吐血整理JSON-RPC2.0的原理与应用

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原创最新推荐文章于 2026-10-09 10:26:29 发布 521 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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这几天一直在死磕MindX2的 WebStocket 通信问题，但一直没有找到满意的方案。偶然间看到了JSON-RPC 这个大宝贝，感觉就像是拨开云雾见青天，用法简直与 LLM 的 Tools Call 一样，最终也将它整合到了 gort 项目中作为MindX2的通信基础，也特意将相关资料整理了一遍与君共享。

JSON-RPC 2.0 是一种轻量级、无状态且与传输层无关的远程过程调用（RPC）协议，核心设计目标是通过极简的 JSON 数据格式实现跨语言、跨环境的高效远程方法调用(4)。作为 RPC 家族的轻量化代表，它在保持语法简单、解析高效的同时，提供了标准化的错误处理和双向通信能力，既适配微服务架构的轻量通信需求，也能通过 WebSocket 等全双工协议支撑实时场景下的服务端主动推送。本文将从协议理论基础、双向实时通信与微服务场景的应用实践、主流 RPC/API 协议对比及 Python 落地实现等维度，全面阐述 JSON-RPC 2.0 的技术价值与适用边界。

1. JSON-RPC 2.0 协议理论基础

1.1 核心定义与设计原则

JSON-RPC 2.0 的核心是 “远程过程调用” 的语义抽象：允许客户端像调用本地函数一样发起远程请求，服务端通过标准化流程处理并返回结果 —— 这种设计本质是将分布式节点的交互，转化为开发者熟悉的 “函数调用” 模式，大幅降低了跨节点通信的认知复杂度(4)。其官方规范仅有千余字，所有约束均围绕 “极简、通用、无依赖” 三大原则展开：

极简性：仅定义请求、响应、通知三类核心消息结构，无额外字段或扩展约束，甚至一个基础的加法调用请求仅需数十字节的 JSON 数据，人眼可直接阅读调试，无需额外工具解析(4)。
传输无关性：协议本身不绑定任何传输层，可基于 HTTP、WebSocket、TCP Socket 甚至进程间管道（stdio）运行 —— 例如以太坊节点默认使用 HTTP 传输 JSON-RPC，而 Motrix 下载管理器则通过 WebSocket 实现实时状态推送，这种灵活性让它能适配从浏览器到嵌入式设备的几乎所有通信场景(4)。
无状态性：每个请求都是自包含的独立单元，服务端无需存储客户端的会话状态或上下文信息。这意味着服务端节点可以水平扩展至数千台，无需担心状态同步的开销，天然适配云原生架构的弹性需求(4)。
语言中立性：依赖 JSON 这一现代编程语言的通用数据格式 —— 无论是 Python、JavaScript 这类动态语言，还是 Java、Go 这类静态语言，都能通过原生或第三方库快速解析 JSON，真正实现 “一次定义，多语言兼容”(4)。

1.2 系统原理与通信模型

JSON-RPC 2.0 的通信模型围绕 “消息交换” 展开，其核心是标准化的消息结构与极简的交互流程，所有节点的行为都被规范严格约束，确保不同实现之间的兼容性。

1.2.1 消息类型与结构

JSON-RPC 2.0 定义了三类核心消息，所有字段的含义、类型和可选性均有明确规范，任何不符合规范的消息都会被服务端判定为无效请求。

请求对象（Request Object）

请求对象是客户端发起远程调用的唯一格式，用于指定要调用的方法、参数和请求标识。一个合法的请求必须包含以下字段：

jsonrpc：字符串类型，必须严格等于"2.0"，用于标识协议版本 —— 这是 2.0 版本与 1.0 版本的核心区分标志，1.0 版本无此字段，可能导致跨版本兼容问题(4)。
method：字符串类型，指定要调用的远程方法名。规范特别约定：以rpc.开头的方法名（如rpc.subscribe）为协议内部保留方法，禁止用户自定义使用，例如rpc.discover通常用于服务端方法列表的自动发现(4)。
params：可选字段，支持数组或对象类型 —— 数组用于按位置传递参数（如[1, 2]对应加法函数的两个入参），对象用于按名称传递参数（如{"minuend": 42, "subtrahend": 23}），两种方式不可混合使用，否则会触发参数无效错误(4)。
id：可选字段，支持字符串、数字或null类型，由客户端生成唯一值，用于关联请求与响应。服务端处理完成后，会在响应中带回相同的id，确保异步场景下的请求 - 响应配对不会错乱。需要注意的是，若id为null或省略，则该请求会被视为 “通知”，服务端不会返回任何响应(4)。

请求对象的设计兼顾了灵活性和严谨性：按名称传参的方式让接口具备更强的扩展性 —— 即使后续方法新增参数，旧客户端只需传递已有参数即可正常调用，无需修改代码；而id字段的存在，则为异步调用提供了可靠的上下文关联机制。

响应对象（Response Object）

响应对象是服务端对请求的唯一合法返回格式，必须与对应的请求id完全匹配。其核心字段包括：

jsonrpc：同样必须严格等于"2.0"，与请求版本保持一致，避免版本协商的额外开销(4)。
result：成功响应时的必填字段，承载方法调用的返回结果，具体类型由方法逻辑决定 —— 例如加法方法可能返回数字，用户查询方法可能返回对象(4)。
error：错误响应时的必填字段，承载标准化的错误信息，具体结构将在 “错误处理” 部分详细说明(4)。
id：必填字段，必须与请求对象的id完全一致；若请求本身无效（如 JSON 解析失败），则id需设为null，告知客户端该响应无法关联到任何合法请求(4)。

规范强制要求：result和error字段必须且只能存在一个 —— 即使方法逻辑返回null，也需通过result: null而非error字段传递，这一约束避免了响应解析的歧义，让客户端能快速判断请求状态。

通知对象（Notification Object）

通知是一类特殊的请求对象：唯一的区别是省略id字段。规范明确规定，服务端收到通知后无需返回任何响应 —— 无论处理成功还是失败，客户端都不会收到反馈(4)。

这种设计特别适用于 “客户端无需关心结果” 的场景：例如日志上报、状态同步、用户行为埋点等。比如在微服务架构中，订单服务完成支付后，可通过通知向消息队列发送事件，无需等待队列的确认响应，从而减少同步等待的开销，提升系统吞吐量。

1.2.2 错误处理机制

JSON-RPC 2.0 定义了完善的标准化错误处理机制，所有错误响应都需通过error对象返回，该对象包含三个核心字段：

code：整数类型错误码，用于标识错误类型，规范将 - 32768 至 - 32000 的范围预留为协议级错误，-32000 至 - 32099 为实现级错误，其余范围可由应用自定义(4)。
message：字符串类型的简短错误描述，需简洁清晰，例如 “Parse error” 或 “Method not found”，方便开发者快速定位问题类型(4)。
data：可选字段，用于携带额外的错误详情，例如参数校验失败时的具体字段、数据库连接异常的堆栈信息等，帮助开发者排查具体问题(4)。

常见的标准错误码如下：

-32700（Parse error）：服务端无法解析请求的 JSON 格式，例如客户端发送的 JSON 存在语法错误（如缺少闭合引号），此时服务端无法识别请求的具体内容，只能返回该错误(4)。
-32600（Invalid Request）：请求结构合法，但不符合 JSON-RPC 2.0 的规范约束，例如缺少method字段、jsonrpc版本错误，或同时存在result和error字段(4)。
-32601（Method not found）：请求的method不存在或被服务端禁用，例如客户端调用了未注册的userService.login方法(4)。
-32602（Invalid params）：参数格式或类型不匹配，例如加法方法期望两个数字，但客户端传递了字符串，或按名称传参时缺少必填字段(4)。
-32603（Internal error）：服务端处理请求时发生未预期的异常，例如数据库连接失败、代码逻辑抛出未捕获的异常等(4)。

标准化错误码的设计，让不同语言、不同框架的 JSON-RPC 实现能共享一套统一的错误处理逻辑 —— 例如前端可以根据code字段，自动弹出对应的错误提示；监控系统可以基于code统计错误类型的分布，快速定位系统瓶颈。

1.2.3 交互流程

JSON-RPC 2.0 的基础交互流程分为四个核心步骤，所有步骤均有规范约束，确保通信的可靠性：

请求发起：客户端构造符合规范的请求对象，通过选定的传输层（如 HTTP POST 或 WebSocket）发送给服务端。例如，一个调用subtract方法的请求可能是：

{
  "jsonrpc": "2.0", 
  "method": "subtract", 
  "params": [42, 23], 
  "id": 1
}

其中params为数组，按位置传递了被减数和减数(4)。

请求解析：服务端首先验证请求的基本格式：检查jsonrpc字段是否为2.0、method字段是否存在、参数类型是否匹配。若验证失败，服务端会立即返回对应的标准错误响应，终止请求处理(4)。
方法调用：服务端根据method字段匹配对应的本地函数，将params中的参数传递给函数执行。若params是对象，服务端会自动将其转换为函数的关键字参数；若为数组，则转换为位置参数(4)。
响应返回：服务端将函数执行结果或错误信息封装为响应对象，通过同一传输层返回给客户端。例如，上述subtract请求的成功响应为：

{
  "jsonrpc": "2.0", 
  "result": 19, 
  "id": 1
}

响应的id与请求完全一致，确保客户端能正确关联结果(4)。

对于通知请求，流程会在 “方法调用” 后终止 —— 服务端不会返回任何响应，即使方法执行失败，客户端也无法获取错误信息，因此通知仅适用于非关键场景。

1.2.4 批量调用机制

JSON-RPC 2.0 支持批量调用：客户端可以将多个请求对象放入一个 JSON 数组中，一次性发送给服务端，服务端会并行处理这些请求，并将结果按请求顺序返回为一个响应数组(4)。

这一机制的核心优势是减少网络往返次数（RTT）：例如，客户端需要调用getUserInfo、getOrderList和getSystemConfig三个方法，若单独发送需 3 次网络请求，而批量调用仅需 1 次，在微服务场景中可将吞吐量提升 30% 以上(256)。

需要注意的是，批量调用中的通知请求不会生成对应的响应项 —— 即使数组中有 10 个请求，其中 3 个是通知，服务端也只会返回 7 个响应项。同时，服务端会按请求的顺序返回响应，客户端可通过id字段匹配对应的请求，无需担心响应顺序错乱(4)。

一个典型的批量调用请求示例如下：

[
   {"jsonrpc": "2.0", "method": "sum", "params": [1, 2, 4], "id": "1"},
   {"jsonrpc": "2.0", "method": "notify hello", "params": [7]},
   {"jsonrpc": "2.0", "method": "subtract", "params": [42, 23], "id": "2"}
]

对应的响应数组会包含sum和subtract的结果，但不会包含notify_hello的响应(4)。

2. 双向实时通信场景下的 JSON-RPC 2.0

2.1 实时通信的核心需求

实时通信场景（如即时通讯、在线协作、实时数据推送）对协议的要求集中在四个维度，而这些需求恰好与 JSON-RPC 2.0 的设计特性高度契合：

低延迟：消息从发送到接收的时间需控制在毫秒级，例如在线股票行情推送，延迟超过 100ms 就会影响用户体验，甚至导致交易决策失误(16)。
全双工：客户端和服务端需能在同一连接上同时发送和接收数据，而非传统 HTTP 的 “请求 - 响应” 单向模式 —— 例如在线聊天室中，用户发送消息的同时，也能接收其他用户的消息(16)。
可靠性：消息需按序到达，不能出现重复或丢失 —— 例如在线协作文档中，用户的编辑操作需按时间顺序应用，否则会导致文档内容混乱(16)。
轻量级：协议本身的开销需足够小，避免占用过多带宽，尤其在物联网场景中，设备的带宽资源通常有限(16)。

传统的 HTTP 协议无法满足这些需求：它是单向的，每次请求都需要建立连接（即使开启 Keep-Alive，也存在头部开销），且服务端无法主动向客户端推送数据。因此，实时通信场景通常需要依赖 WebSocket 等全双工协议，而 JSON-RPC 2.0 则为其提供了标准化的应用层语义。

2.2 JSON-RPC 2.0 的适配方案

JSON-RPC 2.0 本身不提供传输层能力，但通过与 WebSocket 协议的结合，可完美实现双向实时通信。WebSocket 是 HTML5 引入的全双工通信协议，通过一次 HTTP 握手将连接升级为 TCP 长连接，此后客户端和服务端可在同一连接上双向发送数据，无额外请求头开销，帧头大小仅 2-14 字节，远小于 HTTP 请求的头部开销（通常数百字节）(16)。

2.2.1 技术原理：WebSocket 传输

JSON-RPC 2.0 over WebSocket 的核心逻辑是 “协议复用”：WebSocket 提供全双工的传输通道，JSON-RPC 2.0 提供标准化的请求 - 响应 / 通知语义。其具体交互流程如下：

连接建立：客户端通过 HTTP 请求发起 WebSocket 握手，请求头中需包含Upgrade: websocket和Sec-WebSocket-Protocol: jsonrpc字段，告知服务端要升级为 WebSocket 连接，并使用 JSON-RPC 2.0 作为应用层协议(28)。
双向通信：连接建立后，客户端和服务端可通过同一连接双向发送 JSON-RPC 消息 —— 客户端可以调用服务端的方法，服务端也可以通过通知或请求主动向客户端发送数据。例如，服务端可以通过通知向客户端推送实时日志：

{
  "jsonrpc": "2.0", 
  "method": "logUpdate", 
  "params": {
    "level": "info", 
    "content": "user login success"
  }
}

该消息没有id字段，属于通知，客户端无需返回响应(243)。

连接维护：通过心跳机制维持连接活跃性 —— 客户端定期发送心跳请求（如调用ping方法），服务端返回pong响应；若客户端在指定时间内未收到响应，则判定连接断开，触发重连逻辑。心跳间隔通常设置为 30 秒，需小于中间节点（如 Nginx）的超时时间（默认 60 秒），避免连接被中间节点主动断开(90)。
连接关闭：客户端或服务端可通过发送关闭帧主动断开连接，关闭码需遵循 WebSocket 标准（如 1000 表示正常关闭，1001 表示端点离开），便于排查连接断开的原因(38)。

2.2.2 核心优势

在双向实时通信场景中，JSON-RPC 2.0 相比其他协议（如 Socket.IO、原生 WebSocket）具有不可替代的优势：

标准化语义：相比原生 WebSocket 的 “原始数据传输”，JSON-RPC 2.0 提供了统一的请求 - 响应模型和错误处理机制。例如，原生 WebSocket 需要开发者手动设计消息格式（如{"type": "request", "data": ...}），而 JSON-RPC 2.0 的规范已明确了所有消息结构，不同客户端和服务端的实现可以无缝兼容，无需额外协商格式(4)。
轻量级开销：JSON-RPC 2.0 的消息头极小，空请求仅需约 50 字节，而 Socket.IO 的空消息至少携带 20 字节的元数据（如42["msg",{"a":1}]），且 Socket.IO 会额外封装事件名称等信息，实际开销更高(79)。
跨平台兼容：支持浏览器、Node.js、移动应用等多种平台，且无需修改协议逻辑 —— 例如，Web 前端可以通过WebSocket API 直接连接，Python 后端可以通过websockets库处理连接，双方使用完全一致的 JSON-RPC 消息格式(4)。
成熟的库支持：主流语言都有稳定的 JSON-RPC over WebSocket 库，例如 Python 的jsonrpc-websocket、JavaScript 的rpc-websockets，这些库已内置心跳重连、错误处理等功能，开发者无需重复实现(90)。

2.2.3 实际应用案例

JSON-RPC 2.0 在双向实时通信场景的落地案例广泛，以下是两个典型场景：

即时通讯：部分轻量级 IM 系统采用 JSON-RPC 2.0 + WebSocket 实现核心通信 —— 客户端发送消息时调用sendMessage方法，服务端收到后通过通知向目标客户端推送消息。这种方式既简化了协议设计，又能利用 JSON-RPC 的标准化错误处理，快速定位消息发送失败的原因（如用户未登录、目标用户不存在）(103)。
下载管理器实时状态推送：Motrix 下载管理器采用 “HTTP + WebSocket” 的双传输策略：常规任务管理（如添加下载任务）使用 HTTP 传输，确保可靠性；实时进度推送使用 WebSocket + JSON-RPC 2.0，服务端通过通知主动向客户端推送下载进度、速度等信息，客户端无需轮询，大幅减少了网络开销和服务端压力(97)。
大模型 Agent 协同：字节跳动的 MCP（模型上下文协议）采用 JSON-RPC 2.0 作为核心通信协议，实现大模型与外部工具（如代码解释器、搜索引擎）的双向交互。大模型作为客户端调用工具的方法，工具作为服务端返回结果，同时服务端可以通过通知主动向大模型推送中间状态（如代码执行进度），适配大模型场景的异步交互需求(162)。

2.3 挑战与应对策略

尽管 JSON-RPC 2.0 适配实时通信场景，但仍存在一些固有挑战，需通过额外机制解决：

数据安全性：WebSocket 本身不提供加密，敏感数据在传输过程中可能被窃听或篡改。应对方案是使用 TLS 1.3 加密连接（即wss://协议），并在应用层添加身份验证 —— 例如，客户端在连接建立时发送 JWT Token，服务端验证 Token 的有效性后才允许后续通信(90)。
传输效率：JSON 的文本格式在处理大量二进制数据（如图片、音频）时，序列化开销会显著高于二进制协议（如 MessagePack）。应对方案是在传输二进制数据时，先将其编码为 Base64，或在客户端和服务端协商使用 MessagePack 等二进制格式替代 JSON—— 部分 JSON-RPC 库（如@rfkit/json-rpc-websocket）已内置对 MessagePack 的支持，可将序列化开销降低约 40%(90)。
连接管理：长连接可能因网络波动或服务器重启中断，导致消息丢失。应对方案是实现自动重连（采用指数退避算法，避免频繁重连压垮服务器）和消息重传机制 —— 客户端可以缓存未确认的消息，重连成功后重新发送；同时服务端可以维护消息的幂等性，确保重复发送的消息不会被多次处理(90)。

3. 微服务架构中的 JSON-RPC 2.0

微服务架构强调服务解耦、独立部署和轻量通信，而 JSON-RPC 2.0 的设计哲学恰好与这些需求高度契合 —— 它提供了足够的语义保障，同时又不会引入额外的复杂度，成为微服务内部通信的轻量化选择。

3.1 微服务场景的核心需求

根据 2026 年云原生微服务的演进趋势，现代微服务架构对通信协议的要求集中在以下五点，而这些要求正是 JSON-RPC 2.0 的设计优势所在：

服务解耦：服务间通过标准化接口通信，无需依赖具体实现细节 —— 例如，订单服务只需知道用户服务的getUserInfo方法签名，无需关心其内部是用 Python 还是 Java 实现(119)。
独立部署：服务升级或变更时，不影响其他服务的正常运行 —— 这要求协议具备良好的向后兼容性，例如新增参数时不影响旧客户端的调用(119)。
跨语言通信：支持不同编程语言实现的服务间交互 —— 例如，Python 服务调用 Java 服务，或 Go 服务调用 PHP 服务(119)。
轻量高效：协议开销小，解析速度快，适配高并发场景 —— 例如，电商平台的订单服务在大促期间需处理每秒数千次的调用，协议开销直接影响系统吞吐量(119)。
可观测性：支持监控、追踪和错误排查 —— 例如，能快速定位服务调用失败的原因，统计方法调用的延迟和成功率(119)。

3.2 应用优势

JSON-RPC 2.0 在微服务场景的核心优势可归纳为四点，每一点都直接命中微服务的痛点：

无状态性与水平扩展：服务端无需维护会话状态，可根据流量动态扩缩容 —— 例如，在 Kubernetes 集群中，JSON-RPC 服务可以通过 HPA（水平 Pod 自动扩缩容）快速增加实例数，无需担心状态同步的问题，这是有状态协议（如 HTTP Session）无法比拟的优势(4)。
跨语言兼容性：基于 JSON 格式，所有现代编程语言都能原生解析，无需生成额外代码 —— 例如，Python 服务可以通过json模块直接处理请求，Java 服务可以通过Jackson库解析，无需像 gRPC 那样通过 IDL 生成代码，大幅降低了跨语言通信的门槛(4)。
批量请求支持：减少网络往返次数，提升高并发场景下的吞吐量 —— 例如，商品详情页需要调用用户服务、商品服务和订单服务三个接口，若使用 JSON-RPC 的批量调用，仅需 1 次网络请求即可获取所有数据，相比单独调用 3 次，延迟可降低约 60%(256)。
开发与调试效率：JSON 格式具有良好的可读性，无需额外工具即可直接查看请求内容 —— 例如，开发者可以通过 Chrome DevTools 的 Network 面板，直接查看 JSON-RPC 的请求和响应，快速定位参数错误或方法调用失败的原因，这比二进制协议（如 gRPC 的 Protobuf）更易于调试(97)。

3.3 实际落地案例

JSON-RPC 2.0 在微服务场景的落地案例同样广泛，以下是两个典型场景：

多语言微服务协同：某企业采用 Spring Boot（Java）+ Hyperf（PHP）的多语言微服务架构，使用 Nacos 作为服务发现，JSON-RPC 2.0 作为服务间通信协议。Java 服务通过jsonrpc-spring-boot-starter暴露接口，PHP 服务通过 Hyperf 的 JSON-RPC 客户端调用，实现了跨语言的服务协同 —— 例如，订单服务（PHP）调用用户服务（Java）的getUserInfo方法，仅需配置服务名称和方法签名，无需额外适配代码(113)。
RabbitMQ 集成实现高并发：Python-jrpc 框架支持与 RabbitMQ 的集成，通过消息队列实现 JSON-RPC 请求的异步处理和负载均衡。服务端将请求放入 RabbitMQ 队列，多个消费者进程从队列中获取请求并处理，这种方式可以支撑每秒数千次的并发请求，同时避免了服务端过载 —— 例如，用户服务的getUserInfo方法被调用时，请求会被放入队列，由多个消费者进程并行处理，提升了系统的并发能力(299)。

3.4 限制与应对方案

JSON-RPC 2.0 在微服务场景的主要限制集中在性能和生态集成方面，但这些限制都有成熟的应对方案：

性能瓶颈：JSON 的序列化和反序列化速度比二进制协议慢 —— 例如，Protobuf 的序列化速度是 JSON 的 5-10 倍，数据体积是 JSON 的 1/3~1/5。在 1000 次连续调用的测试中，gRPC 的平均耗时为 3.2ms，而 JSON-RPC 的平均耗时为 8.7ms，性能差距约 2.7 倍(261)。应对方案是：核心服务间通信使用 gRPC，内部管理类服务（如配置查询、日志服务）使用 JSON-RPC，兼顾性能和开发效率；或使用更高效的 JSON 解析库（如 Python 的ujson），将序列化开销降低约 30%(67)。
生态集成度：相比 gRPC 等主流微服务协议，JSON-RPC 的服务治理生态（如服务发现、负载均衡、熔断降级）支持度较低 —— 例如，Istio 默认不支持 JSON-RPC 的方法级路由，只能通过 HTTP 路径或头部进行路由(149)。应对方案是：通过服务网格或网关间接支持 —— 例如，使用 Nacos 或 Consul 实现服务发现，在网关层配置路由规则；或使用第三方库（如python-jsonrpc-lib）扩展服务治理功能(113)。
强类型缺失：JSON 是弱类型格式，参数类型错误只能在运行时发现 —— 例如，客户端传递字符串类型的年龄，服务端在处理时才会抛出Invalid params错误，无法在编译时提前发现(195)。应对方案是使用 OpenRPC 规范定义接口契约 ——OpenRPC 是专为 RPC 设计的接口描述规范，类似 OpenAPI，可生成强类型客户端代码，并支持参数校验，将类型错误提前到开发阶段(142)。

4. 与其他 RPC/API 协议的对比

为了更清晰地展示 JSON-RPC 2.0 的技术定位，将其与当前主流的 RPC/API 协议进行多维度对比，覆盖设计定位、性能、生态等核心指标。

4.1 对比维度说明

本次对比选取了以下核心维度，覆盖协议的设计、性能、生态和适用场景：

设计定位：协议的核心设计目标和适用场景，决定了其在架构中的角色。
数据格式：序列化格式，直接影响传输效率和可读性。
传输协议：底层依赖的传输层协议，影响连接复用、双向通信等能力。
性能：序列化速度、数据体积和延迟，是高并发场景的关键指标。
接口定义：是否需要 IDL（接口定义语言），影响开发效率和强类型支持。
生态支持：第三方库、服务网格、监控工具的支持程度，影响落地成本。
适用场景：协议最适合的业务场景，帮助开发者快速选型。

4.2 详细对比表

特性	JSON-RPC 2.0	gRPC	XML-RPC	Thrift	RESTful API
设计定位	轻量级 RPC，极简主义	高性能 RPC，云原生标准	传统 XML RPC，已淘汰	多协议 RPC，跨语言高性能	资源型 API，标准化接口
数据格式	JSON（文本，易读）	Protobuf（二进制，高效）	XML（文本，冗余）	Thrift Binary（二进制 / 多格式）	JSON/XML（文本，易读）
传输协议	任意（HTTP/1.1、WebSocket、TCP）	HTTP/2（多路复用、双向流）	HTTP/1.1	自定义 TCP/HTTP	HTTP/1.1（无状态）
性能	中等（1000 次调用耗时 8.7ms）	极高（1000 次调用耗时 3.2ms）	低（解析慢、冗余大）	高（二进制协议，接近 gRPC）	中等（HTTP 头开销大）
接口定义	无（可选 OpenRPC）	强 IDL（.proto）	无	强 IDL（.thrift）	无（可选 OpenAPI）
生态支持	轻量，第三方库为主	丰富，云原生工具链完备	老旧，几乎无更新	中等，跨语言支持好	极其丰富，浏览器原生支持
适用场景	微服务内部通信、实时通知、快速原型	微服务核心链路、高并发场景、跨语言通信	老旧系统兼容、简单接口	分布式系统、大数据传输、跨语言通信	对外 API、前端后端交互、资源型服务

4.3 关键差异分析

4.3.1 与 gRPC 对比

gRPC 是 Google 开源的高性能 RPC 框架，基于 HTTP/2 和 Protobuf，是云原生微服务的标准通信协议。两者的核心差异如下：

性能：gRPC 的性能显著优于 JSON-RPC——Protobuf 的序列化速度是 JSON 的 5-10 倍，数据体积是 JSON 的 1/3~1/5。在 1000 次连续调用的测试中，gRPC 的平均耗时为 3.2ms，而 JSON-RPC 的平均耗时为 8.7ms，性能差距约 2.7 倍(261)。
接口定义：gRPC 使用强 IDL（.proto）定义接口，需提前生成代码，支持强类型检查 —— 例如，若参数类型不匹配，在编译阶段就会报错；而 JSON-RPC 无需 IDL，参数类型检查只能在运行时进行(217)。
生态：gRPC 的生态支持更丰富，内置双向流、头部压缩、负载均衡等功能，且与云原生工具（如 Istio、Prometheus）深度集成 —— 例如，Istio 支持 gRPC 的方法级路由和监控，而 JSON-RPC 需要通过网关间接支持(149)。
适用场景：gRPC 适合微服务核心链路、高并发场景；JSON-RPC 适合轻量级内部通信、快速原型开发，或对可读性要求较高的场景（如大模型 Agent 交互）(217)。

4.3.2 与 XML-RPC 对比

XML-RPC 是 JSON-RPC 的 “前辈”，基于 XML 格式，是早期 RPC 协议的代表。JSON-RPC 2.0 在多个维度全面超越 XML-RPC：

数据体积：JSON 的冗余度比 XML 低约 40%—— 例如，一个简单的加法请求，XML-RPC 需要约 1.8KB 的载荷，而 JSON-RPC 仅需约 1.2KB，数据体积减少约 33%(191)。
解析速度：JSON 的解析速度比 XML 快约 50%——XML 需要完整的 DOM 解析，而 JSON 可以通过流式解析快速处理，尤其在嵌入式设备或低性能服务器上，解析速度的差异更为明显(191)。
特性支持：JSON-RPC 2.0 支持批量请求、通知机制和标准化错误码，而 XML-RPC 仅支持简单的请求 - 响应，且错误处理机制不统一 —— 例如，XML-RPC 的错误码由开发者自定义，不同实现之间无法兼容(4)。
适用场景：XML-RPC 仅适合老旧系统兼容，新系统应优先选择 JSON-RPC 2.0(191)。

4.3.3 与 Thrift 对比

Thrift 是 Facebook 开源的多协议 RPC 框架，支持多种序列化格式和传输协议，兼顾性能和灵活性。两者的核心差异如下：

性能：Thrift 的性能优于 JSON-RPC—— 在单服务器吞吐量测试中，Thrift 的 QPS 约为 25000，而 JSON-RPC 的 QPS 约为 8000，吞吐量差距约 3 倍；延迟方面，Thrift 的平均延迟约为 1.8ms，JSON-RPC 约为 3.2ms。
灵活性：Thrift 支持多种序列化格式（如 Binary、Compact）和传输协议（如 TCP、HTTP），可根据场景调整 —— 例如，在高并发场景下使用 Binary 格式 + TCP 传输，在需要可读性的场景下使用 JSON 格式 + HTTP 传输；而 JSON-RPC 仅支持 JSON 格式，传输协议的灵活性也不如 Thrift。
开发效率：JSON-RPC 无需 IDL，开发更简单 —— 例如，开发者只需定义本地函数，即可通过 JSON-RPC 暴露为远程方法；而 Thrift 需要编写 IDL 文件，生成代码后才能开发，增加了额外的复杂度。
适用场景：Thrift 适合分布式系统、大数据传输；JSON-RPC 适合轻量级微服务、快速原型开发。

4.3.4 与 RESTful API 对比

RESTful API 是当前最流行的 API 设计风格，基于 HTTP 协议，以 “资源” 为核心。两者的核心差异如下：

语义模型：JSON-RPC 是 “方法调用” 语义 —— 例如，调用userService.login方法，传递用户名和密码，关注的是 “动作”；而 RESTful API 是 “资源操作” 语义 —— 例如，POST /users/login，关注的是 “资源（用户）的操作（登录）”。
传输效率：JSON-RPC 仅使用 POST 方法，所有请求通过单一端点，无需维护多个 URL—— 例如，所有方法调用都发送到/rpc端点；而 RESTful API 需要为每个资源定义不同的 URL（如/users、/orders），并使用不同的 HTTP 方法（GET/POST/PUT/DELETE），增加了 URL 管理的复杂度(4)。
批量支持：JSON-RPC 原生支持批量请求，可在一次调用中执行多个方法；而 RESTful API 需要多次请求，或通过自定义批量接口实现，增加了网络开销(4)。
适用场景：JSON-RPC 适合微服务内部通信、实时通知；RESTful API 适合对外 API、前端后端交互，或对资源操作有明确需求的场景。

5. Python 实现指南与代码示例

Python 作为胶水语言，在微服务和实时场景中应用广泛，其生态拥有多个稳定的 JSON-RPC 2.0 实现库。本节将介绍主流库的特性，并提供 WebSocket 双向通信和微服务场景的可运行示例。

5.1 主流 Python 库特性对比

根据 2026 年 Python JSON-RPC 库的使用情况，以下是四个主流库的特性对比，覆盖传输支持、异步能力、参数验证等核心指标：

库名称	传输支持	异步支持	参数验证	服务发现	适用场景
`python-jsonrpc-lib`	HTTP/1.1、WebSocket	是	是（Pydantic）	否	微服务、实时通信
`aiohttp-rpc`	HTTP/1.1、WebSocket	是	否	否	异步服务、实时通信
`jsonrpcserver`	HTTP/1.1	是	否	否	简单 RPC 服务
`fastapi-jsonrpc`	HTTP/1.1、WebSocket	是	是（Pydantic）	否	FastAPI 生态、微服务

其中，python-jsonrpc-lib是 2026 年最受欢迎的 JSON-RPC 库，支持 Pydantic 参数验证和 WebSocket 传输，且与 FastAPI、Flask 等主流 Web 框架兼容，适合大多数场景。

5.2 双向实时通信示例（WebSocket）

本示例使用python-jsonrpc-lib和websockets库实现基于 WebSocket 的双向实时通信，包含服务端主动推送通知的功能。

5.2.1 服务端实现

服务端需要实现三个核心功能：处理客户端的ping请求、主动向客户端推送时间通知、管理客户端连接。

import asyncio
import json
import websockets
from datetime import datetime
from python_jsonrpc_lib import JSONRPCServer, Method

# 创建JSON-RPC服务器实例
rpc_server = JSONRPCServer()

# 存储所有连接的客户端
clients = set()

# 注册RPC方法：处理客户端的ping请求
@Method
async def ping() -> str:
     return "pong"

# 注册RPC方法：客户端订阅时间通知
@Method
async def subscribe_time() -> str:
     # 获取当前连接的客户端
     client = asyncio.current_task().get_name()
     if client not in clients:
         clients.add(client)
         print(f"客户端 {client} 订阅时间通知成功")
     return "subscribed"

# 主动推送时间通知的任务
async def push_time():
     while True:
         # 每隔5秒推送一次
         await asyncio.sleep(5)
         current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
         # 构造JSON-RPC通知
         notification = {
             "jsonrpc": "2.0",
             "method": "time_update",
             "params": {"time": current_time}
         }

         # 向所有客户端推送
         if clients:
             await asyncio.gather(
                 [client.send(json.dumps(notification)) for client in clients],
                 return_exceptions=True
             )

         print(f"已推送时间通知: {current_time}")

# 处理WebSocket连接
async def handle_websocket(websocket, path):
     # 将当前连接的客户端添加到集合
     clients.add(websocket)
     try:
         # 启动时间推送任务
         asyncio.create_task(push_time())
         # 处理客户端的JSON-RPC请求
         async for message in websocket:
             try:
                 # 解析请求
                 request = json.loads(message)
                 # 处理请求并获取响应
                 response = await rpc_server.dispatch(request)
                 # 若响应存在（非通知），则返回给客户端
                 if response:
                     await websocket.send(json.dumps(response))

             except json.JSONDecodeError:
                 # 处理JSON解析错误
                 error = {"jsonrpc": "2.0", "error": {"code": -32700, "message": "Parse error"}, "id": None}
                 await websocket.send(json.dumps(error))
     finally:
         # 连接关闭时移除客户端
         clients.remove(websocket)
         print(f"客户端 {websocket} 断开连接")

# 启动WebSocket服务器
async def main():
     async with websockets.serve(handle_websocket, "localhost", 8765):
         print("JSON-RPC WebSocket服务器已启动，端口：8765")
         await asyncio.Future()  # 保持服务器运行

if __name__ == "__main__":
     asyncio.run(main())

5.2.2 客户端实现

客户端需要实现三个核心功能：连接到服务端、调用ping方法、订阅时间通知、处理服务端的时间通知。

import asyncio
import json
import websockets
from python_jsonrpc_lib import JSONRPCClient

# 处理服务端的通知（如时间更新）
async def handle_notifications(websocket):
     async for message in websocket:
         try:
             data = json.loads(message)
             # 判断是否为JSON-RPC通知（无id字段）
             if "method" in data and "id" not in data:
                 if data["method"] == "time_update":
                     print(f"收到时间通知: {data['params']['time']}")
         except json.JSONDecodeError:
             print("无效的JSON格式消息")

# 客户端主逻辑
async def main():
     uri = "ws://localhost:8765"
     async with websockets.connect(uri) as websocket:
         # 创建JSON-RPC客户端
         client = JSONRPCClient(websocket)
         # 调用服务端的ping方法
         ping_result = await client.call("ping")
         print(f"ping响应: {ping_result}")
         # 订阅时间通知
         subscribe_result = await client.call("subscribe_time")
         print(f"订阅结果: {subscribe_result}")
         # 处理服务端的通知
         await handle_notifications(websocket)

if __name__ == "__main__":
     asyncio.run(main())

5.2.3 代码说明

服务端：通过websockets.serve启动 WebSocket 服务器，监听 8765 端口；使用JSONRPCServer注册ping和subscribe_time方法；通过push_time任务主动向客户端推送时间通知，通知采用 JSON-RPC 的标准格式（无id字段）。
客户端：通过websockets.connect连接到服务端；使用JSONRPCClient调用服务端的方法；通过handle_notifications函数处理服务端的通知，判断依据是消息是否包含method字段且无id字段。
关键特性：实现了服务端主动推送和客户端请求的双向通信，错误处理符合 JSON-RPC 2.0 的标准规范 —— 例如，当客户端发送无效 JSON 时，服务端会返回-32700（Parse error）错误。

5.3 微服务场景示例（FastAPI + Nacos）

本示例使用fastapi-jsonrpc和nacos-sdk-python实现微服务场景的服务注册与发现，包含服务端和客户端的完整代码。

5.3.1 服务端实现（FastAPI + JSON-RPC）

服务端需要实现两个核心功能：暴露 JSON-RPC 接口、将服务注册到 Nacos。

from fastapi import FastAPI
from fastapi_jsonrpc import JSONRPCAPI, method
from pydantic import BaseModel
from nacos import NacosClient, RegisterInstanceParam
import uvicorn

# 初始化FastAPI应用
app = FastAPI()

# 初始化JSON-RPC API
rpc_api = JSONRPCAPI()

# 定义参数模型（用于Pydantic验证）
class AddParams(BaseModel):
     a: int
     b: int

# 注册RPC方法：加法运算
@method(name="add")
async def add(params: AddParams) -> int:
     return params.a + params.b

# 注册RPC方法：获取服务信息
@method(name="get_service_info")
async def get_service_info() -> dict:
     return {
         "service_name": "jsonrpc-calculator",
         "version": "1.0.0",
         "description": "基于JSON-RPC的计算器服务"
     }

# 将JSON-RPC API挂载到FastAPI应用

app.mount("/rpc", rpc_api)
# Nacos配置

NACOS_SERVER = "localhost:8848"
SERVICE_NAME = "jsonrpc-calculator"
SERVICE_IP = "127.0.0.1"
SERVICE_PORT = 8000

# 注册服务到Nacos
def register_to_nacos():
     client = NacosClient(NACOS_SERVER)
     # 构造注册参数
     param = RegisterInstanceParam(
         service_name=SERVICE_NAME,
         ip=SERVICE_IP,
         port=SERVICE_PORT,
         weight=1.0,
         ephemeral=True
     )
     # 注册服务实例
     client.register_instance(param)
     print(f"服务 {SERVICE_NAME} 已注册到Nacos")

# 启动时注册服务
@app.on_event("startup")
async def startup_event():
     register_to_nacos()

if __name__ == "__main__":
     uvicorn.run(app, host=SERVICE_IP, port=SERVICE_PORT)

5.3.2 客户端实现（Nacos 服务发现 + JSON-RPC 调用）

客户端需要实现两个核心功能：从 Nacos 获取服务实例、调用服务端的 JSON-RPC 方法。

import requests
import json
from nacos import NacosClient

# Nacos配置
NACOS_SERVER = "localhost:8848"
SERVICE_NAME = "jsonrpc-calculator"

# 从Nacos获取服务实例
def get_service_instance():
     client = NacosClient(NACOS_SERVER)
     # 获取服务的所有实例
     instances = client.get_service_instances(SERVICE_NAME)
     if not instances:
         raise Exception("未找到服务实例")
     # 返回第一个健康实例
     return instances[0]

# 调用JSON-RPC服务
def call_jsonrpc_service(method, params=None):
     # 获取服务实例
     instance = get_service_instance()
     url = f"http://{instance.ip}:{instance.port}/rpc"
     # 构造JSON-RPC请求
     request_data = {
         "jsonrpc": "2.0",
         "method": method,
         "params": params or {},
         "id": 1
     }

     # 发送POST请求
     response = requests.post(url, json=request_data)

     # 解析响应
     result = response.json()

     if "error" in result:
         raise Exception(f"RPC调用错误: {result['error']['message']}")
     return result["result"]

if __name__ == "__main__":
     try:
         # 调用加法方法
         add_result = call_jsonrpc_service("add", {"a": 10, "b": 20})
         print(f"加法结果: {add_result}")
         
         # 调用获取服务信息的方法
         service_info = call_jsonrpc_service("get_service_info")
         print(f"服务信息: {service_info}")
     except Exception as e:
         print(f"调用失败: {e}")

5.3.3 代码说明

服务端：使用fastapi-jsonrpc快速搭建 JSON-RPC 服务，通过 Pydantic 的AddParams模型实现参数验证 —— 例如，若客户端传递非整数的a或b，会自动返回-32602（Invalid params）错误；在启动时通过nacos-sdk-python将服务注册到 Nacos，便于客户端发现。
客户端：通过 Nacos 获取服务实例列表，选择健康实例进行调用；使用requests库发送 JSON-RPC 请求，处理响应并返回结果 —— 若服务端返回错误，客户端会抛出对应的异常。
关键特性：实现了服务注册与发现，参数验证符合 JSON-RPC 2.0 的规范，适配微服务场景的动态扩缩容需求 —— 例如，当服务端实例数增加时，客户端会自动获取新的实例列表。

5.4 错误处理与参数验证最佳实践

在生产环境中，错误处理和参数验证是保障系统稳定性的核心，以下是基于 Pydantic 的最佳实践：

5.4.1 参数验证

使用 Pydantic 模型定义参数，自动进行类型检查和格式验证 —— 例如，定义UserCreate模型，包含用户名（长度 3-20）、年龄（≥18）和邮箱（格式验证）：

from pydantic import BaseModel, EmailStr, Field
from python_jsonrpc_lib import Method

# 定义用户创建的参数模型
class UserCreate(BaseModel):
     username: str = Field(..., min_length=3, max_length=20, description="用户名，长度3-20")
     age: int = Field(..., ge=18, description="年龄，至少18岁")
     email: EmailStr = Field(..., description="邮箱，格式需合法")

# 注册RPC方法：创建用户

@Method
async def create_user(params: UserCreate) -> dict:
     # 模拟创建用户的逻辑
     return {
         "user_id": 123,
         "username": params.username,
         "age": params.age,
         "email": params.email
     }

上述代码中，Pydantic 会自动验证参数的类型、长度和格式：若客户端传递的用户名长度小于 3，或年龄小于 18，或邮箱格式无效，会自动返回-32602（Invalid params）错误，并在data字段中包含详细的错误信息（如"username": "ensure this value has at least 3 characters"）(274)。

5.4.2 错误映射

将 Pydantic 的ValidationError转换为 JSON-RPC 2.0 的标准错误响应，确保错误格式统一 —— 例如，在 FastAPI 应用中添加异常处理器：

from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.responses import JSONResponse
from pydantic import ValidationError
from python_jsonrpc_lib import JSONRPCError

# 初始化FastAPI应用
app = FastAPI()

# 异常处理器：处理Pydantic的ValidationError
@app.exception_handler(ValidationError)
async def validation_exception_handler(request: Request, exc: ValidationError):
     # 构造JSON-RPC错误响应
     error = JSONRPCError(
         code=-32602,  # Invalid params
         message="Invalid parameters",
         data=exc.errors()  # 包含详细的验证错误信息
     )

     return JSONResponse(
         content={"jsonrpc": "2.0", "error": error.dict(), "id": None},
         status_code=200
     )

该处理器会捕获所有 Pydantic 验证错误，将其转换为 JSON-RPC 2.0 的标准错误响应，确保客户端能收到统一格式的错误信息，便于处理和调试。

5.4.3 自定义错误码

除了标准错误码，还可以定义业务级的错误码（范围 - 32000~-32099），例如用户不存在、权限不足等：

from python_jsonrpc_lib import JSONRPCError

# 定义自定义错误码
USER_NOT_FOUND = -32001
PERMISSION_DENIED = -32002

# 注册RPC方法：获取用户信息

@Method
async def get_user(user_id: int) -> dict:
     # 模拟用户不存在的场景

     if user_id != 123:
         raise JSONRPCError(
             code=USER_NOT_FOUND,
             message="User not found",
             data={"user_id": user_id}
         )

     # 模拟权限不足的场景
     if user_id == 456:
         raise JSONRPCError(
             code=PERMISSION_DENIED,
             message="Permission denied",
             data={"user_id": user_id}
         )

     # 模拟用户存在的场景
     return {"user_id": 123, "username": "Alice"}

自定义错误码的使用，让错误信息更具业务语义，便于客户端快速定位问题类型 —— 例如，客户端收到USER_NOT_FOUND错误码时，可以自动提示 “用户不存在”，提升用户体验(4)。

6. 总结

JSON-RPC 2.0 是一款 “以简驭繁” 的 RPC 协议：它摒弃了传统 RPC 协议的冗余特性，通过极简的 JSON 格式和标准化的语义，实现了跨语言、跨环境的高效通信。其核心价值在于 “平衡”—— 平衡了性能与开发效率，平衡了轻量级与功能性，平衡了通用性与适配性。

6.1 核心价值总结

极简性：协议规范仅千余字，消息结构清晰，人眼可直接阅读调试，无需额外工具解析。这一特性大幅降低了开发和调试成本，尤其适合快速原型开发或小团队项目 —— 例如，一个简单的加法调用请求仅需数十字节的 JSON 数据，开发者可以在数分钟内完成服务端和客户端的实现(4)。
双向通信能力：通过 WebSocket 等全双工协议，可实现服务端主动推送，适配实时通信场景的需求。例如，Motrix 下载管理器通过 WebSocket + JSON-RPC 2.0 实现下载进度的实时推送，客户端无需轮询，大幅减少了网络开销和服务端压力(243)。
跨语言兼容性：基于 JSON 格式，所有现代编程语言都能原生解析，无需生成额外代码，真正实现 “一次定义，多语言兼容”。例如，Python 服务可以调用 Java 服务的接口，双方使用完全一致的 JSON-RPC 消息格式，无需额外适配代码(4)。
成熟的生态：主流语言都有稳定的实现库，支持 HTTP、WebSocket 等多种传输协议，且与云原生工具（如 Nacos、Consul）的集成度不断提升 —— 例如，python-jsonrpc-lib支持与 FastAPI、Flask 等主流 Web 框架的集成，nacos-sdk-python支持将 JSON-RPC 服务注册到 Nacos，实现服务发现。

6.2 适用场景建议

根据 JSON-RPC 2.0 的特性，以下场景是其最佳选择：

双向实时通信：即时通讯、在线协作、实时数据推送（如股票行情、下载进度）等场景，需要服务端主动推送数据，且对协议开销有要求 ——JSON-RPC 2.0 的轻量级和双向通信能力，使其成为这类场景的理想选择。
微服务内部通信：轻量级微服务、多语言服务协同等场景，需要快速开发和部署，且对性能的要求不是极端严格 —— 例如，内部管理类服务（如配置查询、日志服务），使用 JSON-RPC 2.0 可以大幅提升开发效率，同时降低维护成本。
快速原型开发：需要快速验证业务逻辑，或团队规模较小的项目 ——JSON-RPC 2.0 无需 IDL，无需生成代码，开发者可以快速实现服务端和客户端的通信，将精力集中在业务逻辑上。
大模型 Agent 交互：大模型与外部工具的双向交互场景，需要协议具备良好的可读性和异步支持 —— 例如，字节跳动的 MCP 协议采用 JSON-RPC 2.0，实现大模型与代码解释器、搜索引擎的交互，开发者可以直接查看请求内容，快速调试工具调用逻辑。

6.3 未来展望

随着云原生和实时应用的普及，JSON-RPC 2.0 的轻量化和灵活性使其仍将在特定场景中发挥重要作用。未来的发展趋势主要集中在以下三个方向：

与 WebAssembly（Wasm）的结合：WebAssembly 是一种高性能的字节码格式，可在浏览器和服务器端运行。JSON-RPC 2.0 与 Wasm 的结合，将在保持轻量级的同时提升性能 —— 例如，使用 Wasm 编写 JSON-RPC 的序列化和反序列化逻辑，可将解析速度提升约 50%，同时保持 JSON 的可读性。
服务网格生态的完善：随着服务网格（如 Istio、Linkerd）的普及，JSON-RPC 的服务治理支持将逐步完善 —— 例如，Istio 未来可能会支持 JSON-RPC 的方法级路由，允许开发者根据方法名称进行流量拆分或灰度发布，进一步提升 JSON-RPC 在微服务场景的适配性(149)。
与 AI Agent 的深度集成：JSON-RPC 2.0 的通知机制和双向通信能力，使其成为大模型 Agent 与外部工具交互的理想协议 —— 例如，OpenAI 的 Function Call 功能本质上就是基于 JSON-RPC 的语义设计，未来可能会出现更多针对 AI Agent 的 JSON-RPC 扩展库，支持工具发现、异步调用等高级功能。

综上所述，JSON-RPC 2.0 虽然不是性能最强的 RPC 协议，但其极简的设计和良好的灵活性，使其成为特定场景下的最优选择。对于开发者而言，理解 JSON-RPC 2.0 的技术原理和适用边界，将有助于在实际项目中做出更合理的技术选型，提升开发效率和系统稳定性。

**参考资料 **

[1] JSON-RPC 2.0 Specification https://www.jsonrpc.org/specification
[2] JSON-RPC 2.0协议详解 https://blog.jianggujin.com/post/19
[3] 深入掌握JSON-RPC协议与实战应用-优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_35749440/article/details/155590028
[4] JSON-RPC 2.0 Specification https://www.jsonrpc.org/specification