離不開的微服務架構,脫不開的RPC細節(值得收藏)!!!

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:在這裏插入圖片描述

服務A:歐洲團隊維護,技術背景是Java
服務B:美洲團隊維護,用C++實現
服務C:中國團隊維護,技術棧是go
服務的上游調用方,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:
在這裏插入圖片描述

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”,爲什麼“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?
在這裏插入圖片描述
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。
在這裏插入圖片描述

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裏呢?

假設,設計一個11字節的請求報文:在這裏插入圖片描述

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字節響應報文:在這裏插入圖片描述

4個字節填入處理結果“3”

調用方的代碼可能變爲:
request = MakePacket(“add”, 1, 2);
SendRequest_ToService_B(request);
response = RecieveRespnse_FromService_B();
int result = unMakePacket(respnse);
這4個步驟是:
(1)將傳入參數變爲字節流;
(2)將字節流發給服務B;
(3)從服務B接受返回字節流;
(4)將返回字節流變爲傳出參數;

服務方的代碼可能變爲:
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)將字節流轉爲函數名與參數;
(3)本地調用函數得到結果;
(4)將結果轉變爲字節流;
(5)將字節流發送給調用方;

這個過程用一張圖描述如下:
在這裏插入圖片描述
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框架又分爲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。
在這裏插入圖片描述

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端的技術大家瞭解的比較多,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。

爲什麼要進行序列化?
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“二進制字節流”,一些典型的場景是:
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+樹轉化爲連續空間的二進制字節流,才能存儲到磁盤上
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制字節流,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”形態的數據轉化爲“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”轉化爲字節流,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爲xml,服務方收到xml二進制流之後,也很容易將其範序列化爲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對象爲例,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(長度爲4),接下來4個字節是類名(”User”),共12字節
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(長度爲9),接下來9個字節是屬性名(”user_name”),屬性值長度4個字節(長度爲8),屬性值8個字節(值爲”shenjian”),共29字節
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(長度爲7),接下來7個字節是屬性名(”user_id”),屬性值長度4個字節(長度爲8),屬性值8個字節(值爲123),共27字節
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(長度爲8),接下來8個字節是屬性名(”user_name”),屬性值長度4個字節(長度爲4),屬性值4個字節(值爲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;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。
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
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,二進制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
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
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?
xml/json:解析效率,壓縮率都較差,擴展性、可讀性、通用性較好
thrift
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
Avro
CORBA
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

在這裏插入圖片描述

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

異步調用的代碼片段爲:
Add(Obj1, Obj2, callback);// 調用後直接返回,不等結果
處理結果通過回調爲:
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。
在這裏插入圖片描述
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制字節流,可理解爲一個待發送的包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範序列化爲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。
在這裏插入圖片描述
典型連接池組件對外提供的接口爲:
int ConnectionPool::init(…);
Connection ConnectionPool::getConnection();
int ConnectionPool::putConnection(Connection t);

init做了些什麼?
和下游RPC-server(一般是一個集羣),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集羣的連接,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集羣的連接,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?
因爲是同步阻塞調用,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,工作線程數設置爲多少最合適?
這個問題在《工作線程數究竟要設置爲多少最合適?》中討論過,此處不再深究。

RPC-client異步回調架構如何?
在這裏插入圖片描述
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,下游收發隊列,下游收發線程,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制字節流,可理解爲一個待發送的包packet1;
4)下游收發隊列,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)下游收發線程,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)下游收發線程,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)下游收發隊列裏,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範序列化爲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。

爲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,通過一條連接往下游服務發送了a,b,c三個請求包,異步的收到了x,y,z三個響應包:
在這裏插入圖片描述
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。
在這裏插入圖片描述
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:
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?
在這裏插入圖片描述
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游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。

超時管理器啓動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:因爲已經超時處理了,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,下游收發隊列,下游收發線程等組件,並且對調用方的調用習慣有影響。
畫外音:編程習慣,由同步變爲了回調。

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。

爲什麼需要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?爲什麼需要序列化?
把對象轉化爲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。

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