RPC技术分享

一、微服务与RPC技术分享

1.1 微服务简介

微服务架构是一种软件设计和开发的模式，将应用程序拆分为一组小型、独立的服务。每个服务运行在自己的进程中，并使用轻量级通信机制进行协同工作。微服务架构通过提高灵活性、可维护性和可伸缩性来改进大型系统的开发和维护。

1.2 为什么使用RPC在微服务架构中

微服务之间的通信是构建整体系统的关键部分。使用RPC（Remote Procedure Call）作为微服务之间的通信机制有以下优势：

抽象复杂性：RPC提供了一种抽象，使得开发者可以调用远程服务就像调用本地函数一样，无需关心底层通信细节。
标准化通信：RPC框架定义了标准的通信协议，使得不同微服务之间的通信更加一致和可靠。
性能优化：一些RPC框架，如gRPC，使用了高性能的通信协议（如HTTP/2），并支持多路复用，从而提高了通信效率。
类型安全：使用IDL（Interface Definition
Language）定义服务接口和消息格式，提供了类型安全的通信，减少了通信错误的可能性。

二、RPC协议介绍

2.1 RPC协议基本概念

RPC协议是一种通过网络在远程计算机上执行程序的协议。它建立在客户端和服务器之间，允许客户端调用远程服务器上的过程或方法，就像调用本地过程一样。RPC协议通常包括定义远程服务接口、数据序列化和网络传输等方面。

常用RPC技术或框架

应用级的服务框架：阿里的 Dubbo/Dubbox、Google gRPC、Spring Boot/Spring Cloud。
远程通信协议：RMI、Socket、SOAP(HTTP XML)、REST(HTTP JSON)。
通信框架：MINA 和 Netty

主流的gRPC、Thrift、Dubbo

gRPC：gRPC是Google开源软件，gRPC是基于HTTP2.0协议，而HTTP2.0是基于二进制的HTTP协议升级版本，底层使用Netty框架支持。
Thrift：Thrift是Facebook开源项目，其是一个跨语言的服务开发框架。用户只需在进行二开即可，对底层的RPC通讯透明。
Dubbo：Dubbo是阿里开源组件协议和序列化框架都可以插拔，依托Spring框架开发，远程接口是基于Java接口，适用于微服务架构。

使用场景

大型网站：内部涉及多个子系统，服务、接口较多。
注册发现机制：如Nacos、Dubbo等，一般都有注册中心，服务有多个实例，调用方调用的哪个实例无感知。
安全性`：不暴露资源。
服务化治理：微服务架构、分布式架构。

架构图

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2.2 不同RPC框架的协议

不同的RPC框架可能使用不同的协议，如XML-RPC、JSON-RPC、Thrift等。每种协议都有其特定的优势和适用场景。

三、RPC技术分享

3.1 RPC简介

RPC（Remote Procedure Call）是一种远程过程调用的协议，允许程序调用另一台机器上的程序，就像调用本地函数一样。RPC的实现可以通过不同的协议和框架，如XML-RPC、JSON-RPC、Thrift等。

3.2 Python实现RPC的Demo

3.2.1 安装所需库

pip install xmlrpc.server

3.2.2 Python实现RPC的示例代码



from xmlrpc.server import SimpleXMLRPCServer

def add(x, y):
    return x + y

server = SimpleXMLRPCServer(("localhost", 8000))
server.register_function(add, "add")

print("RPC Server listening on port 8000...")
server.serve_forever()



from xmlrpc.client import ServerProxy

server = ServerProxy("http://localhost:8000")

result = server.add(3, 5)
print("Result from RPC call:", result)

3.3 RPC的好处

抽象远程调用的复杂性，使分布式系统开发更加简便。
提高系统的可维护性和可扩展性。
降低系统之间通信的复杂性。

四、gRPC技术分享

4.1 gRPC简介

gRPC是一种高性能、开源的RPC框架，由Google开发，基于HTTP/2协议。它支持多种编程语言，并提供强大的IDL（Interface Definition Language）工具，如Protocol Buffers。

4.2 Protobuf语法相关讲解

4.2.1 定义服务和消息格式

Protocol Buffers（Protobuf）是一种轻量级的数据交换格式，通过.proto文件定义消息的结构和服务的接口。以下是一个简单的Protobuf示例文件

// calculator.proto

syntax = "proto3";

service Calculator {
  rpc Add (AddRequest) returns (AddResponse);
}

message AddRequest {
  int32 x = 1;
  int32 y = 2;
}

message AddResponse {
  int32 result = 1;
}

- syntax = “proto3”;：指定使用Protocol Buffers的第三个版本。
- service Calculator：定义一个服务，其中包含一个RPC方法 Add。
- message AddRequest 和 message AddResponse：定义了请求和响应消息的格式。

4.2.2 编译生成代码

在终端中执行以下命令，将.proto文件编译为Python代码：

python -m grpc_tools.protoc -I . --python_out=. --grpc_python_out=. calculator.proto

4.3 gRPC的Demo分享
4.3.1 编写服务端代码


# server.py
from concurrent import futures
import grpc
import calculator_pb2
import calculator_pb2_grpc

class CalculatorServicer(calculator_pb2_grpc.CalculatorServicer):
    def Add(self, request, context):
        result = request.x + request.y
        return calculator_pb2.AddResponse(result=result)

server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
calculator_pb2_grpc.add_CalculatorServicer_to_server(CalculatorServicer(), server)


print("gRPC Server listening on port 50051...")
server.add_insecure_port("[::]:50051")
server.start()
server.wait_for_termination()

4.3.2 编写客户端代码


# client.py
import grpc
import calculator_pb2
import calculator_pb2_grpc

channel = grpc.insecure_channel("localhost:50051")
stub = calculator_pb2_grpc.CalculatorStub(channel)


request = calculator_pb2.AddRequest(x=3, y=5)
response = stub.Add(request)

print("Result from gRPC call:", response.result)