轻量级分布式 RPC 框架

Posted 2020-07-07 大强5566

源码地址：http://git.oschina.net/huangyong/rpc 

RPC，即 Remote Procedure Call（远程过程调用），说得通俗一点就是：调用远程计算机上的服务，就像调用本地服务一样。

RPC 可基于 HTTP 或 TCP 协议，Web Service 就是基于 HTTP 协议的 RPC，它具有良好的跨平台性，但其性能却不如基于 TCP 协议的 RPC。会两方面会直接影响 RPC 的性能，一是传输方式，二是序列化。

众所周知，TCP 是传输层协议，HTTP 是应用层协议，而传输层较应用层更加底层，在数据传输方面，越底层越快，因此，在一般情况下，TCP 一定比 HTTP 快。就序列化而言，Java 提供了默认的序列化方式，但在高并发的情况下，这种方式将会带来一些性能上的瓶颈，于是市面上出现了一系列优秀的序列化框架，比如：Protobuf、Kryo、Hessian、Jackson 等，它们可以取代 Java 默认的序列化，从而提供更高效的性能。

为了支持高并发，传统的阻塞式 IO 显然不太合适，因此我们需要异步的 IO，即 NIO。Java 提供了 NIO 的解决方案，Java 7 也提供了更优秀的 NIO.2 支持，用 Java 实现 NIO 并不是遥不可及的事情，只是需要我们熟悉 NIO 的技术细节。

我们需要将服务部署在分布式环境下的不同节点上，通过服务注册的方式，让客户端来自动发现当前可用的服务，并调用这些服务。这需要一种服务注册表（Service Registry）的组件，让它来注册分布式环境下所有的服务地址（包括：主机名与端口号）。

应用、服务、服务注册表之间的关系见下图：

每台 Server 上可发布多个 Service，这些 Service 共用一个 host 与 port，在分布式环境下会提供 Server 共同对外提供 Service。此外，为防止 Service Registry 出现单点故障，因此需要将其搭建为集群环境。

本文将为您揭晓开发轻量级分布式 RPC 框架的具体过程，该框架基于 TCP 协议，提供了 NIO 特性，提供高效的序列化方式，同时也具备服务注册与发现的能力。

根据以上技术需求，我们可使用如下技术选型：

1. Spring：它是最强大的依赖注入框架，也是业界的权威标准。
2. Netty：它使 NIO 编程更加容易，屏蔽了 Java 底层的 NIO 细节。
3. Protostuff：它基于 Protobuf 序列化框架，面向 POJO，无需编写 .proto 文件。
4. ZooKeeper：提供服务注册与发现功能，开发分布式系统的必备选择，同时它也具备天生的集群能力。

相关 Maven 依赖请见附录。

第一步：编写服务接口

<!-- lang: java -->
public interface HelloService {
String hello(String name);
}

将该接口放在独立的客户端 jar 包中，以供应用使用。

第二步：编写服务接口的实现类

<!-- lang: java -->
@RpcService(HelloService.class) // 指定远程接口
public class HelloServiceImpl implements HelloService {
@Override
public String hello(String name) {
return "Hello! " + name;
}
}

使用RpcService注解定义在服务接口的实现类上，需要对该实现类指定远程接口，因为实现类可能会实现多个接口，一定要告诉框架哪个才是远程接口。

RpcService代码如下：

<!-- lang: java -->
@Target({ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Component // 表明可被 Spring 扫描
public @interface RpcService {
Class<?> value();
}

该注解具备 Spring 的Component注解的特性，可被 Spring 扫描。

该实现类放在服务端 jar 包中，该 jar 包还提供了一些服务端的配置文件与启动服务的引导程序。

第三步：配置服务端

服务端 Spring 配置文件名为spring.xml，内容如下：

<!-- lang: xml -->
<beans ...>
<context:component-scan base-package="com.xxx.rpc.sample.server"/>
<context:property-placeholder location="classpath:config.properties"/>
<!-- 配置服务注册组件 -->
<bean id="serviceRegistry" class="com.xxx.rpc.registry.ServiceRegistry">
<constructor-arg name="registryAddress" value="${registry.address}"/>
</bean>
<!-- 配置 RPC 服务器 -->
<bean id="rpcServer" class="com.xxx.rpc.server.RpcServer">
<constructor-arg name="serverAddress" value="${server.address}"/>
<constructor-arg name="serviceRegistry" ref="serviceRegistry"/>
</bean>
</beans>

具体的配置参数在config.properties文件中，内容如下：

<!-- lang: java -->
# ZooKeeper 服务器
registry.address=127.0.0.1:2181
# RPC 服务器
server.address=127.0.0.1:8000

以上配置表明：连接本地的 ZooKeeper 服务器，并在 8000 端口上发布 RPC 服务。

第四步：启动服务器并发布服务

为了加载 Spring 配置文件来发布服务，只需编写一个引导程序即可：

<!-- lang: java -->
public class RpcBootstrap {
public static void main(String[] args) {
new ClassPathXmlApplicationContext("spring.xml");
}
}

运行RpcBootstrap类的main方法即可启动服务端，但还有两个重要的组件尚未实现，它们分别是：ServiceRegistry与RpcServer，下文会给出具体实现细节。

第五步：实现服务注册

使用 ZooKeeper 客户端可轻松实现服务注册功能，ServiceRegistry代码如下：

<!-- lang: java -->
public class ServiceRegistry {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ServiceRegistry.class);
private CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
private String registryAddress;
public ServiceRegistry(String registryAddress) {
this.registryAddress = registryAddress;
}
public void register(String data) {
if (data != null) {
ZooKeeper zk = connectServer();
if (zk != null) {
createNode(zk, data);
}
}
}
private ZooKeeper connectServer() {
ZooKeeper zk = null;
try {
zk = new ZooKeeper(registryAddress, Constant.ZK_SESSION_TIMEOUT, new Watcher() {
@Override
public void process(WatchedEvent event) {
if (event.getState() == Event.KeeperState.SyncConnected) {
latch.countDown();
}
}
});
latch.await();
} catch (IOException | InterruptedException e) {
LOGGER.error("", e);
}
return zk;
}
private void createNode(ZooKeeper zk, String data) {
try {
byte[] bytes = data.getBytes();
String path = zk.create(Constant.ZK_DATA_PATH, bytes, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
LOGGER.debug("create zookeeper node ({} => {})", path, data);
} catch (KeeperException | InterruptedException e) {
LOGGER.error("", e);
}
}
}

其中，通过Constant配置了所有的常量：

<!-- lang: java -->
public interface Constant {
int ZK_SESSION_TIMEOUT = 5000;
String ZK_REGISTRY_PATH = "/registry";
String ZK_DATA_PATH = ZK_REGISTRY_PATH + "/data";
}

注意：首先需要使用 ZooKeeper 客户端命令行创建/registry永久节点，用于存放所有的服务临时节点。

第六步：实现 RPC 服务器

使用 Netty 可实现一个支持 NIO 的 RPC 服务器，需要使用ServiceRegistry注册服务地址，RpcServer代码如下：

<!-- lang: java -->
public class RpcServer implements ApplicationContextAware, InitializingBean {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RpcServer.class);
private String serverAddress;
private ServiceRegistry serviceRegistry;
private Map<String, Object> handlerMap = new HashMap<>(); // 存放接口名与服务对象之间的映射关系
public RpcServer(String serverAddress) {
this.serverAddress = serverAddress;
}
public RpcServer(String serverAddress, ServiceRegistry serviceRegistry) {
this.serverAddress = serverAddress;
this.serviceRegistry = serviceRegistry;
}
@Override
public void setApplicationContext(ApplicationContext ctx) throws BeansException {
Map<String, Object> serviceBeanMap = ctx.getBeansWithAnnotation(RpcService.class); // 获取所有带有 RpcService 注解的 Spring Bean
if (MapUtils.isNotEmpty(serviceBeanMap)) {
for (Object serviceBean : serviceBeanMap.values()) {
String interfaceName = serviceBean.getClass().getAnnotation(RpcService.class).value().getName();
handlerMap.put(interfaceName, serviceBean);
}
}
}
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup();
EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup();
try {
ServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap();
bootstrap.group(bossGroup, workerGroup).channel(NioserverSocketChannel.class)
.childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
@Override
public void initChannel(SocketChannel channel) throws Exception {
channel.pipeline()
.addLast(new RpcDecoder(RpcRequest.class)) // 将 RPC 请求进行解码（为了处理请求）
.addLast(new RpcEncoder(RpcResponse.class)) // 将 RPC 响应进行编码（为了返回响应）
.addLast(new RpcHandler(handlerMap)); // 处理 RPC 请求
}
})
.option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 128)
.childOption(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true);
String[] array = serverAddress.split(":");
String host = array[0];
int port = Integer.parseInt(array[1]);
ChannelFuture future = bootstrap.bind(host, port).sync();
LOGGER.debug("server started on port {}", port);
if (serviceRegistry != null) {
serviceRegistry.register(serverAddress); // 注册服务地址
}
future.channel().closeFuture().sync();
} finally {
workerGroup.shutdownGracefully();
bossGroup.shutdownGracefully();
}
}
}

以上代码中，有两个重要的 POJO 需要描述一下，它们分别是RpcRequest与RpcResponse。

使用RpcRequest封装 RPC 请求，代码如下：

<!-- lang: java -->
public class RpcRequest {
private String requestId;
private String className;
private String methodName;
private Class<?>[] parameterTypes;
private Object[] parameters;
// getter/setter...