现在网上有很多关于使用Netty来构建RPC框架的例子，为什么我这里还要写一篇文章进行论述呢，我很清楚我可能没有写得他们那么好。之所以还要写，有两点原因:
- 一是因为学过Netty之后，还需要去不断实践才能更好的把握Netty的用法，显然，基于Netty实现RPC框架是一个很好的做法；
- 二是因为目前市面上有很多RPC框架，比如Dubbo，这些框架通讯底层都是Netty，所以说通过这个例子，也可以更好的去体验RPC的设计。
下面我将从以下几点阐述如何基于Netty实现简易的RPC框架：
- RPC是什么？
- 实现RPC框架需要关注哪些方面 ？
- 使用Netty如何实现？
RPC，远程过程调用，可以做到像本地调用一样调用远程服务，是一种进程间的通信方式，概念想必大家都很清楚，在看到58沈剑写的RPC文章 之后，意识到其实我们可以换一种思考方式去理解RPC，也就是从本地调用出发，进而去推导RPC调用
本地函数是我们经常碰到的，比如下面示例：
public String sayHello(String name) {
return "hello, " + name;
}
我们只需要传入一个参数，调用sayHello方法就可以得到一个输出，也就是输入参数——>方法体——>输出，入参、出参以及方法体都在同一个进程空间中，这就是本地函数调用
那有没有办法实现不同进程之间通信呢？调用方在进程A，需要调用方法A，但是方法A在进程B中
最容易想到的方式就是使用Socket通信，使用Socket可以完成跨进程调用，我们需要约定一个进程通信协议，来进行传参，调用函数，出参。写过Socket应该都知道，Socket是比较原始的方式，我们需要更多的去关注一些细节问题，比如参数和函数需要转换成字节流进行网络传输，也就是序列化操作，然后出参时需要反序列化；使用socket进行底层通讯，代码编程也比较容易出错。
如果一个调用方需要关注这么多问题，那无疑是个灾难，所以有没有什么简单方法，让我们的调用方不需要关注细节问题，让调用方像调用本地函数一样，只要传入参数，调用方法，然后坐等返回结果就可以了呢？
RPC框架就是用来解决上面的问题的，它能够让调用方像调用本地函数一样调用远程服务，底层通讯细节对调用方是透明的，将各种复杂性都给屏蔽掉，给予调用方极致体验。
前面就已经说到RPC框架，让调用方像调用本地函数一样调用远程服务，那么如何做到这一点呢？
在使用的时候，调用方是直接调用本地函数，传入相应参数，其他细节它不用管，至于通讯细节交给RPC框架来实现。实际上RPC框架采用代理类的方式，具体来说是动态代理的方式，在运行时动态创建新的类，也就是代理类，在该类中实现通讯的细节问题，比如参数序列化。
当然不光是序列化，我们还需要约定一个双方通信的协议格式，规定好协议格式，比如请求参数的数据类型，请求的参数，请求的方法名等，这样根据格式进行序列化后进行网络传输，然后服务端收到请求对象后按照指定格式进行解码，这样服务端才知道具体该调用哪个方法，传入什么样的参数。
刚才又提到网络传输，RPC框架重要的一环也就是网络传输，服务是部署在不同主机上的，如何高效的进行网络传输，尽量不丢包，保证数据完整无误的快速传递出去？实际上，就是利用我们今天的主角——Netty，Netty是一个高性能的网络通讯框架，它足以胜任我们的任务。
前面说了这么多，再次总结下一个RPC框架需要重点关注哪几个点：
- 代理 （动态代理）
- 通讯协议
- 序列化
- 网络传输
当然一个优秀的RPC框架需要关注的不止上面几点，只不过本篇文章旨在做一个简易的RPC框架，理解了上面关键的几点就够了
终于到了本文的重头戏了，我们将根据实现RPC需要关注的几个要点（代理、序列化、协议、编解码），使用Netty进行逐一实现
首先我们需要确定通信双方的协议格式，请求对象和响应对象
请求对象：
@Data
@ToString
public class RpcRequest {
/**
* 请求对象的ID
*/
private String requestId;
/**
* 类名
*/
private String className;
/**
* 方法名
*/
private String methodName;
/**
* 参数类型
*/
private Class<?>[] parameterTypes;
/**
* 入参
*/
private Object[] parameters;
}- 请求对象的ID是客户端用来验证服务器请求和响应是否匹配
响应对象：
@Data
public class RpcResponse {
/**
* 响应ID
*/
private String requestId;
/**
* 错误信息
*/
private String error;
/**
* 返回的结果
*/
private Object result;
}市面上序列化协议很多，比如jdk自带的，Google的protobuf，kyro、Hessian等，只要不选择jdk自带的序列化方法，（因为其性能太差，序列化后产生的码流太大），其他方式其实都可以，这里为了方便起见，选用JSON作为序列化协议，使用fastjson作为JSON框架
为了后续扩展方便，先定义序列化接口：
public interface Serializer {
/**
* java对象转换为二进制
*
* @param object
* @return
*/
byte[] serialize(Object object) throws IOException;
/**
* 二进制转换成java对象
*
* @param clazz
* @param bytes
* @param <T>
* @return
*/
<T> T deserialize(Class<T> clazz, byte[] bytes) throws IOException;
}因为我们采用JSON的方式，所以定义JSONSerializer的实现类:
public class JSONSerializer implements Serializer{
@Override
public byte[] serialize(Object object) {
return JSON.toJSONBytes(object);
}
@Override
public <T> T deserialize(Class<T> clazz, byte[] bytes) {
return JSON.parseObject(bytes, clazz);
}
}如果后续要使用其他序列化方式，可以自行实现序列化接口
约定好协议格式和序列化方式之后，我们还需要编解码器，编码器将请求对象转换为适合于传输的格式（一般来说是字节流），而对应的解码器是将网络字节流转换回应用程序的消息格式。
编码器实现：
public class RpcEncoder extends MessageToByteEncoder {
private Class<?> clazz;
private Serializer serializer;
public RpcEncoder(Class<?> clazz, Serializer serializer) {
this.clazz = clazz;
this.serializer = serializer;
}
@Override
protected void encode(ChannelHandlerContext channelHandlerContext, Object msg, ByteBuf byteBuf) throws Exception {
if (clazz != null && clazz.isInstance(msg)) {
byte[] bytes = serializer.serialize(msg);
byteBuf.writeInt(bytes.length);
byteBuf.writeBytes(bytes);
}
}
}解码器实现：
public class RpcDecoder extends ByteToMessageDecoder {
private Class<?> clazz;
private Serializer serializer;
public RpcDecoder(Class<?> clazz, Serializer serializer) {
this.clazz = clazz;
this.serializer = serializer;
}
@Override
protected void decode(ChannelHandlerContext channelHandlerContext, ByteBuf byteBuf, List<Object> list) throws Exception {
//因为之前编码的时候写入一个Int型，4个字节来表示长度
if (byteBuf.readableBytes() < 4) {
return;
}
//标记当前读的位置
byteBuf.markReaderIndex();
int dataLength = byteBuf.readInt();
if (byteBuf.readableBytes() < dataLength) {
byteBuf.resetReaderIndex();
return;
}
byte[] data = new byte[dataLength];
//将byteBuf中的数据读入data字节数组
byteBuf.readBytes(data);
Object obj = serializer.deserialize(clazz, data);
list.add(obj);
}
}下面来看看Netty客户端是如何实现的，也就是如何使用Netty开启客户端。
实际上，熟悉Netty的朋友应该都知道，我们需要注意以下几点：
- 编写启动方法，指定传输使用Channel
- 指定ChannelHandler，对网络传输中的数据进行读写处理
- 添加编解码器
- 添加失败重试机制
- 添加发送请求消息的方法
下面来看具体的实现代码：
@Slf4j
public class NettyClient {
private EventLoopGroup eventLoopGroup;
private Channel channel;
private ClientHandler clientHandler;
private String host;
private Integer port;
private static final int MAX_RETRY = 5;
public NettyClient(String host, Integer port) {
this.host = host;
this.port = port;
}
public void connect() {
clientHandler = new ClientHandler();
eventLoopGroup = new NioEventLoopGroup();
//启动类
Bootstrap bootstrap = new Bootstrap();
bootstrap.group(eventLoopGroup)
//指定传输使用的Channel
.channel(NioSocketChannel.class)
.option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true)
.option(ChannelOption.TCP_NODELAY, true)
.option(ChannelOption.CONNECT_TIMEOUT_MILLIS,5000)
.handler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
@Override
protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {
ChannelPipeline pipeline = ch.pipeline();
//添加编码器
pipeline.addLast(new RpcEncoder(RpcRequest.class, new JSONSerializer()));
//添加解码器
pipeline.addLast(new RpcDecoder(RpcResponse.class, new JSONSerializer()));
//请求处理类
pipeline.addLast(clientHandler);
}
});
connect(bootstrap, host, port, MAX_RETRY);
}
/**
* 失败重连机制，参考Netty入门实战掘金小册
*
* @param bootstrap
* @param host
* @param port
* @param retry
*/
private void connect(Bootstrap bootstrap, String host, int port, int retry) {
ChannelFuture channelFuture = bootstrap.connect(host, port).addListener(future -> {
if (future.isSuccess()) {
log.info("连接服务端成功");
} else if (retry == 0) {
log.error("重试次数已用完，放弃连接");
} else {
//第几次重连：
int order = (MAX_RETRY - retry) + 1;
//本次重连的间隔
int delay = 1 << order;
log.error("{} : 连接失败，第 {} 重连....", new Date(), order);
bootstrap.config().group().schedule(() -> connect(bootstrap, host, port, retry - 1), delay, TimeUnit.SECONDS);
}
});
channel = channelFuture.channel();
}
/**
* 发送消息
*
* @param request
* @return
*/
public RpcResponse send(final RpcRequest request) {
try {
channel.writeAndFlush(request).await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return clientHandler.getRpcResponse(request.getRequestId());
}
@PreDestroy
public void close() {
eventLoopGroup.shutdownGracefully();
channel.closeFuture().syncUninterruptibly();
}
}我们对于数据的处理重点在于ClientHandler类上，它继承了ChannelDuplexHandler类，可以对出站和入站的数据进行处理
public class ClientHandler extends ChannelDuplexHandler {
/**
* 使用Map维护请求对象ID与响应结果Future的映射关系
*/
private final Map<String, DefaultFuture> futureMap = new ConcurrentHashMap<>();
@Override
public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
if (msg instanceof RpcResponse) {
//获取响应对象
RpcResponse response = (RpcResponse) msg;
DefaultFuture defaultFuture =
futureMap.get(response.getRequestId());
//将结果写入DefaultFuture
defaultFuture.setResponse(response);
}
super.channelRead(ctx,msg);
}
@Override
public void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg, ChannelPromise promise) throws Exception {
if (msg instanceof RpcRequest) {
RpcRequest request = (RpcRequest) msg;
//发送请求对象之前，先把请求ID保存下来，并构建一个与响应Future的映射关系
futureMap.putIfAbsent(request.getRequestId(), new DefaultFuture());
}
super.write(ctx, msg, promise);
}
/**
* 获取响应结果
*
* @param requsetId
* @return
*/
public RpcResponse getRpcResponse(String requsetId) {
try {
DefaultFuture future = futureMap.get(requsetId);
return future.getRpcResponse(5000);
} finally {
//获取成功以后，从map中移除
futureMap.remove(requsetId);
}
}
}从上面实现可以看出，我们定义了一个Map,维护请求ID与响应结果的映射关系，目的是为了客户端用来验证服务端响应是否与请求相匹配，因为Netty的channel可能被多个线程使用，当结果返回时，你不知道是从哪个线程返回的，所以需要一个映射关系。
而我们的结果是封装在DefaultFuture中的，因为Netty是异步框架，所有的返回都是基于Future和Callback机制的，我们这里自定义Future来实现客户端"异步调用"
public class DefaultFuture {
private RpcResponse rpcResponse;
private volatile boolean isSucceed = false;
private final Object object = new Object();
public RpcResponse getRpcResponse(int timeout) {
synchronized (object) {
while (!isSucceed) {
try {
object.wait(timeout);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return rpcResponse;
}
}
public void setResponse(RpcResponse response) {
if (isSucceed) {
return;
}
synchronized (object) {
this.rpcResponse = response;
this.isSucceed = true;
object.notify();
}
}
}- 实际上用了wait和notify机制，同时使用一个boolean变量做辅助
Netty服务端的实现跟客户端的实现差不多，只不过要注意的是，当对请求进行解码过后，需要通过代理的方式调用本地函数。下面是Server端代码：
public class NettyServer implements InitializingBean {
private EventLoopGroup boss = null;
private EventLoopGroup worker = null;
@Autowired
private ServerHandler serverHandler;
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
//此处使用了zookeeper做注册中心，本文不涉及，可忽略
ServiceRegistry registry = new ZkServiceRegistry("127.0.0.1:2181");
start(registry);
}
public void start(ServiceRegistry registry) throws Exception {
//负责处理客户端连接的线程池
boss = new NioEventLoopGroup();
//负责处理读写操作的线程池
worker = new NioEventLoopGroup();
ServerBootstrap serverBootstrap = new ServerBootstrap();
serverBootstrap.group(boss, worker)
.channel(NioServerSocketChannel.class)
.option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 1024)
.childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
@Override
protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {
ChannelPipeline pipeline = ch.pipeline();
//添加解码器
pipeline.addLast(new RpcEncoder(RpcResponse.class, new JSONSerializer()));
//添加编码器
pipeline.addLast(new RpcDecoder(RpcRequest.class, new JSONSerializer()));
//添加请求处理器
pipeline.addLast(serverHandler);
}
});
bind(serverBootstrap, 8888);
}
/**
* 如果端口绑定失败，端口数+1,重新绑定
*
* @param serverBootstrap
* @param port
*/
public void bind(final ServerBootstrap serverBootstrap,int port) {
serverBootstrap.bind(port).addListener(future -> {
if (future.isSuccess()) {
log.info("端口[ {} ] 绑定成功",port);
} else {
log.error("端口[ {} ] 绑定失败", port);
bind(serverBootstrap, port + 1);
}
});
}
@PreDestroy
public void destory() throws InterruptedException {
boss.shutdownGracefully().sync();
worker.shutdownGracefully().sync();
log.info("关闭Netty");
}
}下面是处理读写操作的Handler类：
@Component
@Slf4j
@ChannelHandler.Sharable
public class ServerHandler extends SimpleChannelInboundHandler<RpcRequest> implements ApplicationContextAware {
private ApplicationContext applicationContext;
@Override
protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, RpcRequest msg) {
RpcResponse rpcResponse = new RpcResponse();
rpcResponse.setRequestId(msg.getRequestId());
try {
Object handler = handler(msg);
log.info("获取返回结果: {} ", handler);
rpcResponse.setResult(handler);
} catch (Throwable throwable) {
rpcResponse.setError(throwable.toString());
throwable.printStackTrace();
}
ctx.writeAndFlush(rpcResponse);
}
/**
* 服务端使用代理处理请求
*
* @param request
* @return
*/
private Object handler(RpcRequest request) throws ClassNotFoundException, InvocationTargetException {
//使用Class.forName进行加载Class文件
Class<?> clazz = Class.forName(request.getClassName());
Object serviceBean = applicationContext.getBean(clazz);
log.info("serviceBean: {}",serviceBean);
Class<?> serviceClass = serviceBean.getClass();
log.info("serverClass:{}",serviceClass);
String methodName = request.getMethodName();
Class<?>[] parameterTypes = request.getParameterTypes();
Object[] parameters = request.getParameters();
//使用CGLIB Reflect
FastClass fastClass = FastClass.create(serviceClass);
FastMethod fastMethod = fastClass.getMethod(methodName, parameterTypes);
log.info("开始调用CGLIB动态代理执行服务端方法...");
return fastMethod.invoke(serviceBean, parameters);
}
@Override
public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
this.applicationContext = applicationContext;
}
}客户端使用Java动态代理，在代理类中实现通信细节，众所众知，Java动态代理需要实现InvocationHandler接口
@Slf4j
public class RpcClientDynamicProxy<T> implements InvocationHandler {
private Class<T> clazz;
public RpcClientDynamicProxy(Class<T> clazz) throws Exception {
this.clazz = clazz;
}
@Override
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
RpcRequest request = new RpcRequest();
String requestId = UUID.randomUUID().toString();
String className = method.getDeclaringClass().getName();
String methodName = method.getName();
Class<?>[] parameterTypes = method.getParameterTypes();
request.setRequestId(requestId);
request.setClassName(className);
request.setMethodName(methodName);
request.setParameterTypes(parameterTypes);
request.setParameters(args);
log.info("请求内容: {}",request);
//开启Netty 客户端，直连
NettyClient nettyClient = new NettyClient("127.0.0.1", 8888);
log.info("开始连接服务端：{}",new Date());
nettyClient.connect();
RpcResponse send = nettyClient.send(request);
log.info("请求调用返回结果：{}", send.getResult());
return send.getResult();
}
}- 在invoke方法中封装请求对象，构建NettyClient对象，并开启客户端，发送请求消息
代理工厂类如下：
public class ProxyFactory {
public static <T> T create(Class<T> interfaceClass) throws Exception {
return (T) Proxy.newProxyInstance(interfaceClass.getClassLoader(),new Class<?>[] {interfaceClass}, new RpcClientDynamicProxy<T>(interfaceClass));
}
}- 通过Proxy.newProxyInstance创建接口的代理类
API：
public interface HelloService {
String hello(String name);
}- 准备一个测试API接口
客户端：
@SpringBootApplication
@Slf4j
public class ClientApplication {
public static void main(String[] args) throws Exception {
SpringApplication.run(ClientApplication.class, args);
HelloService helloService = ProxyFactory.create(HelloService.class);
log.info("响应结果“: {}",helloService.hello("pjmike"));
}
}- 客户端调用接口的方法
服务端：
//服务端实现
@Service
public class HelloServiceImpl implements HelloService {
@Override
public String hello(String name) {
return "hello, " + name;
}
}运行结果：
以上我们基于Netty实现了一个非非非常简陋的RPC框架，比起成熟的RPC框架来说相差甚远，甚至说基本的注册中心都没有实现，但是通过本次实践，可以说我对于RPC的理解更深了，了解了一个RPC框架到底需要关注哪些方面，未来当我们使用成熟的RPC框架时，比如Dubbo，能够做到心中有数，能明白其底层不过也是使用Netty作为基础通讯框架。往后，如果更深入翻看开源RPC框架源码时，也相对比较容易
- https://xilidou.com/2018/09/26/dourpc-remoting/
- https://www.cnblogs.com/luxiaoxun/p/5272384.html
- https://my.oschina.net/huangyong/blog/361751
- https://www.w3cschool.cn/architectroad/architectroad-rpc-framework.html
- https://www.cnkirito.moe/dubbo27-features/
- https://juejin.im/post/5ad2a99ff265da238d51264d#heading-6
- https://juejin.im/book/5b4bc28bf265da0f60130116/section/5b4db0e6e51d45191d79e475#heading-3
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