RPC（远程过程调用协议）

什么是RPC？

       RPC（Remote Procedure Call）—远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。也就是说两台服务器A，B，一个应用部署在A服务器上，想要调用B服务器上应用提供的方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。

       RPC采用客户机/服务器模式。请求程序就是一个客户机，而服务提供程序就是一个服务器。首先，客户机调用进程发送一个有进程参数的调用信息到服务进程，然后等待应答信息。在服务器端，进程保持睡眠状态直到调用信息到达为止。当一个调用信息到达，服务器获得进程参数，计算结果，发送答复信息，然后等待下一个调用信息，最后，客户端调用进程接收答复信息，获得进程结果，然后调用执行继续进行。

       RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。现在业界有很多开源的优秀 RPC 框架，例如 Spring Cloud、Dubbo、Thrift 等。

RPC 起源

RPC 这个概念术语在上世纪 80 年代由 Bruce Jay Nelson 提出。这里我们追溯下当初开发 RPC 的原动机是什么？在 Nelson 的论文 \"Implementing Remote Procedure Calls\" 中他提到了几点：

• 简单：RPC 概念的语义十分清晰和简单，这样建立分布式计算就更容易。
• 高效：过程调用看起来十分简单而且高效。
• 通用：在单机计算中过程往往是不同算法部分间最重要的通信机制。

通俗一点说，就是一般程序员对于本地的过程调用很熟悉，那么我们把 RPC 作成和本地调用完全类似，那么就更容易被接受，使用起来毫无障碍。Nelson 的论文发表于 30 年前，其观点今天看来确实高瞻远瞩，今天我们使用的 RPC 框架基本就是按这个目标来实现的。

RPC 结构

1. User
2. User-stub
3. RPCRuntime
4. Server-stub
5. Server

这里 user 就是 client 端，当 user 想发起一个远程调用时，它实际是通过本地调用 user-stub。user-stub 负责将调用的接口、方法和参数通过约定的协议规范进行编码并通过本地的 RPCRuntime 实例传输到远端的实例。远端 RPCRuntime 实例收到请求后交给 server-stub 进行解码后发起本地端调用，调用结果再返回给 user 端。

以上是粗粒度的 RPC 实现概念结构，接下来我们进一步细化它应该由哪些组件构成，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。

如下是各个部分的详细职责：

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 工作原理

RPC的设计由Client，Client stub，Network ，Server stub，Server构成。 其中Client就是用来调用服务的，Cient stub是用来把调用的方法和参数序列化的（因为要在网络中传输，必须要把对象转变成字节），Network用来传输这些信息到Server stub， Server stub用来把这些信息反序列化的，Server就是服务的提供者，最终调用的就是Server提供的方法。

1. Client像调用本地服务似的调用远程服务；

2. Client stub接收到调用后，将方法、参数序列化

3. 客户端通过sockets将消息发送到服务端

4. Server stub 收到消息后进行解码（将消息对象反序列化）

5. Server stub 根据解码结果调用本地的服务

6. 本地服务执行(对于服务端来说是本地执行)并将结果返回给Server stub

7. Server stub将返回结果打包成消息（将结果消息对象序列化）

8. 服务端通过sockets将消息发送到客户端

9. Client stub接收到结果消息，并进行解码（将结果消息发序列化）

10. 客户端得到最终结果。

RPC 调用分以下两种：

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。

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。

RPC 能干什么？

RPC 的主要功能目标是让构建分布式计算（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，在之前给出的一种实现结构，基于 stub 的结构来实现。下面我们将具体细化 stub 结构的实现。

• 可以做到分布式，现代化的微服务
• 部署灵活
• 解耦服务
• 扩展性强

RPC的目的是让你在本地调用远程的方法，而对你来说这个调用是透明的，你并不知道这个调用的方法是部署哪里。通过RPC能解耦服务，这才是使用RPC的真正目的。

如何科学的解释RPC

说起RPC，就不能不提到分布式，这个促使RPC诞生的领域。

假设你有一个计算器接口，Calculator，以及它的实现类CalculatorImpl，那么在系统还是单体应用时，你要调用Calculator的add方法来执行一个加运算，直接new一个CalculatorImpl，然后调用add方法就行了，这其实就是非常普通的本地函数调用，因为在同一个地址空间，或者说在同一块内存，所以通过方法栈和参数栈就可以实现。

现在，基于高性能和高可靠等因素的考虑，你决定将系统改造为分布式应用，将很多可以共享的功能都单独拎出来，比如上面说到的计算器，你单独把它放到一个服务里头，让别的服务去调用它。

       这下问题来了，服务A里头并没有CalculatorImpl这个类，那它要怎样调用服务B的CalculatorImpl的add方法呢？

有同学会说，可以模仿B/S架构的调用方式呀，在B服务暴露一个Restful接口，然后A服务通过调用这个Restful接口来间接调用CalculatorImpl的add方法。

很好，这已经很接近RPC了，不过如果是这样，那每次调用时，是不是都需要写一串发起http请求的代码呢？比如httpClient.sendRequest...之类的，能不能像本地调用一样，去发起远程调用，让使用者感知不到远程调用的过程呢，像这样：

@Reference
private Calculator calculator;

...

calculator.add(1,2);

...

这时候，有同学就会说，用代理模式呀！而且最好是结合Spring IoC一起使用，通过Spring注入calculator对象，注入时，如果扫描到对象加了@Reference注解，那么就给它生成一个代理对象，将这个代理对象放进容器中。而这个代理对象的内部，就是通过httpClient来实现RPC远程过程调用的。

可能上面这段描述比较抽象，不过这就是很多RPC框架要解决的问题和解决的思路，比如阿里的Dubbo。

总结一下，RPC要解决的两个问题：

1. 解决分布式系统中，服务之间的调用问题。
2. 远程调用时，要能够像本地调用一样方便，让调用者感知不到远程调用的逻辑。

如何实现一个RPC

实际情况下，RPC很少用到http协议来进行数据传输，毕竟我只是想传输一下数据而已，何必动用到一个文本传输的应用层协议呢，我为什么不直接使用二进制传输？比如直接用Java的Socket协议进行传输？

不管你用何种协议进行数据传输，一个完整的RPC过程，都可以用下面这张图来描述：

       以上边的Client端为例，Application就是rpc的调用方，Client Stub就是我们上面说到的代理对象，也就是那个看起来像是Calculator的实现类，其实内部是通过rpc方式来进行远程调用的代理对象，至于Client Run-time Library，则是实现远程调用的工具包，比如jdk的Socket，最后通过底层网络实现实现数据的传输。

这个过程中最重要的就是序列化和反序列化了，因为数据传输的数据包必须是二进制的，你直接丢一个Java对象过去，人家可不认识，你必须把Java对象序列化为二进制格式，传给Server端，Server端接收到之后，再反序列化为Java对象。

下一次我也将通过代码，给大家演示一下，如何实现一个简单的RPC。

RPC vs Restful

其实这两者并不是一个维度的概念，总得来说RPC涉及的维度更广。

如果硬要比较，那么可以从RPC风格的url和Restful风格的url上进行比较。

比如你提供一个查询订单的接口，用RPC风格，你可能会这样写：

/queryOrder?orderId=123

用Restful风格呢？

Get  
/order?orderId=123

RPC是面向过程，Restful是面向资源，并且使用了Http动词。从这个维度上看，Restful风格的url在表述的精简性、可读性上都要更好。

RPC vs RMI

严格来说这两者也不是一个维度的。

RMI是Java提供的一种访问远程对象的协议，是已经实现好了的，可以直接用了。

而RPC呢？人家只是一种编程模型，并没有规定你具体要怎样实现，你甚至都可以在你的RPC框架里面使用RMI来实现数据的传输，比如Dubbo：Dubbo - rmi协议

RPC没那么简单

要实现一个RPC不算难，难的是实现一个高性能高可靠的RPC框架。

比如，既然是分布式了，那么一个服务可能有多个实例，你在调用时，要如何获取这些实例的地址呢？

这时候就需要一个服务注册中心，比如在Dubbo里头，就可以使用Zookeeper作为注册中心，在调用时，从Zookeeper获取服务的实例列表，再从中选择一个进行调用。

那么选哪个调用好呢？这时候就需要负载均衡了，于是你又得考虑如何实现复杂均衡，比如Dubbo就提供了好几种负载均衡策略。

这还没完，总不能每次调用时都去注册中心查询实例列表吧，这样效率多低呀，于是又有了缓存，有了缓存，就要考虑缓存的更新问题，blablabla......

你以为就这样结束了，没呢，还有这些：

• 客户端总不能每次调用完都干等着服务端返回数据吧，于是就要支持异步调用；
• 服务端的接口修改了，老的接口还有人在用，怎么办？总不能让他们都改了吧？这就需要版本控制了；
• 服务端总不能每次接到请求都马上启动一个线程去处理吧？于是就需要线程池；
• 服务端关闭时，还没处理完的请求怎么办？是直接结束呢，还是等全部请求处理完再关闭呢？
• ......

如此种种，都是一个优秀的RPC框架需要考虑的问题。

当然，接下来我们还是先实现一个简单的RPC，再在上面一步步优化！

总结

这篇文章介绍了 RPC 的一些基本原理，相信到这里您已经对 RPC 有了一定理解。其实发现实现一个 RPC 不算难，难的是实现一个高性能高可靠的RPC框架。比如，既然是分布式了，那么一个服务可能有多个实例，你在调用时，要如何获取这些实例的地址呢？这时候就需要一个服务注册中心，比如在Dubbo中，就可以使用Zookeeper作为注册中心，在调用时，从Zookeeper获取服务的实例列表，再从中选择一个进行调用。那么选哪个调用好呢？这时候就需要负载均衡了，于是你又得考虑如何实现复杂均衡，比如Dubbo就提供了好几种负载均衡策略。所以请继续关注我的另外两篇文章RPC与服务化的关系和注册中心，配置中心， 服务发现浅谈，相信会帮助对RPC设计和实现有更多的理解。

如何实现一个简单的额RPC Demo 可以参考：https://www.jianshu.com/p/5b90a4e70783