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什么样的RPC才是好用的RPC

rpc 
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       现在RPC框架很多,但是真正好用的RPC却是少之又少。那么什么是好用的RPC,什么是不好用的RPC呢,有一个评判标准吗?下面是我列举出来的衡量RPC好用与否的几条标准: 

引用
真的像本地函数一样调用 
使用简单,用户只需要关注业务即可 
灵活,RPC调用的序列化方式可以自由定制,比如支持json,支持msgpack等方式

下面来分别解释这几条标准。 

标准1:真的像本地函数一样调用 

RPC的本质是为了屏蔽网络的细节和复杂性,提供易用的api,让用户就像调用本地函数一样实现远程调用,所以RPC最重要的就是“像调用本地函数一样”实现远程调用,完全不让用户感知到底层的网络。真正好用的RPC接口,他的调用形式是和本地函数无差别的,但是本地函数调用是灵活多变的。服务器如果提供和客户端完全一致的调用形式将是非常好用的,这也是RPC框架的一个巨大挑战 

标准2:使用简单,用户只需要关注业务即可 

RPC的使用简单直接,非常自然,就是和调用本地函数一样,不需要写一大堆额外代码,用户只用写业务逻辑代码,而不用关注框架的细节,其他的事情都由RPC框架完成。 

标准3:灵活,RPC调用的序列化方式可以自由定制 

RPC调用的数据格式支持多种编解码方式,比如一些通用的json格式、msgpack格式或者boost.serialization等格式,甚至支持用户自己定义的格式,这样使用起来才会更灵活。 

RPC框架评估 

下面根据这几个标准来评估一些国内外知名大公司的RPC框架,这些框架的用法在github的wiki中都有使用示例,使用示例代码均来自官方提供的例子。 

谷歌gRPC 

gRPC最近发布了1.0版本,他是谷歌公司用c++开发的一个RPC框架,并提供了多种客户端。 

协议定义 
Java代码 
  1. 先定义一个.proto的文件,例如  
  2.   
  3.     // Obtains the feature at a given position.  
  4.     rpc GetFeature(Point) returns (Feature) {}  
  5. 定义了一个服务接口,接收客户端传过来的Point,返回一个Feature,接下来定义protocol buffer的消息类型,用于序列化/反序列化  
  6.   
  7.     message Point {  
  8.       int32 latitude = 1;  
  9.       int32 longitude = 2;  
  10.     }  

服务器代码 
Java代码 
  1. class RouteGuideImpl final : public RouteGuide::Service {  
  2.     Status GetFeature(ServerContext* context, const Point* point, Feature* feature) override {  
  3.           feature->set_name(GetFeatureName(*point, feature_list_));  
  4.           feature->mutable_location()->CopyFrom(*point);  
  5.           return Status::OK;  
  6.     }  
  7. }  
  8.   
  9. void RunServer(const std::string& db_path) {  
  10.   std::string server_address("0.0.0.0:50051");  
  11.   RouteGuideImpl service(db_path);  
  12.   
  13.   ServerBuilder builder;  
  14.   builder.AddListeningPort(server_address, grpc::InsecureServerCredentials());  
  15.   builder.RegisterService(&service);  
  16.   std::unique_ptr<Server> server(builder.BuildAndStart());  
  17.   std::cout << "Server listening on " << server_address << std::endl;  
  18.   server->Wait();  
  19. }  

客户端代码 
Java代码 
  1. bool GetOneFeature(const Point& point, Feature* feature) {  
  2.     ClientContext context;  
  3.     Status status = stub_->GetFeature(&context, point, feature);  
  4.     if (!status.ok()) {  
  5.       std::cout << "GetFeature rpc failed." << std::endl;  
  6.       return false;  
  7.     }  
  8.     if (!feature->has_location()) {  
  9.       std::cout << "Server returns incomplete feature." << std::endl;  
  10.       return false;  
  11.     }  
  12.   
  13.     return true;  
  14. }  

评价 

gRPC调用的序列化用的是protocal buffer,RPC服务接口需要在.proto文件中定义,使用稍显繁琐。根据标准1,gRPC并没有完全实现像本地调用一样,虽然很接近了,但做不到,原因是RPC接口中必须带一个Context的参数,并且返回类型必须是Status,这些限制导致gRPC无法做到像本地接口一样调用。 
根据标准2,gRPC的使用不算简单,需要关注诸多细节,比如Context和Status等框架的细节。根据标准3,gRPC只支持pb协议,无法扩展支持其他协议。 

综合评价:70分。 

百度sofa-pbRPC 

sofa-pbRPC是百度用c++开发的一个RPC框架,和gRPC有点类似,也是基于protocal buffer的,需要定义协议。 

协议定义 
Java代码 
  1. // 定义请求消息   
  2. message EchoRequest {   
  3. required string message = 1;   
  4. }  

Java代码 
  1. // 定义回应消息  
  2. message EchoResponse {  
  3.     required string message = 1;  
  4. }  
  5.   
  6. // 定义RPC服务,可包含多个方法(这里只列出一个)  
  7. service EchoServer {  
  8.     rpc Echo(EchoRequest) returns(EchoResponse);  
  9. }  

服务器端代码 
Java代码 
  1. #include <sofa/pbrpc/pbrpc.h>  // sofa-pbrpc头文件  
  2. #include "echo_service.pb.h"   // service接口定义头文件  
  3. class EchoServerImpl : public sofa::pbrpc::test::EchoServer  
  4. {  
  5. public:  
  6.     EchoServerImpl() {}  
  7.     virtual ~EchoServerImpl() {}  
  8.   
  9. private:  
  10.     virtual void Echo(google::protobuf::RpcController* controller,  
  11.                       const sofa::pbrpc::test::EchoRequest* request,  
  12.                       sofa::pbrpc::test::EchoResponse* response,  
  13.                       google::protobuf::Closure* done)  
  14.     {  
  15.         sofa::pbrpc::RpcController* cntl =  
  16.             static_cast<sofa::pbrpc::RpcController*>(controller);  
  17.         SLOG(NOTICE, "Echo(): request message from %s: %s",  
  18.             cntl->RemoteAddress().c_str(), request->message().c_str());  
  19.         response->set_message("echo message: " + request->message());  
  20.         done->Run();  
  21.     }  
  22. };  
  23. 注意:  
  24.   
  25. 服务完成后必须调用done->Run(),通知RPC系统服务完成,触发发送Response;  
  26. 在调了done->Run()之后,Echo的所有四个参数都不再能访问;  
  27. done-Run()可以分派到其他线程中执行,以实现了真正的异步处理;  

客户端代码 
Java代码 
  1. int main()  
  2. {  
  3.     SOFA_PBRPC_SET_LOG_LEVEL(NOTICE);  
  4.   
  5.     // 定义RpcClient对象,管理RPC的所有资源  
  6.     // 通常来说,一个client程序只需要一个RpcClient实例  
  7.     // 可以通过RpcClientOptions指定一些配置参数,譬如线程数、流控等  
  8.     sofa::pbrpc::RpcClientOptions client_options;  
  9.     client_options.work_thread_num = 8;  
  10.     sofa::pbrpc::RpcClient rpc_client(client_options);  
  11.   
  12.     // 定义RpcChannel对象,代表一个消息通道,需传入Server端服务地址  
  13.     sofa::pbrpc::RpcChannel rpc_channel(&rpc_client, "127.0.0.1:12321");  
  14.   
  15.     // 定义EchoServer服务的桩对象EchoServer_Stub,使用上面定义的消息通道传输数据  
  16.     sofa::pbrpc::test::EchoServer_Stub stub(&rpc_channel);  
  17.   
  18.     // 定义和填充调用方法的请求消息  
  19.     sofa::pbrpc::test::EchoRequest request;  
  20.     request.set_message("Hello world!");  
  21. // 可以通过RpcClientOptions指定一些配置参数,譬如线程数、流控等  
  22.     sofa::pbrpc::RpcClientOptions client_options;  
  23.     client_options.work_thread_num = 8;  
  24.     sofa::pbrpc::RpcClient rpc_client(client_options);  
  25.   
  26.     // 定义RpcChannel对象,代表一个消息通道,需传入Server端服务地址  
  27.     sofa::pbrpc::RpcChannel rpc_channel(&rpc_client, "127.0.0.1:12321");  
  28.   
  29.     // 定义EchoServer服务的桩对象EchoServer_Stub,使用上面定义的消息通道传输数据  
  30.     sofa::pbrpc::test::EchoServer_Stub stub(&rpc_channel);  
  31.   
  32.     // 定义和填充调用方法的请求消息  
  33.     sofa::pbrpc::test::EchoRequest request;  
  34.     request.set_message("Hello world!");  
  35.   
  36.     // 定义方法的回应消息,会在调用返回后被填充  
  37.     sofa::pbrpc::test::EchoResponse response;  
  38.   
  39.     // 定义RpcController对象,用于控制本次调用  
  40.     // 可以设置超时时间、压缩方式等;默认超时时间为10秒,默认压缩方式为无压缩  
  41.     sofa::pbrpc::RpcController controller;  
  42.     controller.SetTimeout(3000);  
  43. // 发起调用,最后一个参数为NULL表示为同步调用  
  44.     stub.Echo(&controller, &request, &response, NULL);  
  45.   
  46.     // 调用完成后,检查是否失败  
  47.     if (controller.Failed()) {  
  48.         // 调用失败后的错误处理,譬如可以进行重试  
  49.         SLOG(ERROR, "request failed: %s", controller.ErrorText().c_str());  
  50.     }  
  51.   
  52.     return EXIT_SUCCESS;  
  53. }  

评价 

sofa-pbRPC的使用并没有像sofa这个名字那样sofa,根据标准1,服务端的RPC接口比gRPC更加复杂,更加远离本地调用了。根据标准2,用户要做很多额外的事,需要关注框架的很多细节,比较难用。根据标准3,同样只支持pb协议,无法支持其他协议。 

综合评价:62分。 

腾讯Pebble 

腾讯开源的Pebble也是基于protocal buffer的,不过他的用法比gRPC和sofaRPC更好用,思路都是类似的,先定义协议。 

协议定义 
Java代码 
  1. struct HeartBeatInfo {  
  2.   1: i64 id,  
  3.   2: i32 version = 1,  
  4.   3: string address,  
  5.   4: optional string comment,  
  6. }  
  7.   
  8. service BaseService {  
  9.   
  10.    i64 heartbeat(1:i64 id, 2:HeartBeatInfo data),  
  11.   
  12.    oneway void log(1: string content)  
  13.   
  14. }  

服务器端代码 
Java代码 
  1. class BaseServiceHandler : public BaseServiceCobSvIf {  
  2. public:  
  3.   
  4.     void log(const std::string& content) {  
  5.         std::cout << "receive request : log(" << content << ")" << std::endl;  
  6.     }  
  7. };  
  8.   
  9. int main(int argc, char* argv[]) {  
  10.     // 初始化RPC  
  11.     pebble::rpc::Rpc* rpc = pebble::rpc::Rpc::Instance();  
  12.     rpc->Init(""0"");  
  13.   
  14.     // 注册服务  
  15.     BaseServiceHandler base_service;  
  16.     rpc->RegisterService(&base_service);  
  17.   
  18.     // 配置服务监听地址  
  19.     std::string listen_addr("tcp://127.0.0.1:");  
  20.     if (argc > 1) {  
  21.         listen_addr.append(argv[1]);  
  22.     } else {  
  23.         listen_addr.append("8200");  
  24.     }  
  25. // 添加服务监听地址  
  26.     rpc->AddServiceManner(listen_addr, pebble::rpc::PROTOCOL_BINARY);  
  27.   
  28.     // 启动server  
  29.     rpc->Serve();  
  30.   
  31.     return 0;  
  32. }  

客户端代码 
Java代码 
  1. // 初始化RPC  
  2. pebble::rpc::Rpc* rpc = pebble::rpc::Rpc::Instance();  
  3. rpc->Init("", -1"");  
  4.   
  5. // 创建rpc client stub  
  6. BaseServiceClient client(service_url, pebble::rpc::PROTOCOL_BINARY);  
  7.   
  8. // 同步调用  
  9. int ret = client.log("pebble simple test : log");  
  10. std::cout << "sync call, ret = " << ret << std::endl;  

评价 

Pebble比gRPC和sofa-pbrpc更好用,根据标准1,调用方式和本地调用一致了,接口中没有任何限制。根据标准2,除了定义协议稍显繁琐之外已经比较易用了,不过服务器在使用上还是有一些限制,比如注册服务的时候只能注册一个类对象的指针,不能支持lambda表达式,std::function或者普通的function。根据标准3,gRPC只支持pb协议,无法扩展支持其他协议。 

综合评价:75分。 

apache msgpack-RPC 

msgpack-RPC是基于msgpack定义的RPC框架,不同于基于pb的RPC,他无需定义专门的协议。 

服务器端代码 
Java代码 
  1. #include <jubatus/msgpack/rpc/server.h>  
  2.   
  3. class myserver : public msgpack::rpc::server::base {  
  4. public:  
  5.     void add(msgpack::rpc::request req, int a1, int a2)  
  6.     {  
  7.         req.result(a1 + a2);  
  8.     }  
  9.   
  10. public:  
  11.     void dispatch(msgpack::rpc::request req)  
  12.     try {  
  13.         std::string method;  
  14.         req.method().convert(&method);  
  15.   
  16.         if(method == "add") {  
  17.             msgpack::type::tuple<intint> params;  
  18.             req.params().convert(&params);  
  19.             add(req, params.get<0>(), params.get<1>());  
  20.   
  21.         } else {  
  22.             req.error(msgpack::rpc::NO_METHOD_ERROR);  
  23.         }  
  24.   
  25.     } catch (msgpack::type_error& e) {  
  26.         req.error(msgpack::rpc::ARGUMENT_ERROR);  
  27.         return;  
  28. catch (std::exception& e) {  
  29.         req.error(std::string(e.what()));  
  30.         return;  
  31.     }  
  32. };  

客户端代码 
Java代码 
  1. #include <jubatus/msgpack/rpc/client.h>  
  2. #include <iostream>  
  3.   
  4. int main(void)  
  5. {  
  6.     msgpack::rpc::client c("127.0.0.1"9090);  
  7.     int result = c.call("add"12).get<int>();  
  8.     std::cout << result << std::endl;  
  9. }  

评价 

msgpack-RPC使用起来也很简单,不需要定义proto文件,根据标准1,客户端的调用和本地调用一致,不过,服务器的RPC接口有一个msgpack::rpc::request对象,并且也必须派生于base类,使用上有一定的限制。根据标准2,服务器端提供RPC服务的时候需要根据method的名字来dispatch,这种方式不符合开闭原则,使用起来有些不方便。根据标准3,msgpack-rpc只支持msgpack的序列化,不能支持其他的序列化方式。 

综合评价:80分。 

总结 

目前虽然国内外各大公司都推出了自己的RPC框架,但是真正好用易用的RPC框架却是不多的,这里对各个厂商的RPC框架仅从好用的角度做一个评价,一家之言,仅供参考,希望可以为大家做RPC的技术选型的时候提供一些评判依据。
 
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