RPC详解

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博客链接指向一篇关于RPC详解的文章，虽未展示具体内容，但推测围绕RPC展开详细讲解，RPC在信息技术领域常用于远程过程调用，能实现不同进程间通信。

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Raft系列文章之三：Raft RPC详解
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上一篇文章提到, Raft核心部分只需要用到2个RPC： RequestVote和AppendEntries， 本文将介绍这两个RPC的格式和作用。 RequestVote RPC是由candidate发送给其他节点，请求其他节点为自己投票，如果一个candidate获得了多数节点的投票，则该candidate转变为Leader。AppendEntries RPC是由Leader节点发送给其他节点，有两个作用，当其entries域为空时，该RPC作为Leader的心跳，当entries域不为空时，请求其他节
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随着微服务，分布式应用兴起，RPC也成了面试中的高频问题。我们今天就来说说RPC的实现原理。 RPC是远程过程调用，服务间的通讯都是基于TCP/IP网络通讯协议进行。客户端组装请求数据，通过socket发送给服务端，服务端接收请求，调用本地方法执行，通过socket把结果写回客户端。RPC框架都是基于socket封装客户端，服务端，拆解包，序列化，反序列化等一系列操作，简化用户开发，让用户使用时就像本地方法调用一样。我们平常使用的dubbo，motan，spring could...
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在互联网应用开发中，随着业务的复杂度增加，一般都会采用分布式架构。分布式架构的核心，就是利用多台普通的计算机组成一个庞大的复杂计算网络，提供高并发、高性能、高可用的系统能力支撑。在分布式架构中，原本的单体应用服务被拆分成多个独立部署的服务，分布式在计算机网络上，这些服务必然，需要通过网络进行数据通信和交互。而RPC框架，就是解决在分布式架构中，各个服务之间的网络通信问题的框架。在Java应用中，JDK 1.1版本的时候就提供了对RPC的支持框架，叫做RMI。由于RMI不能实现跨域语言的远程调用。
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Java中的远程方法调用（Remote Procedure Call，RPC）是一种允许一个程序调用另一台计算机上方法的技术，就像在本地一样。通过RPC，开发者不必关心网络传输、数据格式转换等细节，只需要按照调用本地方法的方式来调用远程方法。是一个轻量级的二进制协议，支持跨语言调用，适用于Java与其他语言间的通信。RMI是Java内置的RPC实现，它允许Java应用程序之间调用远程对象，类似于本地调用。使用RPC，客户端就可以像调用自己机器上的方法一样，远程调用服务器上提供的“获取用户信息”的方法。
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RPC 的关键在于透明性：客户端不需要了解请求实际是如何被处理的，RPC 机制负责将请求和响应过程隐藏在网络通信的细节之下。远程过程调用（RPC，Remote Procedure Call）是一种协议，它允许程序在另一台计算机上执行过程或函数，就像是在本地计算机上执行一样。在生产环境中，为了提高系统的可靠性和性能，通常需要对 RPC 服务进行集群部署。：服务器接收到请求后，对请求进行解码和解析，提取出方法名和参数。，可以简化搭建过程。：客户端接收到响应后，对结果进行解码和反序列化，将其恢复成可用的格式。
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例如，企业的旧有 ERP 系统基于传统的 Java EE 架构，而新开发的移动端应用采用的是 React Native 技术栈，通过 RPC 协议，可以实现 ERP 系统和移动端应用之间的数据交互和功能调用，实现企业业务的无缝衔接。例如，在一个大型的互联网电商平台中，用户服务、订单服务、支付服务等多个微服务之间需要频繁地进行数据交互和业务协作，RPC 协议可以实现服务间的高效调用，降低系统的耦合度，提高系统的可扩展性和维护性。订单服务和商品服务部署在不同的服务器上，通过 Dubbo 框架实现远程过程调用。
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RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）是一种允许程序调用另一台机器上的函数或过程的协议。它使得开发者可以像调用本地函数一样调用远程服务，屏蔽了底层网络通信的复杂性。 在 Python 中，实现 RPC 的方式有多种，包括基于自定义 socket 通信、gRPC、Thrift、ZeroRPC、XML-RPC、JSON-RPC 等。 --- ### 1. RPC 基本原理 RPC 的核心思想是：**客户端像调用本地函数一样调用远程服务器上的函数，而底层的网络通信、序列化、反序列化等由框架自动完成。** #### 典型流程： 1. 客户端调用一个本地的“代理”函数（stub）。 2. 该代理将函数名、参数等信息**序列化**（如 JSON、Protobuf）。 3. 通过网络发送到服务器（通常使用 TCP/HTTP）。 4. 服务器接收到请求后，**反序列化**数据。 5. 查找并调用对应的实际函数。 6. 将结果序列化后返回给客户端。 7. 客户端反序列化结果并返回给调用者。 --- ### 2. 使用 `xmlrpc` 实现简单的 RPC（Python 内置） Python 标准库提供了 `xmlrpc` 模块，基于 HTTP 和 XML 实现简单 RPC。 #### 服务端代码： ```python from xmlrpc.server import SimpleXMLRPCServer def add(x, y): return x + y def multiply(x, y): return x * y # 创建服务器 server = SimpleXMLRPCServer(("localhost", 8000)) print("Listening on port 8000...") # 注册函数 server.register_function(add, 'add') server.register_function(multiply, 'multiply') # 启动服务 server.serve_forever() ``` #### 客户端代码： ```python import xmlrpc.client # 连接到服务器 proxy = xmlrpc.client.ServerProxy('http://localhost:8000/') # 调用远程函数 print(proxy.add(5, 3)) # 输出: 8 print(proxy.multiply(5, 3)) # 输出: 15 ``` > ✅ 优点：标准库支持，无需安装第三方包，适合学习和小型项目。 > ❌ 缺点：性能较低，XML 序列化体积大，不支持复杂类型。 --- ### 3. 使用 gRPC（高性能生产级 RPC 框架） gRPC 是 Google 开发的高性能 RPC 框架，使用 Protocol Buffers 作为接口定义语言（IDL），支持多语言，基于 HTTP/2。 #### 步骤： 1. 定义 `.proto` 文件 2. 生成 Python 代码 3. 实现服务端和客户端 ##### 示例 `.proto` 文件（`example.proto`）： ```protobuf syntax = "proto3"; service Calculator { rpc Add (AddRequest) returns (AddResponse); } message AddRequest { int32 a = 1; int32 b = 2; } message AddResponse { int32 result = 1; } ``` ##### 生成 Python 代码： ```bash python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. example.proto ``` 这会生成 `example_pb2.py` 和 `example_pb2_grpc.py`。 ##### 服务端代码： ```python import grpc from concurrent import futures import example_pb2 import example_pb2_grpc class CalculatorServicer(example_pb2_grpc.CalculatorServicer): def Add(self, request, context): result = request.a + request.b return example_pb2.AddResponse(result=result) def serve(): server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)) example_pb2_grpc.add_CalculatorServicer_to_server(CalculatorServicer(), server) server.add_insecure_port('[::]:50051') print("gRPC server running on port 50051...") server.start() server.wait_for_termination() if __name__ == '__main__': serve() ``` ##### 客户端代码： ```python import grpc import example_pb2 import example_pb2_grpc def run(): with grpc.insecure_channel('localhost:50051') as channel: stub = example_pb2_grpc.CalculatorStub(channel) response = stub.Add(example_pb2.AddRequest(a=3, b=5)) print("Result:", response.result) if __name__ == '__main__': run() ``` > ✅ 优点：高性能、强类型、支持流式通信、跨语言。 > ❌ 缺点：需要学习 Protocol Buffers，配置较复杂。 --- ### 4. 使用 ZeroRPC（基于 ZeroMQ） ZeroRPC 是一个轻量级的 RPC 库，使用 MessagePack 序列化，性能较好。 安装： ```bash pip install zerorpc ``` ##### 服务端： ```python import zerorpc class Calculator: def add(self, a, b): return a + b server = zerorpc.Server(Calculator()) server.bind("tcp://0.0.0.0:4242") print("ZeroRPC server running on port 4242...") server.run() ``` ##### 客户端： ```python import zerorpc client = zerorpc.Client() client.connect("tcp://127.0.0.1:4242") print(client.add(5, 3)) # 输出: 8 client.close() ``` > ✅ 优点：简洁易用，性能好。 > ❌ 缺点：社区较小，文档较少。 --- ### 5. 自定义简易 RPC（基于 socket + pickle） 演示原理，不推荐用于生产。 ##### 服务端： ```python import socket import pickle import threading def handle_client(conn, addr): try: data = conn.recv(1024) func_name, args, kwargs = pickle.loads(data) # 模拟函数注册表 functions = {'add': lambda x, y: x + y} if func_name in functions: result = functions[func_name](*args, **kwargs) conn.send(pickle.dumps(result)) except Exception as e: conn.send(pickle.dumps(e)) finally: conn.close() sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) sock.bind(('localhost', 9999)) sock.listen(5) print("Custom RPC server listening on port 9999...") while True: conn, addr = sock.accept() thread = threading.Thread(target=handle_client, args=(conn, addr)) thread.start() ``` ##### 客户端： ```python import socket import pickle def rpc_call(host, port, func_name, *args, **kwargs): client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) client.connect((host, port)) client.send(pickle.dumps((func_name, args, kwargs))) result_data = client.recv(1024) result = pickle.loads(result_data) client.close() if isinstance(result, Exception): raise result return result # 调用远程函数 print(rpc_call('localhost', 9999, 'add', 5, 3)) # 输出: 8 ``` > ⚠️ 注意：`pickle` 不安全，仅限内网使用；无错误重试、超时等机制。 --- ### 总结对比 | 方案 | 协议 | 序列化 | 性能 | 易用性 | 适用场景 | |------------|-----------|------------|------|--------|------------------------| | XML-RPC | HTTP/XML | XML | 低 | 高 | 学习、简单脚本 | | JSON-RPC | HTTP/JSON | JSON | 中 | 高 | Web 交互 | | gRPC | HTTP/2 | Protobuf | 高 | 中 | 微服务、高性能系统 | | ZeroRPC | TCP | MessagePack| 高 | 高 | 快速原型、内部服务 | | 自定义 RPC | TCP/UDP | Pickle等 | 可控 | 低 | 教学、理解原理 | ---
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