RPC通信原理解析

news2024/11/15 8:18:21

一、什么是RPC框架？

RPC，全称为Remote Procedure Call，即远程过程调用，是一种计算机通信协议。
比如现在有两台机器：A机器和B机器，并且分别部署了应用A和应用B。假设此时位于A机器上的A应用想要调用位于B机器上的B应用提供的函数或是方法，由于A应用和B应用不在一个内存空间里面，所以不能直接调用，此时就需要通过网络来表达调用的方式和传输调用的数据。也即所谓的远程调用。

二、RPC框架的实现原理？

主要有以下几个步骤：

1、建立通信

首先要解决通讯的问题：即A机器想要调用B机器，首先得建立起通信连接。主要是通过在客户端和服务器之间建立TCP连接，远程过程调用的所有相关的数据都在这个连接里面进行传输交换。

通常这个连接可以是按需连接（需要调用的时候就先建立连接，调用结束后就立马断掉），也可以是长连接（客户端和服务器建立起连接之后保持长期持有，不管此时有无数据包的发送，可以配合心跳检测机制定期检测建立的连接是否存活有效），多个远程过程调用共享同一个连接。

2、服务寻址

解决寻址的问题：即A机器上的应用A要调用B机器上的应用B，那么此时对于A来说如何告知底层的RPC框架所要调用的服务具体在哪里呢？

通常情况下我们需要提供B机器（主机名或IP地址）以及特定的端口，然后指定调用的方法或者函数的名称以及入参出参等信息，这样才能完成服务的一个调用。比如基于Web服务协议栈的RPC，就需要提供一个endpoint URI，或者是从UDDI服务上进行查找。如果是RMI调用的话，还需要一个RMI Registry来注册服务的地址。

3、网络传输

3.1、序列化

当A机器上的应用发起一个RPC调用时，调用方法和其入参等信息需要通过底层的网络协议如TCP传输到B机器，由于网络协议是基于二进制的，所有我们传输的参数数据都需要先进行序列化（Serialize）或者编组（marshal）成二进制的形式才能在网络中进行传输。然后通过寻址操作和网络传输将序列化或者编组之后的二进制数据发送给B机器。

3.2、反序列化

当B机器接收到A机器的应用发来的请求之后，又需要对接收到的参数等信息进行反序列化操作（序列化的逆操作），即将二进制信息恢复为内存中的表达方式，然后再找到对应的方法（寻址的一部分）进行本地调用（一般是通过生成代理Proxy去调用, 通常会有JDK动态代理、CGLIB动态代理、Javassist生成字节码技术等），之后得到调用的返回值。

4、服务调用

B机器进行本地调用（通过代理Proxy）之后得到了返回值，此时还需要再把返回值发送回A机器，同样也需要经过序列化操作，然后再经过网络传输将二进制数据发送回A机器，而当A机器接收到这些返回值之后，则再次进行反序列化操作，恢复为内存中的表达方式，最后再交给A机器上的应用进行相关处理（一般是业务逻辑处理操作）。

通常，经过以上四个步骤之后，一次完整的RPC调用算是完成了，另外可能因为网络抖动等原因需要重试等。

三、为什么需要RPC？

主要就是因为在几个进程内（应用分布在不同的机器上），无法共用内存空间，或者在一台机器内通过本地调用无法完成相关的需求，比如不同的系统之间的通讯，甚至不同组织之间的通讯。此外由于机器的横向扩展，需要在多台机器组成的集群上部署应用等等。

四、RPC支持哪些协议？

最早的CORBA、Java RMI， WebService方式的RPC风格， Hessian, Thrift甚至Rest API。

五、RPC的实现基础？

1、需要有非常高效的网络通信，比如一般选择Netty作为网络通信框架
2、需要有比较高效的序列化框架，比如谷歌的Protobuf序列化框架
3、可靠的寻址方式（主要是提供服务的发现），比如可以使用Zookeeper来注册服务等等
4、如果是带会话（状态）的RPC调用，还需要有会话和状态保持的功能

六、RPC调用过程？

6.1 一个基本的RPC架构里面应该至少包含以下4个组件：

1、客户端（Client）:服务调用方（服务消费者）
2、客户端存根（Client Stub）:存放服务端地址信息，将客户端的请求参数数据信息打包成网络消息，再通过网络传输发送给服务端
3、服务端存根（Server Stub）:接收客户端发送过来的请求消息并进行解包，然后再调用本地服务进行处理
4、服务端（Server）:服务的真正提供者

6.2 具体的调用过程如下：

1、服务消费者（client客户端）通过本地调用的方式调用服务
2、客户端存根（client stub）接收到调用请求后负责将方法、入参等信息序列化（组装）成能够进行网络传输的消息体
3、客户端存根（client stub）找到远程的服务地址，并且将消息通过网络发送给服务端
4、服务端存根（server stub）收到消息后进行解码（反序列化操作）
5、服务端存根（server stub）根据解码结果调用本地的服务进行相关处理
6、本地服务执行具体业务逻辑并将处理结果返回给服务端存根（server stub）
7、服务端存根（server stub）将返回结果重新打包成消息（序列化）并通过网络发送至消费方
8、客户端存根（client stub）接收到消息，并进行解码（反序列化）
9、服务消费方得到最终结果
在这里插入图片描述

而RPC框架的实现目标则是将上面的第2-10步完好地封装起来，也就是把调用、编码/解码的过程给封装起来，让用户感觉上像调用本地服务一样的调用远程服务。

七、RPC框架需要解决的问题？

1、如何确定客户端和服务端之间的通信协议？
2、如何更高效地进行网络通信？
3、服务端提供的服务如何暴露给客户端？
4、客户端如何发现这些暴露的服务？
5、如何更高效地对请求对象和响应结果进行序列化和反序列化操作？

八、使用了哪些技术？

8.1、动态代理

生成Client Stub（客户端存根）和Server Stub（服务端存根）的时候需要用到java动态代理技术，可以使用jdk提供的原生的动态代理机制，也可以使用开源的：Cglib代理，Javassist字节码生成技术。

8.2、序列化

在网络中，所有的数据都将会被转化为字节进行传送，所以为了能够使参数对象在网络中进行传输，需要对这些参数进行序列化和反序列化操作。

序列化：把对象转换为字节序列的过程称为对象的序列化，也就是编码的过程。
反序列化：把字节序列恢复为对象的过程称为对象的反序列化，也就是解码的过程。

目前比较高效的开源序列化框架：如Kryo、fastjson和Protobuf等。

8.3、NIO通信

出于并发性能的考虑，传统的阻塞式 IO 显然不太合适，因此我们需要异步的 IO，即 NIO。
Java 提供了 NIO 的解决方案，Java 7 也提供了更优秀的 NIO.2 支持。可以选择Netty或者mina来解决NIO数据传输的问题。

8.4、服务注册中心

可选：Redis、Zookeeper、Consul 、Etcd。
一般使用ZooKeeper提供服务注册与发现功能，解决单点故障以及分布式部署的问题(注册中心)。

九. 模拟RPC的客户端、服务端、通信协议三者如何工作的

在这里插入图片描述

9.1 代码编写：

（1）在HDFSClient项目基础上创建包名com.hadoop.rpc
（2）创建RPC协议

package com.hadoop.rpc;


public interface RPCProtocol {
    long versionID = 666;
    void mkdirs(String Path);
    void delete(String Path);
}

（3）创建RPC服务端

package com.hadoop.rpc;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.ipc.RPC;
import org.apache.hadoop.ipc.Server;
import java.io.IOException;
import java.io.*;
public class NNServer implements RPCProtocol{
    @Override
    public void mkdirs(String Path){
        //System.out.println("服务端，创建路径" + Path);
        File f = new File(Path);
        final boolean mkdirs = f.mkdirs();
        if (mkdirs)
        {
            System.out.println("服务端，创建路径" + Path);
        }

    }
    public void delete(String Path){
        //System.out.println("服务端，创建路径" + Path);
        File f = new File(Path);
        final boolean delete = f.delete();
        if (delete)
        {
            System.out.println("服务端，删除" + Path);
        }

    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Server server = new RPC.Builder(new Configuration())
                .setBindAddress("localhost")
                .setPort(8888)
                .setProtocol(RPCProtocol.class)
                .setInstance(new NNServer())
                .build();
        System.out.println("服务器开始工作");
        server.start();
    }
}

（4）创建RPC客户端

package com.hadoop.rpc;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.ipc.RPC;


import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;


public class HDFSClient {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        RPCProtocol client = RPC.getProxy(
                RPCProtocol.class,
                RPCProtocol.versionID,
                new InetSocketAddress("localhost",8888),
                new Configuration());
        System.out.println("我是客户端");
        System.out.println("开始创建文件夹");
        client.mkdirs("./input");
        int j = 0;
        while (j < 10){
            j++;
            client.mkdirs("./hadoop/hadoop100/hadoop"+j);
        }

        System.out.println("开始删除前五个文件夹");
        int i = 0;
        while (i < 5){
            i++;
            client.delete("./hadoop/hadoop100/hadoop"+i);
        }


    }
}

pom.xml文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
        <hadoop.version>2.7.5</hadoop.version>
        <hive.version>1.1.0</hive.version>
        <hbase.version>1.2.0</hbase.version>
        <scala.version>2.11.8</scala.version>
        <spark.version>2.4.4</spark.version>
    </properties>


    <dependencies>
        <!--scala-->
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
        </dependency>

        <!-- spark-core -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <!-- spark-sql -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <!-- spark-graphx -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-graphx_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <!-- hadoop -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>

        <!-- log4j -->
        <dependency>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
            <version>1.2.17</version>
        </dependency>

        <!-- junit -->
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.11</version>
        </dependency>

        <!-- kafka-clients -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>0.11.0.2</version>
        </dependency>

    </dependencies>

</project>

3）测试
（1）启动服务端
观察控制台打印：服务器开始工作
在控制台Terminal窗口输入，jps，查看到NNServer服务
（2）启动客户端
观察客户端控制台打印：我是客户端
观察服务端控制台打印：服务端，创建路径/input
4）总结
RPC的客户端调用通信协议方法，方法的执行在服务端；
通信协议就是接口规范。

参考https://my.oschina.net/huangyong/blog/361751实现了RPC框架
github代码：https://github.com/hu1991die/netty-rpc

原文参考：
1、https://www.zhihu.com/question/25536695
2、http://www.importnew.com/22003.html
3、http://blog.jobbole.com/92290/
4、https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMjY5NDU2Ng==&mid=2651856984&idx=1&sn=3896636d2d2907b5b7157bec14c58088&chksm=80496511b73eec072a10c2465e229683789432b31232016ce064036988d8a75a1d0de5dccc48&scene=27

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/390099.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

第十一届蓝桥杯大赛青少组国赛Python真题2

第十一届蓝桥杯大赛青少组国赛Python真题2

第十一届蓝桥杯大赛青少组Python 真题 第二题 提示信息&#xff1a; 杨辉三角形&#xff0c;是二项式系数在三角形中的一种几何排列。中国南宋数学家杨辉在 1261 年所著的《详 解九章算法》一书有明确记载。欧洲数学家帕斯卡在 1654 年发现这一规律&#xff0c;所以又叫做帕斯卡…
阅读更多...
Rabbit快速入门

Rabbit快速入门

入门案例 需求&#xff1a;使用简单模式完成消息传递 步骤&#xff1a; 创建工程&#xff08;生成者、消费者&#xff09; 分别添加依赖 编写生产者发送消息 编写消费者接收消息 3.1.2. 添加依赖 往heima-rabbitmq的pom.xml文件中添加如下依赖&#xff1a; <dependenc…
阅读更多...
RabbitMQ的安装和配置

RabbitMQ的安装和配置

注意: 请使用资料里提供的CentOS-7-x86_64-DVD-1810.iso 安装虚拟机. 1. 安装依赖环境 在线安装依赖环境&#xff1a; yum install build-essential openssl openssl-devel unixODBC unixODBC-devel make gcc gcc-c kernel-devel m4 ncurses-devel tk tc xz2. 安装Erlang 上…
阅读更多...
【完整版】国内网络编译，Ambari 2.7.6 全部模块源码编译笔记

【完整版】国内网络编译，Ambari 2.7.6 全部模块源码编译笔记

本次编译 ambari 2.7.6 没有使用科学上网的工具，使用的普通网络，可以编译成功，过程比 ambari 2.7.5 编译时要顺畅。 以下是笔记完整版。如果想单独查看本篇编译笔记，可参考：《Ambari 2.7.6 全部模块源码编译笔记》 该版本相对 2.7.5 版本以来，共有 26 个 contributors …
阅读更多...
使用labelImg标注自己的VOC数据集

使用labelImg标注自己的VOC数据集

文章目录1.下载labelImg2.准备文件夹3.打开软件4.软件使用1.下载labelImg 步骤&#xff1a;WindowsR打开运行界面→输入cmd打开命令行窗口→输入pip install labelImg命令&#xff08;前提是python版本在3.0以上并安装anaconda&#xff0c;如果没有安装anaconda&#xff0c;输…
阅读更多...
cmd窗口中java命令报错。错误：找不到或无法加载主类 java的jdk安装过程中踩过的坑

cmd窗口中java命令报错。错误：找不到或无法加载主类 java的jdk安装过程中踩过的坑

错误: 找不到或无法加载主类 HelloWorld 遇到这个问题时&#xff0c;我尝试过网上其他人的做法。有试过添加classpath&#xff0c;也有试过删除classpath。但是依然报错&#xff0c;这里javac可以编译通过&#xff0c;说明代码应该是没有问题的。只是在运行是出现了错误。我安装…
阅读更多...
卷积神经网络的原理及实现

卷积神经网络的原理及实现

专栏&#xff1a;神经网络复现目录 卷积神经网络 本章介绍的卷积神经网络&#xff08;convolutional neural network&#xff0c;CNN&#xff09;是一类强大的、为处理图像数据而设计的神经网络。 基于卷积神经网络架构的模型在计算机视觉领域中已经占主导地位&#xff0c;当今…
阅读更多...
【C3】进程休眠，时间和延时，延缓，/proc文件系统，内存分配，数据类型，/内核中断，通过IO内存访问外设

【C3】进程休眠，时间和延时，延缓，/proc文件系统，内存分配，数据类型，/内核中断，通过IO内存访问外设

9.实现进程休眠&#xff1a;条件不够歇一歇&#xff0c;把CPU让给其他进程 有时候进程在读设备时&#xff0c;发现设备数据还没准备好&#xff0c;没办法正常读取设备。或在写设备时&#xff0c;发现设备缓冲区满&#xff0c;没办法正常写设备。在遇到这些情况时&#xff0c;进…
阅读更多...
SpringCloud之 Eureka注册中心

SpringCloud之 Eureka注册中心

文章目录Eureka注册中心一、服务注册与发现1.1 依赖导入①父工程 SpringCloud 版本管理②Eureka 服务端依赖③Eureka 客户端依赖1.2 服务注册①创建 Eureka 服务端的主类②设置 Eureka 服务端的配置文件③设置 Eureka 客户端的配置文件④关闭自我保护机制1.3 服务发现①远程调用…
阅读更多...
计算机视觉废钢堆提取问题

计算机视觉废钢堆提取问题

计算机视觉废钢堆提取问题 背景介绍 在钢铁炼制中&#xff0c;废钢是非常重要的原料&#xff0c;不同等级废钢对于钢成品影响很大&#xff0c;因此需要对废钢进行正确分类。某废钢料场中&#xff0c;卸料区域布置了多个摄像头&#xff0c;用于拍摄卸料场中废钢堆&#xff0c;…
阅读更多...
python 连接数据库

python 连接数据库

文章目录同步操作同步连Mysql同步连redis同步连mongodb异步操作异步连mysql异步连redis异步连mongodb同步操作 同步连Mysql python 连接mysql可以使用pymysql、mysqlclient等。 安装&#xff1a; # win pip install pymysql 连接mysql: # __author__ "laufing"…
阅读更多...
Java各种锁

Java各种锁

目录 一、读写锁(ReentrantReadWriteLock) 二、非公平锁(synchronized/ReentrantLock) 三、可重入锁/递归锁(synchronized/ReentrantLock) 四、自旋锁(spinlock) 五、乐观锁/悲观锁 六、死锁 1、死锁代码 2、死锁的检测(jps -l 与 jstack 进程号) 本文通过学习&#xff…
阅读更多...
Spring——Spring介绍和IOC相关概念

Spring——Spring介绍和IOC相关概念

Spring是以Spring Framework为核心&#xff0c;其余的例如Spring MVC&#xff0c; Spring Cloud&#xff0c;Spring Data&#xff0c;Spring Security SpringBoot的基础都是Spring Framework。 Spring Boot可以在简化开发的基础上加速开发。 Spring Cloud分布式开发 Spring有…
阅读更多...
SAP MM学习笔记6-SAP要怎么学

SAP MM学习笔记6-SAP要怎么学

SAP还是很复杂的&#xff0c;学习之前&#xff0c;了解学习技巧很重要。 根据前辈经验&#xff0c;SAP学习技巧大致总结为如下三个&#xff0c;供大家参考。 1&#xff0c;忘了自己技术者的身份&#xff0c;控制追求技术细节的冲动 软件行业经常听到一句话&#xff0c;什么都…
阅读更多...
Python进阶-----面对对象6.0（绑定方法[类方法、静态方法]与内置方法）

Python进阶-----面对对象6.0（绑定方法[类方法、静态方法]与内置方法）

目录 前言&#xff1a; 1.绑定方法 &#xff08;1&#xff09;实例方法 &#xff08;2&#xff09;类方法 &#xff08;3&#xff09;静态方法 2.类型检测 &#xff08;1&#xff09;issubclass() 函数 &#xff08;2&#xff09;isinstance() 函数 3.内置方法&#xf…
阅读更多...
【Verilog】——赋值语句、结构语句、块语句

【Verilog】——赋值语句、结构语句、块语句

目录 1.常用语句 2.块语句 1.顺序块 2.并行块 ​ 3.结构语句 1.always 2.initial 4.赋值语句 1.非阻塞赋值 2.阻塞赋值 3.非阻塞赋值和阻塞赋值的区别 4.深入理解阻塞赋值和非阻塞赋值 声明信号的时候统一大数在高位&#xff0c;小数在低位 比如&#xff1a;reg [3:…
阅读更多...
多线程篇之8锁问题、字节码看Synchronized

多线程篇之8锁问题、字节码看Synchronized

八锁问题 ①. 标准访问有ab两个线程,请问先打印邮件还是短信 ②. sendEmail方法暂停3秒钟,请问先打印邮件还是短信 ③. 新增一个普通的hello方法,请问先打印邮件还是hello ④. 有两部手机,请问先打印邮件还是短信 ⑤. 两个静态同步方法,同1部手机,请问先打印邮件还是短信 ⑥. …
阅读更多...
【数据库系列】MQSQL历史数据分区

【数据库系列】MQSQL历史数据分区

互联网行业企业都倾向于mysql数据库&#xff0c;虽说mysql单表能支持亿级别的数据量&#xff0c;加上索引优化下查询速度&#xff0c;勉强能使用&#xff0c;但是对于追求性能和效率的互联网企业&#xff0c;这是远远不够的。Mysql数据库单表数据量到达500万左右&#xff0c;达…
阅读更多...
第四讲：如何将本地代码与服务器代码保持实时同步

第四讲：如何将本地代码与服务器代码保持实时同步

一、前言 在我们进行 Ambari 二次开发时，通常会先在服务器上部署一套可以使用的 Ambari 环境。 二次开发，就肯定是要改动代码的，我们不能老是在服务器上用vim编辑文件，那样效率太低，始终不是长久之计。 所以我们需要在本地打开我们的Ambari源码项目，比如用idea工具，可…
阅读更多...
【电子学会】2022年12月图形化二级 -- 绘制风车

【电子学会】2022年12月图形化二级 -- 绘制风车

绘制风车 1. 准备工作 &#xff08;1&#xff09;隐藏默认的小猫角色&#xff1b; &#xff08;2&#xff09;选择背景&#xff1a;“Xy-grid”。 2. 功能实现 &#xff08;1&#xff09;小猫角色的初始位置为(x:0,y:0)&#xff1b; &#xff08;2&#xff09;线条粗细为…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023