RPC理论以及Dubbo的使用介绍

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RPC 的主要功能目标是让构建分布式应用更容易，在提供强大的远程调用能力时不损失本地调用的语义简洁性。 

为实现该目标，RPC 框架需提供一种透明调用机制让使用者不必显式的区分本地调用和远程调用。

RPC 调用分类

RPC 调用分以下两种：异步和同步的区分在于是否等待服务端执行完成并返回结果。

1. 同步调用
   客户方等待调用执行完成并返回结果。
2. 异步调用
   客户方调用后不用等待执行结果返回，但依然可以通过回调通知等方式获取返回结果。 若客户方不关心调用返回结果，则变成单向异步调用，单向调用不用返回结果。

RPC 结构模式

如下图所示。

RPC 服务方通过 RpcServer 去导出（export）远程接口方法，而客户方通过 RpcClient 去引入（import）远程接口方法。 客户方像调用本地方法一样去调用远程接口方法，RPC 框架提供接口的代理实现，实际的调用将委托给代理 RpcProxy 。 代理封装调用信息并将调用转交给 RpcInvoker 去实际执行。 在客户端的 RpcInvoker 通过连接器 RpcConnector 去维持与服务端的通道 RpcChannel， 并使用 RpcProtocol 执行协议编码（encode）并将编码后的请求消息通过通道发送给服务方。

RPC 服务端接收器 RpcAcceptor 接收客户端的调用请求，同样使用 RpcProtocol 执行协议解码（decode）。 解码后的调用信息传递给 RpcProcessor 去控制处理调用过程，最后再委托调用给 RpcInvoker 去实际执行并返回调用结果。

RPC 组件职责

上面我们进一步拆解了 RPC 实现结构的各个组件组成部分，下面我们详细说明下每个组件的职责划分。

1. RpcServer
   负责导出（export）远程接口
2. RpcClient
   负责导入（import）远程接口的代理实现
3. RpcProxy
   远程接口的代理实现
4. RpcInvoker
   客户方实现：负责编码调用信息和发送调用请求到服务方并等待调用结果返回
   服务方实现：负责调用服务端接口的具体实现并返回调用结果
5. RpcProtocol
   负责协议编/解码
6. RpcConnector
   负责维持客户方和服务方的连接通道和发送数据到服务方
7. RpcAcceptor
   负责接收客户方请求并返回请求结果
8. RpcProcessor
   负责在服务方控制调用过程，包括管理调用线程池、超时时间等
9. RpcChannel
   数据传输通道

RPC 实现分析

在进一步拆解了组件并划分了职责之后，这里以在 java 平台实现该 RPC 框架概念模型为例，详细分析下实现中需要考虑的因素。

导出远程接口

导出远程接口的意思是指只有导出的接口可以供远程调用，而未导出的接口则不能。 在 java 中导出接口的代码片段可能如下：

我们可以导出整个接口，也可以更细粒度一点只导出接口中的某些方法，如：

java 中还有一种比较特殊的调用就是多态，也就是一个接口可能有多个实现，那么远程调用时到底调用哪个？ 这个本地调用的语义是通过 jvm 提供的引用多态性隐式实现的，那么对于 RPC 来说跨进程的调用就没法隐式实现了。 如果前面 DemoService 接口有 2 个实现，那么在导出接口时就需要特殊标记不同的实现，如：

上面 demo2 是另一个实现，我们标记为 demo2 来导出， 那么远程调用时也需要传递该标记才能调用到正确的实现类，这样就解决了多态调用的语义。

导入远程接口与客户端代理

导入相对于导出远程接口，客户端代码为了能够发起调用必须要获得远程接口的方法或过程定义。 目前，大部分跨语言平台 RPC 框架采用根据 IDL 定义通过 code generator 去生成 stub 代码， 这种方式下实际导入的过程就是通过代码生成器在编译期完成的。 我所使用过的一些跨语言平台 RPC 框架如 CORBAR、WebService、ICE、Thrift 均是此类方式。

代码生成的方式对跨语言平台 RPC 框架而言是必然的选择，而对于同一语言平台的 RPC 则可以通过共享接口定义来实现。 在 java 中导入接口的代码片段可能如下：

在 java 中 import 是关键字，所以代码片段中我们用 refer 来表达导入接口的意思。 这里的导入方式本质也是一种代码生成技术，只不过是在运行时生成，比静态编译期的代码生成看起来更简洁些。 java 里至少提供了两种技术来提供动态代码生成，一种是 jdk 动态代理，另外一种是字节码生成。 动态代理相比字节码生成使用起来更方便，但动态代理方式在性能上是要逊色于直接的字节码生成的，而字节码生成在代码可读性上要差很多。 两者权衡起来，个人认为牺牲一些性能来获得代码可读性和可维护性显得更重要。

协议编解码

客户端代理在发起调用前需要对调用信息进行编码，这就要考虑需要编码些什么信息并以什么格式传输到服务端才能让服务端完成调用。 出于效率考虑，编码的信息越少越好（传输数据少），编码的规则越简单越好（执行效率高）。 我们先看下需要编码些什么信息：

调用编码

1. 接口方法
   包括接口名、方法名
2. 方法参数
   包括参数类型、参数值
3. 调用属性
   包括调用属性信息，例如调用附件隐式参数、调用超时时间等

返回编码

1. 返回结果
   接口方法中定义的返回值
2. 返回码
   异常返回码
3. 返回异常信息
   调用异常信息

除了以上这些必须的调用信息，我们可能还需要一些元信息以方便程序编解码以及未来可能的扩展。 这样我们的编码消息里面就分成了两部分，一部分是元信息、另一部分是调用的必要信息。 如果设计一种 RPC 协议消息的话，元信息我们把它放在协议消息头中，而必要信息放在协议消息体中。 下面给出一种概念上的 RPC 协议消息设计格式：

传输服务

协议编码之后，自然就是需要将编码后的 RPC 请求消息传输到服务方，服务方执行后返回结果消息或确认消息给客户方。 RPC 的应用场景实质是一种可靠的请求应答消息流，和 HTTP 类似。 因此选择长连接方式的 TCP 协议会更高效，与 HTTP 不同的是在协议层面我们定义了每个消息的唯一 id，因此可以更容易的复用连接。

既然使用长连接，那么第一个问题是到底 client 和 server 之间需要多少根连接？ 实际上单连接和多连接在使用上没有区别，对于数据传输量较小的应用类型，单连接基本足够。 单连接和多连接最大的区别在于，每根连接都有自己私有的发送和接收缓冲区， 因此大数据量传输时分散在不同的连接缓冲区会得到更好的吞吐效率。 所以，如果你的数据传输量不足以让单连接的缓冲区一直处于饱和状态的话，那么使用多连接并不会产生任何明显的提升， 反而会增加连接管理的开销。

连接是由 client 端发起建立并维持。 如果 client 和 server 之间是直连的，那么连接一般不会中断（当然物理链路故障除外）。 如果 client 和 server 连接经过一些负载中转设备，有可能连接一段时间不活跃时会被这些中间设备中断。 为了保持连接有必要定时为每个连接发送心跳数据以维持连接不中断。 心跳消息是 RPC 框架库使用的内部消息，在前文协议头结构中也有一个专门的心跳位， 就是用来标记心跳消息的，它对业务应用透明。

执行调用

client stub 所做的事情仅仅是编码消息并传输给服务方，而真正调用过程发生在服务方。 server stub 从前文的结构拆解中我们细分了 RpcProcessor 和 RpcInvoker 两个组件， 一个负责控制调用过程，一个负责真正调用。 这里我们还是以 java 中实现这两个组件为例来分析下它们到底需要做什么？

java 中实现代码的动态接口调用目前一般通过反射调用。 除了原生的 jdk 自带的反射，一些第三方库也提供了性能更优的反射调用， 因此 RpcInvoker 就是封装了反射调用的实现细节。

调用过程的控制需要考虑哪些因素，RpcProcessor 需要提供什么样地调用控制服务呢？ 下面提出几点以启发思考：

1. 效率提升
   每个请求应该尽快被执行，因此我们不能每请求来再创建线程去执行，需要提供线程池服务。
2. 资源隔离
   当我们导出多个远程接口时，如何避免单一接口调用占据所有线程资源，而引发其他接口执行阻塞。
3. 超时控制
   当某个接口执行缓慢，而 client 端已经超时放弃等待后，server 端的线程继续执行此时显得毫无意义。

RPC 异常处理

无论 RPC 怎样努力把远程调用伪装的像本地调用，但它们依然有很大的不同点，而且有一些异常情况是在本地调用时绝对不会碰到的。 在说异常处理之前，我们先比较下本地调用和 RPC 调用的一些差异：

1. 本地调用一定会执行，而远程调用则不一定，调用消息可能因为网络原因并未发送到服务方。
2. 本地调用只会抛出接口声明的异常，而远程调用还会跑出 RPC 框架运行时的其他异常。
3. 本地调用和远程调用的性能可能差距很大，这取决于 RPC 固有消耗所占的比重。

正是这些区别决定了使用 RPC 时需要更多考量。 当调用远程接口抛出异常时，异常可能是一个业务异常， 也可能是 RPC 框架抛出的运行时异常（如：网络中断等）。 业务异常表明服务方已经执行了调用，可能因为某些原因导致未能正常执行， 而 RPC 运行时异常则有可能服务方根本没有执行，对调用方而言的异常处理策略自然需要区分。

由于 RPC 固有的消耗相对本地调用高出几个数量级，本地调用的固有消耗是纳秒级，而 RPC 的固有消耗是在毫秒级。 那么对于过于轻量的计算任务就并不合适导出远程接口由独立的进程提供服务， 只有花在计算任务上时间远远高于 RPC 的固有消耗才值得导出为远程接口提供服务。

***************************************************************************基于 RPC 机制的工具 -- Dubbo *********************************************************************************

Dubbo是什么

Dubbo是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。其核心部分包括：

• 远程通讯：提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型、序列化、"请求-响应"模式的信息交换方案
• 集群容错：提供基于借口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持、软负载均衡、失败容错、地址路由、动态配置等集群支持
• 自动发现：基于注册中心目录服务，使服务消费方能动态地查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少机器

Dubbo能做什么

Dubbo功能强大，总结下来，它大致可以做以下几件事：

• 透明化的远程方法调用，就像调用本地方法一样调用远程方法，只需要简单配置，没有任何API侵入
• 软负载均衡及容错机制，可在内网替代F5等硬件负载均衡器，降低成本、减少多拿点
• 服务自动注册与发现，不再需要写死服务提供方地址，注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址，并且能够平滑添加或删除服务提供者

Dubbo架构图

这是最重要的，理解Dubbo的架构图是理解Dubbo的第一步，我从Dubbo官网手册上截了一下Dubbo架构图：

在接下来的讲解之前，说明一个概念：所谓SOA也好，分布式服务框架也好，不是服务消费者从中间件（一般都是Zookeeper）上去拿数据，而是服务消费者从中间件上拿到可用的服务生产者的集群地址，再从集群地址中选出一个进行直连。

接下来认识一下图中的结点：

• Provider：暴露服务的服务提供方，或者直白点说就是服务生产者
• Consumer：调用远程服务的服务消费方，也就是服务消费者
• Registry：服务注册与发现的注册中心
• Monitor：统计服务的调用次数和调用时间的监控中心
• Container：服务（生产者）运行容器

图中已经有了调用步骤了，接着对步骤进行说明：

• 0：服务容器负责启动、加载、运行服务提供者（生产者）
• 1：服务提供者（生产者）在启动时，向注册中心注册自己提供的服务
• 2：服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务
• 3：注册中心返回服务提供者地址列表给消费者，如果有变更，注册中细腻将基于长连接推送变更数据给消费者
• 4：服务消费者从服务生产者地址列表中，基于软负载均衡算法，选择一台提供者（生产者）进行调用，如果调用失败，再选另一台调用
• 5：服务消费者和提供者（生产者），在内存中累计调用次数和调用时间，定时每分钟发送一次统计数据到监控中心

Dubbo用法

Dubbo采用全Spring配置方式，透明化接入应用，对应用没有任何API侵入（这句话的意思是应用程序不会、不需要手动调用Dubbo的任何类和任何接口），只需用Spring加载Dubbo的配置即可（意思是对Dubbo的使用只需要写Spring配置文件或注解），Dubbo基于Spring的Schema扩展进行加载。

如果不想使用Spring配置，而希望通过API的方式进行调用，可以自己看一下官方手册Dubbo API配置，但是，这种做法十分不推荐。

下面简单说明一下Dubbo的用法，首先要定义服务生产者的接口及其实现，那么定义一个接口（该接口需要单独打包，在生产者和消费者之间共享）：

package com.xrq.dubbo.demo;

public interface DemoService
{
    String sayHello(String name);    
}

在服务生产者处实现接口（对服务消费者隐藏接口实现细节）：

package com.xrq.dubbo.demo.provider;

import com.xrq.dubbo.demo.DemoService;

public class DemoServiceImpl implements DemoService
{
    public String sayHello(String name)
    {
        return "Hello " + name;
    }
}

写一个provider.xml，在服务生产者使用Spring暴露服务：

<?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:dubbo="http://code.alibabatech.com/schema/dubbo"
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans        
　　　　http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd        
　　　　http://code.alibabatech.com/schema/dubbo        
　　　　http://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd">
 
    <!-- 提供方应用信息，用于计算依赖关系 -->
    <dubbo:application name="hello-world-app"  />
 
    <!-- 使用multicast广播注册中心暴露服务地址 -->
    <dubbo:registry address="multicast://224.5.6.7:1234" />
 
    <!-- 用dubbo协议在20880端口暴露服务 -->
    <dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" />
 
    <!-- 声明需要暴露的服务接口 -->
    <dubbo:service interface="com.xrq.dubbo.demo.DemoService" ref="demoService" />
 
    <!-- 和本地bean一样实现服务 -->
    <bean id="demoService" class="com.xrq.dubbo.demo.provider.DemoServiceImpl" />
 
</beans>

在服务消费者处写一个consumer.xml引用远程服务：

<?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:dubbo="http://code.alibabatech.com/schema/dubbo"
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans        
　　　　http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd        
　　　　http://code.alibabatech.com/schema/dubbo        
　　　　http://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd">
 
    <!-- 消费方应用名，用于计算依赖关系，不是匹配条件，不要与提供方一样 -->
    <dubbo:application name="consumer-of-helloworld-app"  />
 
    <!-- 使用multicast广播注册中心暴露发现服务地址 -->
    <dubbo:registry address="multicast://224.5.6.7:1234" />
 
    <!-- 生成远程服务代理，可以和本地bean一样使用demoService -->
    <dubbo:reference id="demoService" interface="com.alibaba.dubbo.demo.DemoService" />
 
</beans>

服务消费者处只要通过Spring拿到demoService，即可像使用本地接口一样使用DemoService这个接口里面的方法：

import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
import com.xrq.dubbo.demo.DemoService;
 
public class Consumer 
{
    public static void main(String[] args) throws Exception    
    {
        ClassPathXmlApplicationContext context = 
            new ClassPathXmlApplicationContext(new String[] {"http://aaa.bbb.ccc:dddd/eee/fff/consumer.xml"});
        context.start();
 
        DemoService demoService = (DemoService)context.getBean("demoService"); // 获取远程服务代理
        String hello = demoService.sayHello("world"); // 执行远程方法
 
        System.out.println(hello); // 显示调用结果
    }
}

看到整个过程中：

1、没有任何Dubbo的代码，使用Dubbo的时候全部都是Spring配置，这就是前面提到的Dubbo对应用没有任何API侵入

2、不需要考虑底层线程模型、序列化、反序列化、url解析等问题，这些都是Dubbo底层做好的

Dubbo常用标签

首先说一个优先级的问题，在dubbo中比如timeout、retries、loadbalance等参数可以在多个标签内同时配置，它们之间的优先级，dubbo手册上是这么说的：

OK，下面罗列一些Dubbo常用的，也就是说每个项目的Dubbo的xml文件中基本都会出现的标签，并以表格形式列举标签中常见的可用属性。

1、<dubbo:service /> 用于服务生产者暴露服务配置

2、<dubbo:reference /> 用于服务消费者引用服务配置

3、<dubbo:protocol /> 用于服务生产者协议配置（如果需要支持多协议，可以声明多个此标签，并在<dubbo:service />通过protocol属性指定使用的协议）

4、<dubbo:registry /> 用于注册中心配置（如果有多个不同的注册中心可以声明多个标签并且<dubbo:service />或<dubbo:reference />中使用registry属性指定）

5、<dubbo:method />用于方法级配置（该标签为<dubbo:service/>或<dubbo:reference/>的子标签，用于控制到方法级）

另外，还有<dubbo:provider/>和<dubbo:consumer/>分别表示服务提供者（生产者）和服务消费者的缺省值配置，就不列举了。

Dubbo协议dubbo://

前面有说到一个Dubbo协议，下面来看一下Dubbo协议。

Dubbo协议Dubbo的缺省协议，使用基于mina1.1.7+hessian3.2.1的tbremoting交互。

• 连接个数：单连接
• 连接方式：长连接
• 传输协议：TCP
• 传输方式：NIO异步传输
• 序列化：Hessian二进制序列化【效率高】
• 适用范围：传入传出参数数据包较小（建议小于100K），消费者比提供者个数多，单一消费者无法压满提供者，尽量不要使用dubbo协议传输大文件或超大字符串
• 使用场景：常规远程服务方法调用

从上面的适用范围总结，dubbo适合小数据量大并发的服务调用，以及消费者机器远大于生产者机器数的情况，不适合传输大数据量的服务比如文件、视频等，除非请求量很低。

另外，Dubbo手册还给开发者列出了Dubbo协议使用的约束：

1. 参数及返回值需要实现Serializable接口
2. 参数及返回值自定义实现List、Map、Number、Date、Calendar等接口，只能用JDK自带的实现，因为hessian会做特殊处理，自定义实现类中的属性值都会丢失

RPC理论以及Dubbo的使用介绍

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