什么样的RPC才是好用的RPC
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了什么样的RPC才是好用的RPC相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
什么样的RPC才是好用的RPC
现在RPC框架很多,但是真正好用的RPC却是少之又少。那么什么是好用的RPC,什么是不好用的RPC呢,有一个评判标准吗?下面是我列举出来的衡量RPC好用与否的几条标准:
- 真的像本地函数一样调用
- 使用简单,用户只需要关注业务即可
- 灵活,RPC调用的序列化方式可以自由定制,比如支持json,支持msgpack等方式
下面来分别解释这几条标准。
标准1:真的像本地函数一样调用
RPC的本质是为了屏蔽网络的细节和复杂性,提供易用的api,让用户就像调用本地函数一样实现远程调用,所以RPC最重要的就是“像调用本地函数一样”实现远程调用,完全不让用户感知到底层的网络。真正好用的RPC接口,他的调用形式是和本地函数无差别的,但是本地函数调用是灵活多变的。服务器如果提供和客户端完全一致的调用形式将是非常好用的,这也是RPC框架的一个巨大挑战
标准2:使用简单,用户只需要关注业务即可
RPC的使用简单直接,非常自然,就是和调用本地函数一样,不需要写一大堆额外代码,用户只用写业务逻辑代码,而不用关注框架的细节,其他的事情都由RPC框架完成。
标准3:灵活,RPC调用的序列化方式可以自由定制
RPC调用的数据格式支持多种编解码方式,比如一些通用的json格式、msgpack格式或者boost.serialization等格式,甚至支持用户自己定义的格式,这样使用起来才会更灵活。
RPC框架评估
下面根据这几个标准来评估一些国内外知名大公司的RPC框架,这些框架的用法在github的wiki中都有使用示例,使用示例代码均来自官方提供的例子。
谷歌gRPC
gRPC最近发布了1.0版本,他是谷歌公司用c++开发的一个RPC框架,并提供了多种客户端。
协议定义
先定义一个.proto的文件,例如 // Obtains the feature at a given position. rpc GetFeature(Point) returns (Feature) {} 定义了一个服务接口,接收客户端传过来的Point,返回一个Feature,接下来定义protocol buffer的消息类型,用于序列化/反序列化 message Point { int32 latitude = 1; int32 longitude = 2; }
服务器代码
class RouteGuideImpl final : public RouteGuide::Service { Status GetFeature(ServerContext* context, const Point* point, Feature* feature) override { feature->set_name(GetFeatureName(*point, feature_list_)); feature->mutable_location()->CopyFrom(*point); return Status::OK; } } void RunServer(const std::string& db_path) { std::string server_address("0.0.0.0:50051"); RouteGuideImpl service(db_path); ServerBuilder builder; builder.AddListeningPort(server_address, grpc::InsecureServerCredentials()); builder.RegisterService(&service); std::unique_ptr<Server> server(builder.BuildAndStart()); std::cout << "Server listening on " << server_address << std::endl; server->Wait(); }
客户端代码
bool GetOneFeature(const Point& point, Feature* feature) { ClientContext context; Status status = stub_->GetFeature(&context, point, feature); if (!status.ok()) { std::cout << "GetFeature rpc failed." << std::endl; return false; } if (!feature->has_location()) { std::cout << "Server returns incomplete feature." << std::endl; return false; } return true; }
评价
gRPC调用的序列化用的是protocal buffer,RPC服务接口需要在.proto文件中定义,使用稍显繁琐。根据标准1,gRPC并没有完全实现像本地调用一样,虽然很接近了,但做不到,原因是RPC接口中必须带一个Context的参数,并且返回类型必须是Status,这些限制导致gRPC无法做到像本地接口一样调用。
根据标准2,gRPC的使用不算简单,需要关注诸多细节,比如Context和Status等框架的细节。根据标准3,gRPC只支持pb协议,无法扩展支持其他协议。综合评价:70分。
百度sofa-pbRPC
sofa-pbRPC是百度用c++开发的一个RPC框架,和gRPC有点类似,也是基于protocal buffer的,需要定义协议。
协议定义
// 定义请求消息
message EchoRequest {
required string message = 1;
}// 定义回应消息 message EchoResponse { required string message = 1; } // 定义RPC服务,可包含多个方法(这里只列出一个) service EchoServer { rpc Echo(EchoRequest) returns(EchoResponse); }
服务器端代码
#include <sofa/pbrpc/pbrpc.h> // sofa-pbrpc头文件 #include "echo_service.pb.h" // service接口定义头文件 class EchoServerImpl : public sofa::pbrpc::test::EchoServer { public: EchoServerImpl() {} virtual ~EchoServerImpl() {} private: virtual void Echo(google::protobuf::RpcController* controller, const sofa::pbrpc::test::EchoRequest* request, sofa::pbrpc::test::EchoResponse* response, google::protobuf::Closure* done) { sofa::pbrpc::RpcController* cntl = static_cast<sofa::pbrpc::RpcController*>(controller); SLOG(NOTICE, "Echo(): request message from %s: %s", cntl->RemoteAddress().c_str(), request->message().c_str()); response->set_message("echo message: " + request->message()); done->Run(); } }; 注意: 服务完成后必须调用done->Run(),通知RPC系统服务完成,触发发送Response; 在调了done->Run()之后,Echo的所有四个参数都不再能访问; done-Run()可以分派到其他线程中执行,以实现了真正的异步处理;
客户端代码
int main() { SOFA_PBRPC_SET_LOG_LEVEL(NOTICE); // 定义RpcClient对象,管理RPC的所有资源 // 通常来说,一个client程序只需要一个RpcClient实例 // 可以通过RpcClientOptions指定一些配置参数,譬如线程数、流控等 sofa::pbrpc::RpcClientOptions client_options; client_options.work_thread_num = 8; sofa::pbrpc::RpcClient rpc_client(client_options); // 定义RpcChannel对象,代表一个消息通道,需传入Server端服务地址 sofa::pbrpc::RpcChannel rpc_channel(&rpc_client, "127.0.0.1:12321"); // 定义EchoServer服务的桩对象EchoServer_Stub,使用上面定义的消息通道传输数据 sofa::pbrpc::test::EchoServer_Stub stub(&rpc_channel); // 定义和填充调用方法的请求消息 sofa::pbrpc::test::EchoRequest request; request.set_message("Hello world!"); // 定义方法的回应消息,会在调用返回后被填充 sofa::pbrpc::test::EchoResponse response; // 定义RpcController对象,用于控制本次调用 // 可以设置超时时间、压缩方式等;默认超时时间为10秒,默认压缩方式为无压缩 sofa::pbrpc::RpcController controller; controller.SetTimeout(3000); // 发起调用,最后一个参数为NULL表示为同步调用 stub.Echo(&controller, &request, &response, NULL); // 调用完成后,检查是否失败 if (controller.Failed()) { // 调用失败后的错误处理,譬如可以进行重试 SLOG(ERROR, "request failed: %s", controller.ErrorText().c_str()); } return EXIT_SUCCESS; }
评价
sofa-pbRPC的使用并没有像sofa这个名字那样sofa,根据标准1,服务端的RPC接口比gRPC更加复杂,更加远离本地调用了。根据标准2,用户要做很多额外的事,需要关注框架的很多细节,比较难用。根据标准3,同样只支持pb协议,无法支持其他协议。
综合评价:62分。
腾讯Pebble
腾讯开源的Pebble也是基于protocal buffer的,不过他的用法比gRPC和sofaRPC更好用,思路都是类似的,先定义协议。
协议定义
struct HeartBeatInfo { 1: i64 id, 2: i32 version = 1, 3: string address, 4: optional string comment, } service BaseService { i64 heartbeat(1:i64 id, 2:HeartBeatInfo data), oneway void log(1: string content) }
服务器端代码
class BaseServiceHandler : public BaseServiceCobSvIf { public: void log(const std::string& content) { std::cout << "receive request : log(" << content << ")" << std::endl; } }; int main(int argc, char* argv[]) { // 初始化RPC pebble::rpc::Rpc* rpc = pebble::rpc::Rpc::Instance(); rpc->Init("", 0, ""); // 注册服务 BaseServiceHandler base_service; rpc->RegisterService(&base_service); // 配置服务监听地址 std::string listen_addr("tcp://127.0.0.1:"); if (argc > 1) { listen_addr.append(argv[1]); } else { listen_addr.append("8200"); } // 添加服务监听地址 rpc->AddServiceManner(listen_addr, pebble::rpc::PROTOCOL_BINARY); // 启动server rpc->Serve(); return 0; }
客户端代码
// 初始化RPC pebble::rpc::Rpc* rpc = pebble::rpc::Rpc::Instance(); rpc->Init("", -1, ""); // 创建rpc client stub BaseServiceClient client(service_url, pebble::rpc::PROTOCOL_BINARY); // 同步调用 int ret = client.log("pebble simple test : log"); std::cout << "sync call, ret = " << ret << std::endl;
评价
Pebble比gRPC和sofa-pbrpc更好用,根据标准1,调用方式和本地调用一致了,接口中没有任何限制。根据标准2,除了定义协议稍显繁琐之外已经比较易用了,不过服务器在使用上还是有一些限制,比如注册服务的时候只能注册一个类对象的指针,不能支持lambda表达式,std::function或者普通的function。根据标准3,gRPC只支持pb协议,无法扩展支持其他协议。
综合评价:75分。
apache msgpack-RPC
msgpack-RPC是基于msgpack定义的RPC框架,不同于基于pb的RPC,他无需定义专门的协议。
服务器端代码
#include <jubatus/msgpack/rpc/server.h> class myserver : public msgpack::rpc::server::base { public: void add(msgpack::rpc::request req, int a1, int a2) { req.result(a1 + a2); } public: void dispatch(msgpack::rpc::request req) try { std::string method; req.method().convert(&method); if(method == "add") { msgpack::type::tuple<int, int> params; req.params().convert(¶ms); add(req, params.get<0>(), params.get<1>()); } else { req.error(msgpack::rpc::NO_METHOD_ERROR); } } catch (msgpack::type_error& e) { req.error(msgpack::rpc::ARGUMENT_ERROR); return; } catch (std::exception& e) { req.error(std::string(e.what())); return; } };
客户端代码
#include <jubatus/msgpack/rpc/client.h> #include <iostream> int main(void) { msgpack::rpc::client c("127.0.0.1", 9090); int result = c.call("add", 1, 2).get<int>(); std::cout << result << std::endl; }
评价
msgpack-RPC使用起来也很简单,不需要定义proto文件,根据标准1,客户端的调用和本地调用一致,不过,服务器的RPC接口有一个msgpack::rpc::request对象,并且也必须派生于base类,使用上有一定的限制。根据标准2,服务器端提供RPC服务的时候需要根据method的名字来dispatch,这种方式不符合开闭原则,使用起来有些不方便。根据标准3,msgpack-rpc只支持msgpack的序列化,不能支持其他的序列化方式。
综合评价:80分。
总结
目前虽然国内外各大公司都推出了自己的RPC框架,但是真正好用易用的RPC框架却是不多的,这里对各个厂商的RPC框架仅从好用的角度做一个评价,一家之言,仅供参考,希望可以为大家做RPC的技术选型的时候提供一些评判依据。
以上是关于什么样的RPC才是好用的RPC的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章