目录
1、什么是RPC?
2、典型RPC调用框架
3、Thrift框架介绍
1、什么是RPC?
（1）RPC（remote procedure call）:远程调用过程。
服务器A部署应用a，服务器B部署应用b，当A服务器调用B服务器上的b应用的函数或者方法时，因为不在同一内存空间，不能直接调用，必须通过网络来表达调用的语义传达调用的数据。既然是调用B机器上的服务，那A机器自己也创建一个这个服务不就也可以调用了么。原理上是可以这么做，但是随着计算机的横向发展，集群的出现，使得多台机器部署成一个集群来对外提供服务。无法在一个进程内甚至同一台计算机上完成的需求就得需要RPC来实现了。
RPC的框架很多，比如最早的额CORBA，Java RMI，Web Service的RPC风格，Hessian，Thrift，甚至是Rest API。
（2） 本地过程调用过程
RPC就是要像调用本地的函数一样去调远程函数。在研究RPC前，我们先看看本地调用是怎么调的。假设我们要调用函数Multiply来计算lvalue * rvalue的结果:1 int Multiply(int l, int r) {
2 int y = l * r;
3 return y;
4 }
5
6 int lvalue = 10;
7 int rvalue = 20;
8 int l_times_r = Multiply(lvalue, rvalue);
那么在第8行时，我们实际上执行了以下操作：将 lvalue 和 rvalue 的值压栈
进入Multiply函数，取出栈中的值10 和 20，将其赋予 l 和 r
执行第2行代码，计算 l * r ，并将结果存在 y
将 y 的值压栈，然后从Multiply返回
第8行，从栈中取出返回值 200 ，并赋值给 l_times_r
以上5步就是执行本地调用的过程。（3）远程过程调用带来的新问题
在远程调用时，我们需要执行的函数体是在远程的机器上的，也就是说，Multiply是在另一个进程中执行的。这就带来了几个新问题：Call ID映射。我们怎么告诉远程机器我们要调用Multiply，而不是Add或者FooBar呢？在本地调用中，函数体是直接通过函数指针来指定的，我们调用Multiply，编译器就自动帮我们调用它相应的函数指针。但是在远程调用中，函数指针是不行的，因为两个进程的地址空间是完全不一样的。所以，在RPC中，所有的函数都必须有自己的一个ID。这个ID在所有进程中都是唯一确定的。客户端在做远程过程调用时，必须附上这个ID。然后我们还需要在客户端和服务端分别维护一个 {函数 <--> Call ID} 的对应表。两者的表不一定需要完全相同，但相同的函数对应的Call ID必须相同。当客户端需要进行远程调用时，它就查一下这个表，找出相应的Call ID，然后把它传给服务端，服务端也通过查表，来确定客户端需要调用的函数，然后执行相应函数的代码。
序列化和反序列化。客户端怎么把参数值传给远程的函数呢？在本地调用中，我们只需要把参数压到栈里，然后让函数自己去栈里读就行。但是在远程过程调用时，客户端跟服务端是不同的进程，不能通过内存来传递参数。甚至有时候客户端和服务端使用的都不是同一种语言（比如服务端用C++，客户端用Java或者Python）。这时候就需要客户端把参数先转成一个字节流，传给服务端后，再把字节流转成自己能读取的格式。这个过程叫序列化和反序列化。同理，从服务端返回的值也需要序列化反序列化的过程。
网络传输。远程调用往往用在网络上，客户端和服务端是通过网络连接的。所有的数据都需要通过网络传输，因此就需要有一个网络传输层。网络传输层需要把Call ID和序列化后的参数字节流传给服务端，然后再把序列化后的调用结果传回客户端。只要能完成这两者的，都可以作为传输层使用。因此，它所使用的协议其实是不限的，能完成传输就行。尽管大部分RPC框架都使用TCP协议，但其实UDP也可以，而gRPC干脆就用了HTTP2。Java的Netty也属于这层的东西。
所以，要实现一个RPC框架，其实只需要把以上三点实现了就基本完成了。
Call ID映射可以直接使用函数字符串，也可以使用整数ID。映射表一般就是一个哈希表。
序列化反序列化可以自己写，也可以使用Protobuf或者FlatBuffers之类的。
网络传输库可以自己写socket，或者用asio，ZeroMQ，Netty之类。2、典型RPC调用框架
RPC的实现和调用框架很多，简单介绍其中几种比较典型的：
RMI（RemoteManagementInterface），利用java.rmi包实现，基于Java远程方法协议(Java Remote Method Protocol) 和java的原生序列化。
Hessian，是一个轻量级的remoting onhttp工具，使用简单的方法提供了RMI的功能。 基于HTTP协议，采用二进制编解码。
protobuf-rpc-pro，是一个Java类库，提供了基于 Google 的 Protocol Buffers 协议的远程方法调用的框架。基于 Netty 底层的 NIO 技术。支持 TCP 重用/ keep-alive、SSL加密、RPC 调用取消操作、嵌入式日志等能。
Thrift，是一种可伸缩的跨语言服务的软件框架。它拥有功能强大的代码生成引擎，无缝地支持C + +，C#，Java，Python和PHP和Ruby。thrift允许你定义一个描述文件，描述数据类型和服务接口。依据该文件，编译器方便地生成RPC客户端和服务器通信代码。最初由facebook开发用做系统内个语言之间的RPC通信，2007年由facebook贡献到apache基金 ，现在是apache下的opensource之一 。支持多种语言之间的RPC方式的通信：php语言client可以构造一个对象，调用相应的服务方法来调用java语言的服务，跨越语言的C/S RPC调用。底层通讯基于SOCKET。
Avro，出自Hadoop之父Doug Cutting, 在Thrift已经相当流行的情况下推出Avro的目标不仅是提供一套类似Thrift的通讯中间件，更是要建立一个新的，标准性的云计算的数据交换和存储的Protocol。支持HTTP，TCP两种协议。
3、Thrift框架介绍
最常见的RPC工具是Facebook开源的Thrift RPC框架。
Thrift是一个跨语言的服务部署框架，最初由Facebook于2007年开发，2008年进入Apache开源项目。Thrift通过一个中间语言(IDL, 接口定义语言)来定义RPC的接口和数据类型，然后通过一个编译器生成不同语言的代码（目前支持C++,Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, Smalltalk和OCaml）,并由生成的代码负责RPC协议层和传输层的实现。
Thrift实际上是实现了C/S模式，通过代码生成工具将接口定义文件生成服务器端和客户端代码（可以为不同语言），从而实现服务端和客户端跨语言的支持。用户在Thirft描述文件中声明自己的服务，这些服务经过编译后会生成相应语言的代码文件，然后用户实现服务（客户端调用服务，服务器端提服务）便可以了。其中protocol（协议层, 定义数据传输格式，可以为二进制或者XML等）和transport（传输层，定义数据传输方式，可以为TCP/IP传输，内存共享或者文件共享等）被用作运行时库。
Thrift的协议栈如下图所示：
重试
在Client和Server的最顶层都是用户自定义的处理逻辑，也就是说用户只需要编写用户逻辑，就可以完成整套的RPC调用流程。用户逻辑的下一层是Thrift自动生成的代码，这些代码主要用于结构化数据的解析,发送和接收，同时服务器端的自动生成代码中还包含了RPC请求的转发（Client的A调用转发到Server A函数进行处理）。
协议栈的其他模块都是Thrift的运行时模块：
底层IO模块，负责实际的数据传输，包括Socket，文件，或者压缩数据流等。
TTransport负责以字节流方式发送和接收Message，是底层IO模块在Thrift框架中的实现，每一个底层IO模块都会有一个对应TTransport来负责Thrift的字节流(Byte Stream)数据在该IO模块上的传输。例如TSocket对应Socket传输，TFileTransport对应文件传输。
TProtocol主要负责结构化数据组装成Message，或者从Message结构中读出结构化数据。TProtocol将一个有类型的数据转化为字节流以交给TTransport进行传输，或者从TTransport中读取一定长度的字节数据转化为特定类型的数据。如int32会被TBinaryProtocol Encode为一个四字节的字节数据，或者TBinaryProtocol从TTransport中取出四个字节的数据Decode为int32。
TServer负责接收Client的请求，并将请求转发到Processor进行处理。TServer主要任务就是高效的接受Client的请求，特别是在高并发请求的情况下快速完成请求。
Processor(或者TProcessor)负责对Client的请求做出相应，包括RPC请求转发，调用参数解析和用户逻辑调用，返回值写回等处理步骤。Processor是服务器端从Thrift框架转入用户逻辑的关键流程。Processor同时也负责向Message结构中写入数据或者读出数据。
Thrift的模块设计非常好，在每一个层次都可以根据自己的需要选择合适的实现方式。同时也应该注意到Thrift目前的特性并不是在所有的程序语言中都支持。例如C++实现中有TDenseProtocol没有TTupleProtocol，而Java实现中有TTupleProtocol没有TDenseProtocol。
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