RPC 框架学习 好的参考学习

QiuRPC

QiuRPC 参考手册

RPC常见功能
一个通用的网络RPC框架，它应该包括如下元素：

1.具有服务的分层设计，借鉴Future/Service/Filter概念
2.具有网络的分层设计，区分协议层、数据层、传输层、连接层
3.独立的可适配的codec层，可以灵活增加HTTP，Memcache，Redis，MySQL/JDBC，Thrift等协议的支持。
4.将多年各种远程调用High availability的经验融入在实现中，如负载均衡，failover，多副本策略，开关降级等。
5.通用的远程调用实现，采用async方式来减少业务服务的开销，并通过future分离远程调用与数据流程的关注。
6.具有状态查看及统计功能
7.当然，最终要的是，具备以下通用的远程容错处理能力，超时、重试、负载均衡、failover……

QiuRPC特点
QiuRPC是一个采用JAVA实现的小巧的RPC框架，一共3K多行代码，实现了RPC的基本功能，开发者也可以自定义扩展，可以供大家学习探讨或者在小项目中使用，目前QiuRPC具有如下特点：
1. 服务端基于注解，启动时自动扫描所有RPC实现，基本零配置
2. 客户端实现Filter机制，可以自定义Filter
3. 基于netty的Reactor IO多路复用网络模型
4. 数据层提供protobuff和hessian的实现，可以扩展ISerializer接口自定义实现其他
5. 负载均衡算法采用最少活跃调用数算法，可以扩展ILoadBlance接口自定义实现其他
6. 客户端支持服务的同步或异步调用


系统改进点
1. 增加注册中心功能，在大项目中，一个项目可能依赖成百上千个服务，如果基于配置文件直接指定服务地址会增加维护成本，需要引入注册中心
2. 目前用的是反射和java代理实现的服务端存根和客户端代理，为了提高性能，可以把这些用javassit，asm等java字节码工具实现
3. 增加一些监控功能，为了增强服务的稳定性和服务的可控性，监控功能是不可或缺的
4. 目前应用协议采用的是最简单的协议，仅仅一个魔数+序列化的实体，这些需要增强，比如增加版本号以解决向前兼容性
5. 增加High availability的一些手段，目前只有负载均衡，其他的比如failover，多副本策略，开关降级等，过载保护等需要自己实现
6. 目前只支持java语言，后续可能会增加其他语言的支持

参考例子

1.  The service inteface:

public interface IServer1 {
   
    public Message echoMsg(String msg);
   
}

2.  The service inteface implement:

@ServiceAnnotation(name="myserver1")
public class MyServer1 implements IServer1{
    private static final Log log=LogFactory.getLog(MyServer1.class);

    @Override
    public Message echoMsg(String msg) {
        Message result=new Message();
        result.setMsg(msg);
        result.setData(new Date());
        return result;
    }

}

3.  The service main class:

public static void main(String[] args) {
        RpcServerBootstrap bootstrap=new RpcServerBootstrap();
        bootstrap.start(8080);
    }


4.  The client main class:


public class Client1 {
   
    public static void main(String[] args) {
        try {
            final IServer1 server1=RpcClientProxy.proxy(IServer1.class,"server1" , "myserver1");
            long startMillis=System.currentTimeMillis();
            for(int i=0;i<10000;i++)
            {
                final int f_i=i;
                send(server1,"hello"+f_i);
            }
            long endMillis=System.currentTimeMillis();
            System.out.println("spend time:"+(endMillis-startMillis));
        } catch (Throwable e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
   
    public static void send(IServer1 server1,int f_i)
    {
        Message msg = null;
        try
        {
            //Client config file used async="true",so we used future to get the async result,
            //if configured async="false",used msg=server1.echoMsg(f_i) instead
            server1.echoMsg(f_i);
            Future future = RpcContext.getContext().getFuture();
            msg=future.get();
            System.out.println("msg:"+msg.getMsg()+","+msg.getData());
        }
        catch(Throwable e)
        {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

5.  The config file at client side:


<application maxThreadCount="100">
    <service name="server1" connectStr="127.0.0.1:9090;127.0.0.1:8080" maxConnection="100" async="true"></service>
</application>


摘自： https://github.com/i1see1you/QiuRPC    轻量级学习RPC



摘自：https://github.com/wenbo2018/fox