RPC调用过程
由于各服务部署在不同机器,服务间的调用免不了网络通信过程,服务消费方每调用一个服务都要写一坨网络通信相关的代码,不仅复杂而且极易出错。如果有一种方式能让我们像调用本地服务一样调用远程服务,而让调用者对网络通信这些细节透明,那么将大大提高生产力,这种方式其实就是RPC(Remote Procedure Call Protocol)
一个RPC的调用流程是:
- 服务消费方(client)调用以本地调用方式调用服务
- 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
- client stub找到服务地址,并将消息发送到服务端
- server stub收到消息后进行解码
- server stub根据解码结果调用本地的服务
- 本地服务执行并将结果返回给server stub
- server stub将返回结果打包成消息并发送至消费方
- client stub接收到消息,并进行解码
- 服务消费方得到最终结果
RPC将2-8步封装起来,让用户对这些细节透明
透明化远程服务调用
要做到封装通信细节才能让用户像以本地调用方式调用远程服务,java的实现是使用代理,java代理有两种方式:1) jdk 动态代理;2)字节码生成。尽管字节码生成方式实现的代理更为强大和高效,但代码不易维护,大部分公司实现RPC框架时还是选择动态代理方式。
RPCProxyClient:
public class RPCProxyClient implements java.lang.reflect.InvocationHandler{
private Object obj;
public RPCProxyClient(Object obj){
this.obj=obj;
}
/**
* 得到被代理对象;
*/
public static Object getProxy(Object obj){
return java.lang.reflect.Proxy.newProxyInstance(obj.getClass().getClassLoader(),
obj.getClass().getInterfaces(), new RPCProxyClient(obj));
}
/**
* 调用此方法执行
*/
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args)
throws Throwable {
//结果参数;
Object result = new Object();
// ...执行通信相关逻辑
// ...
return result;
}
}
Test:
public class Test {
public static void main(String[] args) {
HelloWorldService helloWorldService = (HelloWorldService)RPCProxyClient.getProxy(HelloWorldService.class);
helloWorldService.sayHello("test");
}
}
RPCProxyClient代理类的invoke方法中封装了与远端服务通信的细节,消费方首先从RPCProxyClient获得服务提供方的接口,当执行helloWorldService.sayHello(“test”)方法时就会调用invoke方法
对消息进行编码和解码
确定消息数据结构
客户端的消息结构一般包含:
-
接口名称
例子里接口名是“HelloWorldService”,如果不传,服务端就不知道调用哪个接口了 -
方法名
一个接口内可能有很多方法,如果不传方法名服务端也就不知道调用哪个方法 -
参数类型&参数值
参数类型有很多,比如有bool、int、long、double、string、map、list,甚至如class;以及相应的参数值 -
超时时间
-
requestID,标识唯一请求id
服务端的返回消息结构一般包含:
-
返回值
-
状态code
-
requestID
序列化
一旦确定了消息的数据结构后,下一步就是要考虑序列化与反序列化了。
现如今序列化的方案越来越多,每种序列化方案都有优点和缺点,它们在设计之初有自己独特的应用场景,那到底选择哪种呢?从RPC的角度上看,主要看三点:1)通用性,比如是否能支持Map等复杂的数据结构;2)性能,包括时间复杂度和空间复杂度,由于RPC框架将会被公司几乎所有服务使用,如果序列化上能节约一点时间,对整个公司的收益都将非常可观,同理如果序列化上能节约一点内存,网络带宽也能省下不少;3)可扩展性,对互联网公司而言,业务变化快,如果序列化协议具有良好的可扩展性,支持自动增加新的业务字段,删除老的字段,而不影响老的服务,这将大大提供系统的健壮性。
目前国内各大互联网公司广泛使用hessian、protobuf、thrift、avro等成熟的序列化解决方案来搭建RPC框架,这些都是久经考验的解决方案。
通信
消息数据结构被序列化为二进制串后,下一步就要进行网络通信了。目前有两种IO通信模型:1)BIO;2)NIO。一般RPC框架需要支持这两种IO模型
如何实现RPC的IO通信框架?1)使用java nio方式自研,这种方式较为复杂,而且很有可能出现隐藏bug,见过一些互联网公司使用这种方式;2)基于mina,mina在早几年比较火热,不过这些年版本更新缓慢;3)基于netty,现在很多RPC框架都直接基于netty这一IO通信框架,比如阿里巴巴的HSF、dubbo,Twitter的finagle等
消息里面带有requestID
如果使用netty的话,一般会用channel.writeAndFlush()方法来发送消息二进制串,这个方法调用后对于整个远程调用(从发出请求到接收到结果)来说是一个异步的,即对于当前线程来说,将请求发送出来后,线程就可以往后执行了,至于服务端的结果,是服务端处理完成后,再以消息的形式发送给客户端的。于是这里出现以下两个问题:
-
怎么让当前线程“暂停”,等结果回来后,再向后执行?
-
如果有多个线程同时进行远程方法调用,这时建立在client server之间的socket连接上会有很多双方发送的消息传递,前后顺序也可能是随机的,server处理完结果后,将结果消息发送给client,client收到很多消息,怎么知道哪个消息结果是原先哪个线程调用的?
线程A和线程B同时向client socket发送请求requestA和requestB,socket先后将requestB和requestA发送至server,而server可能将responseA先返回,尽管requestA请求到达时间更晚。我们需要一种机制保证responseA丢给ThreadA,responseB丢给ThreadB。解决方案:
-
client线程每次通过socket调用一次远程接口前,生成一个唯一的ID,即requestID(requestID必需保证在一个Socket连接里面是唯一的),一般常常使用AtomicLong从0开始累计数字生成唯一ID
-
将处理结果的回调对象callback,存放到全局ConcurrentHashMap里面put(requestID, callback)
-
当线程调用channel.writeAndFlush()发送消息后,紧接着执行callback的get()方法试图获取远程返回的结果。在get()内部,则使用synchronized获取回调对象callback的锁,再先检测是否已经获取到结果,如果没有,然后调用callback的wait()方法,释放callback上的锁,让当前线程处于等待状态
-
服务端接收到请求并处理后,将response结果(此结果中包含了前面的requestID)发送给客户端,客户端socket连接上专门监听消息的线程收到消息,分析结果,取到requestID,再从前面的ConcurrentHashMap里面get(requestID),从而找到callback对象,再用synchronized获取callback上的锁,将方法调用结果设置到callback对象里,再调用callback.notifyAll()唤醒前面处于等待状态的线程
public Object get() {
synchronized (this) { // 旋锁
while (!isDone) { // 是否有结果了
wait(); //没结果是释放锁,让当前线程处于等待状态
}
}
}
private void setDone(Response res) {
this.res = res;
isDone = true;
synchronized (this) { //获取锁,因为前面wait()已经释放了callback的锁了
notifyAll(); // 唤醒处于等待的线程
}
}
发布自己的服务
如何让别人使用我们的服务呢?有同学说很简单嘛,告诉使用者服务的IP以及端口就可以了啊。确实是这样,这里问题的关键在于是自动告知还是人肉告知。
人肉告知的方式:如果你发现你的服务一台机器不够,要再添加一台,这个时候就要告诉调用者我现在有两个ip了,你们要轮询调用来实现负载均衡;调用者咬咬牙改了,结果某天一台机器挂了,调用者发现服务有一半不可用,他又只能手动修改代码来删除挂掉那台机器的ip。现实生产环境当然不会使用人肉方式。
有没有一种方法能实现自动告知,即机器的增添、剔除对调用方透明,调用者不再需要写死服务提供方地址?当然可以,现如今zookeeper被广泛用于实现服务自动注册与发现功能!
简单来讲,zookeeper可以充当一个服务注册表
(Service Registry),让多个服务提供者
形成一个集群,让服务消费者
通过服务注册表获取具体的服务访问地址(ip+端口)去访问具体的服务提供者。如下图所示:
具体来说,zookeeper就是个分布式文件系统,每当一个服务提供者部署后都要将自己的服务注册到zookeeper的某一路径上: /{service}/{version}/{ip:port}, 比如我们的HelloWorldService部署到两台机器,那么zookeeper上就会创建两条目录:分别为/HelloWorldService/1.0.0/100.19.20.01:16888 /HelloWorldService/1.0.0/100.19.20.02:16888。
zookeeper提供了“心跳检测”功能,它会定时向各个服务提供者发送一个请求(实际上建立的是一个 socket 长连接),如果长期没有响应,服务中心就认为该服务提供者已经“挂了”,并将其剔除,比如100.19.20.02这台机器如果宕机了,那么zookeeper上的路径就会只剩/HelloWorldService/1.0.0/100.19.20.01:16888。
服务消费者会去监听相应路径(/HelloWorldService/1.0.0),一旦路径上的数据有任务变化(增加或减少),zookeeper都会通知服务消费方服务提供者地址列表已经发生改变,从而进行更新。
更为重要的是zookeeper 与生俱来的容错容灾能力(比如leader选举),可以确保服务注册表的高可用性
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