作者： 一字马胡
转载标志 【2017-11-03】
更新日志
| 日期 | 更新内容 | 备注 |
|---|---|---|
| 2017-11-03 | 添加转载标志 | 持续更新 |
ok-rpc
ok-rpc是一个轻量级、学习型的rpc框架，使用了流行的NIO框架Netty作为底层数据传输介质,使用Spring容器框架管理bean，使用Zookeeper来做服务注册和服务发现。未来还会添加更多有趣的技术到这里面来，所以ok-rpc的将一直不断的更新，或多或少的添加新的内容，使其逐渐完善，并走向功能丰富、性能卓越的方向。
性能和功能点是目前ok-rpc框架首要考虑的关键点，目前的ok-rpc性能并不可观，资源占用非常大，日后需要尽快不断的优化完善。
在设计上，ok-rpc希望一台机器部署一个ok-rpc的服务端或者客户端，而一个服务端希望可以使用一个[ip:pot]对外提供服务，一个ok-rpc客户端则可以访问任意可达的服务，未来会做权限控制，关于checklist和todolist将在下文中提到。
ok-rpc的服务端启动之初，就会加载所有注册的服务，服务想要对外发布就需要通过ok-rpc的服务端进行对外暴露，而ok-rpc使用了Spring强大得bean管理能力接管了暴露服务的任务，同样客户端在启动之初同样会使用Spring的强大力量来初始化service的引用，ok-rpc的服务端与客户端之间通过Netty进行数据传输（request和response），目前仅仅支持基于Tpc的传输，而且协议极为简单，未来将重新设计通信协议，包括codec协商、loadBalance等等内容。ok-rpc使用了各种技术来管理远端服务和客户端调用，使得服务端的服务暴露异常简单，客户端的调用就好像是在本地调用一样。
ok-rpc的名字源于okHttp和okIo，对于ok开头的框架都是非常厉害的，介于希望ok-rpc也能逐渐走向牛逼之路，所以取名字为“ok-rpc”，至于为什么中间添加了“-”，也就意味着离OkHttp、OkIo等框架还要很远的路要走。
ok-rpc的使用
使用ok-rpc异常简单，下面是一个简单的示例。
- 服务端暴露服务
你需要编写一个接口，比如下面的这个：
package io.hujian.rpc.test.client;
/**
* Created by HuJian on 2017/10/5.
*
*/
public interface EchoService {
String echo(String msg);
}
对于服务端来说，你还需要编写实现类：
package io.hujian.rpc.test.server;
import io.hujian.npc.manager.RpcService;
import io.hujian.rpc.test.client.EchoService;
/**
* Created by HuJian on 2017/10/5.
*
* impl
*/
@RpcService(EchoService.class)
public class EchoServiceImpl implements EchoService{
@Override
public String echo(String msg) {
return "Echo:" + msg;
}
}
需要注意的一点是，你需要在你的接口的实现类上加上@RpcService注解，让ok-rpc知道这是一个ok-rpc接口的实现类。至于
具体的接口，你需要添加在注解的参数中。
最后一步，当然是使用Spring的xml文件来主持bean了：
<bean id="nodeList" class="io.hujian.npc.pubisher.RpcNodeGroup">
<property name="nodeGroupName" value="test-node-list-group"/>
<property name="nodeList" value="127.0.0.1:18999:1"/>
</bean>
<bean id="echoService" class="io.hujian.npc.pubisher.RpcServicePublishBean">
<property name="nodeGroup" ref="nodeList"/>
<property name="interfaceName" value="EchoService"/>
<property name="url" value="io.hujian.rpc.test.client.EchoService"/>
<property name="version" value="1.0.0"/>
</bean>
不要以为nodeList取名叫List就可以使用多个地址，目前来说完全只支持一个地址，上文已经说了ok-rpc的设计考虑。经过这几步，现在
你可以加载这个xml文件来启动你的rpc-server了，启动rpc-server也使用了Spring，下面是一个示例文件：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
http://www.springframework.org/schema/context
http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">
<context:annotation-config/>
<context:component-scan base-package="io.hujian.*"/>
<!-- load config file -->
<bean id="propertyConfigurer"
class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
<property name="locations">
<list>
<value>classpath:zkConfig.properties</value>
</list>
</property>
</bean>
<!-- The Rpc Discover Service -->
<bean id="serviceDiscovery" class="io.hujian.npc.discover.ServiceDiscover"/>
<bean id="rpcClient" class="io.hujian.npc.manager.RpcClient">
<constructor-arg name="discover" ref="serviceDiscovery"/>
</bean>
<bean id="serviceRegistry" class="io.hujian.npc.register.SampleServiceRegister"/>
<bean id="rpcServer" class="io.hujian.npc.manager.RpcServer"/>
</beans>
使用Spring加载上述文件即可启动ok-rpcserver，比如这个文件叫ApplicationContext.xml,则可以使用下面的代码
来启动ok-rpc服务器：
new ClassPathXmlApplicationContext("ApplicationContext.xml");
- 客户端注册服务bean
首先，你需要有一份服务端提供的接口类文件，比如，你想要访问上面注册的EchoService，那么你就需要有一个这样的接口类。然后
你通过注册下面的bean来加载引用：
<bean id="echoService" class="io.hujian.npc.consumer.RpcServiceReferenceBean"
init-method="init">
<property name="clazz" value="io.hujian.rpc.test.client.EchoService"/>
</bean>
然后，你就可以使用这个bean了：
ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("client-services.xml");
EchoService echoService = (EchoService) context.getBean("echoService");
System.out.println("Response:" + echoService.echo("hello, ok-rpc!"));
测试
| Request 数量 | Response数量 | 花费时间 | qps | 客户端使用线程数量 |
|---|---|---|---|---|
| 160000 | 160000 | 22473ms | 7119 | 16 |
| 320000 | 320000 | 37836ms | 8457 | 16 |
| 800000 | 800000 | 102226ms | 7825 | 16 |
服务端运行时资源：
Server Load
客户端运行时资源：
Client Load
测试机器：MacBook Pro， 2.2GHz Intel Core i7 16GB 1600MHz DDR3
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