小白入门微服务(1) - RPC 初体验,python、node

作者: zone7_ | 来源:发表于2018-09-10 14:36 被阅读0次

    概述

    • 前言
    • 什么是 RPC
    • RPC 原理
    • 常用 RPC 框架对比
    • thrift 基础
    • python、nodejs 互调
    • 后记

    前言

    上一篇文章中,我们初步了解了什么是微服务,那么我们这次来体验一下微服务中是怎么通信的。如果我的文章对你有帮助,欢迎关注、点赞、转发,这样我会更有动力做原创分享。

    什么是 RPC

    Remote Procedure Call,即为 -- 远程过程调用。通俗地解释一下:你有 A、B 两台电脑,A 电脑用 python 实现了一个加法运算,此时此刻 B 电脑有一个用 Java 实现的程序,想调用 A 电脑的加法运算程序。然而,内存空间不在同一台电脑,且编程语言也不相同,如何调用呢?此时此刻就用网络来表达调用的语义与调用参数。当然,现在我们不用自己去实现这些东西,当下有很多成熟的 RPC 框架供我们选择。

    RPC 原理

    什么都别说,先上图。

    RPC 原理
    在往下看之前,我们先来了解一下:stub
    stub 规定了 server 能够提供什么服务,这在 server 和 client 上是一致的。
    RPC 调用链文字描述:
    (1)client 以本地调用方式调用服务;
    (2)client stub 接收到调用后负责将方法、参数等组装成能够进行网络传输的消息体;
    (3)client stub 找到服务地址,并将消息发送到服务端;
    (4)server stub 收到消息后进行解码;
    (5)server stub 根据解码结果调用本地的服务;
    (6)server 执行方法并将结果返回给 server stub;
    (7)server stub 将返回结果打包成消息并发送至 client;
    (8)client stub 接收到消息,并进行解码;
    (9)client 得到最终结果。

    RPC 调用链:
    (1)client 发起请求:rpc call --> send --> network
    (2)server 接受请求:network --> receive --> local call
    (3)server 返回结果:local return --> send --> network
    (4)client 接收结果:network --> receive --> rpc return

    以上就是 RPC 的原理,需要说明的是,它是同步调用的。

    常用 RPC 框架对比

    RPC 种类 dubbon rpcx grpc thrift
    开发语言 Java go 跨语言 跨语言
    服务治理 × ×
    多序列化框架支持 × ×
    多种注册中心 × ×
    管理中心 × ×
    跨语言 × ×

    一下文字为引用(https://colobu.com/2016/09/05/benchmarks-of-popular-rpc-frameworks/)文章的描述:

    Dubbo 是阿里巴巴公司开源的一个 Java 高性能优秀的服务框架,使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能,可以和 Spring框架无缝集成。不过,略有遗憾的是,据说在淘宝内部,dubbo 由于跟淘宝另一个类似的框架 HSF(非开源)有竞争关系,导致 dubbo 团队已经解散(参见http://www.oschina.net/news/55059/druid-1-0-9 中的评论),反到是当当网的扩展版本仍在持续发展,墙内开花墙外香。其它的一些知名电商如当当、京东、国美维护了自己的分支或者在 dubbo 的基础开发,但是官方的库缺乏维护,相关的依赖类比如 Spring,Netty 还是很老的版本(Spring 3.2.16.RELEASE, netty 3.2.5.Final),倒是有些网友写了升级 Spring 和 Netty 的插件。

    rpcx 是Go语言生态圈的 Dubbo, 比 Dubbo 更轻量,实现了 Dubbo 的许多特性,借助于Go语言优秀的并发特性和简洁语法,可以使用较少的代码实现分布式的 RPC 服务。

    gRPC 是 Google 开发的高性能、通用的开源 RPC 框架,其由 Google 主要面向移动应用开发并基于 HTTP/2 协议标准而设计,基于 ProtoBuf(Protocol Buffers) 序列化协议开发,且支持众多开发语言。本身它不是分布式的,所以要实现上面的框架的功能需要进一步的开发。

    thrift 是 Apache 的一个跨语言的高性能的服务框架,基于 thrift 进行序列化。也得到了广泛的应用。

    其中比较受关注的是:grpc 与 thrift 。
    grpc 支持的语言:C++,C#,Dart,Go,Java,Node.js,Objective-C,PHP,Python,Ruby,
    thrift 支持的语言:C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, OCaml and Delphi 等

    thrift 基础

    实现两门语言的相互调用,这里选用 thrift 框架,接下来会简单介绍一下 thrift 的用法,并编码实现一个 python 与 nodejs 互相调用的程序。下面简单介绍下 thrift 语法。
    基本数据类型:

    bool: 布尔类型(true / false)
    
    byte: 8位带符号整数
    
    i16: 16位带符号整数
    
    i32: 32位带符号整数
    
    i64: 64位带符号整数
    
    double: 64位浮点数
    
    string: 采用UTF-8编码的字符串
    
    map<t1,t2> 键值对
    
    list<t1> 列表
    
    set<t1> 集合
    

    结构:

    struct User {
    1: i32 uid,
    2: string name,
    3: string age,
    4: string sex
    }
    

    service,对外扩展的接口:

    service UserStorage {
    void addUser(1: User user),
    User getUser(1: i32 uid)
    }
    

    最后,使用 thrift 命令生成相应的接口文件:

    thrift -out ../python --gen py test.thrift
    thrift -out 存储路径 --gen 接口语言 thrift 文件名
    

    python、nodejs 互调

    OK,语法差不多都熟悉了,那么我们来实践一下:

    项目结构图
    其中绿色框框为我们自己新建的代码,红色框框为 thrift 生成的代码,我们调用就行。
    我们先来看互相调用的结果:
    先看看 python 为服务端,nodejs 为客户端的调用情况:
    python 服务端
    nodejs 客户端

    在看看,nodejs 为服务端,python 为客户端的情况:


    nodejs 服务端 python 客户端

    createThrift.sh

    #!/bin/bash
    cd thrift
    thrift -out ../nodejs --gen js:node test.thrift
    thrift -out ../python --gen py test.thrift
    

    test.thrift

    生成红色框框的 thrift 接口代码文件。

    struct Student{
    1: string name,
    2: string age
    }
    service UserService{
         void addStu(1: Student stu),
         Student getStu(1: string name)
    }
    

    python server

    from python.test import UserService
    from thrift.transport import TSocket
    from thrift.transport import TTransport
    from thrift.protocol import TBinaryProtocol
    from thrift.server import TServer
    stus = {}
    class TestHandler:
        def addStu(self, stu):
            print("我是 python 服务器,我的 addStu() 方法被调用了.")
            stus[stu.name] = stu
            # print("add new student : " + stu.name)
    
        def getStu(self, name):
            print("我是 python 服务器,我的 getStu() 方法被调用了.")
            print("get student : " + name)
            return stus[name]
    
    # 创建服务端
    handler = TestHandler()
    processor = UserService.Processor(handler)
    # 监听端口
    transport = TSocket.TServerSocket("127.0.0.1", 3000)
    # 选择传输层
    tfactory = TTransport.TBufferedTransportFactory()
    # 选择传输协议
    pfactory = TBinaryProtocol.TBinaryProtocolFactory()
    # 创建服务端
    server = TServer.TSimpleServer(processor, transport, tfactory, pfactory)
    print("Starting thrift server in python...")
    server.serve()
    

    python client

    from python.test import UserService
    from thrift.transport import TSocket
    from thrift.transport import TTransport
    from thrift.protocol import TBinaryProtocol
    
    __HOST = '127.0.0.1'
    __PORT = 3000
    tsocket = TSocket.TSocket(__HOST, __PORT)
    transport = TTransport.TBufferedTransport(tsocket)
    protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(transport)
    # 穿件客户端
    client = UserService.Client(protocol)
    # thrift 生成的的 Student 结构
    stu = UserService.Student("zone", "18")
    transport.open()
    # 调用服务端 addStu() 方法
    print("我是 python 客户端,我调用了 addStu() 方法.")
    client.addStu(stu)
    # 调用服务端 getStu() 方法
    print("我是 python 客户端,我调用了 getStu() 方法.")
    print("返回的结果为:" + client.getStu("zone"))
    transport.close()
    

    nodejs server

    var thrift = require("thrift");
    var UserService = require('../UserService.js');
    var ttypes = require('../test_types');
    
    var stus = {}
    var server = thrift.createServer(UserService,
        {
            addStu: function (stu, callback) {
                console.log("我是 nodejs 服务器,我的 addStu() 方法被调用了.");
                stus[stu.name] = stu
                console.log(stu);
                callback();
            },
            getStu: function (name, callback) {
                console.log("我是 nodejs 服务器,我的 getStu() 方法被调用了.");
                callback(null, stus[name])
            }
        }
    );
    // 启动服务
    server.listen(3000);
    console.log("nodejs server start");
    server.on("error", function (e) {
        console.log(e);
    });
    

    nodejs client

    var thrift = require('thrift');
    var UserService = require('../UserService.js');
    var ttypes = require('../test_types');
    
    var connection = thrift.createConnection('127.0.0.1', 3000);
    var client = thrift.createClient(UserService, connection);
    connection.on("error", function (e) {
        console.log(e);
    });
    var stu = new ttypes.Student({name: "zone-nodejs", age: "23"});
    // 调用服务端 addStu() 方法
    client.addStu(stu, function (err, res) {
        if (err) {
            console.log(err);
            return
        }
        console.log("我是 nodejs 客户端,我调用了 addStu() 方法.")
    })
    // 调用服务端 getStu() 方法
    client.getStu("zone-nodejs", function (err, res) {
        if (err) {
            console.log(err);
            return
        }
        console.log("我是 nodejs 客户端,我调用了 getStu() 方法.")
        console.log("返回的结果为:" + res)
    })
    

    后记

    微服务中,RPC 框架的性能是很重要的,因为一旦要做微服务,就是成百上千个微服务的,这涉及到各个微服务之间的通信问题。通信慢了,那么整体的响应速度也就相对慢很多了。下一篇文章讲一下消息队列,敬请期待!

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