Java利用Sping框架编写RPC远程过程调用服务的教程

网友投稿 263 2023-07-13


Java利用Sping框架编写RPC远程过程调用服务的教程

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。

相关 Maven 依赖请见最后附录。

第一步:编写服务接口

public interface HelloService {

String hello(String name);

}

将该接口放在独立的客户端 jar 包中,以供应用使用。

第二步:编写服务接口的实现类

@RpcService(HelloService.class) // 指定远程接口

public class HelloServiceImpl implements HelloService {

@Override

public String hello(String name) {

return "Hello! " + name;

}

}

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:

@Target({ElementType.TYPE})

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)

@Component // 表明可被 Spring 扫描

public @interface RpcService {

Class> value();

}

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。

第三步:配置服务端

服务端 Spring 配置文件名为spring.xml,内容如下:

具体的配置参数在config.properties文件中,内容如下:

# ZooKeeper 服务器

registry.address=127.0.0.1:2181

# RPC 服务器

server.address=127.0.0.1:8000

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。

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:

public class RpcBootstrap {

public static void main(String[] args) {

new ClassPathXmlApplicationContext("spring.xml");

}

}

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。

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:

public class ServiceRegistry {

private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ServiceRegistry.class);

private CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);

private String registryAddress;

public ServiceRegistry(String registryAddress) {

this.registryAddress = registryAddress;

}

public void register(String data) {

if (data != null) {

ZooKeeper zk = connectServer();

if (zk != null) {

createNode(zk, data);

}

}

}

private ZooKeeper connectServer() {

ZooKeeper zk = null;

try {

zk = new ZooKeeper(registryAddress, Constant.ZK_SESSION_TIMEOUT, new Watcher() {

@Override

public void process(WatchedEvent event) {

if (event.getState() == Event.KeeperState.SyncConnected) {

latch.countDown();

}

}

});

latch.await();

} catch (IOException | InterruptedException e) {

LOGGER.error("", e);

}

return zk;

}

private void createNode(ZooKeeper zk, String data) {

try {

byte[] bytes = data.getBytes();

String path = zk.create(Constant.ZK_DATA_PATH, bytes, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);

LOGGER.debug("create zookeeper node ({} => {})", path, data);

} catch (KeeperException | InterruptedException e) {

LOGGER.error("", e);

}

}

}

其中,通过Constant配置了所有的常量:

public interface Constant {

int ZK_SESSION_TIMEOUT = 5000;

String ZK_REGISTRY_PATH = "/registry";

String ZK_DATA_PATH = ZK_REGISTRY_PATH + "/data";

}

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。

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:

public class RpcServer implements ApplicationContextAware, InitializingBean {

private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RpcServer.class);

private String serverAddress;

private ServiceRegistry serviceRegistry;

private Map handlerMap = new HashMap<>(); // 存放接口名与服务对象之间的映射关系

public RpcServer(String serverAddress) {

this.serverAddress = serverAddress;

}

public RpcServer(String serverAddress, ServiceRegistry serviceRegistry) {

this.serverAddress = serverAddress;

this.serviceRegistry = serviceRegistry;

}

@Override

public void setApplicationContext(ApplicationContext ctx) throws BeansException {

Map serviceBeanMap = ctx.getBeansWithAnnotation(RpcService.class); // 获取所有带有 RpcService 注解的 Spring Bean

if (MapUtils.isNotEmpty(serviceBeanMap)) {

for (Object serviceBean : serviceBeanMap.values()) {

String interfaceName = serviceBean.getClass().getAnnotation(RpcService.class).value().getName();

handlerMap.put(interfaceName, serviceBean);

}

}

}

@Override

public void afterPropertiesSet() throws Exception {

EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup();

EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup();

try {

ServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap();

bootstrap.group(bossGroup, workerGroup).channel(NioServerSocketChannel.class)

.childHandler(new ChannelInitializer() {

@Override

public void initChannel(SocketChannel channel) throws Exception {

channel.pipeline()

.addLast(new RpcDecoder(RpcRequest.class)) // 将 RPC 请求进行解码(为了处理请求)

.addLast(new RpcEncoder(RpcResponse.class)) // 将 RPC 响应进行编码(为了返回响应)

.addLast(new RpcHandler(handlerMap)); // 处理 RPC 请求

}

})

.option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 128)

.childOption(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true);

String[] array = serverAddress.split(":");

String host = array[0];

int port = Integer.parseInt(array[1]);

ChannelFuture future = bootstrap.bind(host, port).sync();

LOGGER.debug("server started on port {}", port);

if (serviceRegistry != null) {

serviceRegistry.register(serverAddress); // 注册服务地址

}

future.channel().closeFuture().sync();

} finally {

workerGroup.shutdownGracefully();

bossGroup.shutdownGracefully();

}

}

}

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:

public class RpcRequest {

private String requestId;

private String className;

private String methodName;

private Class>[] parameterTypes;

private Object[] parameters;

// getter/setter...

}

使用RpcResponse封装 RPC 响应,代码如下:

public class RpcResponse {

private String requestId;

private Throwable error;

private Object result;

// getter/setter...

}

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:

public class RpcDecoder extends ByteToMessageDecoder {

private Class> genericClass;

public RpcDecoder(Class> genericClass) {

this.genericClass = genericClass;

}

@Override

public void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List out) throws Exception {

if (in.readableBytes() < 4) {

return;

}

in.markReaderIndex();

int dataLength = in.readInt();

if (dataLength < 0) {

ctx.close();

}

if (in.readableBytes() < dataLength) {

in.resetReaderIndex();

return;

}

byte[] data = new byte[dataLength];

in.readBytes(data);

Object obj = SerializationUtil.deserialize(data, genericClass);

out.add(obj);

}

}

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:

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);

}

}

}

编写一个SerializationUtil工具类,使用Protostuff实现序列化:

public class SerializationUtil {

private static Map, Schema>> cachedSchema = new ConcurrentHashMap<>();

private static Objenesis objenesis = new ObjenesisStd(true);

private SerializationUtil() {

}

@SuppressWarnings("unchecked")

private static Schema getSchema(Class cls) {

Schema schema = (Schema) cachedSchema.get(cls);

if (schema == null) {

schema = RuntimeSchema.createFrom(cls);

if (schema != null) {

cachedSchema.put(cls, schema);

}

}

return schema;

}

@SuppressWarnings("unchecked")

public static byte[] serialize(T obj) {

Class cls = (Class) obj.getClass();

LinkedBuffer buffer = LinkedBuffer.allocate(LinkedBuffer.DEFAULT_BUFFER_SIZE);

try {

Schema schema = getSchema(cls);

return ProtostuffIOUtil.toByteArray(obj, schema, buffer);

} catch (Exception e) {

throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);

} finally {

buffer.clear();

}

}

public static T deserialize(byte[] data, Class cls) {

try {

T message = (T) objenesis.newInstance(cls);

Schema schema = getSchema(cls);

ProtostuffIOUtil.mergeFrom(data, message, schema);

return message;

} catch (Exception e) {

throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);

}

}

}

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:

public class RpcHandler extends SimpleChannelInboundHandler {

private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RpcHandler.class);

private final Map handlerMap;

public RpcHandler(Map handlerMap) {

this.handlerMap = handlerMap;

}

@Override

public void channelRead0(final ChannelHandlerContext ctx, RpcRequest request) throws Exception {

RpcResponse response = new RpcResponse();

response.setRequestId(request.getRequestId());

try {

Object result = handle(request);

response.setResult(result);

} catch (Throwable t) {

response.setError(t);

}

ctx.writeAndFlush(response).addListener(ChannelFutureListener.CLOSE);

}

private Object handle(RpcRequest request) throws Throwable {

String className = request.getClassName();

Object serviceBean = handlerMap.get(className);

Class> serviceClass = serviceBean.getClass();

String methodName = request.getMethodName();

Class>[] parameterTypes = request.getParameterTypes();

Object[] parameters = request.getParameters();

/*Method method = serviceClass.getMethod(methodName, parameterTypes);

method.setAccessible(true);

return method.invoke(serviceBean, parameters);*/

FastClass serviceFastClass = FastClass.create(serviceClass);

FastMethod serviceFastMethod = serviceFastClass.getMethod(methodName, parameterTypes);

return serviceFastMethod.invoke(serviceBean, parameters);

}

@Override

public void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, Throwable cause) {

LOGGER.error("server caught exception", cause);

ctx.close();

}

}

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。

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.xml代码如下:

其中config.properties提供了具体的配置:

# ZooKeeper 服务器

registry.address=127.0.0.1:2181

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:

public class ServiceDiscovery {

private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ServiceDiscovery.class);

private CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);

private volatile List dataList = new ArrayList<>();

private String registryAddress;

public ServiceDiscovery(String registryAddress) {

this.registryAddress = registryAddress;

ZooKeeper zk = connectServer();

if (zk != null) {

watchNode(zk);

}

}

public String discover() {

String data = null;

int size = dataList.size();

if (size > 0) {

if (size == 1) {

data = daBkYYVYlgPptaList.get(0);

LOGGER.debug("using only data: {}", data);

} else {

data = dataList.get(ThreadLocalRandom.current().nextInt(size));

LOGGER.debug("using random data: {}", data);

}

}

return data;

}

private ZooKeeper connectServer() {

ZooKeeper zk = null;

try {

zk = new ZooKeeper(registryAddress, Constant.ZK_SESSION_TIMEOUT, new Watcher() {

@Override

public void process(WatchedEvent event) {

if (event.getState() == Event.KeeperState.SyncConnected) {

latch.countDown();

}

}

});

latch.await();

} catch (IOException | InterruptedException e) {

LOGGER.error("", e);

}

return zk;

}

private void watchNode(final ZooKeeper zk) {

try {

List nodeList = zk.getChildren(Constant.ZK_REGISTRY_PATH, new Watcher() {

@Override

public void process(WatchedEvent event) {

if (event.getType() == Event.EventType.NodeChildrenChanged) {

watchNode(zk);

}

}

});

List dataList = new ArrayList<>();

for (String node : nodeList) {

byte[] bytes = zk.getData(Constant.ZK_REGISTRY_PATH + "/" + node, false, null);

dataList.add(new String(bytes));

}

LOGGER.debug("node data: {}", dataList);

this.dataList = dataList;

} catch (KeeperException | InterruptedException e) {

LOGGER.error("", e);

}

}

}

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:

public class RpcProxy {

private String serverAddress;

private ServiceDiscovery serviceDiscovery;

public RpcProxy(String serverAddress) {

this.serverAddress = serverAddress;

}

public RpcProxy(ServiceDiscovery serviceDiscovery) {

this.serviceDiscovery = serviceDiscovery;

}

@SuppressWarnings("unchecked")

public T create(Class> interfaceClass) {

return (T) Proxy.newProxyInstance(

interfaceClass.getClassLoader(),

new Class>[]{interfaceClass},

new InvocationHandler() {

@Override

public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {

RpcRequest request = new RpcRequest(); // 创建并初始化 RPC 请求

request.setRequestId(UUID.randomUUID().toString());

request.setClassName(method.getDeclaringClass().getName());

request.setMethodName(method.getName());

request.setParameterTypes(method.getParameterTypes());

request.setParameters(args);

if (serviceDiscovery != null) {

serverAddress = serviceDiscovery.discover(); // 发现服务

}

String[] array = serverAddress.split(":");

String host = array[0];

int port = Integer.parseInt(array[1]);

RpcClient client = new RpcClient(host, port); // 初始化 RPC 客户端

RpcResponse response = client.send(request); // 通过 RPC 客户端发送 RPC 请求并获取 RPC 响应

if (response.isError()) {

throw response.getError();

} else {

return response.getResult();

}

}

}

);

}

}

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:

public class RpcClient extends SimpleChannelInboundHandler {

private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RpcClient.class);

private String host;

private int port;

private RpcResponse response;

private final Object obj = new Object();

public RpcClient(String host, int port) {

this.host = host;

this.port = port;

}

@Override

public void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, RpcResponse response) throws Exception {

this.response = response;

synchronized (obj) {

obj.notifyAll(); // 收到响应,唤醒线程

}

}

@Override

public void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, Throwable cause) throws Exception {

LOGGER.error("client caught exception", cause);

ctx.close();

}

public RpcResponse send(RpcRequest request) BkYYVYlgPpthrows Exception {

EventLoopGroup group = new NioEventLoopGroup();

try {

Bootstrap bootstrap = new Bootstrap();

bootstrap.group(group).channel(NioSocketChannel.class)

.handler(new ChannelInitializer() {

@Override

public void initChannel(SocketChannel channel) throws Exception {

channel.pipeline()

.addLast(new RpcEncoder(RpcRequest.class)) // 将 RPC 请求进行编码(为了发送请求)

.addLast(new RpcDecoder(RpcResponse.class)) // 将 RPC 响应进行解码(为了处理响应)

.addLast(RpcClient.this); // 使用 RpcClient 发送 RPC 请求

}

})

.option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true);

ChannelFuture future = bootstrap.connect(host, port).sync();

future.channel().writeAndFlush(request).sync();

synchronized (obj) {

obj.wait(); // 未收到响应,使线程等待

}

if (response != null) {

future.channel().closeFuture().sync();

}

return response;

} finally {

group.shutdownGracefully();

}

}

}

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:

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)

@ContextConfiguration(locations = "classpath:spring.xml")

public class HelloServiceTest {

@Autowired

private RpcProxy rpcProxy;

@Test

public void helloTest() {

HelloService helloService = rpcProxy.create(HelloService.class);

String result = helloService.hello("World");

Assert.assertEquals("Hello! World", result);

}

}

运行以上单元测试,如果不出意外的话,您应该会看到绿条。

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。

附录:Maven 依赖

junit

junit

4.11

test

org.slf4j

slf4j-log4j12

1.7.7

org.springframework

spring-context

3.2.12.RELEASE

org.springframework

spring-test

3.2.12.RELEASE

test

io.netty

netty-all

4.0.24.Final

com.dyuproject.protostuff

protostuff-core

1.0.8

com.dyuproject.protostuff

protostuff-runtime

1.0.8

org.apache.zookeeper

zookeeper

3.4.6

org.apache.commons

commons-collections4

4.0

org.objenesis

objenesis

2.1

cglib

cglib

3.1


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