总结
- RPC 是一种思想：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思想。
- RPC要解决的两个问题：
- 解决分布式系统中，服务之间的调用问题。
- 远程调用时，要能够像本地调用一样方便，让调用者感知不到远程调用的逻辑。
- 要实现一个 RPC 框架，只需要把以下三点实现了就基本完成了：
- Call ID 映射：可以直接使用函数字符串，也可以使用整数 ID。映射表一般就是一个哈希表。
- 序列化反序列化：可以自己写，也可以使用 Protobuf 或者 FlatBuffers 之类的。
- 网络传输：TCP最常用； UDP, HTTP2也可以；也可以自己写 Socket。
1-什么是本地调用
说起RPC，就不能不提到分布式，这个促使RPC诞生的领域。
假设你有一个计算器接口，Calculator，以及它的实现类CalculatorImpl，那么在系统还是单体应用时，你要调用Calculator的add方法来执行一个加运算，直接new一个CalculatorImpl，然后调用add方法就行了，这其实就是非常普通的本地函数调用，因为在同一个地址空间，或者说在同一块内存，所以通过方法栈和参数栈就可以实现。
2-什么是远程过程调用(本地调用的解耦改造)
现在，基于高性能和高可靠等因素的考虑，你决定将系统改造为分布式应用，将很多可以共享的功能都单独拎出来，比如上面说到的计算器，你单独把它放到一个服务里头，让别的服务去调用它。
这下问题来了，服务A里头并没有CalculatorImpl这个类，那它要怎样调用服务B的CalculatorImpl的add方法呢？
有同学会说，可以模仿B/S架构的调用方式呀，在B服务暴露一个Restful接口，然后A服务通过调用这个Restful接口来间接调用CalculatorImpl的add方法。
很好，这已经很接近RPC了，不过如果是这样，那每次调用时，是不是都需要写一串发起http请求的代码呢？比如httpClient.sendRequest...之类的，能不能像本地调用一样，去发起远程调用，让使用者感知不到远程调用的过程呢，像这样：
@Reference private Calculator calculator; ... calculator.add(1,2); ...
这时候，有同学就会说，用代理模式（TODO）呀！而且最好是结合Spring IoC一起使用，通过Spring注入calculator对象，注入时，如果扫描到对象加了@Reference注解，那么就给它生成一个代理对象，将这个代理对象放进容器中。而这个代理对象的内部，就是通过httpClient来实现RPC远程过程调用的。
可能上面这段描述比较抽象，不过这就是很多RPC框架要解决的问题和解决的思路，比如阿里的Dubbo。
总结一下，RPC要解决的两个问题：
- 解决分布式系统中，服务之间的调用问题。
- 远程调用时，要能够像本地调用一样方便，让调用者感知不到远程调用的逻辑。
3-完整的RPC框架
在一个典型 RPC 的使用场景中，包含了服务发现、负载、容错、网络传输、序列化等组件，其中“RPC 协议”就指明了程序如何进行网络传输和序列化。
3.1 RPC 核心之功能
RPC 的核心功能是指实现一个 RPC 最重要的功能模块，就是上图中的”RPC 协议”部分：
一个 RPC 的核心功能主要有 5 个部分组成，分别是：客户端、客户端 Stub、网络传输模块、服务端 Stub、服务端等。
下面介绍核心 RPC 框架的重要组成：
- 客户端(Client)：服务调用方。
- 客户端存根(Client Stub)：存放服务端地址信息，将客户端的请求参数数据信息打包成网络消息，再通过网络传输发送给服务端。
- 服务端存根(Server Stub)：接收客户端发送过来的请求消息并进行解包，然后再调用本地服务进行处理。
- 服务端(Server)：服务的真正提供者。
- Network Service：底层传输，可以是 TCP 或 HTTP。
3.2 RPC 核心之三个技术点
RPC 的核心功能主要由 5 个模块组成，如果想要自己实现一个 RPC，最简单的方式要实现三个技术点，分别是：
- 服务寻址
- 数据流的序列化和反序列化
- 网络传输
服务寻址
1-说明：服务寻址可以使用 Call ID 映射。在本地调用中，函数体是直接通过函数指针来指定的，但是在远程调用中，函数指针是不行的，因为两个进程的地址空间是完全不一样的。
所以在 RPC 中，所有的函数都必须有自己的一个 ID。这个 ID 在所有进程中都是唯一确定的。
客户端在做远程过程调用时，必须附上这个 ID。然后我们还需要在客户端和服务端分别维护一个函数和Call ID的对应表。
当客户端需要进行远程调用时，它就查一下这个表，找出相应的 Call ID，然后把它传给服务端，服务端也通过查表，来确定客户端需要调用的函数，然后执行相应函数的代码。
2-实现方式：服务注册中心。要调用服务，首先你需要一个服务注册中心去查询对方服务都有哪些实例。Dubbo 的服务注册中心是可以配置的，官方推荐使用 Zookeeper。
3-实现案例：RMI (Remote Method Invocation，远程方法调用)，也就是 RPC 本身在Java里面的实现方式，网络协议使用的是TCP。
RMI 架构图
Registry(服务发现)：借助 JNDI （TODO）发布并调用了 RMI 服务。实际上，JNDI 就是一个注册表，服务端将服务对象放入到注册表中，客户端从注册表中获取服务对象。
RMI 服务在服务端实现之后需要注册到 RMI Server 上，然后客户端从指定的 RMI 地址上 Lookup 服务，调用该服务对应的方法即可完成远程方法调用。
Registry 是个很重要的功能，当服务端开发完服务之后，要对外暴露，如果没有服务注册，则客户端是无从调用的，即使服务端的服务就在那里。
序列化和反序列化
客户端怎么把参数值传给远程的函数呢?在本地调用中，我们只需要把参数压到栈里，然后让函数自己去栈里读就行。
但是在远程过程调用时，客户端跟服务端是不同的进程，不能通过内存来传递参数。
这时候就需要客户端把参数先转成一个字节流，传给服务端后，再把字节流转成自己能读取的格式。
只有二进制数据才能在网络中传输，序列化和反序列化的定义是：
- 将对象转换成二进制流的过程叫做序列化
- 将二进制流转换成对象的过程叫做反序列化
这个过程叫序列化和反序列化。同理，从服务端返回的值也需要序列化反序列化的过程。
网络传输
网络传输：远程调用往往用在网络上，客户端和服务端是通过网络连接的。
所有的数据都需要通过网络传输，因此就需要有一个网络传输层。网络传输层需要把 Call ID 和序列化后的参数字节流传给服务端，然后再把序列化后的调用结果传回客户端。
只要能完成这两者的，都可以作为传输层使用。因此，它所使用的协议其实是不限的，能完成传输就行。
尽管大部分 RPC 框架都使用 TCP 协议，但其实 UDP 也可以，而 gRPC 干脆就用了 HTTP2。
TCP 的连接是最常见的，简要分析基于 TCP 的连接：通常 TCP 连接可以是按需连接(需要调用的时候就先建立连接，调用结束后就立马断掉)，也可以是长连接(客户端和服务器建立起连接之后保持长期持有，不管此时有无数据包的发送，可以配合心跳检测机制定期检测建立的连接是否存活有效)，多个远程过程调用共享同一个连接。
所以，要实现一个 RPC 框架，只需要把以下三点实现了就基本完成了：
- Call ID 映射：可以直接使用函数字符串，也可以使用整数 ID。映射表一般就是一个哈希表。
- 序列化反序列化：可以自己写，也可以使用 Protobuf 或者 FlatBuffers 之类的。
- 网络传输库：可以自己写 Socket，或者用 Asio，ZeroMQ，Netty 之类。
3.3 RPC 核心之网络传输协议
要实现一个 RPC，需要选择网络传输的方式。
在 RPC 中可选的网络传输方式有多种，可以选择 TCP 协议、UDP 协议、HTTP 协议。
每一种协议对整体的性能和效率都有不同的影响，如何选择一个正确的网络传输协议呢?首先要搞明白各种传输协议在 RPC 中的工作方式。
基于 TCP 协议的 RPC 调用
由服务的调用方与服务的提供方建立 Socket （TODO）连接，并由服务的调用方通过 Socket 将需要调用的接口名称、方法名称和参数序列化后传递给服务的提供方，服务的提供方反序列化后再利用反射调用相关的方法。
***将结果返回给服务的调用方，整个基于 TCP 协议的 RPC 调用大致如此。
但是在实例应用中则会进行一系列的封装，如 RMI 便是在 TCP 协议上传递可序列化的 Java 对象。
基于 HTTP 协议的 RPC 调用
该方法更像是访问网页一样，只是它的返回结果更加单一简单。
其大致流程为：由服务的调用者向服务的提供者发送请求，这种请求的方式可能是 GET、POST、PUT、DELETE 等中的一种，服务的提供者可能会根据不同的请求方式做出不同的处理，或者某个方法只允许某种请求方式。
而调用的具体方法则是根据 URL 进行方法调用，而方法所需要的参数可能是对服务调用方传输过去的 XML 数据或者 JSON 数据解析后的结果，***返回 JOSN 或者 XML 的数据结果。
由于目前有很多开源的 Web 服务器，如 Tomcat，所以其实现起来更加容易，就像做 Web 项目一样。
两种方式对比
- 基于 TCP 的协议实现的 RPC 调用
- 优点：由于 TCP 协议处于协议栈的下层，能够更加灵活地对协议字段进行定制，减少网络开销，提高性能，实现更大的吞吐量和并发数。
- 缺点：但是需要更多关注底层复杂的细节，实现的代价更高。同时对不同平台，如安卓，iOS 等，需要重新开发出不同的工具包来进行请求发送和相应解析，工作量大，难以快速响应和满足用户需求。
- 基于 HTTP 协议实现的 RPC 调用
- 优点：可以使用 JSON 和 XML 格式的请求或响应数据。而 JSON 和 XML 作为通用的格式标准(使用 HTTP 协议也需要序列化和反序列化，不过这不是该协议下关心的内容，成熟的 Web 程序已经做好了序列化内容)，开源的解析工具已经相当成熟，在其上进行二次开发会非常便捷和简单。
- 缺点：但是由于 HTTP 协议是上层协议，发送包含同等内容的信息，使用 HTTP 协议传输所占用的字节数会比使用 TCP 协议传输所占用的字节数更高。因此在同等网络下，通过 HTTP 协议传输相同内容，效率会比基于 TCP 协议的数据效率要低，信息传输所占用的时间也会更长，当然压缩数据，能够缩小这一差距。
高性能高可靠的RPC要考虑什么
要实现一个RPC不算难，难的是实现一个高性能高可靠的RPC框架。
比如，既然是分布式了，那么一个服务可能有多个实例，你在调用时，要如何获取这些实例的地址呢？
这时候就需要一个服务注册中心，比如在Dubbo里头，就可以使用Zookeeper作为注册中心，在调用时，从Zookeeper获取服务的实例列表，再从中选择一个进行调用。
那么选哪个调用好呢？这时候就需要负载均衡了，于是你又得考虑如何实现复杂均衡，比如Dubbo就提供了好几种负载均衡策略。
这还没完，总不能每次调用时都去注册中心查询实例列表吧，这样效率多低呀，于是又有了缓存，有了缓存，就要考虑缓存的更新问题，blablabla......
你以为就这样结束了，没呢，还有这些：
- 客户端总不能每次调用完都干等着服务端返回数据吧，于是就要支持异步调用；
- 服务端的接口修改了，老的接口还有人在用，怎么办？总不能让他们都改了吧？这就需要版本控制了；
- 服务端总不能每次接到请求都马上启动一个线程去处理吧？于是就需要线程池；
- 服务端关闭时，还没处理完的请求怎么办？是直接结束呢，还是等全部请求处理完再关闭呢？
- ......
如此种种，都是一个优秀的RPC框架需要考虑的问题。
当然，接下来我们还是先实现一个简单的RPC，再在上面一步步优化！
传送门： 如何实现一个简单的RPC
RPC 与 消息中间件
在 OpenStack 中服务与服务之间使用 RESTful API 调用，而在服务内部则使用 RPC 调用各个功能模块。正是由于使用了 RPC 来解耦服务内部功能模块，使得 OpenStack 的服务拥有扩展性强，耦合性低等优点。OpenStack 的 RPC 架构中，加入了消息队列 （例如：RabbitMQ），这样做的目的是为了保证 RPC 在消息传递过程中的安全性和稳定性。
RPC和消息中间件的角色分担如下图。RabbitMQ详见：RabbitMQ
容易混淆的概念
RPC vs Restful
其实这两者并不是一个维度的概念，总得来说RPC涉及的维度更广。
如果硬要比较，那么可以从RPC风格的url和Restful风格的url上进行比较。
比如你提供一个查询订单的接口，
- 用RPC风格，你可能会这样写：/queryOrder?orderId=123
- 用Restful风格呢？Get /order?orderId=123
RPC是面向过程，Restful是面向资源，并且使用了Http动词。从这个维度上看，Restful风格的url在表述的精简性、可读性上都要更好。
RPC vs RMI
严格来说这两者也不是一个维度的。
RMI是Java提供的一种访问远程对象的协议，是已经实现好了的，可以直接用了。
而RPC呢？人家只是一种编程模型，并没有规定你具体要怎样实现，你甚至都可以在你的RPC框架里面使用RMI来实现数据的传输，比如Dubbo：Dubbo - rmi协议