释放双眼，带上耳机，听听看~！
RPC，即 Remote Procedure Call（远程过程调用），说得通俗一点就是：调用远程计算机上的服务，就像调用本地服务一样。
RPC 可基于 HTTP 或 TCP 协议，Web Service 就是基于 HTTP 协议的 RPC，它具有良好的跨平台性，但其性能却不如基于 TCP 协议的 RPC。会两方面会直接影响 RPC 的性能，一是传输方式，二是序列化。
众所周知，TCP 是传输层协议，HTTP 是应用层协议，而传输层较应用层更加底层，在数据传输方面，越底层越快，因此，在一般情况下，TCP 一定比 HTTP 快。就序列化而言，Java 提供了默认的序列化方式，但在高并发的情况下，这种方式将会带来一些性能上的瓶颈，于是市面上出现了一系列优秀的序列化框架，比如：Protobuf、Kryo、Hessian、Jackson 等，它们可以取代 Java 默认的序列化，从而提供更高效的性能。
为了支持高并发，传统的阻塞式 IO 显然不太合适，因此我们需要异步的 IO，即 NIO。Java 提供了 NIO 的解决方案，Java 7 也提供了更优秀的 NIO.2 支持，用 Java 实现 NIO 并不是遥不可及的事情，只是需要我们熟悉 NIO 的技术细节。
我们需要将服务部署在分布式环境下的不同节点上，通过服务注册的方式，让客户端来自动发现当前可用的服务，并调用这些服务。这需要一种服务注册表（Service Registry）的组件，让它来注册分布式环境下所有的服务地址（包括：主机名与端口号）。
应用、服务、服务注册表之间的关系见下图：
每台 Server 上可发布多个 Service，这些 Service 共用一个 host 与 port，在分布式环境下会提供 Server 共同对外提供 Service。此外，为防止 Service Registry 出现单点故障，因此需要将其搭建为集群环境。
本文将为您揭晓开发轻量级分布式 RPC 框架的具体过程，该框架基于 TCP 协议，提供了 NIO 特性，提供高效的序列化方式，同时也具备服务注册与发现的能力。根据以上技术需求，我们可使用如下技术选型：
- Spring：它是最强大的依赖注入框架，也是业界的权威标准。
- Netty：它使 NIO 编程更加容易，屏蔽了 Java 底层的 NIO 细节。
- Protostuff：它基于 Protobuf 序列化框架，面向 POJO，无需编写 .proto 文件。
- ZooKeeper：提供服务注册与发现功能，开发分布式系统的必备选择，同时它也具备天生的集群能力。
1 第一步：编写服务接口
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | package com.king.zkrpc; /** * 定义服务接口 */ public interface HelloService { String hello(String name); } |
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将该接口放在独立的客户端 jar 包中，以供应用使用。
2 第二步：编写服务接口的实现类
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | package com.king.zkrpc; /** * 实现服务接口 */ @RpcService(HelloService.class) // 指定远程接口 public class HelloServiceImpl implements HelloService { @Override public String hello(String name) { return "Hello! " + name; } } |
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使用RpcService注解定义在服务接口的实现类上，需要对该实现类指定远程接口，因为实现类可能会实现多个接口，一定要告诉框架哪个才是远程接口。
RpcService代码如下：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 | package com.king.zkrpc; import org.springframework.stereotype.Component; import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target; /** * RPC接口注解 */ @Target({ElementType.TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Component // 标明可被 Spring 扫描 public @interface RpcService { Class<?> value(); } |
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该注解具备 Spring 的Component注解的特性，可被 Spring 扫描。
该实现类放在服务端 jar 包中，该 jar 包还提供了一些服务端的配置文件与启动服务的引导程序。
3 第三步：配置服务端
服务端 Spring 配置文件名为spring-zk-rpc-server.xml，内容如下：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 | <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd"> <!– 配置自动扫包 –> <context:component-scan base-package="com.king.zkrpc"/> <context:property-placeholder location="classpath:rpc-server-config.properties"/> <!– 配置服务注册组件 –> <bean id="serviceRegistry" class="com.king.zkrpc.ServiceRegistry"> <constructor-arg name="registryAddress" value="${registry.address}"/> </bean> <!– 配置 RPC 服务器 –> <bean id="rpcServer" class="com.king.zkrpc.RpcServer"> <constructor-arg name="serverAddress" value="${server.address}"/> <constructor-arg name="serviceRegistry" ref="serviceRegistry"/> </bean> </beans> |
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具体的配置参数在rpc-server-config.properties文件中，内容如下：
| 1 2 3 4 5 6 | <!– lang: java –> # ZooKeeper 服务器 registry.address=127.0.0.1:2181 # RPC 服务器 server.address=127.0.0.1:8000 |
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以上配置表明：连接本地的 ZooKeeper 服务器，并在 8000 端口上发布 RPC 服务。
4 第四步：启动服务器并发布服务
为了加载 Spring 配置文件来发布服务，只需编写一个引导程序即可：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | package com.king.zkrpc; import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext; /** * RPC服务启动入口 */ public class RpcBootstrap { public static void main(String[] args) { new ClassPathXmlApplicationContext("spring-zk-rpc-server.xml"); } } |
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运行RpcBootstrap类的main方法即可启动服务端，但还有两个重要的组件尚未实现，它们分别是：ServiceRegistry与RpcServer，下文会给出具体实现细节。
5 第五步：实现服务注册
使用 ZooKeeper 客户端可轻松实现服务注册功能，ServiceRegistry代码如下：
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其中，通过Constant配置了所有的常量：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | package com.king.zkrpc; /** * ZK相关常量 */ public interface Constant { int ZK_SESSION_TIMEOUT = 5000; String ZK_REGISTRY_PATH = "/registry"; String ZK_DATA_PATH = ZK_REGISTRY_PATH + "/data"; } |
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注意：首先需要使用 ZooKeeper 客户端命令行创建/registry永久节点，用于存放所有的服务临时节点。
6 第六步：实现 RPC 服务器
使用 Netty 可实现一个支持 NIO 的 RPC 服务器，需要使用ServiceRegistry注册服务地址，RpcServer代码如下：
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以上代码中，有两个重要的 POJO 需要描述一下，它们分别是RpcRequest与RpcResponse。
使用RpcRequest封装 RPC 请求，代码如下：
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使用RpcResponse封装 RPC 响应，代码如下：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 | package com.king.zkrpc; /** * RPC响应 */ public class RpcResponse { private String requestId; private Throwable error; private Object result; public String getRequestId() { return requestId; } public void setRequestId(String requestId) { this.requestId = requestId; } public Throwable getError() { return error; } public void setError(Throwable error) { this.error = error; } public Object getResult() { return result; } public void setResult(Object result) { this.result = result; } } |
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使用RpcDecoder提供 RPC 解码，只需扩展 Netty 的ByteToMessageDecoder抽象类的decode方法即可，代码如下：
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使用RpcEncoder提供 RPC 编码，只需扩展 Netty 的MessageToByteEncoder抽象类的encode方法即可，代码如下：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 | package com.king.zkrpc; import io.netty.buffer.ByteBuf; import io.netty.channel.ChannelHandlerContext; import io.netty.handler.codec.MessageToByteEncoder; /** * RPC编码 */ public class RpcEncoder extends MessageToByteEncoder { private Class<?> genericClass; public RpcEncoder(Class<?> genericClass) { this.genericClass = genericClass; } @Override public void encode(ChannelHandlerContext ctx, Object in, ByteBuf out) throws Exception { if (genericClass.isInstance(in)) { byte[] data = SerializationUtil.serialize(in); out.writeInt(data.length); out.writeBytes(data); } } } |
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编写一个SerializationUtil工具类，使用Protostuff实现序列化：
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以上了使用 Objenesis 来实例化对象，它是比 Java 反射更加强大。
注意：如需要替换其它序列化框架，只需修改SerializationUtil即可。当然，更好的实现方式是提供配置项来决定使用哪种序列化方式。
使用RpcHandler中处理 RPC 请求，只需扩展 Netty 的SimpleChannelInboundHandler抽象类即可，代码如下：
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为了避免使用 Java 反射带来的性能问题，我们可以使用 CGLib 提供的反射 API，如上面用到的FastClass与FastMethod。
7 第七步：配置客户端
同样使用 Spring 配置文件来配置 RPC 客户端，spring-zk-rpc-client.xml代码如下：
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其中rpc-client-config.properties提供了具体的配置：
| 1 2 3 | <!– lang: java –> # ZooKeeper 服务器 registry.address=127.0.0.1:2181 |
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8 第八步：实现服务发现
同样使用 ZooKeeper 实现服务发现功能，见如下代码：
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9 第九步：实现 RPC 代理
这里使用 Java 提供的动态代理技术实现 RPC 代理（当然也可以使用 CGLib 来实现），具体代码如下：
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使用RpcClient类实现 RPC 客户端，只需扩展 Netty 提供的SimpleChannelInboundHandler抽象类即可，代码如下：
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10 第十步：发送 RPC 请求
使用 JUnit 结合 Spring 编写一个单元测试，代码如下：
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运行以上单元测试，如果不出意外的话，您应该会看到绿条。
11 最后，总结
本文通过 Spring + Netty + Protostuff + ZooKeeper 实现了一个轻量级 RPC 框架，使用 Spring 提供依赖注入与参数配置，使用 Netty 实现 NIO 方式的数据传输，使用 Protostuff 实现对象序列化，使用 ZooKeeper 实现服务注册与发现。使用该框架，可将服务部署到分布式环境中的任意节点上，客户端通过远程接口来调用服务端的具体实现，让服务端与客户端的开发完全分离，为实现大规模分布式应用提供了基础支持。
12 附录：Maven 依赖
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