从零开始实现一个rpc框架从零开始实现一个分布式RPC框架

该rpc框架是一个mini版的dubbo 。学习rpc之前，建议先了解NIO，Netty和Dubbo等知识。请移步网络编程
前言：(借用阿里大佬的一段话)
为什么要自己写一个RPC框架，我觉得从个人成长上说，如果一个程序员能清楚的了解RPC框架所具备的要素，掌握RPC框架中涉及的服务注册发现、负载均衡、序列化协议、RPC通信协议、Socket通信、异步调用、熔断降级等技术，可以全方位的提升基本素质。虽然也有相关源码，但是只看源码容易眼高手低，动手写一个才是自己真正掌握这门技术的最优路径。
一.概述什么是RPC？

远程服务调用
官方：一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的思想
通俗一点：客户端在不知道调用细节的情况下，调用存在于远程计算机上的某个对象，就像调用本地应用程序中的对象一样。
市面上常见的rpc框架：dobbo，springCloud，gRPC...

那为什么要有 RPC，HTTP 不好么？

因为 RPC 和 HTTP 就不是一个层级的东西，所以严格意义上这两个没有可比性，也不应该来作比较。
HTTP 只是传输协议，协议只是规范了一定的交流格式
RPC 对比的是本地过程调用，是用来作为分布式系统之间的通信，它可以用 HTTP 来传输，也可以基于 TCP 自定义协议传输。
HTTP 协议比较冗余，所以 RPC 大多都是基于 TCP 自定义协议，定制化的才是最适合自己的。

项目总体结构

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整体架构

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接下来，分别解释上述的过程
二.自定义注解
服务的提供者和消费者公用一个接口，@ServiceExpose是为了暴露服务，放在生产者的某个实现类上；@ServiceReference是为了引用服务，放在消费者的需要注入的属性上。

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Target：指定被修饰的Annotation可以放置的位置(被修饰的目标)
- @Target(ElementType.TYPE) //接口、类
- @Target(ElementType.FIELD) //属性
- @Target(ElementType.METHOD) //方法
- @Target(ElementType.PARAMETER) //方法参数
- @Target(ElementType.CONSTRUCTOR) //构造函数
- @Target(ElementType.LOCAL_VARIABLE) //局部变量
- @Target(ElementType.ANNOTATION_TYPE) //注解
- @Target(ElementType.PACKAGE) //包
Retention：定义注解的保留策略
- @Retention(RetentionPolicy.SOURCE) //注解仅存在于源码中，在class字节码文件中不包含
- @Retention(RetentionPolicy.CLASS) //默认的保留策略，注解会在class字节码文件中存在，但运行时无法获得
- @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) //注解会在class字节码文件中存在，在运行时可以通过反射获取到
Documented：指定被修饰的该Annotation可以被javadoc工具提取成文档
Inherited：指定被修饰的Annotation将具有继承性

二.启动配置
主要是加载一些rpc相关的配置类，使用SpringBoot自动装配。可以使用SPI机制加入一些自定义的类，放到指定文件夹中。

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三.rpc接口注入/rpc服务扫描这里主要就是通过反射获得对应注解的属性/类，进行服务暴露/服务引用。这里需要关注的是什么时候进行服务暴露/引用？如下：

客户端：一般有俩种方案

- 饿汉式：饿汉式是通过实现 Spring 的InitializingBean接口中的 afterPropertiesSet方法，容器通过调用 ReferenceBean的 afterPropertiesSet方法时引入服务。(在Spring启动时，给所有的属性注入实现类，包含远程和本地的实现类)
- 懒汉式：只有当这个服务被注入到其他类中时启动引入流程，也就是说用到了才会开始服务引入。
  - 在应用的Spring IOC 容器刷新完毕(spring Context初始化)之后，扫描所有的Bean，将Bean中带有@ServiceExpose/@ServiceReference注解的field获取到，然后创建field类型的代理对象，创建完成后，将代理对象set给此field 。后续就通过该代理对象创建服务端连接，并发起调用。(dubbo默认)

服务端：与懒汉式一样。

那么怎么知道Spring IOC刷新完成，这里就使用一个Spring提供的监听器，当Spring IOC刷新完成，就会触发监听器。

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四.服务注册到ZK/从Zk获得服务Zookeeper采用节点树的数据模型，类似linux文件系统，/，/node1，/node2 比较简单。不懂Zookeeper请移步：Zookeeper原理

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我们采用的是对每个服务名创建一个持久节点，服务注册时实际上就是在zookeeper中该持久节点下创建了一个临时节点，该临时节点存储了服务的IP、端口、序列化方式等。

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客户端获取服务时通过获取持久节点下的临时节点列表，解析服务地址数据：

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客户端监听服务变化：

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五.生成代理类对象这里使用JDK的动态代理，也可以使用cglib或者Javassist(dobbo使用) 。
public class ClientProxyFactory {/*** 获取代理对象，绑定 invoke 行为** @param clazz 接口 class 对象* @param <T>类型* @return 代理对象*/public <T> T getProxyInstance(Class<T> clazz) {return (T) Proxy.newProxyInstance(clazz.getClassLoader(), new Class[]{clazz}, new InvocationHandler() {final Random random = new Random();@Overridepublic Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {// 第一步：通过服务发现机制选择一个服务提供者暴露的服务String serviceName = clazz.getName();final List<ServiceInfo> serviceInfos = serviceDiscovery.listServices(serviceName);logger.info("Rpc server instance list: {}", serviceInfos);if (CollectionUtils.isEmpty(serviceInfos)) {throw new RpcException("No rpc servers found.");}// TODO: 这里模拟负载均衡，从多个服务提供者暴露的服务中随机挑选一个，后期写方法实现负载均衡final ServiceInfo serviceInfo = serviceInfos.get(random.nextInt(serviceInfos.size()));// 第二步：构造 rpc 请求对象final RpcRequest rpcRequest = new RpcRequest();rpcRequest.setServiceName(serviceName);rpcRequest.setMethod(method.getName());rpcRequest.setParameterTypes(method.getParameterTypes());rpcRequest.setParameters(args);// 第三步：编码请求消息，TODO: 这里可以配置多种编码方式byte[] data = https://tazarkount.com/read/messageProtocol.marshallingReqMessage(rpcRequest);// 第四步：调用 rpc client 开始发送消息byte[] byteResponse = rpcClient.sendMessage(data, serviceInfo);// 第五步：解码响应消息final RpcResponse rpcResponse = messageProtocol.unmarshallingRespMessage(byteResponse);// 第六步：解析返回结果进行处理if (rpcResponse.getException() != null) {throw rpcResponse.getException();}return rpcResponse.getRetValue();}});}}六.负载均衡本实现支持两种主要负载均衡策略，随机和轮询，其中他们都支持带权重的随机和轮询，其实也就是四种策略。
七.Netty通信服务端和客户端基本一样，这里只展示服务端的代码。代理对象在Spring启动的时候就生成了，但是没有调用，每一个调用(请求)都会生成一个Netty的连接。
public class NettyRpcServer extends RpcServer {@Overridepublic void start() {// 创建两个线程组EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup();EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup();try {// 创建服务端的启动对象ServerBootstrap serverBootstrap = new ServerBootstrap()// 设置两个线程组.group(bossGroup, workerGroup)// 设置服务端通道实现类型.channel(NioServerSocketChannel.class)// 服务端用于接收进来的连接，也就是boosGroup线程, 线程队列大小.option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 100).childOption(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true)// child 通道，worker 线程处理器.childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {// 给 pipeline 管道设置自定义的处理器@Overridepublic void initChannel(SocketChannel channel) {ChannelPipeline pipeline = channel.pipeline();pipeline.addLast(new NettyServerHandler());}});// 绑定端口号，同步启动服务ChannelFuture channelFuture = serverBootstrap.bind(port).sync();channel = channelFuture.channel();// 对关闭通道进行监听，变为同步channelFuture.channel().closeFuture().sync();} catch (Exception e) {logger.error("server error.", e);} finally {// 释放线程组资源bossGroup.shutdownGracefully();workerGroup.shutdownGracefully();}}
实现具体handler
public class NettyServerHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter {//当通道就绪就会触发该方法@Overridepublic void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception {//进行记录logger.info("channel active: {}", ctx);}//读取数据实际(这里我们可以读取客户端发送的消息)@Overridepublic void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, MyDataInfo.MyMessage msg) throws Exception {//将数据读到buffer中final ByteBuf msgBuf = (ByteBuf) msg;final byte[] reqBytes = new byte[msgBuf.readableBytes()];msgBuf.readBytes(reqBytes);}//数据读取完毕@Overridepublic void channelReadComplete(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception {//使用反射获找到目标方法进行返回final byte[] respBytes = requestHandler.handleRequest(reqBytes);ctx.writeAndFlush(respBytes);}//处理异常, 一般是需要关闭通道@Overridepublic void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, Throwable cause) throws Exception {ctx.close();}} 八.序列化协议对计算机网络稍微有一点了解的同学都知道，数据在网络中传输是二进制的：01010101010101010，类似这种，只有二进制数据才能在网络中传输。但是在编码之前我们一般先进行序列化，目的是为了优化传输的数据量。因为有的数据太大，需要进行空间优化。
那么我们来区分一下序列化和编码：我画一张图大家都全明白了

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定义一个序列化协议，放入作为一个handler放入pipeline中。
Netty支持多种序列化，比如jdk，Json，ProtoBuf 等，这里使用ProtoBuf，其序列化后码流小性能高，非常适合RPC调用。接下来看怎么使用ProtoBuf?

1.编写需要序列化的类xxx.proto：ProtoBuf有自己的语法规则(自行百度)

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2.通过官网提供的protoc.exe生成对应的Java代码
3.前面通过工具生成的代码（AnimalProto）已经帮我们封装好了序列化和反序列化的方法，我们只需要调用对应方法即可

引入Protobuf的依赖
<dependency><groupId>com.google.protobuf</groupId><artifactId>protobuf-java</artifactId><version>2.4.1</version></dependency>序列化：
/** * 调用对象构造好的Builder，完成属性赋值和序列化操作 * @return */public static byte[] protobufSerializer(){AnimalProto.Animal.Builder builder = AnimalProto.Animal.newBuilder();builder.setId(1L);builder.setName("小猪");List<String> actions = new ArrayList<>();actions.add("eat");actions.add("run");builder.addAllActions(actions);return builder.build().toByteArray();}反序列化：
/** * 通过调用parseFrom则完成反序列化 * @param bytes * @return * @throws InvalidProtocolBufferException */public static Animal deserialize(byte[] bytes) throws Exception {AnimalProto.Animal pAnimal = AnimalProto.Animal.parseFrom(bytes);Animal animal = new Animal();animal.setId(pAnimal.getId());animal.setName(pAnimal.getName());animal.setActions(pAnimal.getActionsList());return animal;}测试：
public static void main(String[] args) throws Exception {byte[] bytes = serializer();Animal animal = deserialize(bytes);System.out.println(animal);}以下看到是能正常序列化和反序列化的：

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九.通信协议通信协议主要是解决网络传输问题，比如TCP拆包粘包问题。
TCP问题：

TCP拆包粘包主要就是把一些数据合并或者分割开进行发送，这时候有的数据就不完整，有的数据就多出一部分，就会造成问题。一般使用TCP协议都需要考虑拆包粘包问题
tcp粘包和半包问题就是因为滑动窗口。因为不管你的数据是多少长度,怎么分割每一条数据。但是tcp只按照我滑动窗口的长度发送。
本质是因为TCP是流式协议，消息无边界。

解决方案：业界的主流协议的解决方案可以归纳如下

消息定长：例如每个报文的大小为固定长度100字节，如果不够用空格补足。(定长解码器)
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在包尾加特殊结束符进行分割。(分隔符编码器)

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消息长度+消息：将消息分为消息头和消息体，消息头中包含表示消息总长度（或者消息体长度）的字段。
- Netty自带：

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- 自定义编解码器

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这里只是列举出来编码过程，解码是逆过程。(说白了，编码就是找着固定的格式进行写入，解码就是照着固定的格式读)

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恭喜你，已经学会写RPC框架了，想深入了解的朋友可以参照源码。进行学习，升级。
该rpc最终打成一个Spring Boot starter，如果不会的请参照手写一个Spring Boot starter
寄语：生命只有一次，你要活得畅快淋漓
参考文章：
https://mp.weixin.qq.com/s/yaIOCfEigkQMm2kt6I7Orw
【从零开始实现一个rpc框架从零开始实现一个分布式RPC框架】https://mp.weixin.qq.com/s/ltos1nEgktec5pn47xAgMw

从零开始实现一个rpc框架 从零开始实现一个分布式RPC框架

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