一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc

1、背景

最近在搜索Netty和Zookeeper方面的文章时,看到了这篇文章《轻量级分布式 RPC 框架》,作者用Zookeeper、Netty和Spring写了一个轻量级的分布式RPC框架。花了一些时间看了下他的代码,写的干净简单,写的RPC框架可以算是一个简易版的dubbo。这个RPC框架虽小,但是麻雀虽小,五脏俱全,有兴趣的可以学习一下。

本人在这个简易版的RPC上添加了如下特性:

* 服务异步调用的支持,回调函数callback的支持

* 客户端使用长连接(在多次调用共享连接)

* 服务端异步多线程处理RPC请求

项目地址:https://github.com/luxiaoxun/NettyRpc

2、简介

RPC,即 Remote Procedure Call(远程过程调用),调用远程计算机上的服务,就像调用本地服务一样。RPC可以很好的解耦系统,如WebService就是一种基于Http协议的RPC。

这个RPC整体框架如下:

一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc

这个RPC框架使用的一些技术所解决的问题:

服务发布与订阅:服务端使用Zookeeper注册服务地址,客户端从Zookeeper获取可用的服务地址。

通信:使用Netty作为通信框架。

Spring:使用Spring配置服务,加载Bean,扫描注解。

动态代理:客户端使用代理模式透明化服务调用。

消息编解码:使用Protostuff序列化和反序列化消息。

3、服务端发布服务

使用注解标注要发布的服务

服务注解

一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc
@Target({ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Component
public @interface RpcService {
    Class<?> value();
}
一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc

一个服务接口:

一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc
public interface HelloService {

    String hello(String name);

    String hello(Person person);
}
一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc

一个服务实现:使用注解标注

一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc
@RpcService(HelloService.class)
public class HelloServiceImpl implements HelloService {

    @Override
    public String hello(String name) {
        return "Hello! " + name;
    }

    @Override
    public String hello(Person person) {
        return "Hello! " + person.getFirstName() + " " + person.getLastName();
    }
}
一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc

服务在启动的时候扫描得到所有的服务接口及其实现:

一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc
@Override
    public void setApplicationContext(ApplicationContext ctx) throws BeansException {
        Map<String, Object> serviceBeanMap = ctx.getBeansWithAnnotation(RpcService.class);
        if (MapUtils.isNotEmpty(serviceBeanMap)) {
            for (Object serviceBean : serviceBeanMap.values()) {
                String interfaceName = serviceBean.getClass().getAnnotation(RpcService.class).value().getName();
                handlerMap.put(interfaceName, serviceBean);
            }
        }
    }
一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc

在Zookeeper集群上注册服务地址:

一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc ServiceRegistry

这里在原文的基础上加了AddRootNode()判断服务父节点是否存在,如果不存在则添加一个PERSISTENT的服务父节点,这样虽然启动服务时多了点判断,但是不需要手动命令添加服务父节点了。

关于Zookeeper的使用原理,可以看这里《ZooKeeper基本原理》。

4、客户端调用服务

使用代理模式调用服务:

一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc
public class RpcProxy {

    private String serverAddress;
    private ServiceDiscovery serviceDiscovery;

    public RpcProxy(String serverAddress) {
        this.serverAddress = serverAddress;
    }

    public RpcProxy(ServiceDiscovery serviceDiscovery) {
        this.serviceDiscovery = serviceDiscovery;
    }

    @SuppressWarnings("unchecked")
    public <T> T create(Class<?> interfaceClass) {
        return (T) Proxy.newProxyInstance(
                interfaceClass.getClassLoader(),
                new Class<?>[]{interfaceClass},
                new InvocationHandler() {
                    @Override
                    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
                        RpcRequest request = new RpcRequest();
                        request.setRequestId(UUID.randomUUID().toString());
                        request.setClassName(method.getDeclaringClass().getName());
                        request.setMethodName(method.getName());
                        request.setParameterTypes(method.getParameterTypes());
                        request.setParameters(args);

                        if (serviceDiscovery != null) {
                            serverAddress = serviceDiscovery.discover();
                        }
                        if(serverAddress != null){
                            String[] array = serverAddress.split(":");
                            String host = array[0];
                            int port = Integer.parseInt(array[1]);

                            RpcClient client = new RpcClient(host, port);
                            RpcResponse response = client.send(request);

                            if (response.isError()) {
                                throw new RuntimeException("Response error.",new Throwable(response.getError()));
                            } else {
                                return response.getResult();
                            }
                        }
                        else{
                            throw new RuntimeException("No server address found!");
                        }
                    }
                }
        );
    }
}
一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc

这里每次使用代理远程调用服务,从Zookeeper上获取可用的服务地址,通过RpcClient send一个Request,等待该Request的Response返回。这里原文有个比较严重的bug,在原文给出的简单的Test中是很难测出来的,原文使用了obj的wait和notifyAll来等待Response返回,会出现“假死等待”的情况:一个Request发送出去后,在obj.wait()调用之前可能Response就返回了,这时候在channelRead0里已经拿到了Response并且obj.notifyAll()已经在obj.wait()之前调用了,这时候send后再obj.wait()就出现了假死等待,客户端就一直等待在这里。使用CountDownLatch可以解决这个问题。

注意:这里每次调用的send时候才去和服务端建立连接,使用的是短连接,这种短连接在高并发时会有连接数问题,也会影响性能。

从Zookeeper上获取服务地址:

一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc ServiceDiscovery

每次服务地址节点发生变化,都需要再次watchNode,获取新的服务地址列表。

5、消息编码

请求消息:

一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc RpcRequest

响应消息:

一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc RpcResponse

消息序列化和反序列化工具:(基于 Protostuff 实现)

一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc SerializationUtil

由于处理的是TCP消息,本人加了TCP的粘包处理Handler

channel.pipeline().addLast(new LengthFieldBasedFrameDecoder(65536,0,4,0,0))

消息编解码时开始4个字节表示消息的长度,也就是消息编码的时候,先写消息的长度,再写消息。

6、性能改进

1)服务端请求异步处理

Netty本身就是一个高性能的网络框架,从网络IO方面来说并没有太大的问题。

从这个RPC框架本身来说,在原文的基础上把Server端处理请求的过程改成了多线程异步:

一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc
 public void channelRead0(final ChannelHandlerContext ctx,final RpcRequest request) throws Exception {
        RpcServer.submit(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                LOGGER.debug("Receive request " + request.getRequestId());
                RpcResponse response = new RpcResponse();
                response.setRequestId(request.getRequestId());
                try {
                    Object result = handle(request);
                    response.setResult(result);
                } catch (Throwable t) {
                    response.setError(t.toString());
                    LOGGER.error("RPC Server handle request error",t);
                }
                ctx.writeAndFlush(response).addListener(ChannelFutureListener.CLOSE).addListener(new ChannelFutureListener() {
                    @Override
                    public void operationComplete(ChannelFuture channelFuture) throws Exception {
                        LOGGER.debug("Send response for request " + request.getRequestId());
                    }
                });
            }
        });
    }
一个轻量级分布式RPC框架--NettyRpc

Netty 4中的Handler处理在IO线程中,如果Handler处理中有耗时的操作(如数据库相关),会让IO线程等待,影响性能。

2)服务端长连接的管理

 客户端保持和服务进行长连接,不需要每次调用服务的时候进行连接,长连接的管理(通过Zookeeper获取有效的地址)。

通过监听Zookeeper服务节点值的变化,动态更新客户端和服务端保持的长连接。这个事情现在放在客户端在做,客户端保持了和所有可用服务的长连接,给客户端和服务端都造成了压力,需要解耦这个实现。

3)客户端请求异步处理

客户端请求异步处理的支持,不需要同步等待:发送一个异步请求,返回Feature,通过Feature的callback机制获取结果。

IAsyncObjectProxy client = rpcClient.createAsync(HelloService.class);
RPCFuture helloFuture = client.call("hello", Integer.toString(i));
String result = (String) helloFuture.get(3000, TimeUnit.MILLISECONDS);

 

个人觉得该RPC的待改进项:

* 编码序列化的多协议支持。

 

项目持续更新中。

项目地址:https://github.com/luxiaoxun/NettyRpc

 

参考:

轻量级分布式 RPC 框架:http://my.oschina.net/huangyong/blog/361751

你应该知道的RPC原理:http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4853234.html

 


    本文转自阿凡卢博客园博客,原文链接http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/p/5272384.html:,如需转载请自行联系原作者

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