深入理解rpc框架(一):实现“乞丐版”rpc中我们不借助任何第三方框架实现了简单的rpc框架，但是其功能之简陋，存在问题和漏洞之多，导致其根本上不了台面，别说商用，就算拿出来和大家讨论都觉得砢碜上不了台面。那么针对上一篇中存在的问题，此篇我们将在其基础上做改进和优化。
本文源自一次面试官的提问：说说你对于RPC框架的了解，你知道哪些RPC框架，以及为什么RPC历经几十年还能不断推出新的框架。
归根结底，企业应用系统就是对数据的处理，而对于一个拥有多个子系统的企业应用系统而言，它的基础支撑无疑就是对消息的处理。与对象不同，消息本质上是一种数据结构（当然，对象也可以看做是一种特殊的消息），它包含消费者与服务双方都能识别的数据，这些数据需要在不同的进程（机器）之间进行传递，并可能会被多个完全不同的客户端消费。消息传递相较文件传递与远程过程调用（RPC）而言，似乎更胜一筹，因为它具有更好的平台无关性，并能够很好地支持并发与异步调用。
今天在博客里的个人设置里看到了XMLRPC接口是否开启，默认是开启的，那我关掉会怎么样呢？
随着微服务的迅速发展，各大互联网企业也投入到微服务的使用种。微服务最大的特点是，跨进程、跨服务、跨语言之间的调用，使得我们能够像调用本地类、函数一样。当微服务具备该特点，将我们复杂的业务拆分成不同的服务，服务之间在相互调用。这也是微服务为什么火的原因之一。
（1）它允许一台计算机程序远程调用另外一台计算机的子程序，而不用去关心底层的网络通信细节，对我们来说是透明的。因此，它经常用于分布式网络通信中。
SPI 全称是 Service Provider Interface，是一种服务发现机制。
RPC 大家经常会听到有人提起，但是 RPC 到底是什么东西貌似没有人认真的解释和回答过。（有也当做没看见，不然我还写个啥）
当你在构建一个分布式系统时，势必需要考虑的一个问题是：如何实现服务与服务之间的调用？当然，你可以使用 Dubbo 或 Spring Cloud 等分布式服务框架来封装技术实现的复杂性，以此完成这个目标。不过，假如现在没有这些框架，需要你自己来实现远程调用，你会怎么做呢？
选择使用RPC（Remote Procedure Call）的原因主要涉及到构建分布式系统、微服务架构和多语言通信等方面的需求。以下是一些选择使用RPC的主要原因：
大概2个月前，我说过要利用业余时间写一个简单的 RPC 框架，今天总算将其开源出来，希望对小伙伴们有帮助。
上篇文章中我们搭建了服务提供者和服务消费者的基本框架，现在我们可以建立两个模块之间的通信机制了。我们通过向 ChannelPipeline 添加自定义的业务处理器，来完成 RPC 框架的远程通信机制。需要实现的主要功能如下：
Raft 是一种共识算法，它确保在分布式系统中的多个节点之间达成一致性。Raft 的核心目标之一是保证数据在所有节点之间的同步。以下是 Raft 如何同步数据的主要步骤：
RPC（Remote Procedure Call）—远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。
https://github.com/grpc/grpc-java 由谷歌开发的一个高性能开源RPC框架，基于HTTp/2协议标准开发。利用ProtoBuf作为序列化工具和接口定义语言。
为了避免单点故障，现在的应用通常至少会部署在两台服务器上。对于一些负载比较高的服务，会部署更多的服务器。这样，在同一环境下的服务提供者数量会大于1。对于服务消费者来说，同一环境下出现了多个服务提供者。这时会出现一个问题，服务消费者需要决定选择哪个服务提供者进行调用。另外服务调用失败时的处理措施也是需要考虑的，是重试呢，还是抛出异常，亦或是只打印异常等。为了处理这些问题，Dubbo 定义了集群接口 Cluster 以及 Cluster Invoker。集群 Cluster 用途是将多个服务提供者合并为一个 Cluster Invoker，并将这个 Invoker 暴露给服务消费者。这样一来，服务消费者只需通过这个 Invoker 进行远程调用即可，至于具体调用哪个服务提供者，以及调用失败后如何处理等问题，现在都交给集群模块去处理。集群模块是服务提供者和服务消费者的中间层，为服务消费者屏蔽了服务提供者的情况，这样服务消费者就可以专心处理远程调用相关事宜。比如发请求，接受服务提供者返回的数据等。这就是集群的作用。 一 选择集群容错方式 集群容错机制是交由 org.apache.dubbo.rpc.cluster.Cluster 接口的子类处理，为了清楚该接口有哪些扩展类，不妨打开该类的 Dubbo SPI 配置文件(扩展点的全限定名)一观：
上一节交代了Neutron基本的组网原理，本节我们来看一看Neutron在软件层面的实现。 在架构设计上， Neutron沿用了OpenStack完全分布式的思想，各组件之间通过消息机制进行通信，使得Neutron中各个组件甚至各个进程都可以运行在任意的节点上，如下图所示。这种微内核的架构使得开发者可以集中精力在网络业务的实现上。目前Neutron提供了众多的插件与驱动，基本上可以满足各种部署的需要，如果这些还难以支撑实际所需的环境，则可以方便地在Neutron的框架下扩展插件或驱动。 📷 上
RPC的全称是Remote Procedure Call，它是一种进程间的通信方式。允许像调用本地服务一样调用远程服务，它的具体的实现方式可以不同，例如Spring的HTTP Invoker，FaceBook的Thrift二进制私有协议通信。
好的开始等于成功的一半，2022给自己一个美好的期许! 为了感谢2021年广大技术人对奈学科技的关注和支持，在2022新年开篇之际，奈学科技的核心教研团队将于1月11日特别推出【奈学科技技术开放日】免费体验学习活动，以高含金量的智慧福利倾情回馈广大学员！ 随着微服务架构模式的广泛应用，采用RPC的方式调用服务是众多企业采用的方式，而几乎每个大厂都会自创自己的RPC框架或者基于知名的RPC框架进行改造，所以想要进军大厂或者在业界开拓更宽广的天地，吃透RPC高性能、高容错的底层原理和核心机制就成了题中之义。 前
第七层：应用层 定义了用于在网络中进行通信和数据传输的接口 - 用户程式；提供标准服务，比如虚拟终端、文件以及任务的传输 和处理； 第六层：表示层 掩盖不同系统间的数据格式的不同性； 指定独立结构的数据传输格式； 数据的编码和解码；加密和解密；压缩和 解压缩 第五层：会话层 管理用户会话和对话； 控制用户间逻辑连接的建立和挂断；报告上一层发生的错误 第四层：传输层 管理网络中端到端的信息传送； 通过错误纠正和流控制机制提供可靠且有序的数据包传送； 提供面向无连接的数 据包的传送； 第三层：网络层 定义网络设备间如何传输数据； 根据唯一的网络设备地址路由数据包；提供流和拥塞控制以防止网络资源的损耗 第二层：数据链路层 定义操作通信连接的程序； 封装数据包为数据帧； 监测和纠正数据包传输错误 第一层：物理层 定义通过网络设备发送数据的物理方式； 作为网络媒介和设备间的接口；定义光学、电气以及机械特性。
来源：frapples.github.io/articles/2018-03-30-4a97.html
在之前的文章中，我们由SparkContext的初始化提到了事件总线LiveListenerBus与执行环境SparkEnv。在讲解SparkEnv的过程中，RPC环境RpcEnv又是首先被初始化的重要组件。做个不怎么恰当的比较，SparkEnv之于SparkContext，正如RpcEnv之于SparkEnv。
在企业的业务发展到一定程度的时候，企业内部的系统总会进行这样或者那样的系统切分。那么这会导致一个什么问题呢？原来直接通过直接本地调用方式的功能，已经无法正常工作了，因为物理上或者逻辑上已经隔离了。切分应用分别部署一般来说有四种方式。 1、同一主机不同端口。 2、同一主机跨虚拟机或者跨 Docker 容器。 3、跨主机同一内网 4、跨主机跨网络。 这就使得不论是从逻辑还是从物理上隔离，都使得远程调用尤为重要。现在最常用的就四大类。 1、SpringCloud系列，以 RESTful API 为首的 HTTP
从上文可知，在服务的调用或消费端发送请求命令中，Dubbo引入过滤器链机制来实现功能的包装（或扩展）。Dubbo很多功能，例如泛化调用、并发控制等都是基于Filter机制实现的，系统默认的Filter在/dubbo-rpc-api/src/main/resources/META-INF/dubbo/internal/com.alibaba.dubbo.rpc.Filter文件中定义，内容如下：
开一个gRPC学习的专题，感兴趣的一起参与，一周一篇，下一篇聊聊protocol buffer 什么是gRPC？ RPC全称(Remote Procedure Call)，远程过程调用，指的是一台计算机通过网络请求另一台计算机的上服务，从而不需要了解底层网络细节，RPC是构建在已经存在的协议（TCP/IP，HTTP等）之上的，RPC采用的是客户端，服务器模式。 gRPC是云原生计算基金会（CNCF）项目, gRPC 一开始由 google 开发，是一款语言中立、平台中立的服务间通信框架，使用gRPC可以使得
作者：allendbwu，腾讯 PCG 后台开发工程师 目前互联网系统都是微服务化，那么就需要 RPC 调用，因此本文梳理了从 RPC 基本框架协议到整个服务化框架体系建设中所包含的知识点，重点在于 RPC 框架 和 服务治理能力的梳理，本文定位于一个科普性质的文章，在于让大家了解一个全貌。 一、RPC 基本框架 1-1、RPC 基本框架 理解 RPC RPC 的概念就是远程过程调用。我们本地的函数调用，就是 A 方法调 B 方法，然后得到调用的结果，RPC 就是让你像本地函数调用一样进行跨服务之间
dubbo中提供了一个ExtensionLoader.getLoadingStrategies()方法，但是在dubbo3.0.6版本已经废弃，取而代之的是几个区分了模块的类，ApplicationModel、FrameworkModel、ModuleModel
在hbase集群故障时，hbase client无法连接region server的时候，因为重试参数配置问题，程序并不会直接抛出异常，而是会一直重试，导致异常报警没有触发。此篇文章讲述client的重试机制及参数配置。
1、RPC 框架谁最美？ Hello，everybody！说到RPC框架，可能大家能想到一堆RPC开源框架，那么在微服务平台中，微服务间的服务调用，不可避免的会遇到一个问题，该选用哪一个RPC框架
在分布式服务框架中，一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的，在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术，例如：RMI、MINA、ESB、 Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS 等，这些名词之间到底是些什么关系呢，它们背后到底是基于什么原理实现的呢，了解这些是实现分布式服务框架的基础知识，而如果在性能上有高的要求的话，那 深入了解这些技术背后的机制就是必须的了，在这篇blog中我们将来一探究竟，抛砖引玉，欢迎大家提供更多的实现远程通讯的技术和原理的介绍。
RPC 被称为“远程过程调用”，表明了一个方法调用会跨越网络，跨越进程，所以传输层是不可或缺的。一说到网络传输，一堆名词就蹦了出来：TCP、UDP、HTTP，同步 or 异步，阻塞 or 非阻塞，长连接 or 短连接... 本文介绍两种传输层的实现：使用 Socket 和使用 Netty。前者实现的是阻塞式的通信，是一个较为简单的传输层实现方式，借此可以了解传输层的工作原理及工作内容；后者是非阻塞式的，在一般的 RPC 场景下，性能会表现的很好，所以被很多开源 RPC 框架作为传输层的实现方式。 Rpc
接口调用通常包含两个部分，序列化和通信协议。常见的序列化协议包括json、xml、hession、protobuf、thrift、text、bytes等；通信比较流行的是http、soap、websockect，RPC通常基于TCP实现，常用框架例如dubbo，netty、mina、thrift
网络安全领域在攻和防对抗规模群体已经成熟，但是两端从业者对于安全原理掌握程度参差不齐，中间鸿沟般的差距构成了漏洞研究领域的主战场。笔者“三省吾身”，在工作中会犯错误把一些加密、认证、鉴权的概念和实现方案搞混，尤其是加解密涉及算法和公私钥机制的概念不深入细节。
目前互联网系统都是微服务化，那么就需要 RPC 调用，因此本文梳理了从 RPC 基本框架协议到整个服务化框架体系建设中所包含的知识点，重点在于 RPC 框架 和 服务治理能力的梳理，本文定位于一个科普性质的文章，在于让大家了解一个全貌。
RPC(Remote Procedure Call)即远程过程调用，允许一台计算机调用另一台计算机上的程序得到结果，而代码中不需要做额外的编程，就像在本地调用一样。
核心理念：调用链，全局唯一的 ID 将同一请求串联起来，从而还原调用关系，统计系统指标。
古人有云“gRPC是目前最常用也是性能最好的RPC框架之一”，本周阿巩将从一次RPC调用流程看在各场景下gRPC框架的解决方案，直击gRPC优秀的本质。上一篇中我们提到了HTTP/2和ProtoBuf 协议，gRPC便是结合了 HTTP/2 与 Protobuf 的优点，在应用层提供方便而高效的 RPC 远程调用协议。那空口无凭，先来简单总结回顾下HTTP/2和ProtoBuf 协议分别是如何提升性能的，再来展开讨论。日拱一卒，让我们开始吧！
在分析dubbo consumer端的RPC实现之前，首先来看下dubbo的整体架构，有个整体概念。
1.1.1RPC名词解释 概念 全称Remote Process Call,即远程过程调用 rpc的实现包括服务的调用方和服务的提供方 过程 服务调用方发送RPC请求到服务提供方，服务提供方根据调用方提供的参数执行请求方法，将执行的结果返回给调用方，一次RPC调用完成 使用原因 单台服务器处理能力有限，RPC可提升系统处理能力和吞吐量，也是实现分布式计算的基础 1.1.2对象序列化 序列化原因 任何形式的数据都需要转换成二进制流在网络传输 概念 对象序列化-将对象转换为二进制流的过程 对象反序列化
本文从一个调试时候常见的异常 "TimeoutException: Heartbeat of TaskManager timed out"切入，为大家剖析Flink的心跳机制。文中代码基于Flink 1.10。
所谓动态代理，指的是语言提供的一种语法，能够将对对象中不同方法的调用重定向到一个统一的处理函数中来。 python重写__getattr__函数能够做到这一点，就连世界上最好的语言也提供称为魔术方法的__call。 这种语法除了能更好的实现动态代理外，还是RPC框架实现原理的一部分。
远程过程调用（RPC）是分布式服务广泛使用的一种技术。 这种技术现在越来越多地用于高性能计算 (HPC) 的上下文中，它允许将例程的执行委托给远程节点，这些节点可以留出并专用于特定任务。 然而，现有的 RPC 框架采用基于套接字的网络接口（通常在 TCP/IP 之上），这不适合 HPC 系统，因为此 API 通常不能很好地映射到这些系统上使用的本机网络传输，从而导致网络性能较低。 此外，现有的 RPC 框架通常不支持处理大数据参数，例如在读取或写入调用中发现的参数。我们在本文中提出了一个异步 RPC 接口，专门设计用于 HPC 系统，允许参数和执行请求的异步传输和直接支持大数据参数。 该接口是通用的，允许传送任何函数调用。 此外，网络实现是抽象的，允许轻松移植到未来的系统并有效使用现有的本地传输机制
A high-performance, open-source universal RPC framework
远古时期，每个进程各干各的，但随着发展有时候会存在A进程调用B进程某一方法，使用其功能的场景，比如说把画图统一都在某一个进程中，其他进程只需要调用它就ok了（代码没有散落到各地、也减少了一部分动态链接的管理），但是最初是不支持的，就产生了所谓的IPC（Inter-process communication 本地进程间通信），没错这里的IPC就是上学的时候经常背的 共享内存等进程间通讯方式。 再后来越来越多的单机系统复杂到无法维护面临拆分，小型机的瓶颈凸显及性价比越来越低，由pc和廉价服务器构成的集群、分布式方案逐渐形成，开始出现多个pc或者服务器 搭建分布式系统的场景，之前单机上的IPC也演变成了现在的RPC（远程过程调用）。 做服务器端研发，经常会有这样的一些名词RMI(remote method invocation，面向对象的远程方法调用)、RPC（remote procedure call，远程过程调用）、SOAP(simple object access protoal，简单对象访问协议)、REST(representational state transfer，表达性状态转移)，这些都可以理解为调用远程方法的一些通信技术“风格”，其中RPC是一个泛化的概念，严格来说一切远程过程调用手段都属于rpc范畴，本系列要说的就是这个泛化的RPC。
Thrift源于大名鼎鼎的facebook之手，在2007年facebook提交Apache基金会将Thrift作为一个开源项目，对于当时的facebook来说创造thrift是为了解决facebook系统中各系统间大数据量的传输通信以及系统之间语言环境不同需要跨平台的特性。所以thrift可以支持多种程序语言，例如: C++, C#, Cocoa, Erlang, Haskell, Java, Ocami, Perl, PHP, Python, Ruby, Smalltalk. 在多种不同的语言之间通信t
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