一、RPC调用原理图
下面这张图是我们微服务一次Http调用请求图：
首先在请求的过程中我们知道是有三次握手，四次挥手的流程，具体流程如下：
1.浏览器请求服务器(订单服务)，请求建立连接，首先客户端向服务器端发送一段 TCP 报文
2.服务器(订单服务)相应浏览器，可以建立连接，并且询问浏览器是否马上建立连接。
3.浏览器相应服务器(订单服务)，可以建立连接。
-----开始传输数据------------
###下面要断开连接就进入四次挥手环节
1.浏览器向服务器(订单服务)发起请求，需要断开连接(分手)
2.服务器(订单服务)相应浏览器，说我收到断开请求了，但是需要在想一下(一般是数据传输)
3.服务器(订单服务)接受完数据之后，向浏览器发送请求，说可以断开连接了(想好了，可以分手了)
4.浏览器接受到服务器(订单服务)，回复服务器，我断开连接了。1.1RPC概述
RPC（Remote Procedure Call Protocol）远程过程调用协议。RPC的主要功能是让构建分布式计算更加容易，再提供强大的远程调用能力的同时而不损失本地调用的语义简洁性。为实现该目标，RPC框架需要提供一套透明的调用机制，使使用者不用显示的区分本地调用还是分布式调用。
RPC的优点：
- 分布式设计
- 部署灵活
- 解耦服务
- 扩展性强
RPC框架的优势：
- RPC框架一般使用长连接，不必要每次通信都三次握手、四次挥手。
- RPC框架一般有注册中心，有丰富的监控管理、发布、下线接口、动态扩展等。对调用方来说是无感知的、统一化的操作、协议私密，安全性高。
- RPC更简单内容更小、效率更高、服务化架构、服务化治理、RPC框架是一个强力的支撑。
- RPC框架基于TCP实现，也可以基于Http2实现。
1.2RPC框架
? ? ? ? 主流的RPC框架：
- Dubbo：国内最早开源的RPC框架，由阿里巴巴公司开发并与2011年对外发布，不过仅支持Java语言。
- Motan：新浪微博内部使用的RPC框架，与2016年对外开源，仅支持Java语言。
- Tars：腾讯内部使用的RPC框架，与2017年对外开源，仅支持C++语言。
- Spring Cloud：国外 Pivotal 公司 2014 年对外开源的 RPC 框架，提供了丰富的生态组件。
- gRPC：Goolge与2015年对外开源的跨语言rpc框架，2007年贡献给了Apache基金，成为了Apache开源项目之一，支持多种语言。
1.3应用场景
? ? ? ? 应用举例：
- 分布式操作系统的进程间通讯：进程间通讯是操作系统必须提供的基本设施之一,分布式操作系统必须提供分布于异构的结点机上进 程间的通讯机制，RPC是实现消息传送模式的分布式进程间通讯方式之一。
- 构造分布式设计的软件环境：由于分布式软件设计，服务与环境的分布性, 它的各个组成成份之间存在大量的交互和通讯, RPC是 其基本的实现方法之一。Dubbo分布式服务框架基于RPC实现，Hadoop也采用了RPC方式实现客 户端与服务端的交互。
- 远程数据库服务：在分布式数据库系统中，数据库一般驻存在服务器上，客户机通过远程数据库服务功能访问数据库 服务器，现有的远程数据库服务是使用RPC模式的。例如，Sybase和Oracle都提供了存储过程机 制，系统与用户定义的存储过程存储在数据库服务器上，用户在客户端使用RPC模式调用存储过 程。
- 分布式应用程序设计：RPC机制与RPC工具为分布式应用程序设计提供了手段和方便, 用户可以无需知道网络结构和协议细 节而直接使用RPC工具设计分布式应用程序。
- 分布式程序调试：RPC可用于分布式程序的调试。使用反向RPC使服务器成为客户并向它的客户进程发出RPC，可以 调试分布式程序。例如，在服务器上运行一个远端调试程序，它不断接收客户端的RPC，当遇到一 个调试程序断点时，它向客户机发回一个RPC，通知断点已经到达，这也是RPC用于进程通讯的例 子。
二、深入RPC原理
? ? ? ? 2.1设计与调用原理
?
? ? ? ? 具体调用过程：
- 服务消费者(client客户端)通过本地调用的方式调用服务。
- 客户端存根(client stub)接收到请求后负责将方法、入参等信息序列化(组装)成能够进行网络传输的消息体。
- 客户端存根(client stub)找到远程的服务地址，并且将消息通过网络发送给服务端。
- 服务端存根(server stub)收到消息后进行解码(反序列化操作)。
- 服务端存根(server stub)根据解码结果调用本地的服务进行相关处理。
- 本地服务执行具体的业务逻辑并将处理结果返回给服务端存根（server stub）。
- 服务端存根(server stub)将返回的结果重新打包成消息(序列化)，并通过网络发送到消费方。
- 客户端存根(client stub)接收到消息，并进行解码(反序列化)。
- 服务消费方得到最终的结果。
所涉及到的技术：
- 动态代理：生成Client stub(客户端存根)和Server Stub（服务端存根）的时候需要用到java动态代码技术。
- 序列化：在网络中，所有的数据都将会转化为字节进行传送，需要对这些参数进行序列化和反序列化操作。目前主流的开源序列化框架有Kryo、fastJson、Hessian、Protobuf等。
- NIO通信：Java提供了NIO的解决方案，Java7也提供了更优秀的NIO.2支持。可以采用Netty或者mina框架来解决数据传输的问题。开源的RPC框架Dubbo就是采用NIO通信，集成netty、mina、grizzly。
- 服务注册中心：通过注册中心，让客户端连接调用服务端所发布的服务。主流的注册中心组件：redis、Nacos、Zookeeper、Consul、Etcd。Dubbo采用的是ZooKeeper提供服务注册与发现功能。
- 负载均衡：在高并发的场景下，需要多个节点或者集群来提升整体的吞吐能力。
- 健康检查：健康检查包括，客户端心跳和服务主动探测两种方式。
2.2?RPC深入解析?
2.2.1序列化技术
- ?序列化的作用：
? ? ? ? 在网络传输中，数据必须采用二进制形式，所以在RPC调用过程中，需要采用序列化技术，对入参对象和返回值对象进行序列化和反序列化。
- 序列化原理：
? ? ? ? 自定义二进制协议来实现序列化：
? ? ? ? ?
- 序列化处理要素：
- 解析效率：序列化协议应该首要考虑的因素，像json/xml解析起来比较耗时，需要解析dom树，二进制自定义协议解析起来效率要快很多。
- 压缩率：同样一个对象，xml/json传输起来有大量的标签冗余信息，信息有消息低，二进制自定义协议占用的空间相对来说会小很多。
- 扩展性与可调式性：xml/json可读性会比二进制协议好很多，并且通过网络抓包是可以直接读取，二进制则需要反序列化才能查看能内容。
- 跨语言：有些序列化协议与开发语言紧密相关的，例如dobbo的Hessian序列化协议只能支持Java的RPC调用。
- 通用性：xml/json非常通用，都有很好的第三方解析库，各个语言解析起来都十分方便，二进制数据的处理方面也有Protobuf和Hessian等插件，在做设计的时候尽量做到较好的通用性。
- 常用的序列化技术
? ? ? ? 1.JDK原生序列化，代码如下：
public class JDKSerialization {
public static void serialize() throws Exception {
//将序列化后的数据存入到D:/TestCode/tradeUser.clazz中
String basePath = "D:/TestCode/";
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(basePath + "tradeUser.clazz");
//创建tradeUser对象
TradeUser tradeUser = new TradeUser();
tradeUser.setName("Mirson");
//将tradeUser写入到tradeUser.clazz中
ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(fos);
oos.writeObject(tradeUser);
oos.flush();
oos.close();
//读取D:/TestCode/tradeUser.clazz
FileInputStream fis = new FileInputStream(basePath + "tradeUser.clazz");
ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(fis);
//将读取的数据反序列化到对象中
TradeUser deTradeUser = (TradeUser) ois.readObject();
ois.close();
System.out.println("=== 反序列化结果 ==== ");
System.out.println(deTradeUser);
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
serialize();
}
}
@Data
public class TradeUser implements Serializable {
/**
* 用户编号
*/
private String userNo;
/**
* 用户名称
*/
private String name;
/**
* 用户密码
*/
private String userPwd;
/**
* 电话号码
*/
private String phone;
/**
* 公司ID
*/
private Long companyId;
/**
* 邮箱
*/
private String email;
/**
* 地址
*/
private String address;
/**
* 最近一次用户登陆IP
*/
private String lastLoginIp;
/**
* 最近一次登陆时间
*/
private Date lastLoginTime;
/**
* 状态(0:有效， 1：锁定， 2：禁用）
*/
private int status;
/**
* 创建时间
*/
private Date createTime;
}
- 在Java中，序列化必须要实现java.io.Serializable接口。
- 通过ObjectOutputStream和ObjectInputStream对象进行序列化以及反序列化操作。
- 虚拟机是否允许反序列化，不仅取决于类路径和功能代码是否一致，一个非常重要的点事两个类的序列化ID是否一致(也就是在代码中定于的序列ID private static final long serialVersionUID)；
- 序列化并不会保存静态变量。
- 想要父类对象也序列化，就需要父类也实现Serializable接口；
- Transient关键字的作用是控制变量的序列化，在变量声明前加上该关键字，可以阻止该变量被序列化到文件中，在被反序列化后，transient变量的值被设为初始值，如基本类型int为0，封装对象型则为null；
- 服务器给客户端发哦送你个序列化对象数据并非加密的，如果对象中有一些敏感数据比如密码等，那么在对密码字段序列化之前，最好做加密处理，这样子可以一定程度保证序列化对象的数据安全。
? ? ? ? 2.json序列化
? ? ? ? 一般在HTTP协议的RPC框架通信中，会选择JSON方式，因为JSON有较好的扩展性、可读性和通用性。
? ? ? ? 缺陷：JSON序列化占用空间开销较大，没有JAVA的强类型区分，需要通过反射解决，解析效率和压缩率都较差。
? ? ? ? 如果对并发和性能要求较高，或者是传输数据量较大的场景，不建议采用JSON序列化方式。
? ? ? ? 3.Hessian2序列化
? ? ? ? Hessian是一个动态类型，二进制序列化，并且支持跨语言特性的序列化框架。Hessian性能上要比JDK、JSON序列化高效很多，并且生成的字节数更小，有非常好的兼容性和稳定性，所以Hessian更加适合作为RPC框架远程通信的序列化协议。
? ? ? ? 代码示例：
public class Hessian2Serialization {
public static void main(String[] args) throws Exception {
serialize();
}
public static void serialize() throws Exception {
TradeUser tradeUser = new TradeUser();
tradeUser.setName("Mirson");
tradeUser.setUserNo("100001");
//tradeUser对象序列化处理
ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
Hessian2Output output = new Hessian2Output(bos);
output.writeObject(tradeUser);
output.flushBuffer();
byte[] data = bos.toByteArray();
System.out.println("=== 序列化结果 ==== ");
System.out.println(data);
bos.close();
//tradeUser对象反序列化处理
ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(data);
Hessian2Input input = new Hessian2Input(bis);
TradeUser deTradeUser = (TradeUser) input.readObject();
input.close();
System.out.println("=== 反序列化结果 ==== ");
System.out.println(deTradeUser);
}
}? ? ? ? Dobbo Hessian Lite序列化流程：
Dubbo Hessian Lite反序列化流程：
?
? ? ? ? Hessian自身也存在一些缺陷，大家在使用过程中要注意：
- 对Linked系列对象不支持，比如LinkedHashMap、LinkedHashSet等，但可以通过CollectionSerializer类修复。
- Local类不支持，可以通过拓展ContextSerizlizerFactory类修复。
- Byte/Short在反序列化的时候会转成Integer。
Dubbo2.7.3通讯序列化源码实现分析：
????????
?
????????ExchangeCodec的
encode
方法：
public void encode(Channel channel, ChannelBuffer buffer, Object msg) throws IOException {
if (msg instanceof Request) {
this.encodeRequest(channel, buffer, (Request)msg);
} else if (msg instanceof Response) {
this.encodeResponse(channel, buffer, (Response)msg);
} else {
super.encode(channel, buffer, msg);
}
}? ? ? ? 反序列化流程：
? ? ? ? 源码如下：ExchangeCodec的decode方法
public Object decode(Channel channel, ChannelBuffer buffer) throws IOException {
int readable = buffer.readableBytes();
byte[] header = new byte[Math.min(readable, 16)];
buffer.readBytes(header);
return this.decode(channel, buffer, readable, header);
}
protected Object decodeBody(Channel channel, InputStream is, byte[] header) throws IOException {
byte flag = header[2];
byte proto = (byte)(flag & 31);
long id = Bytes.bytes2long(header, 4);
if ((flag & -128) == 0) {
Response res = new Response(id);
if ((flag & 32) != 0) {
res.setEvent(true);
}
byte status = header[3];
res.setStatus(status);
try {
ObjectInput in = CodecSupport.deserialize(channel.getUrl(), is, proto);
if (status == 20) {
Object data;
if (res.isHeartbeat()) {
data = this.decodeHeartbeatData(channel, in);
} else if (res.isEvent()) {
data = this.decodeEventData(channel, in);
} else {
data = this.decodeResponseData(channel, in, this.getRequestData(id));
}
res.setResult(data);
} else {
res.setErrorMessage(in.readUTF());
}
} catch (Throwable var12) {
res.setStatus((byte)90);
res.setErrorMessage(StringUtils.toString(var12));
}
return res;
} else {
Request req = new Request(id);
req.setVersion(Version.getProtocolVersion());
req.setTwoWay((flag & 64) != 0);
if ((flag & 32) != 0) {
req.setEvent(true);
}
try {
ObjectInput in = CodecSupport.deserialize(channel.getUrl(), is, proto);
Object data;
if (req.isHeartbeat()) {
data = this.decodeHeartbeatData(channel, in);
} else if (req.isEvent()) {
data = this.decodeEventData(channel, in);
} else {
data = this.decodeRequestData(channel, in);
}
req.setData(data);
} catch (Throwable var13) {
req.setBroken(true);
req.setData(var13);
}
return req;
}
}? ? ? ? 4.Protobuf序列化
? ? ? ? Protobuf是Google推出的开源的序列库，它是一种轻便、高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据序列化，支持Java、Python、C++、Go等多种语言，
? ? ? ? Protobuf使用的时候需要定义IDL（inteface description language），然后使用不同语言的IDL编译器，生成序列化工具类，它具备一下有点：
- 压缩比高，体积小，序列化体积相比JSON、Hessian小很多；
- IDL能清晰的描述语义，可以帮助保证应用程序之间的类型不会丢失，无需类似XML解析器；
- 序列化反序列化速度很快，不需要通过反射获取类型；
- 消息格式的拓展、升级和兼容性都不错，可以做到向后兼容；
? ? ? ? 脚本示例：
// 定义Proto版本
syntax = "proto3";
// 是否允许生成多个JAVA文件
option java_multiple_files = false;
// 生成的包路径
option java_package = "com.itcast.rpc.samples.serial.proto";
// 生成的JAVA类名
option java_outer_classname = "TradeUserProto";
// 预警通知消息体
message TradeUser {
/**
* 用户ID
*/
int64 userId = 1 ;
/**
* 用户名称
*/
string userName = 2 ;
}
? ? ? ? 代码操作：
public class ProtoSerialization {
public static void serialize() throws Exception{
// 创建TradeUser的Protobuf对象
TradeUserProto.TradeUser.Builder builder = TradeUserProto.TradeUser.newBuilder();
builder.setUserId(100001);
builder.setUserName("Mirson");
//将TradeUser做序列化处理
TradeUserProto.TradeUser msg = builder.build();
byte[] data = msg.toByteArray();
System.out.println("=== 序列化结果 ==== ");
System.out.println(data);
//反序列化处理, 将刚才序列化的byte数组转化为TradeUser对象
TradeUserProto.TradeUser deTradeUser = TradeUserProto.TradeUser.parseFrom(data);
System.out.println("=== 反序列化结果 ==== ");
System.out.println(deTradeUser);
}
}
