当前位置: 首页 > article >正文

科普向 -- 什么是RPC

科普向 – 什么是RPC

RPC,全称为远程过程调用(Remote Procedure Call),是一种计算机通信协议,允许程序在不同的地址空间(通常是不同的计算机)上执行代码。RPC使得程序可以像调用本地函数一样调用远程函数,屏蔽了底层的网络通信细节。

RPC的基本工作原理如下:

  1. 客户端调用:客户端程序调用一个本地的代理函数(也称为存根,stub),这个函数封装了对远程函数的调用。
  2. 序列化请求:代理函数将调用参数序列化(也称为编组,marshalling)成一个标准格式,通常是字节流。
  3. 发送请求:序列化后的请求通过网络传输到远程服务器。
  4. 服务器接收请求:服务器上的代理函数接收请求并进行反序列化(解组,unmarshalling),恢复出原始的调用参数。
  5. 执行远程函数:服务器执行实际的远程函数,并将结果返回给代理函数。
  6. 返回结果:代理函数将结果序列化,并通过网络传回客户端。
  7. 客户端接收结果:客户端的代理函数接收并反序列化结果,然后将结果返回给原始调用者。

RPC的主要优点包括:

  • 透明性:调用远程函数与调用本地函数的方式相同,程序员无需关注底层的网络通信细节。
  • 模块化:可以将不同功能模块分布在不同的服务器上,提高系统的可扩展性和可靠性。

常见的RPC框架和协议包括:

  • gRPC:由Google开发的高性能RPC框架,基于HTTP/2和Protocol Buffers。
  • XML-RPC:基于XML的RPC协议,使用HTTP作为传输协议。
  • JSON-RPC:基于JSON的RPC协议,简单易用。
  • Thrift:由Apache开发的跨语言RPC框架,支持多种序列化格式和传输协议。

通过RPC,分布式系统中的各个组件能够高效地进行通信和协作,从而实现复杂的业务逻辑。


RPC(远程过程调用)不仅可以用于不同计算机之间的通信,也可以在同一台计算机上实现。这种情况下,RPC仍然有其应用价值,主要体现在以下几个方面:

  1. 模块化设计:通过RPC,可以将应用程序的不同模块分离为独立的服务,即使它们运行在同一台计算机上。这种设计方式有助于代码的组织和维护。
  2. 语言无关性:RPC可以用于不同编程语言之间的调用。例如,一个用Python编写的模块可以通过RPC调用一个用C++编写的模块。
  3. 统一接口:即使在同一台计算机上,不同模块之间的通信也可以通过统一的接口进行,简化了开发和调试过程。
  4. 模拟分布式环境:在开发和测试阶段,可以先在本地实现和测试RPC调用,然后再部署到实际的分布式环境中。

在同一台计算机上实现RPC的具体方法与跨计算机实现RPC的基本原理相同。常见的实现方式包括:

  • 本地环回网络接口(localhost):即使在同一台计算机上,也可以通过环回地址(127.0.0.1)进行网络通信。
  • 共享内存:一些高性能的RPC实现可能会利用共享内存来传递数据,以减少网络通信的开销。
  • 管道(Pipes):在同一台计算机上,不同进程之间可以通过管道进行通信。

下面是一个使用Python和gRPC在同一台计算机上实现RPC的简单示例:

1. 定义.proto文件:

syntax = "proto3";

service ExampleService {
  rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloResponse);
}

message HelloRequest {
  string name = 1;
}

message HelloResponse {
  string message = 1;
}

2. 生成gRPC代码:

python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. example.proto

3. 实现服务器:

import grpc
from concurrent import futures
import example_pb2
import example_pb2_grpc

class ExampleServiceServicer(example_pb2_grpc.ExampleServiceServicer):
    def SayHello(self, request, context):
        return example_pb2.HelloResponse(message=f"Hello, {request.name}!")

def serve():
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
    example_pb2_grpc.add_ExampleServiceServicer_to_server(ExampleServiceServicer(), server)
    server.add_insecure_port('[::]:50051')
    server.start()
    server.wait_for_termination()

if __name__ == '__main__':
    serve()

4. 实现客户端:

import grpc
import example_pb2
import example_pb2_grpc

def run():
    with grpc.insecure_channel('localhost:50051') as channel:
        stub = example_pb2_grpc.ExampleServiceStub(channel)
        response = stub.SayHello(example_pb2.HelloRequest(name='World'))
        print("Client received: " + response.message)

if __name__ == '__main__':
    run()

通过这种方式,即使在同一台计算机上,客户端和服务器也可以通过RPC进行通信。


http://www.kler.cn/news/341895.html

相关文章:

  • 基于SpringBoot+Vue+Uniapp家具购物小程序的设计与实现
  • Qt(10.10)
  • 医疗革新:Spring Boot医院管理系统
  • 【网络安全 | Java代码审计】华夏ERP(jshERP)v2.3
  • 【华为HCIP实战课程七】OSPF邻居关系排错MTU问题,网络工程师
  • 20241007给荣品RD-RK3588-AHD开发板刷Rockchip原厂的Buildroot时使用ADB
  • 【单链表的模拟实现Java】
  • 设计模式笔记
  • 深度学习:深度学习的主流框架
  • StarRocks报错:Getting analyzing error. Detail message: Unknown database ‘你的库名‘.
  • 使用 maven-shade-plugin 打包你的 Maven 项目
  • 战略会牺牲眼前利益
  • 软考江湖,谁才是那把“最靓的剑”?
  • 利士策分享,黄金赚钱时段揭秘
  • wsl环境下安装Ubuntu,并下载MySQL5.7
  • SQL优化技巧(如查询优化、索引优化)。分布式系统的基本概念及挑战(如数据一致性、服务发现、负载均衡)
  • 【Sqlite】sqlite内部函数sqlite3_value_text特性
  • 【科普】PyTorch和Tensorflow分别是什么?两者之间有什么异同?
  • 【论文阅读】SRCNN
  • 操作系统 | 学习笔记 | 王道 | 4.3 文件系统