小白入門微服務(1) - RPC 初體驗,python、nodejs互調
概述
- 前言
- 什麼是 RPC
- RPC 原理
- 常用 RPC 框架對比
- thrift 基礎
- python、nodejs 互調
- 後記
前言
上一篇文章中,我們初步瞭解了什麼是微服務,那麼我們這次來體驗一下微服務中是怎麼通訊的。 如果我的文章對你有幫助,歡迎關注、點贊、轉發,這樣我會更有動力做原創分享。
什麼是 RPC
Remote Procedure Call,即為 -- 遠端過程呼叫。通俗地解釋一下:你有 A、B 兩臺電腦,A 電腦用 python 實現了一個加法運算,此時此刻 B 電腦有一個用 Java 實現的程式,想呼叫 A 電腦的加法運算程式。然而,記憶體空間不在同一臺電腦,且程式語言也不相同,如何呼叫呢?此時此刻就用網路來表達呼叫的語義與呼叫引數。當然,現在我們不用自己去實現這些東西,當下有很多成熟的 RPC 框架供我們選擇。
RPC 原理
什麼都別說,先上圖。

RPC 原理
在往下看之前,我們先來了解一下:stub
stub 規定了 server 能夠提供什麼服務,這在 server 和 client 上是一致的。
RPC 呼叫鏈文字描述:
(1)client 以本地呼叫方式呼叫服務;
(2)client stub 接收到呼叫後負責將方法、引數等組裝成能夠進行網路傳輸的訊息體;
(3)client stub 找到服務地址,並將訊息傳送到服務端;
(4)server stub 收到訊息後進行解碼;
(5)server stub 根據解碼結果呼叫本地的服務;
(6)server 執行方法並將結果返回給 server stub;
(7)server stub 將返回結果打包成訊息併發送至 client;
(8)client stub 接收到訊息,並進行解碼;
(9)client 得到最終結果。
RPC 呼叫鏈:
(1)client 發起請求:rpc call --> send --> network
(2)server 接受請求:network --> receive --> local call
(3)server 返回結果:local return --> send --> network
(4)client 接收結果:network --> receive --> rpc return
以上就是 RPC 的原理,需要說明的是,它是同步呼叫的。
常用 RPC 框架對比
RPC 種類 | dubbon | rpcx | grpc | thrift |
---|---|---|---|---|
開發語言 | Java | go | 跨語言 | 跨語言 |
服務治理 | √ | √ | × | × |
多序列化框架支援 | √ | √ | × | × |
多種註冊中心 | √ | √ | × | × |
管理中心 | √ | √ | × | × |
跨語言 | × | × | √ | √ |
一下文字為引用( ofollow,noindex">https://colobu.com/2016/09/05/benchmarks-of-popular-rpc-frameworks/ )文章的描述:
Dubbo 是阿里巴巴公司開源的一個 Java 高效能優秀的服務框架,使得應用可通過高效能的 RPC 實現服務的輸出和輸入功能,可以和 Spring框架無縫整合。不過,略有遺憾的是,據說在淘寶內部,dubbo 由於跟淘寶另一個類似的框架 HSF(非開源)有競爭關係,導致 dubbo 團隊已經解散(參見 http://www.oschina.net/news/55059/druid-1-0-9 中的評論),反到是噹噹網的擴充套件版本仍在持續發展,牆內開花牆外香。其它的一些知名電商如噹噹、京東、國美維護了自己的分支或者在 dubbo 的基礎開發,但是官方的庫缺乏維護,相關的依賴類比如 Spring,Netty 還是很老的版本(Spring 3.2.16.RELEASE, netty 3.2.5.Final),倒是有些網友寫了升級 Spring 和 Netty 的外掛。
rpcx 是Go語言生態圈的 Dubbo, 比 Dubbo 更輕量,實現了 Dubbo 的許多特性,藉助於Go語言優秀的併發特性和簡潔語法,可以使用較少的程式碼實現分散式的 RPC 服務。
gRPC 是 Google 開發的高效能、通用的開源 RPC 框架,其由 Google 主要面向移動應用開發並基於 HTTP/2 協議標準而設計,基於 ProtoBuf(Protocol Buffers) 序列化協議開發,且支援眾多開發語言。本身它不是分散式的,所以要實現上面的框架的功能需要進一步的開發。
thrift 是 Apache 的一個跨語言的高效能的服務框架,基於 thrift 進行序列化。也得到了廣泛的應用。
其中比較受關注的是: grpc 與 thrift 。
grpc 支援的語言:C++,C#,Dart,Go,Java,Node.js,Objective-C,PHP,Python,Ruby,
thrift 支援的語言:C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, OCaml and Delphi 等
thrift 基礎
實現兩門語言的相互呼叫,這裡選用 thrift 框架,接下來會簡單介紹一下 thrift 的用法,並編碼實現一個 python 與 nodejs 互相呼叫的程式。下面簡單介紹下 thrift 語法。
基本資料型別:
bool: 布林型別(true / false) byte: 8位帶符號整數 i16: 16位帶符號整數 i32: 32位帶符號整數 i64: 64位帶符號整數 double: 64位浮點數 string: 採用UTF-8編碼的字串 map<t1,t2> 鍵值對 list<t1> 列表 set<t1> 集合
結構:
struct User { 1: i32 uid, 2: string name, 3: string age, 4: string sex }
service,對外擴充套件的介面:
service UserStorage { void addUser(1: User user), User getUser(1: i32 uid) }
最後,使用 thrift 命令生成相應的介面檔案:
thrift -out ../python --gen py test.thrift thrift -out 儲存路徑 --gen 介面語言 thrift 檔名
python、nodejs 互調
OK,語法差不多都熟悉了,那麼我們來實踐一下:

專案結構圖
其中綠色框框為我們自己新建的程式碼,紅色框框為 thrift 生成的程式碼,我們呼叫就行。
我們先來看互相呼叫的結果:
先看看 python 為服務端,nodejs 為客戶端的呼叫情況:

python 服務端

nodejs 客戶端
在看看,nodejs 為服務端,python 為客戶端的情況:

nodejs 服務端

python 客戶端
createThrift.sh
#!/bin/bash cd thrift thrift -out ../nodejs --gen js:node test.thrift thrift -out ../python --gen py test.thrift
test.thrift
生成紅色框框的 thrift 介面程式碼檔案。
struct Student{ 1: string name, 2: string age } service UserService{ void addStu(1: Student stu), Student getStu(1: string name) }
python server
from python.test import UserService from thrift.transport import TSocket from thrift.transport import TTransport from thrift.protocol import TBinaryProtocol from thrift.server import TServer stus = {} class TestHandler: def addStu(self, stu): print("我是 python 伺服器,我的 addStu() 方法被呼叫了.") stus[stu.name] = stu # print("add new student : " + stu.name) def getStu(self, name): print("我是 python 伺服器,我的 getStu() 方法被呼叫了.") print("get student : " + name) return stus[name] # 建立服務端 handler = TestHandler() processor = UserService.Processor(handler) # 監聽埠 transport = TSocket.TServerSocket("127.0.0.1", 3000) # 選擇傳輸層 tfactory = TTransport.TBufferedTransportFactory() # 選擇傳輸協議 pfactory = TBinaryProtocol.TBinaryProtocolFactory() # 建立服務端 server = TServer.TSimpleServer(processor, transport, tfactory, pfactory) print("Starting thrift server in python...") server.serve()
python client
from python.test import UserService from thrift.transport import TSocket from thrift.transport import TTransport from thrift.protocol import TBinaryProtocol __HOST = '127.0.0.1' __PORT = 3000 tsocket = TSocket.TSocket(__HOST, __PORT) transport = TTransport.TBufferedTransport(tsocket) protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(transport) # 穿件客戶端 client = UserService.Client(protocol) # thrift 生成的的 Student 結構 stu = UserService.Student("zone", "18") transport.open() # 呼叫服務端 addStu() 方法 print("我是 python 客戶端,我呼叫了 addStu() 方法.") client.addStu(stu) # 呼叫服務端 getStu() 方法 print("我是 python 客戶端,我呼叫了 getStu() 方法.") print("返回的結果為:" + client.getStu("zone")) transport.close()
nodejs server
var thrift = require("thrift"); var UserService = require('../UserService.js'); var ttypes = require('../test_types'); var stus = {} var server = thrift.createServer(UserService, { addStu: function (stu, callback) { console.log("我是 nodejs 伺服器,我的 addStu() 方法被呼叫了."); stus[stu.name] = stu console.log(stu); callback(); }, getStu: function (name, callback) { console.log("我是 nodejs 伺服器,我的 getStu() 方法被呼叫了."); callback(null, stus[name]) } } ); // 啟動服務 server.listen(3000); console.log("nodejs server start"); server.on("error", function (e) { console.log(e); });
nodejs client
var thrift = require('thrift'); var UserService = require('../UserService.js'); var ttypes = require('../test_types'); var connection = thrift.createConnection('127.0.0.1', 3000); var client = thrift.createClient(UserService, connection); connection.on("error", function (e) { console.log(e); }); var stu = new ttypes.Student({name: "zone-nodejs", age: "23"}); // 呼叫服務端 addStu() 方法 client.addStu(stu, function (err, res) { if (err) { console.log(err); return } console.log("我是 nodejs 客戶端,我呼叫了 addStu() 方法.") }) // 呼叫服務端 getStu() 方法 client.getStu("zone-nodejs", function (err, res) { if (err) { console.log(err); return } console.log("我是 nodejs 客戶端,我呼叫了 getStu() 方法.") console.log("返回的結果為:" + res) })
後記
微服務中,RPC 框架的效能是很重要的,因為一旦要做微服務,就是成百上千個微服務的,這涉及到各個微服務之間的通訊問題。通訊慢了,那麼整體的響應速度也就相對慢很多了。下一篇文章講一下訊息佇列,敬請期待!