微服務rpc調用過程（離不開的微服務架構）

2023-09-13 07:01:59

服務化有什麼好處？

服務化的一個好處就是，不限定服務的提供方使用什麼技術選型，能夠實現大公司跨團隊的技術解耦，如下圖所示：

服務的上遊調用方，按照接口、協議即可完成對遠端服務的調用。

但實際上，大部分網際網路公司，研發團隊規模有限，大都使用同一套技術體系來實現服務：

這樣的話，如果沒有統一的服務框架，各個團隊的服務提供方就需要各自實現一套序列化、反序列化、網絡框架、連接池、收發線程、超時處理、狀態機等「業務之外」的重複技術勞動，造成整體的低效。

因此，統一服務框架把上述「業務之外」的工作統一實現，是服務化首要解決的問題。

什麼是RPC？

Remote Procedure Call Protocol，遠程過程調用。

什麼是「遠程」，為什麼「遠」？

先來看下什麼是「近」，即「本地函數調用」。

當我們寫下：

int result = Add(1, 2);

這行代碼的時候，到底發生了什麼？

傳遞兩個入參調用了本地代碼段中的函數，執行運算邏輯返回一個出參

這三個動作，都發生在同一個進程空間裡，這是本地函數調用。

那有沒有辦法，調用一個跨進程的函數呢？

典型的，這個進程部署在另一臺伺服器上。

最容易想到的，兩個進程約定一個協議格式，使用Socket通信，來傳輸：

入參調用哪個函數出參

如果能夠實現，那這就是「遠程」過程調用。

Socket通信只能傳遞連續的字節流，如何將入參、函數都放到連續的字節流裡呢？

假設，設計一個11位元組的請求報文：

前3個字節填入函數名「add」中間4個字節填入第一個參數「1」末尾4個字節填入第二個參數「2」

同理，可以設計一個4位元組響應報文：

4個字節填入處理結果「3」

調用方的代碼可能變為：

request = MakePacket(「add」, 1, 2);SendRequest_ToService_B(request);response = RecieveRespnse_FromService_B;int result = unMakePacket(respnse);

這4個步驟是：

（1）將傳入參數變為字節流；

（2）將字節流發給服務B；

（3）從服務B接受返回字節流；

（4）將返回字節流變為傳出參數；

服務方的代碼可能變為：

request = RecieveRequest;args/function = unMakePacket(request);result = Add(1, 2);response = MakePacket(result);SendResponse(response);

這個5個步驟也很好理解：

（1）服務端收到字節流；

（2）將字節流轉為函數名與參數；

（3）本地調用函數得到結果；

（4）將結果轉變為字節流；

（5）將字節流發送給調用方；

這個過程用一張圖描述如下：

調用方與服務方的處理步驟都是非常清晰。

這個過程存在最大的問題是什麼呢？

調用方太麻煩了，每次都要關注很多底層細節：

入參到字節流的轉化，即序列化應用層協議細節socket發送，即網絡傳輸協議細節socket接收字節流到出參的轉化，即反序列化應用層協議細節

能不能調用層不關注這個細節？

可以，RPC框架就是解決這個問題的，它能夠讓調用方「像調用本地函數一樣調用遠端的函數（服務）」。

講到這裡，是不是對RPC，對序列化範序列化有點感覺了？往下看，有更多的底層細節。

RPC框架的職責是什麼？

RPC框架，要向調用方屏蔽各種複雜性，要向服務提供方也屏蔽各類複雜性：

服務調用方client感覺就像調用本地函數一樣，來調用服務服務提供方server感覺就像實現一個本地函數一樣，來實現服務

所以整個RPC框架又分為client部分與server部分，實現上面的目標，把複雜性屏蔽，就是RPC框架的職責。

如上圖所示，業務方的職責是：

調用方A，傳入參數，執行調用，拿到結果服務方B，收到參數，執行邏輯，返回結果

RPC框架的職責是，中間大藍框的部分：

client端：序列化、反序列化、連接池管理、負載均衡、故障轉移、隊列管理，超時管理、異步管理等等server端：服務端組件、服務端收發包隊列、io線程、工作線程、序列化反序列化等

server端的技術大家了解的比較多，接下來重點講講client端的技術細節。

先來看看RPC-client部分的「序列化反序列化」部分。

為什麼要進行序列化？

工程師通常使用「對象」來進行數據的操縱：

class User{ std::String user_name; uint64_t user_id; uint32_t user_age;}; User u = new User(「shenjian」);u.setUid(123);u.setAge(35);

但當需要對數據進行存儲或者傳輸時，「對象」就不這麼好用了，往往需要把數據轉化成連續空間的「二進位字節流」，一些典型的場景是：

資料庫索引的磁碟存儲：資料庫的索引在內存裡是b 樹，但這個格式是不能夠直接存儲到磁碟上的，所以需要把b 樹轉化為連續空間的二進位字節流，才能存儲到磁碟上緩存的KV存儲：redis/memcache是KV類型的緩存，緩存存儲的value必須是連續空間的二進位字節流，而不能夠是User對象數據的網絡傳輸：socket發送的數據必須是連續空間的二進位字節流，也不能是對象

所謂序列化（Serialization），就是將「對象」形態的數據轉化為「連續空間二進位字節流」形態數據的過程。這個過程的逆過程叫做反序列化。

怎麼進行序列化？

這是一個非常細節的問題，要是讓你來把「對象」轉化為字節流，你會怎麼做？很容易想到的一個方法是xml（或者json）這類具有自描述特性的標記性語言：

規定好轉換規則，發送方很容易把User類的一個對象序列化為xml，服務方收到xml二進位流之後，也很容易將其範序列化為User對象。

畫外音：語言支持反射時，這個工作很容易。

第二個方法是自己實現二進位協議來進行序列化，還是以上面的User對象為例，可以設計一個這樣的通用協議：

頭4個字節表示序號序號後面的4個字節表示key的長度m接下來的m個字節表示key的值接下來的4個字節表示value的長度n接下來的n個字節表示value的值像xml一樣遞歸下去，直到描述完整個對象

上面的User對象，用這個協議描述出來可能是這樣的：

第一行：序號4個字節（設0表示類名），類名長度4個字節（長度為4），接下來4個字節是類名（」User」），共12位元組第二行：序號4個字節（1表示第一個屬性），屬性長度4個字節（長度為9），接下來9個字節是屬性名（」user_name」），屬性值長度4個字節（長度為8），屬性值8個字節（值為」shenjian」），共29位元組第三行：序號4個字節（2表示第二個屬性），屬性長度4個字節（長度為7），接下來7個字節是屬性名（」user_id」），屬性值長度4個字節（長度為8），屬性值8個字節（值為123），共27位元組第四行：序號4個字節（3表示第三個屬性），屬性長度4個字節（長度為8），接下來8個字節是屬性名（」user_name」），屬性值長度4個字節（長度為4），屬性值4個字節（值為35），共24位元組

整個二進位字節流共12 29 27 24=92位元組。

實際的序列化協議要考慮的細節遠比這個多，例如：強類型的語言不僅要還原屬性名，屬性值，還要還原屬性類型；複雜的對象不僅要考慮普通類型，還要考慮對象嵌套類型等。無論如何，序列化的思路都是類似的。

序列化協議要考慮什麼因素？

不管使用成熟協議xml/json，還是自定義二進位協議來序列化對象，序列化協議設計時都需要考慮以下這些因素。

解析效率：這個應該是序列化協議應該首要考慮的因素，像xml/json解析起來比較耗時，需要解析doom樹，二進位自定義協議解析起來效率就很高壓縮率，傳輸有效性：同樣一個對象，xml/json傳輸起來有大量的xml標籤，信息有效性低，二進位自定義協議佔用的空間相對來說就小多了擴展性與兼容性：是否能夠方便的增加欄位，增加欄位後舊版客戶端是否需要強制升級，都是需要考慮的問題，xml/json和上面的二進位協議都能夠方便的擴展可讀性與可調試性：這個很好理解，xml/json的可讀性就比二進位協議好很多跨語言：上面的兩個協議都是跨語言的，有些序列化協議是與開發語言緊密相關的，例如dubbo的序列化協議就只能支持Java的RPC調用通用性：xml/json非常通用，都有很好的第三方解析庫，各個語言解析起來都十分方便，上面自定義的二進位協議雖然能夠跨語言，但每個語言都要寫一個簡易的協議客戶端

有哪些常見的序列化方式？

xml/json：解析效率，壓縮率都較差，擴展性、可讀性、通用性較好thriftprotobuf：Google出品，必屬精品，各方面都不錯，強烈推薦，屬於二進位協議，可讀性差了點，但也有類似的to-string協議幫助調試問題AvroCORBAmc_pack：懂的同學就懂，不懂的就不懂了，09年用過，傳說各方面都超越protobuf，懂行的同學可以說一下現狀…

RPC-client除了：

序列化反序列化的部分（上圖中的1、4）

還包含：

發送字節流與接收字節流的部分（上圖中的2、3）

這一部分，又分為同步調用與異步調用兩種方式，下面一一來進行介紹。

畫外音：搞通透RPC-client確實不容易。

同步調用的代碼片段為：

Result = Add(Obj1, Obj2);// 得到Result之前處於阻塞狀態

異步調用的代碼片段為：

Add(Obj1, Obj2, callback);// 調用後直接返回，不等結果

處理結果通過回調為：

callback(Result){// 得到處理結果後會調用這個回調函數 …}

這兩類調用，在RPC-client裡，實現方式完全不一樣。

RPC-client同步調用架構如何？

所謂同步調用，在得到結果之前，一直處於阻塞狀態，會一直佔用一個工作線程，上圖簡單的說明了一下組件、交互、流程步驟：

左邊大框，代表了調用方的一個工作線程左邊粉色中框，代表了RPC-client組件右邊橙色框，代表了RPC-server藍色兩個小框，代表了同步RPC-client兩個核心組件，序列化組件與連接池組件白色的流程小框，以及箭頭序號1-10，代表整個工作線程的串行執行步驟：

1）業務代碼發起RPC調用：

Result=Add(Obj1,Obj2)

2）序列化組件，將對象調用序列化成二進位字節流，可理解為一個待發送的包packet1；

3）通過連接池組件拿到一個可用的連接connection；

4）通過連接connection將包packet1發送給RPC-server；

5）發送包在網絡傳輸，發給RPC-server；

6）響應包在網絡傳輸，發回給RPC-client；

7）通過連接connection從RPC-server收取響應包packet2；

8）通過連接池組件，將conneciont放回連接池；

9）序列化組件，將packet2範序列化為Result對象返回給調用方；

10）業務代碼獲取Result結果，工作線程繼續往下走；

畫外音：請對照架構圖中的1-10步驟閱讀。

連接池組件有什麼作用？

RPC框架鎖支持的負載均衡、故障轉移、發送超時等特性，都是通過連接池組件去實現的。

典型連接池組件對外提供的接口為：

int ConnectionPool::init(…);Connection ConnectionPool::getConnection;int ConnectionPool::putConnection(Connection t);

init做了些什麼？

和下遊RPC-server（一般是一個集群），建立N個tcp長連接，即所謂的連接「池」。

getConnection做了些什麼？

從連接「池」中拿一個連接，加鎖（置一個標誌位），返回給調用方。

putConnection做了些什麼？

將一個分配出去的連接放回連接「池」中，解鎖（也是置一個標誌位）。

如何實現負載均衡？

連接池中建立了與一個RPC-server集群的連接，連接池在返回連接的時候，需要具備隨機性。

如何實現故障轉移？

連接池中建立了與一個RPC-server集群的連接，當連接池發現某一個機器的連接異常後，需要將這個機器的連接排除掉，返回正常的連接，在機器恢復後，再將連接加回來。

如何實現發送超時？

因為是同步阻塞調用，拿到一個連接後，使用帶超時的send/recv即可實現帶超時的發送和接收。

總的來說，同步的RPC-client的實現是相對比較容易的，序列化組件、連接池組件配合多工作線程數，就能夠實現。

遺留問題，工作線程數設置為多少最合適？

這個問題在《工作線程數究竟要設置為多少最合適？》中討論過，此處不再深究。

RPC-client異步回調架構如何？

所謂異步回調，在得到結果之前，不會處於阻塞狀態，理論上任何時間都沒有任何線程處於阻塞狀態，因此異步回調的模型，理論上只需要很少的工作線程與服務連接就能夠達到很高的吞吐量，如上圖所示：

左邊的框框，是少量工作線程（少數幾個就行了）進行調用與回調中間粉色的框框，代表了RPC-client組件右邊橙色框，代表了RPC-server藍色六個小框，代表了異步RPC-client六個核心組件：上下文管理器，超時管理器，序列化組件，下遊收發隊列，下遊收發線程，連接池組件白色的流程小框，以及箭頭序號1-17，代表整個工作線程的串行執行步驟：

1）業務代碼發起異步RPC調用；

Add(Obj1,Obj2, callback)

2）上下文管理器，將請求，回調，上下文存儲起來；

3）序列化組件，將對象調用序列化成二進位字節流，可理解為一個待發送的包packet1；

4）下遊收發隊列，將報文放入「待發送隊列」，此時調用返回，不會阻塞工作線程；

5）下遊收發線程，將報文從「待發送隊列」中取出，通過連接池組件拿到一個可用的連接connection；

6）通過連接connection將包packet1發送給RPC-server；

7）發送包在網絡傳輸，發給RPC-server；

8）響應包在網絡傳輸，發回給RPC-client；

9）通過連接connection從RPC-server收取響應包packet2；

10）下遊收發線程，將報文放入「已接受隊列」，通過連接池組件，將conneciont放回連接池；

11）下遊收發隊列裡，報文被取出，此時回調將要開始，不會阻塞工作線程；

12）序列化組件，將packet2範序列化為Result對象；

13）上下文管理器，將結果，回調，上下文取出；

14）通過callback回調業務代碼，返回Result結果，工作線程繼續往下走；

如果請求長時間不返回，處理流程是：

15）上下文管理器，請求長時間沒有返回；

16）超時管理器拿到超時的上下文；

17）通過timeout_cb回調業務代碼，工作線程繼續往下走；

畫外音：請配合架構圖仔細看幾遍這個流程。

序列化組件和連接池組件上文已經介紹過，收發隊列與收發線程比較容易理解。下面重點介紹上下文管理器與超時管理器這兩個總的組件。

為什麼需要上下文管理器？

由於請求包的發送，響應包的回調都是異步的，甚至不在同一個工作線程中完成，需要一個組件來記錄一個請求的上下文，把請求-響應-回調等一些信息匹配起來。

如何將請求-響應-回調這些信息匹配起來？

這是一個很有意思的問題，通過一條連接往下遊服務發送了a，b，c三個請求包，異步的收到了x，y，z三個響應包：

怎麼知道哪個請求包與哪個響應包對應？

怎麼知道哪個響應包與哪個回調函數對應？

可以通過「請求id」來實現請求-響應-回調的串聯。

整個處理流程如上，通過請求id，上下文管理器來對應請求-響應-callback之間的映射關係：

1）生成請求id；

2）生成請求上下文context，上下文中包含發送時間time，回調函數callback等信息；

3）上下文管理器記錄req-id與上下文context的映射關係；

4）將req-id打在請求包裡發給RPC-server；

5）RPC-server將req-id打在響應包裡返回；

6）由響應包中的req-id，通過上下文管理器找到原來的上下文context；

7）從上下文context中拿到回調函數callback；

8）callback將Result帶回，推動業務的進一步執行；

如何實現負載均衡，故障轉移？

與同步的連接池思路類似，不同之處在於：

同步連接池使用阻塞方式收發，需要與一個服務的一個ip建立多條連接異步收發，一個服務的一個ip只需要建立少量的連接（例如，一條tcp連接）

如何實現超時發送與接收？

超時收發，與同步阻塞收發的實現就不一樣了：

同步阻塞超時，可以直接使用帶超時的send/recv來實現異步非阻塞的nio的網絡報文收發，由於連接不會一直等待回包，超時是由超時管理器實現的

超時管理器如何實現超時管理？

超時管理器，用於實現請求回包超時回調處理。

每一個請求發送給下遊RPC-server，會在上下文管理器中保存req-id與上下文的信息，上下文中保存了請求很多相關信息，例如req-id，回包回調，超時回調，發送時間等。

超時管理器啟動timer對上下文管理器中的context進行掃描，看上下文中請求發送時間是否過長，如果過長，就不再等待回包，直接超時回調，推動業務流程繼續往下走，並將上下文刪除掉。

如果超時回調執行後，正常的回包又到達，通過req-id在上下文管理器裡找不到上下文，就直接將請求丟棄。

畫外音：因為已經超時處理了，無法恢復上下文。

無論如何，異步回調和同步回調相比，除了序列化組件和連接池組件，會多出上下文管理器，超時管理器，下遊收發隊列，下遊收發線程等組件，並且對調用方的調用習慣有影響。

畫外音：編程習慣，由同步變為了回調。

異步回調能提高系統整體的吞吐量，具體使用哪種方式實現RPC-client，可以結合業務場景來選取。

總結

什麼是RPC調用？

像調用本地函數一樣，調用一個遠端服務。

為什麼需要RPC框架？

RPC框架用於屏蔽RPC調用過程中的序列化，網絡傳輸等技術細節。讓調用方只專注於調用，服務方只專注於實現調用。

什麼是序列化？為什麼需要序列化？

把對象轉化為連續二進位流的過程，叫做序列化。磁碟存儲，緩存存儲，網絡傳輸只能操作於二進位流，所以必須序列化。

同步RPC-client的核心組件是什麼？

同步RPC-client的核心組件是序列化組件、連接池組件。它通過連接池來實現負載均衡與故障轉移，通過阻塞的收發來實現超時處理。

異步RPC-client的核心組件是什麼？

異步RPC-client的核心組件是序列化組件、連接池組件、收發隊列、收發線程、上下文管理器、超時管理器。它通過「請求id」來關聯請求包-響應包-回調函數，用上下文管理器來管理上下文，用超時管理器中的timer觸發超時回調，推進業務流程的超時處理。

------------------------------------------------------------------------------------

轉自微信公眾號 架構師之路

,