RPC(远程过程调用)与消息队列介绍

最新推荐文章于 2025-04-05 19:03:32 发布
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文章标签： java 网络 开发语言 mybatis jvm
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前言

一、过程调用分类

1.本地调用(Local Procedure Call,简称LPC)

2.远程调用(Remote Procedure Call，简称RPC)

二、API/SDK的区别是什么?

  开发过程中,我们经常需要调用别人写的功能

三、WebClient

四、消息服务

目录

前言

一、过程调用分类

 

1.本地调用(Local Procedure Call,简称LPC)

        a();     b();   a(){b();}:    不同的方法在同一个JVM中运行

2.远程调用(Remote Procedure Call，简称RPC)

  • 服务提供者
  • 服务消费者
  • 通过连接对方服务器进行请求\响应交互,来实现调用效果

二、API/SDK的区别是什么?

  1. api: 接口(Application Programming Interface)
    1. 远程提供功能
  2. sdk:工具包(Soft Development Kit)
    1. 导入jar包,直接调用功能

  3.   开发过程中,我们经常需要调用别人写的功能

    1. 如果是内部微服务,可以通过依赖cloud,注册中心,openfeign等进行调用
      1. 依赖cloud指的是springcloud依赖
      2. 注册中心指的就是Nacos,微服务时代的服务管理,在微服务时代,我们所有的服务都被尽量的拆分成最小的粒度,原先所有的服务都混在一个server里,现在就被按照功能或者对象拆分成N个服务模块,这样做的好处是深度解耦,一个模块只负责自己的事情就好,能够实现快速的迭代更新.画出是服务的管理和控制变得异常复杂和繁琐,人工维护难度变大,以及排查问题和性能也变差了(因为服务调用时的网络开销)
      3. 注册中心干嘛的?   是进行存放和调度服务的,实现服务和注册中心,服务和服务之间的相互通信
      4. 没有注册中心会咋样? 将其他模块的IP和端口写死在自己的配置文件里面,甚至写死在代码里,每次要去新增或者移除1个服务的实例的时候,就得去通知其他所有相关联的服务去修改.
      5. OpenFeign是Spring Cloud家族的一个成员,它最核心的作用是为HTTP形式的RestAPI提供了非常简洁高效的RPC调用方式.它的用途:服务发现,负载均衡,服务调用
    2. 如果是外部暴露的,可以发送HTTP请求,或者遵循外部协议进行调用
    3. Springboot整合提供了很多方式进行远程调用
      1. 轻量级的客户端方式:
        1. RestTemplate:普通开发
        2. WebClient:响应式变成开发
        3. Http Interface:声明式编程
      2. spring Cloud分布式解决方案方式
        1. Spring Cloud OpenFeign
      3. 第三方框架
        1. Dubbo
        2. gRPC

三、WebClient

        非阻塞,响应式HTTP客户端

  1. 创建WebClient.create()
    1. WebClient.create()
    2. WebClient.create(String baseUrl)
  2. 代码举例:WebClient client = WebClient.create("https://example.org");

四、消息服务

  1. 消息队列场景
    1. 异步
    2. 解耦
    3. 削峰
    4. 缓冲
  2. 消息队列-Kafka
    1. 消息点对点模式
    2. 消息发布订阅模式
  3. Kafka工作原理
    1. 分区:海量数据分赛存储
    2. 副本:每个数据区都有备份
    3. 特点:同一个消费者里面的消费者是队列竞争模式,不同消费者组里面的消费者是发布/订阅模式,一个消费者可以消费多个分区的数据
  4. Kafka自动配置设置
    1. kafka自动配置在KafkaAutoConfiguration
    2. 容器中放了KafkaTemplate可以进行消息收发
    3. 容器中放了KafkaAdmin可以进行Kafka的管理,比如创建topic等
    4. kafka的配置在KafkaProperties中
    5. @EnableKafka可以开启基于注解的模式

总结

参考和学习文档:

微服务：注册中心的作用_Chloe＿RO的博客-优快云博客

感谢尚硅谷spring6语雀文档的学习

Yolo-LXT
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### 远程过程调用（RPC）的概念 远程过程调用（Remote Procedure Call, RPC）是一种允许程序像调用本地函数一样调用另一台计算机上的资源的技术。它隐藏了底层的网络细节，使得开发者能够专注于业务逻辑而不是复杂的通信机制[^1]。 在分布式系统中，RPC 是一种重要的工具，因为它简化了跨不同节点之间的交互方式。通过这种方式，应用程序可以在不同的地址空间之间共享数据和服务，而无需关心具体的传输协议或者序列化/反序列化的复杂性。 --- ### RPC 的实现原理 #### 接口定义与服务注册 为了支持远程调用，通常需要先定义一组接口，这些接口描述了可供外部访问的功能集合。随后，在服务器端，开发人员需编写这些接口的具体实现，并将其注册到某个 RPC 框架的服务发现组件之中[^2]。 例如，在 Java 中可能有一个简单的加法操作作为接口： ```java public interface MathService { int add(int a, int b); } ``` 接着由服务器提供实际计算能力： ```java public class MathServiceImpl implements MathService { @Override public int add(int a, int b) { return a + b; } } ``` 此实例会被绑定至特定名称下供其他部分查找使用。 #### 客户端代理生成 当客户端希望执行某项远端任务时，它并不直接面对物理层面上的目标主机而是经由一个中间件——即所谓的“存根”来进行间接沟通。这个存根负责封装所有的联网参数并将最终的结果反馈回来给原始请求者[^2]。 对于上面提到的例子来说就是创建了一个 `MathService` 类型的对象尽管实际上并没有这样的实体存在于当前进程中: ```java // 假设 RpcClientHelper 已配置好指向正确的服务位置 MathService mathService = RpcClientHelper.getProxy(MathService.class); int result = mathService.add(3, 5); // 调用了远程方法 System.out.println(result); // 输出8 ``` 在这里我们看到的是完全透明的过程调用体验即使背后涉及到了跨越多个地理位置的数据交换活动也感觉不到任何区别。 --- ### 使用 RabbitMQ 实现基本的 RPC 功能 除了传统的基于 HTTP 或二进制流的解决方案之外还可以利用消息队列来构建类似的架构比如借助于 AMQP 协议下的 RabbitMQ 平台就可以轻松达成目标之一便是设置一对专门用于传递查询指令及其相应答复信息的消息通道再加上唯一标识符确保每次互动都能准确匹配起来从而形成闭环控制结构[^4]。 以下是采用 Python 编写的简单示范代码片段展示了如何结合 pika 库完成此类场景的设计思路： ```python import pika import uuid class FibonacciRpcClient(object): def __init__(self): self.connection = pika.BlockingConnection( pika.ConnectionParameters(host='localhost')) self.channel = self.connection.channel() result = self.channel.queue_declare(queue='', exclusive=True) self.callback_queue = result.method.queue self.channel.basic_consume( queue=self.callback_queue, on_message_callback=self.on_response, auto_ack=True) def on_response(self, ch, method, props, body): if self.corr_id == props.correlation_id: self.response = body def call(self, n): self.response = None self.corr_id = str(uuid.uuid4()) self.channel.basic_publish( exchange='', routing_key='rpc_queue', properties=pika.BasicProperties( reply_to=self.callback_queue, correlation_id=self.corr_id), body=str(n)) while self.response is None: self.connection.process_data_events() return int(self.response) fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient() print(" [x] Requesting fib(30)") response = fibonacci_rpc.call(30) print(f" [.] Got {response}") ``` 在这个例子当中不仅体现了标准模式还额外加入了错误处理机制以提高系统的健壮性和可用度。 --- ### Spring Boot 下常见 RPC 框架简介 针对现代微服务体系而言往往倾向于选用更加成熟稳定的开源项目来做支撑工作其中就包括但不限于以下几个选项[^3]: - **Apache Dubbo**: 主打高性能表现特别适合大规模集群环境内部通讯需求； - **gRPC**: Google 提倡的标准方案具备良好的互操性强兼容多种编程语言特性； - **Spring Cloud OpenFeign**: 更贴近 RESTful API 风格易于学习掌握同时也继承自 Netflix Eureka 生态圈优势明显； 每种技术选型都有各自适用范围因此建议依据实际情况灵活选取最为合适的那款产品投入生产实践环节去检验效果好坏与否。 ---
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