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RPC
为了实现服务可重用或者说系统间的交互调用、解耦
RPC 要解决的三个问题
RPC要达到的目标：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。
- Call ID映射。我们怎么告诉远程机器我们要调用哪个函数呢？在本地调用中，函数体是直接通过函数指针来指定的，我们调用具体函数，编译器就自动帮我们调用它相应的函数指针。但是在远程调用中，是无法调用函数指针的，因为两个进程的地址空间是完全不一样。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 <--> Call ID} 的对应表。两者的表不一定需要完全相同，但相同的函数对应的Call ID必须相同。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。
- 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。甚至有时候客户端和服务端使用的都不是同一种语言（比如服务端用C++，客户端用Java或者Python）。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。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。远程调用往往是基于网络的，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。Java的Netty也属于这层的东西。
实现高可用RPC框架需要考虑到的问题
- 既然系统采用分布式架构，那一个服务势必会有多个实例，要解决如何获取实例的问题。所以需要一个服务注册中心，比如在Dubbo中，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；
- 如何选择实例呢？就要考虑负载均衡，例如dubbo提供了4种负载均衡策略；
- 如果每次都去注册中心查询列表，效率很低，那么就要加缓存；
- 客户端总不能每次调用完都等着服务端返回数据，所以就要支持异步调用；
- 服务端的接口修改了，老的接口还有人在用，这就需要版本控制；
- 服务端总不能每次接到请求都马上启动一个线程去处理，于是就需要线程池；
ProtoBuf 与 json 的优缺点对比
json没有类型，而protobuff是具有类型的，更好的融入编程语言json是文本传输，protobuff是二进制传输，后者解析速度更加快，序列化数据非常简洁、紧凑。
为什么需要序列化
序列化就是将一个结构对象转换成字节流的过程。那为什么需要序列化？
- 为了跨网络传输
- 持久化存储
即使不序列化，依然可以传输，即结构对象本身也可以跨网络传输和持久化存储。
- 序列化所做的工作除了将数据以二进制存入本地外，还要提供筛选数据，防止重复存储等功能。但是如果直接赋值内存中的数据，肯定达不到筛选数据，防止重复存储等功能。
- 跨平台、或者跨语言时，这个序列化方式就显得更重要了。例如，可以将
java对象序列化成xml、json形式。这样即使是python等非java语言都可以直接使用这个xml 或者json 对象得到自己需要的信息了
我对序列化的理解就是 序列化使得对象信息更加普通化，可读化（xml、json）。这样就可以使得别的进程，别的语言，别的平台都能够知道这个对象信息，从而保证了对象信息的持久化
RPC设计
- 网络传输
- 协议编码
- 序列化与反序列化的设计与考量，比如兼容性。
- 远程接口的代理实现
- 服务负载均衡、容错
Rpc 的核心功能
下面分别介绍核心 RPC 框架的重要组成：
Client：服务调用方。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。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。Server：服务的真正提供者。Network Service：底层传输，可以是 TCP 或 HTTP。
在 client/server stub 部分进行编码与解码、序列化与反序列化。在 server stub 中一般会建立一个哈希表，call Id 与对应的函数建立映射关系。这个call Id可以是字符串，也是可以是数字，用来标识对应的函数。
Rpc底层网络库的模型部分
本质上是个 多个 EventLoop 线程 + 线程池。前者用于处理IO事件，后者主要用于处理计算密集型。线程池可以自己选择，如果当前任务计算量比较大可以交由线程池进行计算，不大的可以直接在 EventLoop 线程中计算。
