通俗地解释一下RPC框架

什么是 RPC ？

RPC (Remote Procedure Call)即远程过程调用，是分布式系统常见的一种通信方法，已经有 40 多年历史。当两个物理分离的子系统需要建立逻辑上的关联时，RPC 是牵线搭桥的常见技术手段之一。除 RPC 之外，常见的多系统数据交互方案还有分布式消息队列、HTTP 请求调用、数据库和分布式缓存等。

其中 RPC 和 HTTP 调用是没有经过中间件的，它们是端到端系统的直接数据交互。HTTP 调用其实也可以看成是一种特殊的 RPC，只不过传统意义上的 RPC 是指长连接数据交互，而 HTTP 一般是指即用即走的短链接。

RPC 在我们熟知的各种中间件中都有它的身影。Nginx/Redis/MySQL/Dubbo/Hadoop/Spark/Tensorflow 等重量级开源产品都是在 RPC 技术的基础上构建出来的，我们这里说的 RPC 指的是广义的 RPC，也就是分布式系统的通信技术。RPC 在技术中的地位好比我们身边的空气，它无处不在，但是又有很多人根本不知道它的存在。

本地过程调用

RPC就是要像调用本地的函数一样去调远程函数。在研究RPC前，我们先看看本地调用是怎么调的。假设我们要调用函数Multiply来计算lvalue * rvalue的结果:

1 int Multiply(int l, int r) {
2    int y = l * r;
3    return y;
4 }
5 
6 int lvalue = 10;
7 int rvalue = 20;
8 int l_times_r = Multiply(lvalue, rvalue);

那么在第8行时，我们实际上执行了以下操作：

将 lvalue 和 rvalue 的值压栈
进入Multiply函数，取出栈中的值10 和 20，将其赋予 l 和 r
执行第2行代码，计算 l * r ，并将结果存在 y
将 y 的值压栈，然后从Multiply返回
第8行，从栈中取出返回值 200 ，并赋值给 l_times_r

以上5步就是执行本地调用的过程。（20190116注：以上步骤只是为了说明原理。事实上编译器经常会做优化，对于参数和返回值少的情况会直接将其存放在寄存器，而不需要压栈弹栈的过程，甚至都不需要调用call，而直接做inline操作。仅就原理来说，这5步是没有问题的。）

远程过程调用带来的新问题

在远程调用时，我们需要执行的函数体是在远程的机器上的，也就是说，Multiply是在另一个进程中执行的。这就带来了几个新问题：

Call ID映射。我们怎么告诉远程机器我们要调用Multiply，而不是Add或者FooBar呢？在本地调用中，函数体是直接通过函数指针来指定的，我们调用Multiply，编译器就自动帮我们调用它相应的函数指针。但是在远程调用中，函数指针是不行的，因为两个进程的地址空间是完全不一样的。所以，在RPC中，所有的函数都必须有自己的一个ID。这个ID在所有进程中都是唯一确定的。客户端在做远程过程调用时，必须附上这个ID。然后我们还需要在客户端和服务端分别维护一个 {函数 <--> Call ID} 的对应表。两者的表不一定需要完全相同，但相同的函数对应的Call ID必须相同。当客户端需要进行远程调用时，它就查一下这个表，找出相应的Call ID，然后把它传给服务端，服务端也通过查表，来确定客户端需要调用的函数，然后执行相应函数的代码。
序列化和反序列化。客户端怎么把参数值传给远程的函数呢？在本地调用中，我们只需要把参数压到栈里，然后让函数自己去栈里读就行。但是在远程过程调用时，客户端跟服务端是不同的进程，不能通过内存来传递参数。甚至有时候客户端和服务端使用的都不是同一种语言（比如服务端用C++，客户端用Java或者Python）。这时候就需要客户端把参数先转成一个字节流，传给服务端后，再把字节流转成自己能读取的格式。这个过程叫序列化和反序列化。同理，从服务端返回的值也需要序列化反序列化的过程。
网络传输。远程调用往往用在网络上，客户端和服务端是通过网络连接的。所有的数据都需要通过网络传输，因此就需要有一个网络传输层。网络传输层需要把Call ID和序列化后的参数字节流传给服务端，然后再把序列化后的调用结果传回客户端。只要能完成这两者的，都可以作为传输层使用。因此，它所使用的协议其实是不限的，能完成传输就行。尽管大部分RPC框架都使用TCP协议，但其实UDP也可以，而gRPC干脆就用了HTTP2。Java的Netty也属于这层的东西。

所以，要实现一个RPC框架，其实只需要把以上三点实现了就基本完成了。

Call ID映射可以直接使用函数字符串，也可以使用整数ID。映射表一般就是一个哈希表。

序列化反序列化可以自己写，也可以使用Protobuf或者FlatBuffers之类的。

网络传输库可以自己写socket，或者用asio，ZeroMQ，Netty之类。

最后，有兴趣的可以看我们自己写的一个小而精的RPC库 tinyrpc（hjk41/tinyrpc），对于理解RPC如何工作很有好处。

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SOA的发展

我们在做一个访问量不大的项目的时候,一台服务器部署上一个应用+数据库也就够了.

那么访问量稍微大一点之后呢,为了解决用户反馈的卡,反应慢的情况,我们就上集群.架设nginx,部署多个服务,由nginx负责把请求转发到其他服务上,这样就解决了用户说的卡慢问题.

过了一段时间之后呢,我们发现数据库已经扛不住了,应用服务完好,数据库有时候宕机. 那这个时候呢,我们就上数据库读写分离,再架设几台数据库服务器,做主从,做分库分表. 然后数据库也不宕机了,服务又恢复了流畅.

又过了一段时间,公司事业增增日上,服务访问量越来越高,且大部分都是查询, 吸取之前宕机且为了办证数据库的健壮性,我们这个时候又加上了缓存, 把用户高频次访问的数据放到缓存里.

后来,项目功能越来越多,整个项目也愈发庞大,修改一个类就需要全盘上传,切换nginx重启,这样的发布流程越来越长,越来越繁杂.然后我们开始把模块拆分,用户信息分个项目,订单系统分一个项目.这样就达到了,用户模块代码修改的时候,只需要更新用户信息服务就好了.但是还是需要切换顶层的nginx.把要重启的服务的流量切到可用服务上. 这个时候我们就想到了RPC

那么RPC解决了什么呢? 所有的服务在启动的时候注册到一个注册机里面,然后顶层处理在接收到nginx的请求时,去注册机找一个可用的服务,并调用接口. 这样子呢,在不加新功能的时候,顶层处理服务我们就不需要动了? 那修改了用户信息项目的时候,我们只需要一个个更新用户信息项目的服务群就好了?

这样的话,无论是扩展还是服务的健壮性都妥妥的了

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/2935389/blog/3025705

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