ZeroRPC应用

随着项目的发展,除了业务所在的WebService之外,有了内部系统的业务需求,涵盖客服财务统计报表等,在项目子系统篇中能看到详细的介绍。今天在这里要说的是系统间的桥梁:RPC(Remote Procedure Call)

其实这也不是什么新鲜的概念,上世纪70年代就提出过理论,80年代就实际应用过。RPC多是用于对部署于其他主机或者网络空间的服务的请求。所以比作系统间的桥梁也是比较合适的。

我们的业务系统和内部系统都是由Django搭建的,所以rpc服务显然也是要找支持python语言的。其他语言下的优秀框架很多,也不是说不能用,但是不要随意增加项目的技术复杂度(Python和其他语言的协同应用)。

因此眼光落在了SimpleXMLRPCServerzerorpc上。
关于各自的介绍在链接里都能看到,就简单比较一下优缺点把。

优点 缺点
SimpleXMLRPCServer python自带库,不用额外安装 数据包大,速度慢
zerorpc 底层使用ZeroMQ和MessagePack,速度快,响应时间短,并发高 额外安装,文档不多

调研时自己写过一个workbench,把代码贴上来。

[server端代码]
import zerorpc
from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer

class RPCServer(object):
    """docstring for RPCServer"""

    def __init__(self):
        super(RPCServer, self).__init__()
        self.data = {str(i): i for i in range(100)}
        self.data2 = None

    def getObj(self):
        print('get data')
        return self.data

    def sendObj(self, data):
        print('send data')
        self.data2 = data
<think>嗯,用户正在询问zerorpc的使用指南和常见问题解决。看起来用户可能正在尝试使用这个RPC库开发分布式应用,遇到了实际问题或者想提前了解潜在坑点。从对话历史看,用户已经通过站内引用收集了部分基础信息:知道zerorpc基于ZeroMQ和MessagePack、需要Python2.7+环境、比XML-RPC更快但文档较少。不过引用内容比较零散,需要帮ta系统化整理。用户上次的问题是关于快速排序的,这次突然切换到zerorpc,可能是新项目需求。ta特意提到“不是真正的需求”,说明引用内容可能来自搜索引擎片段,实际需要的是实操指导。应该侧重具体代码示例和排错,减少理论说明。注意到引用[4]提到Python版本冲突问题,这在老系统上很常见,要重点强调。另外所有引用都指出文档稀缺,所以需要补充官方文档之外的实用技巧。用户没明确说是做服务端还是客户端开发,所以准备的材料要覆盖两端:服务端要讲清楚方法注册和启动,客户端侧重连接管理和调用方式。甘特图那个引用很奇怪,可能是格式错误,忽略掉。考虑到用户可能遇到的具体问题:版本不兼容、连接失败、序列化异常、超时控制等,应该把这些常见故障的解决方案前置。对了,ta的环境可能是Linux,要特别说明gcc依赖问题。最后留个互动问题很关键——用户看完基础指南后,大概率需要调优参数或解决具体报错,留这两个方向让ta选择比较稳妥。</think> 以下是**zerorpc的使用指南**及**常见问题解决方案**,结合官方文档与实践经验整理,供参考: --- ### **一、zerorpc基础使用** #### **1. 安装与环境要求** ```bash # 需Python 3.6+(低于2.7需升级Python,见引用[4]) pip install zerorpc ``` > 注:Linux系统若缺`gcc`编译环境,需先安装`build-essential`。 #### **2. 基础示例** **服务端代码** (`server.py`): ```python import zerorpc class MathRPC: def add(self, a, b): return a + b def mul(self, a, b): return a * b if __name__ == "__main__": s = zerorpc.Server(MathRPC()) s.bind("tcp://0.0.0.0:4242") # 绑定端口 s.run() # 启动服务 ``` **客户端代码** (`client.py`): ```python import zerorpc c = zerorpc.Client() c.connect("tcp://127.0.0.1:4242") # 连接服务端 print(c.add(3, 5)) # 输出: 8 print(c.mul(2, 10)) # 输出: 20 ``` --- ### **二、常见问题解决** #### **1. 版本兼容性问题** - **问题**:Python版本<3.6报错(引用[4])。 **解决**: ```bash conda create -n py37 python=3.7 # 创建虚拟环境 conda activate py37 pip install zerorpc ``` #### **2. 连接失败** - **场景**:`zerorpc.exceptions.LostRemote: Lost remote after 10s heartbeat` **原因**:防火墙阻塞端口或服务未启动。 **解决**: - 检查服务端是否运行:`netstat -an | grep 4242` - 关闭防火墙(测试环境):`sudo ufw disable` #### **3. 方法调用超时** - **场景**:长时间运行的方法触发超时。 **解决**:客户端设置超时时间: ```python c = zerorpc.Client(timeout=60) # 超时设为60秒 ``` #### **4. 数据类型限制** - **问题**:自定义类对象无法直接传输(MessagePack仅支持基础类型)。 **解决**:传输前转为字典或JSON: ```python # 服务端 def get_user(self): return {"name": "Alice", "id": 101} # 客户端 user = c.get_user() print(user["name"]) ``` --- ### **三、进阶应用** #### **1. 事件驱动模式** ```python # 服务端推送事件 class DataStream: @zerorpc.stream def generate_data(self): for i in range(5): yield {"count": i} # 客户端接收流 for data in c.generate_data(): print(data) ``` #### **2. 心跳配置** 调整心跳间隔(默认10秒)以防网络不稳定断开: ```python # 服务端 s = zerorpc.Server(heartbeat=5) # 5秒心跳 # 客户端 c = zerorpc.Client(heartbeat=5) ``` --- ### **四、性能优化建议** 1. **批量传输**:对大数据拆分为多次调用,避免单次消息过大。 2. **二进制压缩**:传递二进制数据(如图片)时开启压缩: ```python c = zerorpc.Client(compression="zlib") # 使用zlib压缩 ``` 3. **长连接复用**:避免频繁创建客户端(引用[2])。 ---
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