本文是《凤凰架构》一书的读书笔记。
RPC 调用简介
RPC（远程服务调用）是指位于互不重合的内存地址空间中（可以是一台机器也可以是不同网络分区的不同机器）的两个程序，在语言层面上，以同步的方式使用带宽有限的信道来传输程序控制信息。
通过网络进行分布式运算的八宗罪（8 Fallaciesof Distributed Computing）
RPC协议要解决的三个问题
1. 如何表示数据（如何进行序列化）
每种RPC协议都应该要有对应的序列化协议。
- CORBA的通用数据表示（Common Data Representation，CDR）
- Java RMI的Java对象序列化流协议（Java Object Serialization StreamProtocol）
- gRPC的Protocol Buffers
- Web Service的XML序列化
- 众多轻量级RPC支持的JSON序列化
2. 如何传递数据（使用什么协议来传递数据）
如何传递数据，准确地说，是指如何通过网络，在两个服务的Endpoint之间相互操作、交换数据。
两个服务交互数据不是只扔个序列化数据流来表示参数和结果就行，许多在此之外的信息，譬如异常、超时、安全、认证、授权、事务等，都可能产生双方需要交换信息的需求。在计算机科学中，专门有一个名词“Wire Protocol”来表示这种两个Endpoint之间交换这类数据的行为，常见的Wire Protocol如下。
- Java RMI的Java远程消息交换协议（Java Remote Message Protocol，JRMP，也支持RMI-IIOP）
- CORBA的互联网ORB间协议（Internet Inter ORB Protocol，IIOP，是GIOP协议在IP协议上的实现版本）
- Web Service的简单对象访问协议（Simple Object Access Protocol，SOAP）
- 如果要求足够简单，双方都是HTTP Endpoint，直接使用HTTP协议也是可以的（如JSON-RPC）
3. 如何表示方法
确定表示方法在本地方法调用中并不是太大的问题，编译器或者解释器会根据语言规范，将调用的方法签名转换为进程空间中子过程入口位置的指针。不过一旦要考虑不同语言，事情又立刻麻烦起来，每种语言的方法签名都可能有差别，所以“如何表示同一个方法”“如何找到对应的方法”还是需要一个统一的跨语言的标准才行。
这个标准可以非常简单，譬如直接给程序的每个方法都规定一个唯一的、在任何机器上都绝不重复的编号，调用时压根不管它是什么方法、签名是如何定义的，直接传这个编号就能找到对应的方法。
类似地，用于表示方法的协议还有：
- CORBA的OMG接口定义语言（OMG Interface Definition Language，OMGIDL）
- Web Service的Web服务描述语言（Web Service Description Language，WSDL）
- JSON-RPC的JSON Web服务协议（JSON Web Service Protocol，JSON-WSP）
没有一个简单、通用、高性能的协议能同时解决上面的问题
面向透明的、简单的RPC协议，如DCE/RPC、DCOM、Java RMI，要么依赖于操作系统，要么依赖于特定语言，总有一些先天约束；
那些面向通用的、普适的RPC协议，如CORBA，就无法逃过使用复杂性的困扰，CORBA烦琐的OMGIDL、ORB都是很好的佐证；
而那些意图通过技术手段来屏蔽复杂性的RPC协议，如Web Service，又不免受到性能问题的束缚。
简单、普适、高性能这三点，似乎真的很难同时满足。
各有侧重点的RPC
由于一直没有一个同时满足以上三点的“完美RPC协议”出现，所以远程服务器调用这个小小的领域，逐渐进入群雄混战、百家争鸣的战国时代，距离“统一”越来越远，并一直延续至今。现在，已经相继出现过RMI（Sun/Oracle）、Thrift（Facebook/Apache）、Dubbo（阿里巴巴/Apache）、gRPC（Google）、Motan1/2（新浪）、Finagle（Twitter）、brpc（百度/Apache）、.NETRemoting（微软）、Arvo（Hadoop）、JSON-RPC 2.0（公开规范，JSON-RPC工作组）等难以穷举的协议和框架。这些RPC功能、特点不尽相同，有的是某种语言私有，有的支持跨越多种语言，有的运行在应用层HTTP协议之上，有的直接运行于传输层TCP/UDP协议之上，但并不存在哪一款是“最完美的RPC”。今时今日，任何一款具有生命力的RPC框架，都不再去追求大而全的“完美”，而是以某个具有针对性的特点作为主要的发展方向。
- 朝着性能发展，代表为gRPC和Thrift。决定RPC性能的主要因素有两个：序列化效率和信息密度。序列化效率很好理解，序列化输出结果的容量越小，速度越快，效率自然越高；信息密度则取决于协议中有效负载（Payload）所占总传输数据的比例大小，使用传输协议的层次越高，信息密度就越低，SOAP使用XML拙劣的性能表现就是前车之鉴。gRPC和Thrift都有自己优秀的专有序列化器，而传输协议方面，gRPC是基于HTTP/2的，支持多路复用和Header压缩，Thrift则直接基于传输层的TCP协议来实现，省去了应用层协议的额外开销。
- 朝着简化发展，代表为JSON-RPC，说要选功能最强、速度最快的RPC可能会很有争议，但选功能弱的、速度慢的，JSON-RPC肯定会是候选人之一。牺牲了功能和效率，换来的是协议的简单轻便，接口与格式都更为通用，尤其适合用于Web浏览器这类一般不会有额外协议支持、额外客户端支持的应用场合。
到了最近几年，RPC框架有明显向更高层次（不仅仅负责调用远程服务，还管理远程服务）与插件化方向发展的趋势，不再追求独立地解决RPC的全部三个问题（表示数据、传递数据、表示方法），而是将一部分功能设计成扩展点，让用户自己选择。框架聚焦于提供核心的、更高层次的能力，譬如提供负载均衡、服务注册、可观察性等方面的支持。这一类框架的代表有Facebook的Thrift与阿里的Dubbo
Dubbo默认有自己的传输协议（Dubbo协议），同时也支持其他协议；默认采用Hessian 2作为序列化器，如果你有JSON的需求，可以替换为Fastjson，如果你对性能有更高的追求，可以替换为Kryo、FST、Protocol Buffers等效率更好的序列化器，如果你不想依赖其他组件库，也可以直接使用JDK自带的序列化器。这种设计在一定程度上缓和了RPC框架必须取舍、难以完美的缺憾。