http和rpc

转载这篇文章是因为它的图做得很好,收藏了,原文作者最后的因地制宜是精髓,一看就是有经验的前辈了,以下是原作者的原文

本文简单地介绍一下两种形式的 C/S 架构,先说一下他们最本质的区别,就是 RPC 主要是基于 TCP/IP 协议的,而 HTTP 服务主要是基于 HTTP 协议的。

我们都知道 HTTP 协议是在传输层协议 TCP 之上的,所以效率来看的话,RPC 当然是要更胜一筹啦!下面来具体说一说 RPC 服务和 HTTP 服务。

OSI 网络七层模型

在说 RPC 和 HTTP 的区别之前,我觉的有必要了解一下 OSI 的七层网络结构模型(虽然实际应用中基本上都是五层)。

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它可以分为以下几层:(从上到下)

  • 第一层:应用层。定义了用于在网络中进行通信和传输数据的接口。

  • 第二层:表示层。定义不同的系统中数据的传输格式,编码和解码规范等。

  • 第三层:会话层。管理用户的会话,控制用户间逻辑连接的建立和中断。

  • 第四层:传输层。管理着网络中的端到端的数据传输。

  • 第五层:网络层。定义网络设备间如何传输数据。

  • 第六层:链路层。将上面的网络层的数据包封装成数据帧,便于物理层传输。

  • 第七层:物理层。这一层主要就是传输这些二进制数据。

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实际应用过程中,五层协议结构里面是没有表示层和会话层的。应该说它们和应用层合并了。

我们应该将重点放在应用层和传输层这两个层面。因为 HTTP 是应用层协议,而 TCP 是传输层协议。

好,知道了网络的分层模型以后我们可以更好地理解为什么 RPC 服务相比 HTTP 服务要 Nice 一些!

RPC 服务

从三个角度来介绍 RPC 服务,分别是:

  • RPC 架构

  • 同步异步调用

  • 流行的 RPC 框架

RPC 架构

先说说 RPC 服务的基本架构吧。我们可以很清楚地看到,一个完整的 RPC 架构里面包含了四个核心的组件。

分别是:

  • Client

  • Server

  • Client Stub

  • Server Stub(这个Stub大家可以理解为存根)

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分别说说这几个组件:

  • 客户端(Client),服务的调用方。

  • 服务端(Server),真正的服务提供者。

  • 客户端存根,存放服务端的地址消息,再将客户端的请求参数打包成网络消息,然后通过网络远程发送给服务方。

  • 服务端存根,接收客户端发送过来的消息,将消息解包,并调用本地的方法。

RPC 主要是用在大型企业里面,因为大型企业里面系统繁多,业务线复杂,而且效率优势非常重要的一块,这个时候 RPC 的优势就比较明显了。实际的开发当中是这么做的,项目一般使用 Maven 来管理。

比如我们有一个处理订单的系统服务,先声明它的所有的接口(这里就是具体指 Java 中的 Interface),然后将整个项目打包为一个 jar 包,服务端这边引入这个二方库,然后实现相应的功能,客户端这边也只需要引入这个二方库即可调用了。

为什么这么做?主要是为了减少客户端这边的 jar 包大小,因为每一次打包发布的时候,jar 包太多总是会影响效率。另外也是将客户端和服务端解耦,提高代码的可移植性。

同步调用与异步调用

什么是同步调用?什么是异步调用?同步调用就是客户端等待调用执行完成并返回结果。

异步调用就是客户端不等待调用执行完成返回结果,不过依然可以通过回调函数等接收到返回结果的通知。如果客户端并不关心结果,则可以变成一个单向的调用。

这个过程有点类似于 Java 中的 Callable 和 Runnable 接口,我们进行异步执行的时候,如果需要知道执行的结果,就可以使用 Callable 接口,并且可以通过 Future 类获取到异步执行的结果信息。

如果不关心执行的结果,直接使用 Runnable 接口就可以了,因为它不返回结果,当然啦,Callable 也是可以的,我们不去获取 Future 就可以了。

流行的 RPC 框架

目前流行的开源 RPC 框架还是比较多的。下面重点介绍三种:

①gRPC 是 Google 最近公布的开源软件,基于最新的 HTTP2.0 协议,并支持常见的众多编程语言。

我们知道 HTTP2.0 是基于二进制的 HTTP 协议升级版本,目前各大浏览器都在快马加鞭的加以支持。

这个 RPC 框架是基于 HTTP 协议实现的,底层使用到了 Netty 框架的支持。

②Thrift 是 Facebook 的一个开源项目,主要是一个跨语言的服务开发框架。它有一个代码生成器来对它所定义的 IDL 定义文件自动生成服务代码框架。

用户只要在其之前进行二次开发就行,对于底层的 RPC 通讯等都是透明的。不过这个对于用户来说的话需要学习特定领域语言这个特性,还是有一定成本的。

③Dubbo 是阿里集团开源的一个极为出名的 RPC 框架,在很多互联网公司和企业应用中广泛使用。协议和序列化框架都可以插拔是及其鲜明的特色。

同样的远程接口是基于 Java Interface,并且依托于 Spring 框架方便开发。可以方便的打包成单一文件,独立进程运行,和现在的微服务概念一致。

HTTP 服务

其实在很久以前,我对于企业开发的模式一直定性为 HTTP 接口开发,也就是我们常说的 RESTful 风格的服务接口。

的确,对于在接口不多、系统与系统交互较少的情况下,解决信息孤岛初期常使用的一种通信手段;优点就是简单、直接、开发方便。

利用现成的 HTTP 协议进行传输。我们记得之前本科实习在公司做后台开发的时候,主要就是进行接口的开发,还要写一大份接口文档,严格地标明输入输出是什么?说清楚每一个接口的请求方法,以及请求参数需要注意的事项等。

比如下面这个例子:

POST http://www.httpexample.com/restful/buyer/info/shar

接口可能返回一个 JSON 字符串或者是 XML 文档。然后客户端再去处理这个返回的信息,从而可以比较快速地进行开发。

但是对于大型企业来说,内部子系统较多、接口非常多的情况下,RPC 框架的好处就显示出来了,首先就是长链接,不必每次通信都要像 HTTP 一样去 3 次握手什么的,减少了网络开销。

其次就是 RPC 框架一般都有注册中心,有丰富的监控管理;发布、下线接口、动态扩展等,对调用方来说是无感知、统一化的操作。

总结

RPC 服务和 HTTP 服务还是存在很多的不同点的,一般来说,RPC 服务主要是针对大型企业的,而 HTTP 服务主要是针对小企业的,因为 RPC 效率更高,而 HTTP 服务开发迭代会更快。

总之,选用什么样的框架不是按照市场上流行什么而决定的,而是要对整个项目进行完整地评估,从而在仔细比较两种开发框架对于整个项目的影响,最后再决定什么才是最适合这个项目的。

一定不要为了使用 RPC 而每个项目都用 RPC,而是要因地制宜,具体情况具体分析。

<think>首先,用户的问题是基于提供的引用材料总结HTTPRPC的区别。我需要参考这些引用来构建回答。 关键点从引用中提取: - 引用[1]:RPC针对大型企业,效率更高;HTTP针对小企业,开发迭代快。需根据项目评估选择。 - 引用[2]:RPC工作在TCP之上,HTTP工作在HTTP协议之上(HTTP在TCP之上),所以RPC效率更高。 - 引用[3]:RPC更快,但实现复杂;HTTP简单、跨平台、跨语言。 - 引用[4]:RPC要求相同技术栈(如Hessian或Dubbo),HTTP更通用,遵循REST规范。RPC开发要求多,HTTP语言无关。 - 引用[5]:澄清了误解——RPC数据是二进制压缩,但HTTP也支持压缩;报头大小影响不大。面试中被指正,表明效率差异可能被夸大。 用户的问题是:“我想了解HTTPRPC之间区别并进行总结 请问HTTPRPC区别总结”。所以,我需要提供一个清晰的总结。 回答结构: 1. **介绍**:简要定义HTTPRPC。 2. **主要区别总结**:基于引用,列出关键差异。 3. **详细解释**:逐步解释每个区别。 4. **何时使用**:根据项目需求建议。 5. **相关问题注意事项**:添加生成的相关问题。 系统指令: - 使用中文回答。 - 行内数学表达式用$...$,但这里可能不需要数学。 - 独立公式用$$...$$,但内容不涉及数学公式。 - LaTeX语法正确——确保任何公式正确。 - 生成相关问题。 - 引用的段落末尾添加引用标识,如[^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 确保回答真实可靠:基于提供的引用,不要添加虚构内容。 总结关键区别: 1. **协议层**:RPC直接在TCP之上,HTTPHTTP协议之上(HTTP在TCP之上),理论上RPC效率更高。 2. **效率**:RPC通常更快,因为数据格式更紧凑;但HTTP也支持压缩,差异可能不显著。 3. **实现复杂度**:RPC实现复杂,需要相同技术栈;HTTP简单易用,跨语言、跨平台。 4. **通用性**:HTTP更通用,遵循REST规范;RPC更专一,适合内部系统。 5. **适用场景**:RPC适合大型企业、高性能需求;HTTP适合小企业、快速开发、公共API。 6. **开发要求**:RPC要求服务提供方调用方使用相同框架;HTTP无此限制。 生成相关问题: - 基于指令,在末尾添加相关问题。 最终回答结构: 1. **引言**:简述HTTPRPC。 2. **主要区别**:列表或分点解释。 3. **详细分析**:扩展每个点。 4. **总结建议**:何时使用哪种。 5. **相关问题**:列出2-3个问题。 确保引用标识:当引用材料时,在末尾加[^数字]。 例如:引用[2]提到RPC工作在TCP之上...[^2]。 现在,写出回答。 </think> ### HTTPRPC的区别总结 HTTP(HyperText Transfer Protocol,超文本传输协议)RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)都是用于实现分布式系统中远程通信的技术,但它们在设计理念、协议层、性能适用场景上存在显著差异。基于您提供的引用材料[^1][^3][^4][^5],我将逐步总结关键区别,并解释核心要点。 #### 1. **协议层效率** - **RPC**:直接工作在传输层TCP协议之上,数据通常采用二进制格式传输(如Protocol Buffers或Thrift),减少了额外开销。理论上,RPC效率更高,因为其数据包更紧凑,减少了协议头部的冗余信息[^2]。例如,引用[2]指出:“RPC主要工作在TCP协议之上,而HTTP服务主要是工作在HTTP协议之上...效率来看,RPC当然是要更胜一筹。” - **HTTP**:工作在应用层HTTP协议之上(HTTP本身基于TCP),数据格式多为文本型(如JSON或XML),协议头较大(通常20-60字节),可能增加传输开销。但HTTP支持压缩算法(如gzip),能缓解效率问题[^3]。引用[5]澄清了一个常见误解:“HTTP协议同样支持gzip压缩算法...报头所占的无效信息,对业务影响在现网环境下可能并不显著。” - **关键区别**:RPC在低延迟、高吞吐场景中更具优势,但HTTP的压缩机制缩小了实际差距。 #### 2. **实现复杂度开发要求** - **RPC**:实现较复杂,通常要求服务提供方调用方使用相同的技术栈(如Hessian、Dubbo或gRPC)。例如,引用[4]强调:“RPC要求服务提供方服务调用方都需要使用相同的技术...Hessian框架需要服务器提供完整的接口代码(包名.类名.方法名一致)。” 这增加了开发维护的耦合性,但适合内部系统集成。 - **HTTP**:实现简单,基于RESTful规范,语言平台无关。开发者无需关注底层细节,只需遵循标准HTTP方法(如GET、POST),支持跨语言调用(如Java调用Python服务)[^3][^4]。引用[3]提到:“http相对比较简单...跨平台、跨语言。” - **关键区别**:RPC开发门槛高、灵活性低;HTTP易用性强、通用性广。 #### 3. **适用场景项目评估** - **RPC**:更适合大型企业或高性能需求场景,如微服务架构的内部通信、金融交易系统等,因其效率优势能处理高并发请求[^2]。引用[1]建议:“RPC服务主要是针对大型企业的...选用框架需对整个项目评估,不要为了用RPC而用RPC。” - **HTTP**:更适合中小型企业、快速迭代项目或公共API,如Web服务、移动应用后端,因其开发快、部署灵活[^1]。引用[3]指出:“http更胜一筹,因为它不关心实现细节。” - **关键区别**:选择时需权衡项目规模、性能需求开发速度,避免盲目跟风[^4]。 #### 4. **总体对比表** 为清晰比较,以下是核心差异的总结表格: | 比较维度 | RPC | HTTP | |----------------|--------------------------------------|---------------------------------------| | **协议层** | 直接工作在TCP之上(二进制传输) | 工作在HTTP协议之上(文本传输)[^3] | | **效率** | 更高(数据紧凑,延迟低)[^2] | 较低(头部开销大),但压缩可改善 | | **开发复杂度** | 高(需相同技术栈,耦合性强) | 低(RESTful规范,语言无关)[^4] | | **通用性** | 弱(框架如Hessian仅支持Java) | 强(跨平台、跨语言) | | **适用场景** | 大型系统、内部高性能服务 | 公共API、快速开发项目 | #### 5. **建议与注意事项** - **因地制宜选择**:根据项目需求评估。如果系统内部需要低延迟通信(如分布式数据库),优先考虑RPC;如果涉及多语言集成或公共接口(如开放API),HTTP更合适[^4]。 - **性能误区**:虽然RPC理论上更快,但现代HTTP优化(如HTTP/2gzip)已缩小差距,实际差异取决于网络环境实现细节。 - **发展趋势**:混合使用常见,例如gRPC(基于HTTP/2的RPC框架)结合了两者优点。 总之,HTTPRPC的核心区别在于协议层、效率灵活性:RPC胜在性能但牺牲通用性,HTTP赢在易用性但可能效率略低。决策时应基于项目规模、团队技能性能指标进行综合评估[^1]。
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