RPC的实现原理
假设你有一个计算器接口，Calculator，以及它的实现类CalculatorImpl，那么在系统还是单体应用时，你要调用Calculator的add方法来执行一个加运算，直接new一个CalculatorImpl，然后调用add方法就行了，这其实就是非常普通的本地函数调用，因为在同一个地址空间，或者说在同一块内存，所以通过方法栈和参数栈就可以实现。
现在，基于高性能和高可靠等因素的考虑，你决定将系统改造为分布式应用，将很多可以共享的功能都单独拎出来，比如上面说到的计算器，你单独把它放到一个服务里头，让别的服务去调用它。
这下问题来了，服务A里头并没有CalculatorImpl这个类，那它要怎样调用服务B的CalculatorImpl的add方法呢？
有同学会说，可以模仿B/S架构的调用方式呀，在B服务暴露一个Restful接口，然后A服务通过调用这个Restful接口来间接调用CalculatorImpl的add方法。
很好，这已经很接近RPC了，不过如果是这样，那每次调用时，是不是都需要写一串发起http请求的代码呢？比如httpClient.sendRequest...之类的，能不能像本地调用一样，去发起远程调用，让使用者感知不到远程调用的过程呢，像这样
@Reference
private Calculator calculator;
...
calculator.add(1,2);
...
这时候，有同学就会说，用代理模式呀！而且最好是结合Spring IoC一起使用，通过Spring注入calculator对象，注入时，如果扫描到对象加了@Reference注解，那么就给它生成一个代理对象，将这个代理对象放进容器中。而这个代理对象的内部，就是通过httpClient来实现RPC远程过程调用的。
可能上面这段描述比较抽象，不过这就是很多RPC框架要解决的问题和解决的思路，比如阿里的Dubbo。
总结一下，RPC要解决的两个问题
- 解决分布式系统中，服务之间的调用问题
- 远程调用时，要能够像本地调用一样方便，让调用者感知不到远程调用的逻辑。
如何实现一个RPC
实际情况下，RPC很少用到http协议来进行数据传输，毕竟我只是想传输一下数据而已，何必动用到一个文本传输的应用层协议呢，我为什么不直接使用二进制传输？比如直接用Java的Socket协议进行传输？
不管你用何种协议进行数据传输，一个完整的RPC过程，都可以用下面这张图来描述：
以左边的Client端为例，Application就是rpc的调用方，Client Stub就是我们上面说到的代理对象，也就是那个看起来像是Calculator的实现类，其实内部是通过rpc方式来进行远程调用的代理对象，至于Client Run-time Library，则是实现远程调用的工具包，比如jdk的Socket，最后通过底层网络实现实现数据的传输。
这个过程中最重要的就是序列化和反序列化了，因为数据传输的数据包必须是二进制的，你直接丢一个Java对象过去，人家可不认识，你必须把Java对象序列化为二进制格式，传给Server端，Server端接收到之后，再反序列化为Java对象
RPC没那么简单
要实现一个RPC不算难，难的是实现一个高性能高可靠的RPC框架。
比如，既然是分布式了，那么一个服务可能有多个实例，你在调用时，要如何获取这些实例的地址呢？
这时候就需要一个服务注册中心，比如在Dubbo里头，就可以使用Zookeeper作为注册中心，在调用时，从Zookeeper获取服务的实例列表，再从中选择一个进行调用。
那么选哪个调用好呢？这时候就需要负载均衡了，于是你又得考虑如何实现复杂均衡，比如Dubbo就提供了好几种负载均衡策略。
这还没完，总不能每次调用时都去注册中心查询实例列表吧，这样效率多低呀，于是又有了缓存，有了缓存，就要考虑缓存的更新问题，blablabla......
你以为就这样结束了，没呢，还有这些：
- 客户端总不能每次调用完都干等着服务端返回数据吧，于是就要支持异步调用；
- 服务端的接口修改了，老的接口还有人在用，怎么办？总不能让他们都改了吧？这就需要版本控制了；
- 服务端总不能每次接到请求都马上启动一个线程去处理吧？于是就需要线程池；
- 服务端关闭时，还没处理完的请求怎么办？是直接结束呢，还是等全部请求处理完再关闭呢？
- ....
如此种种，都是一个优秀的RPC框架需要考虑的问题。
具体实现
继续接着上面这张图：
其中左边的Client，对应的就是前面的Service A，而右边的Server，对应的则是Service B。
Service A的应用层代码中，调用了Calculator的一个实现类的add方法，希望执行一个加法运算；
这个Calculator实现类，内部并不是直接实现计算器的加减乘除逻辑，而是通过远程调用Service B的RPC接口，来获取运算结果，因此称之为Stub；
Stub怎么和Service B建立远程通讯呢？这时候就要用到远程通讯工具了，也就是图中的Run-time Library，这个工具将帮你实现远程通讯的功能，比如Java的Socket，就是这样一个库，当然，你也可以用基于Http协议的HttpClient，或者其他通讯工具类，都可以，RPC并没有规定说你要用何种协议进行通讯；
Stub通过调用通讯工具提供的方法，和Service B建立起了通讯，然后将请求数据发给Service B。需要注意的是，由于底层的网络通讯是基于二进制格式的，因此这里Stub传给通讯工具类的数据也必须是二进制，比如calculator.add(1,2)，你必须把参数值1和2放到一个Request对象里头（这个Request对象当然不只这些信息，还包括要调用哪个服务的哪个RPC接口等其他信息），然后序列化为二进制，再传给通讯工具类，这一点也将在下面的代码实现中体现
二进制的数据传到Service B这一边了，Service B当然也有自己的通讯工具，通过这个通讯工具接收二进制的请求
既然数据是二进制的，那么自然要进行反序列化了，将二进制的数据反序列化为请求对象，然后将这个请求对象交给Service B的Stub处理；
和之前的Service A的Stub一样，这里的Stub也同样是个“假玩意”，它所负责的，只是去解析请求对象，知道调用方要调的是哪个RPC接口，传进来的参数又是什么，然后再把这些参数传给对应的RPC接口，也就是Calculator的实际实现类去执行。很明显，如果是Java，那这里肯定用到了反射
RPC接口执行完毕，返回执行结果，现在轮到Service B要把数据发给Service A了，怎么发？一样的道理，一样的流程，只是现在Service B变成了Client，Service A变成了Server而已：Service B反序列化执行结果->传输给Service A->Service A反序列化执行结果 -> 将结果返回给Application，完毕。
代码实现
首先是Client端的应用层怎么发起RPC，ComsumerApp：
public class ComsumerApp {
public static void main(String[] args) {
Calculator calculator = new CalculatorRemoteImpl();
int result = calculator.add(1, 2);
}
}
通过一个CalculatorRemoteImpl，我们把RPC的逻辑封装进去了，客户端调用时感知不到远程调用的麻烦。下面再来看看CalculatorRemoteImpl，代码有些多，但是其实就是把上面的2、3、4几个步骤用代码实现了而已，CalculatorRemoteImpl：
public class CalculatorRemoteImpl implements Calculator {
public int add(int a, int b) {
List<String> addressList = lookupProviders("Calculator.add");
String address = chooseTarget(addressList);
try {
Socket socket = new Socket(address, PORT);
// 将请求序列化
CalculateRpcRequest calculateRpcRequest = generateRequest(a, b);
ObjectOutputStream objectOutputStream = new ObjectOutputStream(socket.getOutputStream());
// 将请求发给服务提供方
objectOutputStream.writeObject(calculateRpcRequest);
// 将响应体反序列化
ObjectInputStream objectInputStream = new ObjectInputStream(socket.getInputStream());
Object response = objectInputStream.readObject();
if (response instanceof Integer) {
return (Integer) response;
} else {
throw new InternalError();
}
} catch (Exception e) {
log.error("fail", e);
throw new InternalError();
}
}
}
add方法的前面两行，lookupProviders和chooseTarget，可能大家会觉得不明觉厉。
分布式应用下，一个服务可能有多个实例，比如Service B，可能有ip地址为198.168.1.11和198.168.1.13两个实例，lookupProviders，其实就是在寻找要调用的服务的实例列表。在分布式应用下，通常会有一个服务注册中心，来提供查询实例列表的功能。
查到实例列表之后要调用哪一个实例呢，只时候就需要chooseTarget了，其实内部就是一个负载均衡策略。
由于我们这里只是想实现一个简单的RPC，所以暂时不考虑服务注册中心和负载均衡，因此代码里写死了返回ip地址为127.0.0.1。代码继续往下走，我们这里用到了Socket来进行远程通讯，同时利用ObjectOutputStream的writeObject和ObjectInputStream的readObject，来实现序列化和反序列化。
最后再来看看Server端的实现，和Client端非常类似，ProviderApp：
public class ProviderApp {
private Calculator calculator = new CalculatorImpl();
public static void main(String[] args) throws IOException {
new ProviderApp().run();
}
private void run() throws IOException {
ServerSocket listener = new ServerSocket(9090);
try {
while (true) {
Socket socket = listener.accept();
try {
// 将请求反序列化
ObjectInputStream objectInputStream = new ObjectInputStream(socket.getInputStream());
Object object = objectInputStream.readObject();
log.info("request is {}", object);
// 调用服务
int result = 0;
if (object instanceof CalculateRpcRequest) {
CalculateRpcRequest calculateRpcRequest = (CalculateRpcRequest) object;
if ("add".equals(calculateRpcRequest.getMethod())) {
result = calculator.add(calculateRpcRequest.getA(), calculateRpcRequest.getB());
} else {
throw new UnsupportedOperationException();
}
}
// 返回结果
ObjectOutputStream objectOutputStream = new ObjectOutputStream(socket.getOutputStream());
objectOutputStream.writeObject(new Integer(result));
} catch (Exception e) {
log.error("fail", e);
} finally {
socket.close();
}
}
} finally {
listener.close();
}
}
}
Server端主要是通过ServerSocket的accept方法，来接收Client端的请求，接着就是反序列化请求->执行->序列化执行结果，最后将二进制格式的执行结果返回给Client
就这样我们实现了一个简陋而又详细的RPC,说它简陋，是因为这个实现确实比较挫,说它详细，是因为它一步一步的演示了一个RPC的执行流程，方便大家了解RPC的内部机制
为什么说这个RPC实现很挫
这个RPC实现只是为了给大家演示一下RPC的原理，要是想放到生产环境去用，那是绝对不行的。
1、缺乏通用性
我通过给Calculator接口写了一个CalculatorRemoteImpl，来实现计算器的远程调用，下一次要是有别的接口需要远程调用，是不是又得再写对应的远程调用实现类？这肯定是很不方便的。
那该如何解决呢？先来看看使用Dubbo时是如何实现RPC调用的：
@Reference
private Calculator calculator;
...
calculator.add(1,2);
...
Dubbo通过和Spring的集成，在Spring容器初始化的时候，如果扫描到对象加了@Reference注解，那么就给这个对象生成一个代理对象，这个代理对象会负责远程通讯，然后将代理对象放进容器中。所以代码运行期用到的calculator就是那个代理对象了。
我们可以先不和Spring集成，也就是先不采用依赖注入，但是我们要做到像Dubbo一样，无需自己手动写代理对象，怎么做呢？那自然是要求所有的远程调用都遵循一套模板，把远程调用的信息放到一个RpcRequest对象里面，发给Server端，Server端解析之后就知道你要调用的是哪个RPC接口、以及入参是什么类型、入参的值又是什么，就像Dubbo的RpcInvocation：
public class RpcInvocation implements Invocation, Serializable {
private static final long serialVersionUID = -4355285085441097045L;
private String methodName;
private Class<?>[] parameterTypes;
private Object[] arguments;
private Map<String, String> attachments;
private transient Invoker<?> invoker;
2、集成Spring
在实现了代理对象通用化之后，下一步就可以考虑集成Spring的IOC功能了，通过Spring来创建代理对象，这一点就需要对Spring的bean初始化有一定掌握了。
3、长连接or短连接
总不能每次要调用RPC接口时都去开启一个Socket建立连接吧？是不是可以保持若干个长连接，然后每次有rpc请求时，把请求放到任务队列中，然后由线程池去消费执行？只是一个思路，后续可以参考一下Dubbo是如何实现的。
4、 服务端线程池
我们现在的Server端，是单线程的，每次都要等一个请求处理完，才能去accept另一个socket的连接，这样性能肯定很差，是不是可以通过一个线程池，来实现同时处理多个RPC请求？同样只是一个思路。
5、服务注册中心
正如之前提到的，要调用服务，首先你需要一个服务注册中心，告诉你对方服务都有哪些实例。Dubbo的服务注册中心是可以配置的，官方推荐使用Zookeeper。如果使用Zookeeper的话，要怎样往上面注册实例，又要怎样获取实例，这些都是要实现的。
6、负载均衡
如何从多个实例里挑选一个出来，进行调用，这就要用到负载均衡了。负载均衡的策略肯定不只一种，要怎样把策略做成可配置的？又要如何实现这些策略？同样可以参考Dubbo.
