基于 Netty 自己动手编写 RPC 框架
今天我们要来做一道小菜，这道菜就是RPC通讯框架。它使用netty作为原料，fastjson序列化工具作为调料，来实现一个极简的多线程RPC服务框架。
我们暂且命名该RPC框架为rpckids。
食用指南
在告诉读者完整的制作菜谱之前，我们先来试试这个小菜怎么个吃法，好不好吃，是不是吃起来很方便。如果读者觉得很难吃，那后面的菜谱就没有多大意义了，何必花心思去学习制作一门谁也不爱吃的大烂菜呢？
例子中我会使用rpckids提供的远程RPC服务，用于计算斐波那契数和指数，客户端通过rpckids提供的RPC客户端向远程服务传送参数，并接受返回结果，然后呈现出来。你可以使用rpckids定制任意的业务rpc服务。
斐波那契数输入输出比较简单，一个Integer，一个Long。
指数输入有两个值，输出除了计算结果外还包含计算耗时，以纳秒计算。之所以包含耗时，只是为了呈现一个完整的自定义的输入和输出类。
指数服务自定义输入输出类
// 指数RPC的输入
public class ExpRequest {
private int base;
private int exp;
// constructor & getter & setter
}
// 指数RPC的输出
public class ExpResponse {
private long value;
private long costInNanos;
// constructor & getter & setter
}
斐波那契和指数计算处理
public class FibRequestHandler implements IMessageHandler<Integer> {
private List<Long> fibs = new ArrayList<>();
{
fibs.add(1L); // fib(0) = 1
fibs.add(1L); // fib(1) = 1
}
@Override
public void handle(ChannelHandlerContext ctx, String requestId, Integer n) {
for (int i = fibs.size(); i < n + 1; i++) {
long value = fibs.get(i - 2) + fibs.get(i - 1);
fibs.add(value);
}
// 输出响应
ctx.writeAndFlush(new MessageOutput(requestId, "fib_res", fibs.get(n)));
}
}
public class ExpRequestHandler implements IMessageHandler<ExpRequest> {
@Override
public void handle(ChannelHandlerContext ctx, String requestId, ExpRequest message) {
int base = message.getBase();
int exp = message.getExp();
long start = System.nanoTime();
long res = 1;
for (int i = 0; i < exp; i++) {
res *= base;
}
long cost = System.nanoTime() - start;
// 输出响应
ctx.writeAndFlush(new MessageOutput(requestId, "exp_res", new ExpResponse(res, cost)));
}
}
构建RPC服务器
RPC服务类要监听指定IP端口，设定io线程数和业务计算线程数，然后注册斐波那契服务输入类和指数服务输入类，还有相应的计算处理器。
public class DemoServer {
public static void main(String[] args) {
RPCServer server = new RPCServer("localhost", 8888, 2, 16);
server.service("fib", Integer.class, new FibRequestHandler())
.service("exp", ExpRequest.class, new ExpRequestHandler());
server.start();
}
}
构建RPC客户端
RPC客户端要链接远程IP端口，并注册服务输出类(RPC响应类)，然后分别调用20次斐波那契服务和指数服务，输出结果
public class DemoClient {
private RPCClient client;
public DemoClient(RPCClient client) {
this.client = client;
// 注册服务返回类型
this.client.rpc("fib_res", Long.class).rpc("exp_res", ExpResponse.class);
}
public long fib(int n) {
return (Long) client.send("fib", n);
}
public ExpResponse exp(int base, int exp) {
return (ExpResponse) client.send("exp", new ExpRequest(base, exp));
}
public static void main(String[] args) {
RPCClient client = new RPCClient("localhost", 8888);
DemoClient demo = new DemoClient(client);
for (int i = 0; i < 20; i++) {
System.out.printf("fib(%d) = %d/n", i, demo.fib(i));
}
for (int i = 0; i < 20; i++) {
ExpResponse res = demo.exp(2, i);
System.out.printf("exp2(%d) = %d cost=%dns/n", i, res.getValue(), res.getCostInNanos());
}
}
}
运行
先运行服务器，服务器输出如下，从日志中可以看到客户端链接过来了，然后发送了一系列消息，最后关闭链接走了。
server started @ localhost:8888
connection comes
read a message
read a message
...
connection leaves
再运行客户端，可以看到一些列的计算结果都成功完成了输出。
fib(0) = 1
fib(1) = 1
fib(2) = 2
fib(3) = 3
fib(4) = 5
...
exp2(0) = 1 cost=559ns
exp2(1) = 2 cost=495ns
exp2(2) = 4 cost=524ns
exp2(3) = 8 cost=640ns
exp2(4) = 16 cost=711ns
...
牢骚
本以为是小菜一碟，但是编写完整的代码和文章却将近花费了一天的时间，深感写码要比做菜耗时太多了。因为只是为了教学目的，所以在实现细节上还有好多没有仔细去雕琢的地方。如果是要做一个开源项目，力求非常完美的话。至少还要考虑一下几点。
-
客户端连接池
-
多服务进程负载均衡
-
日志输出
-
参数校验，异常处理
-
客户端流量攻击
-
服务器压力极限
如果要参考grpc的话，还得实现流式响应处理。如果还要为了节省网络流量的话，又需要在协议上下功夫。这一大堆的问题还是抛给读者自己思考去吧。
关注公众号「 码洞 」，发送「RPC」即可获取以上完整菜谱的GitHub开源代码链接。读者有什么不明白的地方，洞主也会一一解答。
下面我们接着讲RPC服务器和客户端精细的制作过程
服务器菜谱
定义消息输入输出格式，消息类型、消息唯一ID和消息的json序列化字符串内容。消息唯一ID是用来客户端验证服务器请求和响应是否匹配。
public class MessageInput {
private String type;
private String requestId;
private String payload;
public MessageInput(String type, String requestId, String payload) {
this.type = type;
this.requestId = requestId;
this.payload = payload;
}
public String getType() {
return type;
}
public String getRequestId() {
return requestId;
}
// 因为我们想直接拿到对象，所以要提供对象的类型参数
public <T> T getPayload(Class<T> clazz) {
if (payload == null) {
return null;
}
return JSON.parseObject(payload, clazz);
}
}
public class MessageOutput {
private String requestId;
private String type;
private Object payload;
public MessageOutput(String requestId, String type, Object payload) {
this.requestId = requestId;
this.type = type;
this.payload = payload;
}
public String getType() {
return this.type;
}
public String getRequestId() {
return requestId;
}
public Object getPayload() {
return payload;
}
}
消息解码器，使用Netty的ReplayingDecoder实现。简单起见，这里没有使用checkpoint去优化性能了，感兴趣的话读者可以参考一下我之前在公众号里发表的相关文章，将checkpoint相关的逻辑自己添加进去。
public class MessageDecoder extends ReplayingDecoder<MessageInput> {
@Override
protected void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List<Object> out) throws Exception {
String requestId = readStr(in);
String type = readStr(in);
String content = readStr(in);
out.add(new MessageInput(type, requestId, content));
}
private String readStr(ByteBuf in) {
// 字符串先长度后字节数组，统一UTF8编码
int len = in.readInt();
if (len < 0 || len > (1 << 20)) {
throw new DecoderException("string too long len=" + len);
}
byte[] bytes = new byte[len];
in.readBytes(bytes);
return new String(bytes, Charsets.UTF8);
}
}
消息处理器接口，每个自定义服务必须实现handle方法
public interface IMessageHandler<T> {
void handle(ChannelHandlerContext ctx, String requestId, T message);
}
// 找不到类型的消息统一使用默认处理器处理
public class DefaultHandler implements IMessageHandler<MessageInput> {
@Override
public void handle(ChannelHandlerContext ctx, String requesetId, MessageInput input) {
System.out.println("unrecognized message type=" + input.getType() + " comes");
}
}
消息类型注册中心和消息处理器注册中心，都是用静态字段和方法，其实也是为了图方便，写成非静态的可能会优雅一些。
public class MessageRegistry {
private static Map<String, Class<?>> clazzes = new HashMap<>();
public static void register(String type, Class<?> clazz) {
clazzes.put(type, clazz);
}
public static Class<?> get(String type) {
return clazzes.get(type);
}
}
public class MessageHandlers {
private static Map<String, IMessageHandler<?>> handlers = new HashMap<>();
public static DefaultHandler defaultHandler = new DefaultHandler();
public static void register(String type, IMessageHandler<?> handler) {
handlers.put(type, handler);
}
public static IMessageHandler<?> get(String type) {
IMessageHandler<?> handler = handlers.get(type);
return handler;
}
}
响应消息的编码器比较简单
@Sharable
public class MessageEncoder extends MessageToMessageEncoder<MessageOutput> {
@Override
protected void encode(ChannelHandlerContext ctx, MessageOutput msg, List<Object> out) throws Exception {
ByteBuf buf = PooledByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer();
writeStr(buf, msg.getRequestId());
writeStr(buf, msg.getType());
writeStr(buf, JSON.toJSONString(msg.getPayload()));
out.add(buf);
}
private void writeStr(ByteBuf buf, String s) {
buf.writeInt(s.length());
buf.writeBytes(s.getBytes(Charsets.UTF8));
}
}
好，接下来进入关键环节，将上面的小模小块凑在一起，构建一个完整的RPC服务器框架，这里就需要读者有必须的Netty基础知识了，需要编写Netty的事件回调类和服务构建类。
@Sharable
public class MessageCollector extends ChannelInboundHandlerAdapter {
// 业务线程池
private ThreadPoolExecutor executor;
public MessageCollector(int workerThreads) {
// 业务队列最大1000，避免堆积
// 如果子线程处理不过来，io线程也会加入处理业务逻辑(callerRunsPolicy)
BlockingQueue<Runnable> queue = new ArrayBlockingQueue<>(1000);
// 给业务线程命名
ThreadFactory factory = new ThreadFactory() {
AtomicInteger seq = new AtomicInteger();
@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread t = new Thread(r);
t.setName("rpc-" + seq.getAndIncrement());
return t;
}
};
// 闲置时间超过30秒的线程自动销毁
this.executor = new ThreadPoolExecutor(1, workerThreads, 30, TimeUnit.SECONDS, queue, factory,
new CallerRunsPolicy());
}
public void closeGracefully() {
// 优雅一点关闭，先通知，再等待，最后强制关闭
this.executor.shutdown();
try {
this.executor.awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
}
this.executor.shutdownNow();
}
@Override
public void channelActive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception {
// 客户端来了一个新链接
System.out.println("connection comes");
}
@Override
public void channelInactive(ChannelHandlerContext ctx) throws Exception {
// 客户端走了一个
System.out.println("connection leaves");
ctx.close();
}
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
if (msg instanceof MessageInput) {
System.out.println("read a message");
// 用业务线程池处理消息
this.executor.execute(() -> {
this.handleMessage(ctx, (MessageInput) msg);
});
}
}
private void handleMessage(ChannelHandlerContext ctx, MessageInput input) {
// 业务逻辑在这里
Class<?> clazz = MessageRegistry.get(input.getType());
if (clazz == null) {
// 没注册的消息用默认的处理器处理
MessageHandlers.defaultHandler.handle(ctx, input.getRequestId(), input);
return;
}
Object o = input.getPayload(clazz);
// 这里是小鲜的瑕疵，代码外观上比较难看，但是大厨表示才艺不够，很无奈
// 读者如果感兴趣可以自己想办法解决
@SuppressWarnings("unchecked")
IMessageHandler<Object> handler = (IMessageHandler<Object>) MessageHandlers.get(input.getType());
if (handler != null) {
handler.handle(ctx, input.getRequestId(), o);
} else {
// 用默认的处理器处理吧
MessageHandlers.defaultHandler.handle(ctx, input.getRequestId(), input);
}
}
@Override
public void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, Throwable cause) throws Exception {
// 此处可能因为客户端机器突发重启
// 也可能是客户端链接闲置时间超时，后面的ReadTimeoutHandler抛出来的异常
// 也可能是消息协议错误，序列化异常
// etc.
// 不管它，链接统统关闭，反正客户端具备重连机制
System.out.println("connection error");
cause.printStackTrace();
ctx.close();
}
}
public class RPCServer {
private String ip;
private int port;
private int ioThreads; // 用来处理网络流的读写线程
private int workerThreads; // 用于业务处理的计算线程
public RPCServer(String ip, int port, int ioThreads, int workerThreads) {
this.ip = ip;
this.port = port;
this.ioThreads = ioThreads;
this.workerThreads = workerThreads;
}
private ServerBootstrap bootstrap;
private EventLoopGroup group;
private MessageCollector collector;
private Channel serverChannel;
// 注册服务的快捷方式
public RPCServer service(String type, Class<?> reqClass, IMessageHandler<?> handler) {
MessageRegistry.register(type, reqClass);
MessageHandlers.register(type, handler);
return this;
}
// 启动RPC服务
public void start() {
bootstrap = new ServerBootstrap();
group = new NioEventLoopGroup(ioThreads);
bootstrap.group(group);
collector = new MessageCollector(workerThreads);
MessageEncoder encoder = new MessageEncoder();
bootstrap.channel(NioServerSocketChannel.class).childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
@Override
public void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {
ChannelPipeline pipe = ch.pipeline();
// 如果客户端60秒没有任何请求，就关闭客户端链接
pipe.addLast(new ReadTimeoutHandler(60));
// 挂上解码器
pipe.addLast(new MessageDecoder());
// 挂上编码器
pipe.addLast(encoder);
// 将业务处理器放在最后
pipe.addLast(collector);
}
});
bootstrap.option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 100) // 客户端套件字接受队列大小
.option(ChannelOption.SO_REUSEADDR, true) // reuse addr，避免端口冲突
.option(ChannelOption.TCP_NODELAY, true) // 关闭小流合并，保证消息的及时性
.childOption(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true); // 长时间没动静的链接自动关闭
serverChannel = bootstrap.bind(this.ip, this.port).channel();
System.out.printf("server started @ %s:%d/n", ip, port);
}
public void stop() {
// 先关闭服务端套件字
serverChannel.close();
// 再斩断消息来源，停止io线程池
group.shutdownGracefully();
// 最后停止业务线程
collector.closeGracefully();
}
}
上面就是完整的服务器菜谱，代码较多，读者如果没有Netty基础的话，可能会看得眼花缭乱。如果你不常使用JDK的Executors框架，阅读起来估计也够呛。如果读者需要相关学习资料，可以找我索取。
客户端菜谱
服务器使用NIO实现，客户端也可以使用NIO实现，不过必要性不大，用同步的socket实现也是没有问题的。更重要的是，同步的代码比较简短，便于理解。所以简单起见，这里使用了同步IO。
定义RPC请求对象和响应对象，和服务器一一对应。
public class RPCRequest {
private String requestId;
private String type;
private Object payload;
public RPCRequest(String requestId, String type, Object payload) {
this.requestId = requestId;
this.type = type;
this.payload = payload;
}
public String getRequestId() {
return requestId;
}
public String getType() {
return type;
}
public Object getPayload() {
return payload;
}
}
public class RPCResponse {
private String requestId;
private String type;
private Object payload;
public RPCResponse(String requestId, String type, Object payload) {
this.requestId = requestId;
this.type = type;
this.payload = payload;
}
public String getRequestId() {
return requestId;
}
public void setRequestId(String requestId) {
this.requestId = requestId;
}
public String getType() {
return type;
}
public void setType(String type) {
this.type = type;
}
public Object getPayload() {
return payload;
}
public void setPayload(Object payload) {
this.payload = payload;
}
}
定义客户端异常，用于统一抛出RPC错误
public class RPCException extends RuntimeException {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public RPCException(String message, Throwable cause) {
super(message, cause);
}
public RPCException(String message) {
super(message);
}
public RPCException(Throwable cause) {
super(cause);
}
}
请求ID生成器，简单的UUID64
public class RequestId {
public static String next() {
return UUID.randomUUID().toString();
}
}
响应类型注册中心，和服务器对应
public class ResponseRegistry {
private static Map<String, Class<?>> clazzes = new HashMap<>();
public static void register(String type, Class<?> clazz) {
clazzes.put(type, clazz);
}
public static Class<?> get(String type) {
return clazzes.get(type);
}
}
好，接下来进入客户端的关键环节，链接管理、读写消息、链接重连都在这里，写完了这个，一个极简RPC服务框架也就是完成了。
public class RPCClient {
private String ip;
private int port;
private Socket sock;
private DataInputStream input;
private OutputStream output;
public RPCClient(String ip, int port) {
this.ip = ip;
this.port = port;
}
public void connect() throws IOException {
SocketAddress addr = new InetSocketAddress(ip, port);
sock = new Socket();
sock.connect(addr, 5000); // 5s超时
input = new DataInputStream(sock.getInputStream());
output = sock.getOutputStream();
}
public void close() {
// 关闭链接
try {
sock.close();
sock = null;
input = null;
output = null;
} catch (IOException e) {
}
}
public Object send(String type, Object payload) {
// 普通rpc请求，正常获取响应
try {
return this.sendInternal(type, payload, false);
} catch (IOException e) {
throw new RPCException(e);
}
}
public RPCClient rpc(String type, Class<?> clazz) {
// rpc响应类型注册快捷入口
ResponseRegistry.register(type, clazz);
return this;
}
public void cast(String type, Object payload) {
// 单向消息，服务器不得返回结果
try {
this.sendInternal(type, payload, true);
} catch (IOException e) {
throw new RPCException(e);
}
}
private Object sendInternal(String type, Object payload, boolean cast) throws IOException {
if (output == null) {
connect();
}
String requestId = RequestId.next();
ByteArrayOutputStream bytes = new ByteArrayOutputStream();
DataOutputStream buf = new DataOutputStream(bytes);
writeStr(buf, requestId);
writeStr(buf, type);
writeStr(buf, JSON.toJSONString(payload));
buf.flush();
byte[] fullLoad = bytes.toByteArray();
try {
// 发送请求
output.write(fullLoad);
} catch (IOException e) {
// 网络异常要重连
close();
connect();
output.write(fullLoad);
}
if (!cast) {
// RPC普通请求，要立即获取响应
String reqId = readStr();
// 校验请求ID是否匹配
if (!requestId.equals(reqId)) {
close();
throw new RPCException("request id mismatch");
}
String typ = readStr();
Class<?> clazz = ResponseRegistry.get(typ);
// 响应类型必须提前注册
if (clazz == null) {
throw new RPCException("unrecognized rpc response type=" + typ);
}
// 反序列化json串
String payld = readStr();
Object res = JSON.parseObject(payld, clazz);
return res;
}
return null;
}
private String readStr() throws IOException {
int len = input.readInt();
byte[] bytes = new byte[len];
input.readFully(bytes);
return new String(bytes, Charsets.UTF8);
}
private void writeStr(DataOutputStream out, String s) throws IOException {
out.writeInt(s.length());
out.write(s.getBytes(Charsets.UTF8));
}
}
牢骚重提
本以为是小菜一碟，但是编写完整的代码和文章却将近花费了一天的时间，深感写码要比做菜耗时太多了。因为只是为了教学目的，所以在实现细节上还有好多没有仔细去雕琢的地方。如果是要做一个开源项目，力求非常完美的话。至少还要考虑一下几点。
-
客户端连接池
-
多服务进程负载均衡
-
日志输出
-
参数校验，异常处理
-
客户端流量攻击
-
服务器压力极限
如果要参考grpc的话，还得实现流式响应处理。如果还要为了节省网络流量的话，又需要在协议上下功夫。这一大堆的问题还是抛给读者自己思考去吧。
关注公众号「 码洞 」，发送「RPC」即可获取以上完整菜谱的GitHub开源代码链接。读者有什么不明白的地方，洞主也会一一解答。
正文到此结束
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