一、 如何注册和发现服务？
将部署服务的机器地址记录到注册中心，服务消费者在有需求的时候，只需要查询注册中心，输入提供的服务名，就可以得到地址，从而发起调用。
注册中心原理
在微服务架构下，主要有三种角色：服务提供者（RPC Server）、服务消费者（RPC Client）和服务注册中心（Registry）。
- RPC Server 提供服务，在启动时，根据服务发布文件 server.xml 中的配置的信息，向 Registry 注册自身服务，并向 Registry 定期发送心跳汇报存活状态。
- RPC Client 调用服务，在启动时，根据服务引用文件 client.xml 中配置的信息，向 Registry 订阅服务，把 Registry 返回的服务节点列表缓存在本地内存中，并与 RPC Sever 建立连接。
- 当 RPC Server 节点发生变更时，Registry 会同步变更，RPC Client 感知后会刷新本地内存中缓存的服务节点列表。
- RPC Client 从本地缓存的服务节点列表中，基于负载均衡算法选择一台 RPC Sever 发起调用。
注册中心实现方式
注册中心的实现主要涉及几个问题：注册中心需要提供哪些接口，该如何部署；如何存储服务信息；如何监控服务提供者节点的存活；如果服务提供者节点有变化如何通知服务消费者，以及如何控制注册中心的访问权限。
1. 注册中心 API
根据注册中心原理的描述，注册中心必须提供以下最基本的 API，例如：
- 服务注册接口：服务提供者通过调用服务注册接口来完成服务注册。
- 服务反注册接口：服务提供者通过调用服务反注册接口来完成服务注销。
- 心跳汇报接口：服务提供者通过调用心跳汇报接口完成节点存活状态上报。
- 服务订阅接口：服务消费者通过调用服务订阅接口完成服务订阅，获取可用的服务提供者节点列表。
- 服务变更查询接口：服务消费者通过调用服务变更查询接口，获取最新的可用服务节点列表。
除此之外，为了便于管理，注册中心还必须提供一些后台管理的 API，例如：
- 服务查询接口：查询注册中心当前注册了哪些服务信息。
- 服务修改接口：修改注册中心中某一服务的信息。
2. 集群部署
注册中心作为服务提供者和服务消费者之间沟通的桥梁，它的重要性不言而喻。所以注册中心一般都是采用集群部署来保证高可用性，并通过分布式一致性协议来确保集群中不同节点之间的数据保持一致。
以开源注册中心 ZooKeeper 为例，ZooKeeper 集群中包含多个节点，服务提供者和服务消费者可以同任意一个节点通信，因为它们的数据一定是相同的，这是为什么呢？这就要从 ZooKeeper 的工作原理说起：
- 每个 Server 在内存中存储了一份数据，Client 的读请求可以请求任意一个 Server。
- ZooKeeper 启动时，将从实例中选举一个 leader（Paxos 协议）。
- Leader 负责处理数据更新等操作（ZAB 协议）。
- 一个更新操作成功，当且仅当大多数 Server 在内存中成功修改 。
通过上面这种方式，ZooKeeper 保证了高可用性以及数据一致性。
3. 目录存储
还是以 ZooKeeper 为例，注册中心存储服务信息一般采用层次化的目录结构：
- 每个目录在 ZooKeeper 中叫作 znode，并且其有一个唯一的路径标识。
- znode 可以包含数据和子 znode。
- znode 中的数据可以有多个版本，比如某一个 znode 下存有多个数据版本，那么查询这个路径下的数据需带上版本信息。
4. 服务健康状态检测
注册中心除了要支持最基本的服务注册和服务订阅功能以外，还必须具备对服务提供者节点的健康状态检测功能，这样才能保证注册中心里保存的服务节点都是可用的。
还是以 ZooKeeper 为例，它是基于 ZooKeeper 客户端和服务端的长连接和会话超时控制机制，来实现服务健康状态检测的。
在 ZooKeeper 中，客户端和服务端建立连接后，会话也随之建立，并生成一个全局唯一的 Session ID。服务端和客户端维持的是一个长连接，在 SESSION_TIMEOUT 周期内，服务端会检测与客户端的链路是否正常，具体方式是通过客户端定时向服务端发送心跳消息（ping 消息），服务器重置下次 SESSION_TIMEOUT 时间。如果超过 SESSION_TIMEOUT 后服务端都没有收到客户端的心跳消息，则服务端认为这个 Session 就已经结束了，ZooKeeper 就会认为这个服务节点已经不可用，将会从注册中心中删除其信息。
5. 服务状态变更通知
一旦注册中心探测到有服务提供者节点新加入或者被剔除，就必须立刻通知所有订阅该服务的服务消费者，刷新本地缓存的服务节点信息，确保服务调用不会请求不可用的服务提供者节点。
继续以 ZooKeeper 为例，基于 ZooKeeper 的 Watcher 机制，来实现服务状态变更通知给服务消费者的。服务消费者在调用 ZooKeeper 的 getData 方法订阅服务时，还可以通过监听器 Watcher 的 process 方法获取服务的变更，然后调用 getData 方法来获取变更后的数据，刷新本地缓存的服务节点信息。
6. 白名单机制
在实际的微服务测试和部署时，通常包含多套环境，比如生产环境一套、测试环境一套。开发在进行业务自测、测试在进行回归测试时，一般都是用测试环境，部署的 RPC Server 节点注册到测试的注册中心集群。但经常会出现开发或者测试在部署时，错误的把测试环境下的服务节点注册到了线上注册中心集群，这样的话线上流量就会调用到测试环境下的 RPC Server 节点，可能会造成意想不到的后果。
为了防止这种情况发生，注册中心需要提供一个保护机制，你可以把注册中心想象成一个带有门禁的房间，只有拥有门禁卡的 RPC Server 才能进入。在实际应用中，注册中心可以提供一个白名单机制，只有添加到注册中心白名单内的 RPC Server，才能够调用注册中心的注册接口，这样的话可以避免测试环境中的节点意外跑到线上环境中去。
二、如何实现RPC远程服务调用？
要完成一次服务调用，首先要解决的问题是服务消费者如何得到服务提供者的地址，其中注册中心扮演了关键角色，服务提供者把自己的地址登记到注册中心，服务消费者就可以查询注册中心得到服务提供者的地址，可以说注册中心犹如海上的一座灯塔，为服务消费者指引了前行的方向。
有了服务提供者的地址后，服务消费者就可以向这个地址发起请求了，但这时候也产生了一个新的问题。你知道，在单体应用时，一次服务调用发生在同一台机器上的同一个进程内部，也就是说调用发生在本机内部，因此也被叫作本地方法调用。在进行服务化拆分之后，服务提供者和服务消费者运行在两台不同物理机上的不同进程内，它们之间的调用相比于本地方法调用，可称之为远程方法调用，简称 RPC（Remote Procedure Call），那么 RPC 调用是如何实现的呢？
RPC 调用的原理与此类似，我习惯把服务消费者叫作客户端，服务提供者叫作服务端，两者通常位于网络上两个不同的地址，要完成一次 RPC 调用，就必须先建立网络连接。建立连接后，双方还必须按照某种约定的协议进行网络通信，这个协议就是通信协议。双方能够正常通信后，服务端接收到请求时，需要以某种方式进行处理，处理成功后，把请求结果返回给客户端。为了减少传输的数据大小，还要对数据进行压缩，也就是对数据进行序列化。
上面就是 RPC 调用的过程，由此可见，想要完成调用，你需要解决四个问题：
- 客户端和服务端如何建立网络连接？
- 服务端如何处理请求？
- 数据传输采用什么协议？
- 数据该如何序列化和反序列化？
客户端和服务端如何建立网络连接？
客户端和服务端之间基于 TCP 协议建立网络连接最常用的途径有两种。
1. HTTP 通信
HTTP 通信是基于应用层 HTTP 协议的，而 HTTP 协议又是基于传输层 TCP 协议的。一个 TCP 连接，会经历“三次握手”和“四次挥手”。
2. Socket 通信
Socket 通信是基于 TCP/IP 协议的封装，建立一次 Socket 连接至少需要一对套接字，其中一个运行于客户端，称为 ClientSocket ；另一个运行于服务器端，称为 ServerSocket 。就像下图所描述的，Socket 通信的过程分为四个步骤：服务器监听、客户端请求、连接确认、数据传输。
- 服务器监听：ServerSocket 通过调用 bind() 函数绑定某个具体端口，然后调用 listen() 函数实时监控网络状态，等待客户端的连接请求。
- 客户端请求：ClientSocket 调用 connect() 函数向 ServerSocket 绑定的地址和端口发起连接请求。
- 服务端连接确认：当 ServerSocket 监听到或者接收到 ClientSocket 的连接请求时，调用 accept() 函数响应 ClientSocket 的请求，同客户端建立连接。
- 数据传输：当 ClientSocket 和 ServerSocket 建立连接后，ClientSocket 调用 send() 函数，ServerSocket 调用 receive() 函数，ServerSocket 处理完请求后，调用 send() 函数，ClientSocket 调用 receive() 函数，就可以得到得到返回结果。
当客户端和服务端建立网络连接后，就可以发起请求了。但网络不一定总是可靠的，经常会遇到网络闪断、连接超时、服务端宕机等各种异常，通常的处理手段有两种。
- 链路存活检测：客户端需要定时地发送心跳检测消息（一般是通过 ping 请求）给服务端，如果服务端连续 n 次心跳检测或者超过规定的时间都没有回复消息，则认为此时链路已经失效，这个时候客户端就需要重新与服务端建立连接。
- 断连重试：通常有多种情况会导致连接断开，比如客户端主动关闭、服务端宕机或者网络故障等。这个时候客户端就需要与服务端重新建立连接，但一般不能立刻完成重连，而是要等待固定的间隔后再发起重连，避免服务端的连接回收不及时，而客户端瞬间重连的请求太多而把服务端的连接数占满。
服务端如何处理请求？
假设这时候客户端和服务端已经建立了网络连接，服务端又该如何处理客户端的请求呢？通常来讲，有三种处理方式。
- 同步阻塞方式（BIO），客户端每发一次请求，服务端就生成一个线程去处理。当客户端同时发起的请求很多时，服务端需要创建很多的线程去处理每一个请求，如果达到了系统最大的线程数瓶颈，新来的请求就没法处理了。
- 同步非阻塞方式 (NIO)，客户端每发一次请求，服务端并不是每次都创建一个新线程来处理，而是通过 I/O 多路复用技术进行处理。就是把多个 I/O 的阻塞复用到同一个 select 的阻塞上，从而使系统在单线程的情况下可以同时处理多个客户端请求。这种方式的优势是开销小，不用为每个请求创建一个线程，可以节省系统开销。
- 异步非阻塞方式（AIO），客户端只需要发起一个 I/O 操作然后立即返回，等 I/O 操作真正完成以后，客户端会得到 I/O 操作完成的通知，此时客户端只需要对数据进行处理就好了，不需要进行实际的 I/O 读写操作，因为真正的 I/O 读取或者写入操作已经由内核完成了。这种方式的优势是客户端无需等待，不存在阻塞等待问题。
从前面的描述，可以看出来不同的处理方式适用于不同的业务场景，根据我的经验：
- BIO 适用于连接数比较小的业务场景，这样的话不至于系统中没有可用线程去处理请求。这种方式写的程序也比较简单直观，易于理解。
- NIO 适用于连接数比较多并且请求消耗比较轻的业务场景，比如聊天服务器。这种方式相比 BIO，相对来说编程比较复杂。
- AIO 适用于连接数比较多而且请求消耗比较重的业务场景，比如涉及 I/O 操作的相册服务器。这种方式相比另外两种，编程难度最大，程序也不易于理解。
上面两个问题就是“通信框架”要解决的问题，你可以基于现有的 Socket 通信，在服务消费者和服务提供者之间建立网络连接，然后在服务提供者一侧基于 BIO、NIO 和 AIO 三种方式中的任意一种实现服务端请求处理，最后再花费一些精力去解决服务消费者和服务提供者之间的网络可靠性问题。这种方式对于 Socket 网络编程、多线程编程知识都要求比较高，感兴趣的话可以尝试自己实现一个通信框架。但我建议最为稳妥的方式是使用成熟的开源方案，比如 Netty、MINA 等，它们都是经过业界大规模应用后，被充分论证是很可靠的方案。
假设客户端和服务端的连接已经建立了，服务端也能正确地处理请求了，接下来完成一次正常地 RPC 调用还需要解决两个问题，即数据传输采用什么协议以及数据该如何序列化和反序列化。
数据传输采用什么协议？
最常用的有 HTTP 协议，它是一种开放的协议，各大网站的服务器和浏览器之间的数据传输大都采用了这种协议。还有一些定制的私有协议，比如阿里巴巴开源的 Dubbo 协议，也可以用于服务端和客户端之间的数据传输。无论是开放的还是私有的协议，都必须定义一个“契约”，以便服务消费者和服务提供者之间能够达成共识。服务消费者按照契约，对传输的数据进行编码，然后通过网络传输过去；服务提供者从网络上接收到数据后，按照契约，对传输的数据进行解码，然后处理请求，再把处理后的结果进行编码，通过网络传输返回给服务消费者；服务消费者再对返回的结果进行解码，最终得到服务提供者处理后的返回值。
通常协议契约包括两个部分：消息头和消息体。其中消息头存放的是协议的公共字段以及用户扩展字段，消息体存放的是传输数据的具体内容。
数据该如何序列化和反序列化？
一般数据在网络中进行传输前，都要先在发送方一端对数据进行编码，经过网络传输到达另一端后，再对数据进行解码，这个过程就是序列化和反序列化。
为什么要对数据进行序列化和反序列化呢？要知道网络传输的耗时一方面取决于网络带宽的大小，另一方面取决于数据传输量。要想加快网络传输，要么提高带宽，要么减小数据传输量，而对数据进行编码的主要目的就是减小数据传输量。比如一部高清电影原始大小为 30GB，如果经过特殊编码格式处理，可以减小到 3GB，同样是 100MB/s 的网速，下载时间可以从 300s 减小到 30s。
常用的序列化方式分为两类：文本类如 XML/JSON 等，二进制类如 PB/Thrift 等，而具体采用哪种序列化方式，主要取决于三个方面的因素。
- 支持数据结构类型的丰富度。数据结构种类支持的越多越好，这样的话对于使用者来说在编程时更加友好，有些序列化框架如 Hessian 2.0 还支持复杂的数据结构比如 Map、List 等。
- 跨语言支持。序列化方式是否支持跨语言也是一个很重要的因素，否则使用的场景就比较局限，比如 Java 序列化只支持 Java 语言，就不能用于跨语言的服务调用了。
- 性能。主要看两点，一个是序列化后的压缩比，一个是序列化的速度。以常用的 PB 序列化和 JSON 序列化协议为例来对比分析，PB 序列化的压缩比和速度都要比 JSON 序列化高很多，所以对性能和存储空间要求比较高的系统选用 PB 序列化更合适；而 JSON 序列化虽然性能要差一些，但可读性更好，更适合对外部提供服务。
