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自己动手从0开始实现一个分布式RPC框架

2021-07-11 02:29 浏览: 5400 次 我要评论(0 条) 字号:


前言

为什么要自己写一个RPC框架,我觉得从个人成长上说,如果一个程序员能清楚的了解RPC框架所具备的要素,掌握RPC框架中涉及的服务注册发现、负载均衡、序列化协议、RPC通信协议、Socket通信、异步调用、熔断降级等技术,可以全方位的提升基本素质。虽然也有相关源码,但是只看源码容易眼高手低,动手写一个才是自己真正掌握这门技术的最优路径。

一  什么是RPC

RPC(Remote Procedure Call)远程过程调用,简言之就是像调用本地方法一样调用远程服务。目前外界使用较多的有gRPC、Dubbo、Spring Cloud等。相信大家对RPC的概念都已经很熟悉了,这里不做过多介绍。

二  分布式RPC框架要素

一款分布式RPC框架离不开三个基本要素:

  • 服务提供方 Serivce Provider

  • 服务消费方 Servce Consumer

  • 注册中心 Registery


围绕上面三个基本要素可以进一步扩展服务路由、负载均衡、服务熔断降级、序列化协议、通信协议等等。


1  注册中心

主要是用来完成服务注册和发现的工作。虽然服务调用是服务消费方直接发向服务提供方的,但是现在服务都是集群部署,服务的提供者数量也是动态变化的,所以服务的地址也就无法预先确定。因此如何发现这些服务就需要一个统一注册中心来承载。

2  服务提供方(RPC服务端)

其需要对外提供服务接口,它需要在应用启动时连接注册中心,将服务名及其服务元数据发往注册中心。同时需要提供服务服务下线的机制。需要维护服务名和真正服务地址映射。服务端还需要启动Socket服务监听客户端请求。

3  服务消费方(RPC客户端)

客户端需要有从注册中心获取服务的基本能力,它需要在应用启动时,扫描依赖的RPC服务,并为其生成代理调用对象,同时从注册中心拉取服务元数据存入本地缓存,然后发起监听各服务的变动做到及时更新缓存。在发起服务调用时,通过代理调用对象,从本地缓存中获取服务地址列表,然后选择一种负载均衡策略筛选出一个目标地址发起调用。调用时会对请求数据进行序列化,并采用一种约定的通信协议进行socket通信。

三  技术选型

1  注册中心

目前成熟的注册中心有Zookeeper,Nacos,Consul,Eureka,它们的主要比较如下:


本实现中支持了两种注册中心Nacos和Zookeeper,可根据配置进行切换。

2  IO通信框架 

本实现采用Netty作为底层通信框架,Netty是一个高性能事件驱动型的非阻塞的IO(NIO)框架。

3  通信协议

TCP通信过程中会根据TCP缓冲区的实际情况进行包的划分,所以在业务上认为一个完整的包可能会被TCP拆分成多个包进行发送,也有可能把多个小的包封装成一个大的数据包发送,这就是所谓的TCP粘包和拆包问题。所以需要对发送的数据包封装到一种通信协议里。

业界的主流协议的解决方案可以归纳如下:

  1. 消息定长,例如每个报文的大小为固定长度100字节,如果不够用空格补足。

  2. 在包尾特殊结束符进行分割。

  3. 将消息分为消息头和消息体,消息头中包含表示消息总长度(或者消息体长度)的字段。


很明显1,2都有些局限性,本实现采用方案3,具体协议设计如下:

+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+ |  BYTE  |        |        |        |        |        |        |             ........ +--------------------------------------------+--------+-----------------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+-----------------+ |  magic | version|  type  |           content lenth           |                   content byte[]                                        |        | +--------+-----------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------------+

  • 第一个字节是魔法数,比如我定义为0X35。

  • 第二个字节代表协议版本号,以便对协议进行扩展,使用不同的协议解析器。

  • 第三个字节是请求类型,如0代表请求1代表响应。

  • 第四个字节表示消息长度,即此四个字节后面此长度的内容是消息content。


4  序列化协议

本实现支持3种序列化协议,JavaSerializer、Protobuf及Hessian可以根据配置灵活选择。建议选用Protobuf,其序列化后码流小性能高,非常适合RPC调用,Google自家的gRPC也是用其作为通信协议。

5  负载均衡

本实现支持两种主要负载均衡策略,随机和轮询,其中他们都支持带权重的随机和轮询,其实也就是四种策略。

四  整体架构


五  实现

项目总体结构:

 
1  服务注册发现


Zookeeper

Zookeeper采用节点树的数据模型,类似linux文件系统,/,/node1,/node2 比较简单。


Zookeeper节点类型是Zookeeper实现很多功能的核心原理,分为持久节点临时节点、顺序节点三种类型的节点。

我们采用的是对每个服务名创建一个持久节点,服务注册时实际上就是在zookeeper中该持久节点下创建了一个临时节点,该临时节点存储了服务的IP、端口、序列化方式等。


客户端获取服务时通过获取持久节点下的临时节点列表,解析服务地址数据:


客户端监听服务变化:


Nacos

Nacos是阿里开源的微服务管理中间件,用来完成服务之间的注册发现和配置中心,相当于Spring Cloud的Eureka+Config。

不像Zookeeper需要利用提供的创建节点特性来实现注册发现,Nacos专门提供了注册发现功能,所以其使用更加方便简单。主要关注NamingService接口提供的三个方法registerInstance、getAllInstances、subscribe;registerInstance用来完成服务端服务注册,getAllInstances用来完成客户端服务获取,subscribe用来完成客户端服务变动监听,这里就不多做介绍,具体可参照实现源码。

2  服务提供方 Serivce Provider

在自动配置类OrcRpcAutoConfiguration完成注册中心和RPC启动类(RpcBootStarter)的初始化:


服务端的启动流程如下:


RPC启动(RpcBootStarter):


上面监听Spring容器初始化事件时注意,由于Spring包含多个容器,如web容器和核心容器,他们还有父子关系,为了避免重复执行注册,只处理顶层的容器即可。

3  服务消费方 Servce Consumer

服务消费方需要在应用启动完成前为依赖的服务创建好代理对象,这里有很多种方法,常见的有两种:

  • 一是在应用的Spring Context初始化完成事件时触发,扫描所有的Bean,将Bean中带有OrcRpcConsumer注解的field获取到,然后创建field类型的代理对象,创建完成后,将代理对象set给此field。后续就通过该代理对象创建服务端连接,并发起调用。


  • 二是通过Spring的BeanFactoryPostProcessor,其可以对bean的定义BeanDefinition(配置元数据)进行处理;Spring IOC会在容器实例化任何其他bean之前运行BeanFactoryPostProcessor读取BeanDefinition,可以修改这些BeanDefinition,也可以新增一些BeanDefinition。


本实现也采用第二种方式,处理流程如下:


BeanFactoryPostProcessor的主要实现:

    @Override    public void postProcessBeanFactory(ConfigurableListableBeanFactory beanFactory)        throws BeansException {        this.beanFactory = beanFactory;        postProcessRpcConsumerBeanFactory(beanFactory, (BeanDefinitionRegistry)beanFactory);    }
private void postProcessRpcConsumerBeanFactory(ConfigurableListableBeanFactory beanFactory, BeanDefinitionRegistry beanDefinitionRegistry) { String[] beanDefinitionNames = beanFactory.getBeanDefinitionNames(); int len = beanDefinitionNames.length; for (int i = 0; i < len; i++) { String beanDefinitionName = beanDefinitionNames[i]; BeanDefinition beanDefinition = beanFactory.getBeanDefinition(beanDefinitionName); String beanClassName = beanDefinition.getBeanClassName(); if (beanClassName != null) { Class<?> clazz = ClassUtils.resolveClassName(beanClassName, classLoader); ReflectionUtils.doWithFields(clazz, new FieldCallback() { @Override public void doWith(Field field) throws IllegalArgumentException, IllegalAccessException { parseField(field); } }); }
}
Iterator<Entry<String, BeanDefinition>> it = beanDefinitions.entrySet().iterator(); while (it.hasNext()) { Entry<String, BeanDefinition> entry = it.next(); if (context.containsBean(entry.getKey())) { throw new IllegalArgumentException("Spring context already has a bean named " + entry.getKey()); } beanDefinitionRegistry.registerBeanDefinition(entry.getKey(), entry.getValue()); log.info("register OrcRpcConsumerBean definition: {}", entry.getKey()); }
}
private void parseField(Field field) { // 获取所有OrcRpcConsumer注解 OrcRpcConsumer orcRpcConsumer = field.getAnnotation(OrcRpcConsumer.class); if (orcRpcConsumer != null) { // 使用field的类型和OrcRpcConsumer注解一起生成BeanDefinition OrcRpcConsumerBeanDefinitionBuilder beanDefinitionBuilder = new OrcRpcConsumerBeanDefinitionBuilder(field.getType(), orcRpcConsumer); BeanDefinition beanDefinition = beanDefinitionBuilder.build(); beanDefinitions.put(field.getName(), beanDefinition); } }

ProxyFactory的主要实现:

public class JdkProxyFactory implements ProxyFactory{
@Override public Object getProxy(ServiceMetadata serviceMetadata) { return Proxy .newProxyInstance(serviceMetadata.getClazz().getClassLoader(), new Class[] {serviceMetadata.getClazz()}, new ClientInvocationHandler(serviceMetadata)); }
private class ClientInvocationHandler implements InvocationHandler {
private ServiceMetadata serviceMetadata;
public ClientInvocationHandler(ServiceMetadata serviceMetadata) { this.serviceMetadata = serviceMetadata; }
@Override public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable { String serviceId = ServiceUtils.getServiceId(serviceMetadata); // 通过负载均衡器选取一个服务提供方地址 ServiceURL service = InvocationServiceSelector.select(serviceMetadata);
OrcRpcRequest request = new OrcRpcRequest(); request.setMethod(method.getName()); request.setParameterTypes(method.getParameterTypes()); request.setParameters(args); request.setRequestId(UUID.randomUUID().toString()); request.setServiceId(serviceId);
OrcRpcResponse response = InvocationClientContainer.getInvocationClient(service.getServerNet()).invoke(request, service); if (response.getStatus() == RpcStatusEnum.SUCCESS) { return response.getData(); } else if (response.getException() != null) { throw new OrcRpcException(response.getException().getMessage()); } else { throw new OrcRpcException(response.getStatus().name()); } } }}

本实现只使用JDK动态代理,也可以使用cglib或Javassist实现以获得更好的性能,JdkProxyFactory中。

4  IO模块


UML图如下:


结构比较清晰,分三大模块:客户端调用适配模块、服务端请求响应适配模块和Netty IO服务模块。

客户端调用适配模块

此模块比较简单,主要是为客户端调用时建立服务端接,并将连接存入缓存,避免后续同服务调用重复建立连接,连接建立成功后发起调用。下面是DefaultInvocationClient的实现:


服务端请求响应适配模块

服务请求响应模块也比较简单,是根据请求中的服务名,从缓存中获取服务元数据,然后从请求中获取调用的方法和参数类型信息,反射获取调用方法信息。然后从spring context中获取bean进行反射调用。


Netty IO服务模块

Netty IO服务模块是核心,稍复杂一些,客户端和服务端主要处理流程如下:


其中,重点是四个类的实现:NettyNetClient、NettyNetServer、NettyClientChannelRequestHandler和NettyServerChannelRequestHandler,上面的UML图和下面流程图基本上讲清楚了它们的关系和一次请求的处理流程,这里就不再展开了。

下面重点讲一下编码解码器。

在技术选型章节中,提及了采用的通信协议,定义了私有的RPC协议:

+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+ |  BYTE  |        |        |        |        |        |        |             ........ +--------------------------------------------+--------+-----------------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+-----------------+ |  magic | version|  type  |           content lenth           |                   content byte[]                                        |        | +--------+-----------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------------+


  • 第一个字节是魔法数定义为0X35。

  • 第二个字节代表协议版本号。

  • 第三个字节是请求类型,0代表请求1代表响应。

  • 第四个字节表示消息长度,即此四个字节后面此长度的内容是消息content。


编码器的实现如下:

@Overrideprotected void encode(ChannelHandlerContext channelHandlerContext, ProtocolMsg protocolMsg, ByteBuf byteBuf)    throws Exception {    // 写入协议头    byteBuf.writeByte(ProtocolConstant.MAGIC);    // 写入版本    byteBuf.writeByte(ProtocolConstant.DEFAULT_VERSION);    // 写入请求类型    byteBuf.writeByte(protocolMsg.getMsgType());    // 写入消息长度    byteBuf.writeInt(protocolMsg.getContent().length);    // 写入消息内容    byteBuf.writeBytes(protocolMsg.getContent());}

解码器的实现如下:

/** * 协议开始的标志 magic + version + type + length 占据7个字节 */public final int BASE_LENGTH = 7;
@Overrideprotected void decode(ChannelHandlerContext channelHandlerContext, ByteBuf byteBuf, List<Object> list) throws Exception { // 可读字节小于基本长度,无法解析出payload长度,返回 if (byteBuf.readableBytes() < BASE_LENGTH) { return; } // 记录包头开始的index int beginIndex; while (true) { // 记录包头开始的index beginIndex = byteBuf.readerIndex(); // 标记包头开始的index byteBuf.markReaderIndex(); // 读到了协议头魔数,结束循环 if (byteBuf.readByte() == ProtocolConstant.MAGIC) { break; } // 未读到包头,略过一个字节 // 每次略过一个字节,去读取包头信息的开始标记 byteBuf.resetReaderIndex(); byteBuf.readByte();
/** * 当略过,一个字节之后,数据包的长度,又变得不满足 * 此时结束。等待后面的数据到达 */ if (byteBuf.readableBytes() < BASE_LENGTH) { return; } } // 读取版本号 byte version = byteBuf.readByte(); // 读取消息类型 byte type = byteBuf.readByte(); // 读取消息长度 int length = byteBuf.readInt(); // 判断本包是否完整 if (byteBuf.readableBytes() < length) { // 还原读指针 byteBuf.readerIndex(beginIndex); return; } byte[] data = new byte[length]; byteBuf.readBytes(data);
ProtocolMsg msg = new ProtocolMsg(); msg.setMsgType(type); msg.setContent(data); list.add(msg);}

六  测试

在本人MacBook Pro 13寸,4核I5,16g内存,使用Nacos注册中心,启动一个服务器,一个客户端情况下,采用轮询负载均衡策略的情况下,使用Apache ab测试。

在启用8个线程发起10000个请求的情况下,可以做到18秒完成所有请求,qps550:



在启用100个线程发起10000个请求的情况下,可以做到13.8秒完成所有请求,qps724:


七  总结

在实现这个RPC框架的过程中,我也重新学习了很多知识,比如通信协议、IO框架等。也横向学习了当前最热的gRPC,借此又看了很多相关的源码,收获很大。后续我也会继续维护升级这个框架,比如引入熔断降级等机制,做到持续学习持续进步。



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