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  • 带你手写基于 Spring 的可插拔式 RPC 框架(二)整体结构

    前言

    上一篇文章中我们已经知道了什么是 RPC 框架和为什么要做一个 RPC 框架了,这一章我们来从宏观上分析,怎么来实现一个 RPC 框架,这个框架都有那些模块以及这些模块的作用。

    总体设计

    在我们的整个框架里比较重要的几个模块:
    rpc-procotol: 既然是可插拔是框架,我们需要支持选择底层协议,这部分是通信协议相关的模块。
    rpc-spring: 我们的框架是基于 spring 开发的,这个模块是将我们的一些功能和 spring 整合起来,比如自动注入代理 bean,启动服务端 server 等等。
    rpc-register: 注册中心模块,负责服务发现和容错。
    rpc-monitor: 将注册中心的信息显示在网页上。
    rpc-consumer: 消费端模块,用于测试。
    rpc-provider: 服务端模块,用于测试。

    1. 注册中心模块
      对于注册中心来说,可以选择 zookeeper 和 redis,我们只实现了 zookeeper,redis 希望有能力的同学可以在 github 上完善。
      我们在使用 RPC 框架时,服务提供者和服务消费者都需要把自己注册进去,服务消费者可以将服务提供者的信息缓存到本地,通过注册节点删除的回调方法来去掉不可用的服务。
      注册中心代理了我们写 http 请求时手动写地址的功能,帮我们自动找到可用的服务。
    2. 网络协议模块
      服务消费端需要使用接口代理类的 invoke 方法将请求发给服务提供者的 RPC server(双方已经建立好了连接),RPC server 在死循环中一直等待接受请求,收到请求后调用本地的接口实现类进行处理,最后返回结
      果给服务调用端,这样就完成了一个 RPC 服务调用的过程。
      RPC 底层网络通信协议包括三个实现,netty 实现的客户端和服务端,http + Tomcat 实现的客户端和服务端,最后时 Socket 实现的客户端和服务端(性能比较低,编程练习使用)。
    3. 整合 Spring 模块
      我们整个框架是和 Spring 整合在一起的,我们在 Spring 中自定义的一些注解(类似与 Dubbo),自动为接口成代理类并注入到了 Spring 容器中,在代码中使用 @Autowired 自动注入即可使用。RPC server 的启动也要依靠 Spring 来帮我们完成。
    4. 监控模块
      通过这个模块可以查看所有服务的状态以及接口调用的相关信息。
    5. 测试模块
      rpc-provider 和 rpc-consumer 都是测试类,方便于我们对代码进行测试。

    效果展示

    我们先提前来看看最后最后的效果,首先说明,性能表现测试根据不同的机器和不同的网络环境可能会有所不同,下面的测试结果是基于我自己的机器的。 我的电脑最多起 2000 个并发线程,多了就 OOM 了,在公司的电脑尝试过起 10000 个并发线程,没有任何问题,下面看 2000 个并发线程的表现。

    测试类

    	public static void main(String[] args) throws Exception {
    		ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("rpc.xml");
    		//并行度10000
    		int parallel = 2000;
    
    		//开始计时
    		long a1 = System.currentTimeMillis();
    
    		CountDownLatch signal = new CountDownLatch(1);
    		CountDownLatch finish = new CountDownLatch(parallel);
    
    		for (int index = 0; index < parallel; index++) {
    			CalcParallelRequestThread client = new CalcParallelRequestThread(signal, finish, index,applicationContext);
    			new Thread(client).start();
    		}
    
    		//n个并发线程瞬间发起请求操作
    		signal.countDown();
    		finish.await();
    
    		long a2 = System.currentTimeMillis();
    
    		String tip = String.format("RPC调用总共耗时: [%s] 毫秒", a2 - a1);
    		System.out.println(tip);
    
    	}
    

    2000 并发 1秒多,还是比较快的。感兴趣的可以试试在自己的电脑起 1w 或者 10w 加线程测试一下。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/paulwang92115/p/11116929.html
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