RPC原理与实现 ｜ 青训营笔记

彧林
75 阅读5分钟

这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 13 天

今日内容

学习完了青训营课程 后端入门 - Go 框架设计与实现 中的 RPC 框架分层设计 和 RPC 关键指标分析与企业实践 之后的一些总结。

课程内容

  1. 基本概念
  2. 分层设计
  3. 关键指标
  4. 企业实践

1. 基本概念

1.1 本地函数调用

  1. 将 a 和 b 的值压栈
  2. 通过函数指针找到 calculate 函数，进入函数取出栈中的值 2 和 3，将其赋予x 和 y
  3. 计算 x*y，并将结果存在 z
  4. 将 z 的值压栈，然后从 calculate 返回
  5. 从栈中取出 z 返回值，并赋值给 result
func main(){
    a := 2
    b := 3
    result := calculate(a, b)
    fmt.Println(result)
    return
}

func calculate(x, y int) {
    z := x*y
    return z
}

1.2 远程函数调用（Remote Procedure Calls）

  • RPC 需要解决的问题
    1. 函数映射
    2. 数据转换成字节流
    3. 网络传输

1.3 RPC 概念模型

image.png

1.4 依次 RPC 的完整过程

IDL（Interface description Language）文件通过一种中立的方式来描述接口，使得在不同的平台上运行的对象和用不同语言编写的程序可以互相通信

  • 生成代码：通过编译器工具把 IDL 文件转换成语言对应的静态库
  • 编解码：从内存中表示带字节序列的转换称为编码，反之为解码，也常叫做序列化和反序列化
  • 通信协议：规范数据在网络中的传输内容和格式。除必须的请求/响应数据外，通常还会包含额外的元数据
  • 网络传输：通常基于成熟的网络库走 TCP/UDP 传输

1.5 RPC 的好处

  1. 单一职责，有利于分工协作和运维开发
  2. 可扩展性强，资源使用率更优
  3. 故障隔离，服务的整体可靠性更高

1.6 RPC 带来的问题

  1. 服务宕机，对方应该如何处理
  2. 在调用过程中发生网路异常，如何保证消息的可达性
  3. 请求突增导致服务无法及时处理，有哪些应对措施

2. 分层设计

2.1 分层设计 - 以 Apache Thrift 为例

image.png

2.2 编解码层

  • 生成代码
  • 数据格式
    • 语言特定的格式：许多编程语言都内建了将内存对象编码为字节序列的支持
    • 文本格式：Json、Xml、csv 等文本格式
    • 二进制编码：具备跨语言和高性能等优点，常见有 Thrift 的 BinaryProtocal，Protobuf 等
  • 二进制编码
    • TLV 编码
      • Tag：标签，可以理解为类型
      • Length：长度
      • Value：值，Value 也可以是个 TLV 结构
  • 选型
    • 兼容性：支持自动添加新的字段，而不影响老的服务，这将提高系统的灵活度
    • 通用性：支持跨平台、跨语言
    • 性能：从空间和时间两个维度来考虑，也就是编码后数据大小和编码耗费时长

2.3 协议层

  • 特殊结束符：一个特殊字符作为每个协议单元结束的表示
  • 变长协议：以定长加不定长的部分组成，，其中定长的部分需要描述不定长的内容长度
  • 协议构造
    • LENGTH：数据包大小，不包含自身
    • HEADER MAGIC：标识版本信息，协议解析时快速校验
    • SEQUENCE NUMBER：标识数据包的 seqID，可用于多路复用，单连接内递增
    • PROTOCAL ID：编解码方式，有 Binary 和 Compact 两种
    • TRANSFORM ID：压缩方式，如 zlib 和 snappy
    • INFO ID：传递一些定制的 meta 信息
    • PAYLOAD：消息体
  • 协议解析

2.4 网络通信

  • Sockets API image.png
  • 网络库
    • 提供易用 API
      • 封装底层 Socket API
      • 连接管理和事件分发
    • 功能
      • 协议支持：tcp、udp、uds
      • 优雅退出、异常处理
    • 性能
      • 应用层
        • buffer 减少 copy
        • 高性能定时器、对象池等

3. 关键指标

3.1 稳定性

  • 熔断：保护调用方，防止被调用的服务出现问题而影响到整个链路
  • 限流：保护被调用方，防止大流量把服务压垮
  • 超时控制：避免浪费资源在不可用节点上
3.2 请求成功率
  • 负载均衡
  • 重试

3.3 长尾请求

3.4 注册中间件

3.5 易用性

  • 开箱即用：合理的默认参数选项、丰富的文档
  • 周边工具：生成代码工具、脚手架工具
  • 简单易用的命令行工具
    • 生成服务代码脚手架
    • 支持 protobuf 和 Thrift
    • 内置功能丰富的选项
    • 支持自定义的生成代码插件

3.6 扩展性

  • 中间件
  • option
  • 编解码层
  • 协议层
  • 网络传出层
  • 代码生成工具插件扩展

3.7 观测行

  • Log、Metric、Tracing
  • 内置观测行服务

3.8 高性能

  • 场景 - 单机多机 - 单连接多连接 - 单/多 client 单/多 server - 不同类型请求：pingpong、streaming 等
  • 目标
    • 高吞吐
    • 低延迟
  • 手段
    • 连接池
    • 低延迟
  • 手段
    • 连接池
    • 多路复用
    • 高性能编解码协议
    • 高性能网络库

4. 企业实践

4.1 整体架构 - Kitex

  • Kitex Core：核心组件
  • Kitex Byted：与公司内部基础设施集成
  • Kitex Tool：代码生成工具 image.png

4.2 自研网络库

  • 原生库无法感知连接状态：在使用连接池时，池中内在失效连接，影响连接池的使用
  • 原生库存在 goroutine 暴涨的风险
  • Netpoll
    • 解决无法感知连接状态问题：引入 epoll 主动监听机制，感知连接状态
    • 解决 goroutine 暴涨的风险：建立 goroutine 池，复用 goroutine
    • 提升性能：引入 Nocopy Buffer，向上提供 NoCopy 的调用接口，编解码层面零拷贝

4.3 扩展性设计

image.png

4.4 网络库优化

  • 调度优化
    • epoll_wait 在调度上的控制
    • gopool 重用 goroutine 降低同时运行协程数
  • LinkBuffer
    • 读写并行无锁，支持 nocopy 地流式读写
    • 高效扩缩容
    • Nocopy Buffrt 池化，减少 GC
  • Pool
    • 引入内存池和对象池，减少 GC 开销

4.5 编解码优化

  • Codegen
  • JIT

4.6 合并部署

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