離不開的微服務架構，脫不開的RPC細節
服務化有什麽好處？
服務化的一個好處就是，不限定服務的提供方使用什麽技術選型，能夠實現大公司跨團隊的技術解耦，如下圖所示：
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服務A：歐洲團隊維護，技術背景是Java
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服務B：美洲團隊維護，用C++實現
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服務C：中國團隊維護，技術棧是go
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，大部分互聯網公司，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
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。
什麽是RPC？
Remote Procedure Call Protocol，遠程過程調用。
什麽是“遠程”，為什麽“遠”？
先來看下什麽是“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，到底發生了什麽？
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傳遞兩個入參
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調用了本地代碼段中的函數，執行運算邏輯
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返回一個出參
這三個動作，都發生在同一個進程空間裏，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服務器上。
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：
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入參
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調用哪個函數
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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裏呢？
假設，設計一個11字節的請求報文：
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前3個字節填入函數名“add”
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中間4個字節填入第一個參數“1”
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末尾4個字節填入第二個參數“2”
同理，可以設計一個4字節響應報文：
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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麽呢？
調用方太麻煩了，每次都要關註很多底層細節：
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入參到字節流的轉化，即序列化應用層協議細節
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socket發送，即網絡傳輸協議細節
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socket接收
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字節流到出參的轉化，即反序列化應用層協議細節
能不能調用層不關註這個細節？
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）”。
講到這裏，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框架的職責是什麽？
RPC框架，要向調用方屏蔽各種復雜性，要向服務提供方也屏蔽各類復雜性：
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服務調用方client感覺就像調用本地函數一樣，來調用服務
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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，把復雜性屏蔽，就是RPC框架的職責。
如上圖所示，業務方的職責是：
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調用方A，傳入參數，執行調用，拿到結果
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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：
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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
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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。
為什麽要進行序列化？
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”就不這麽好用了，往往需要把數據轉化成連續空間的“二進制字節流”，一些典型的場景是：
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數據庫索引的磁盤存儲：數據庫的索引在內存裏是b+樹，但這個格式是不能夠直接存儲到磁盤上的，所以需要把b+樹轉化為連續空間的二進制字節流，才能存儲到磁盤上
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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制字節流，而不能夠是User對象
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數據的網絡傳輸：socket發送的數據必須是連續空間的二進制字節流，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“連續空間二進制字節流”形態數據的過程。這個過程的逆過程叫做反序列化。
怎麽進行序列化？
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，你會怎麽做？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：
<class name=”User”>
<element name=”user_name” type=”std::String” value=”shenjian” />
<element name=”user_id” type=”uint64_t” value=”123” />
<element name=”user_age” type=”uint32_t” value=”35” />
</class>
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二進制流之後，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制協議來進行序列化，還是以上面的User對象為例，可以設計一個這樣的通用協議：
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頭4個字節表示序號
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序號後面的4個字節表示key的長度m
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接下來的m個字節表示key的值
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接下來的4個字節表示value的長度n
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接下來的n個字節表示value的值
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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：
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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字節
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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字節
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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字節
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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字節
整個二進制字節流共12+29+27+24=92字節。
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；復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麽因素？
不管使用成熟協議xml/json，還是自定義二進制協議來序列化對象，序列化協議設計時都需要考慮以下這些因素。
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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，二進制自定義協議解析起來效率就很高
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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標簽，信息有效性低，二進制自定義協議占用的空間相對來說就小多了
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擴展性與兼容性：是否能夠方便的增加字段，增加字段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和上面的二進制協議都能夠方便的擴展
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可讀性與可調試性：這個很好理解，xml/json的可讀性就比二進制協議好很多
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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
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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，上面自定義的二進制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？
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xml/json：解析效率，壓縮率都較差，擴展性、可讀性、通用性較好
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thrift
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protobuf：Google出品，必屬精品，各方面都不錯，強烈推薦，屬於二進制協議，可讀性差了點，但也有類似的to-string協議幫助調試問題
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Avro
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CORBA
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mc_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
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…
RPC-client除了：
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序列化反序列化的部分（上圖中的1、4）
還包含：
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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裏，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，會一直占用一個工作線程，上圖簡單的說明了一下組件、交互、流程步驟：
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左邊大框，代表了調用方的一個工作線程
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左邊粉色中框，代表了RPC-client組件
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右邊橙色框，代表了RPC-server
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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
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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制字節流，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。
連接池組件有什麽作用？
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做了些什麽？
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做了些什麽？
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做了些什麽？
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：
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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
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中間粉色的框框，代表了RPC-client組件
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右邊橙色框，代表了RPC-server
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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
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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制字節流，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）下遊收發隊列裏，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。
為什麽需要上下文管理器？
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：
怎麽知道哪個請求包與哪個響應包對應？
怎麽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之間的映射關系：
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的映射關系；
4）將req-id打在請求包裏發給RPC-server；
5）RPC-server將req-id打在響應包裏返回；
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：
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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
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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：
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同步阻塞超時，可以直接使用帶超時的send/recv來實現
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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在上下文管理器裏找不到上下文，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
什麽是RPC調用？
像調用本地函數一樣，調用一個遠端服務。
為什麽需要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。讓調用方只專註於調用，服務方只專註於實現調用。
什麽是序列化？為什麽需要序列化？
把對象轉化為連續二進制流的過程，叫做序列化。磁盤存儲，緩存存儲，網絡傳輸只能操作於二進制流，所以必須序列化。
同步RPC-client的核心組件是什麽？
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的核心組件是什麽？
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。
【本文轉自微信公眾號：架構師之路】
離不開的微服務架構，脫不開的RPC細節