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RPC与其他通信技术的区别，以及RPC的底层原理

news 来源：原创 2025/8/23 2:16:28

1、什么是 RPC？

远程过程调用（RPC）是一种协议，它允许程序在不同计算机之间进行通信，让开发者可以像调用本地函数一样发起远程请求。

通过 RPC，开发者无需关注底层网络细节，能够更专注于业务逻辑的实现。

在传统的网络编程中，开发者需要手动处理多个繁琐的步骤，例如建立网络连接、序列化参数、发送请求数据、等待响应、反序列化数据以及处理错误等。

而通过 RPC，这些步骤都被自动化和抽象化了。

RPC 框架会自动处理这些底层的细节，开发人员只需像调用本地函数一样调用远程服务。

2、RPC 与 HTTP 的区别

随着互联网的发展，HTTP（超文本传输协议）成为了数据传输的标准协议。

然而，选择 RPC 而非直接使用 HTTP 进行远程调用有其独特的理由。

• 面向过程 vs. 面向资源：HTTP 是一种面向资源的协议，强调通过 URL 访问和操作特定资源。
而 RPC 是面向过程的，允许开发者直接调用具体的函数或方法，更加自然和直观，特别是在需要执行复杂的业务逻辑时。

• 简化的调用体验：在传统的 HTTP 调用中，开发者需要手动构建请求，包括设置请求头、序列化参数、处理响应等。
而使用 RPC，所有这些复杂的底层工作都由 RPC 框架自动处理，大大简化了开发过程并降低了出错的可能性。

• 性能优势：虽然 HTTP 是一种文本协议，但在性能方面，RPC 通常更具优势。
RPC 框架常常使用高效的二进制格式进行数据传输，显著降低了数据体积和传输时间，特别适合于需要频繁调用和高性能的应用场景。

• 统一的接口调用：RPC 使得远程调用的过程与本地调用几乎相同，开发人员只需知道远程服务的接口定义，并不需要关心远程服务的具体实现或网络传输的细节。

3、RPC 的实战应用场景

计算资源的分布
假设你有一个复杂的计算任务，比如对大量数据进行分析或处理，而你的本地机器计算资源有限。

这时，你可以通过 RPC 调用远程服务器上的高性能计算资源。

示例场景：矩阵乘法
假设你需要对两个巨大的矩阵进行乘法运算，而你的本地机器性能有限。

你可以调用远程的高性能服务器来完成这个计算任务。

代码示例
// 本地调用（伪代码）

int main() {// 创建远程服务代理对象RemoteServiceProxy proxy("http://remote-server.com");// 调用远程服务的矩阵乘法函数Matrix result = proxy.matrix_multiply(matrix_a, matrix_b);// 输出结果std::cout << "Matrix multiplication result:" << result << std::endl;return 0;
}

注解

创建代理对象：通过 RemoteServiceProxy 创建一个代理对象，指定远程服务的地址。
调用远程函数：通过代理对象调用远程服务的 matrix_multiply 函数，就像调用本地函数一样。
输出结果：获取远程服务返回的结果并输出。

分布式系统中的服务调用

在现代微服务架构中，系统通常由多个服务组成，每个服务负责不同的功能。

通过 RPC，服务之间可以相互调用，以完成整个业务流程。

示例场景：电商系统中的订单处理
假设你在开发一个电商平台，订单处理涉及多个步骤，比如验证库存、处理支付、生成发票、通知物流等。

这些功能分别由不同的微服务来完成，它们可能运行在不同的服务器上。

通过 RPC，订单服务可以调用其他服务来完成整个订单处理流程。

代码示例

// 本地代码
void process_order(const Order& order) {// 通过RPC调用库存服务InventoryServiceProxy inventory_proxy("http://inventory-service.com");inventory_proxy.check_inventory(order.order_id);// 通过RPC调用支付服务PaymentServiceProxy payment_proxy("http://payment-service.com");payment_proxy.process_payment(order.order_id);// 通过RPC调用发票服务InvoiceServiceProxy invoice_proxy("http://invoice-service.com");invoice_proxy.generate_invoice(order.order_id);// 通过RPC通知物流LogisticsServiceProxy logistics_proxy("http://logistics-service.com");logistics_proxy.notify_logistics(order.order_id);
}

注解

创建服务代理：为每个微服务创建一个代理对象，指定服务的地址。
调用服务：通过代理对象调用各个服务的接口，完成订单处理的各个步骤。
流程控制：通过代码逻辑控制各个服务的调用顺序，确保业务流程的正确性。

4、什么时候使用 HTTP，什么时候使用 RPC？

场景对比
在这里插入图片描述

5、RPC 的工作原理

RPC 的工作流程可以分为以下几个关键步骤：

1、客户端调用本地代理（Stub）函数：客户端程序调用一个本地的函数（即代理函数，或称为 Stub），但这个函数并没有直接执行实际逻辑，而是充当一个“中介”。
2、序列化：代理函数将客户端的调用请求（包括函数名、参数等）打包成一个消息。
这个过程叫做序列化（或编组，Marshalling），即将数据转换为可以通过网络传输的格式。
3、发送请求到远程服务器：封装好的消息通过网络传输到远程服务器。
底层传输协议通常是 TCP、HTTP 或其他协议。
现代的 RPC 框架（如 gRPC）可能会使用 HTTP/2 协议来进行通信。
4、服务器接收请求并解包：服务器端接收到请求消息后，首先会将其解包（即反序列化，Unmarshalling），恢复出客户端调用的原始数据（如函数名、参数等）。
5、调用远程过程：服务器的代理函数将解包后的数据传递给实际的业务逻辑函数，服务器执行该函数并生成结果（或异常）。
6、封装响应并返回给客户端：执行完远程过程后，服务器将结果打包（序列化）成消息，并通过网络返回给客户端。
7、客户端接收响应并解包：客户端接收到服务器返回的响应消息后，再次解包（反序列化），恢复出远程过程的返回值。

最后，客户端的代理函数将结果返回给调用者，整个远程调用过程结束。

6、流行的 RPC 框架

gRPC

• 简介：gRPC 是由 Google 开发的高性能、开源的 RPC 框架，基于 HTTP/2 协议，支持多种编程语言。
• 特点：
• 高效的二进制序列化：使用 Protocol Buffers（protobuf）作为接口定义语言，提供高效的序列化和反序列化。
• 流式传输：支持单向和双向流式传输，适合需要实时数据传输的应用场景。
• 负载均衡和故障恢复：内置支持负载均衡、重试和故障恢复机制。
• 适用场景：适合微服务架构、高性能要求的分布式系统、需要跨语言支持的应用。

Apache Thrift

• 简介：Apache Thrift 是一个开源的跨语言服务开发框架，最初由 Facebook 开发，支持多种传输协议和数据格式。
• 特点：
• 多语言支持：支持多种编程语言，包括 Java、C++、Python、Ruby 等。
• 灵活的传输协议：可以选择不同的传输协议（如 TCP、HTTP）和数据格式（如 JSON、Binary）。
• 服务定义：使用 Thrift IDL（接口定义语言）来定义服务和数据结构。
• 适用场景：适合需要跨语言服务调用的应用，尤其是在多种技术栈共存的环境中。

JSON-RPC

• 简介：JSON-RPC 是一种轻量级的远程过程调用协议，使用 JSON 作为数据格式，简单易用。
• 特点：
• 简单易懂：协议简单，易于实现和调试，适合快速开发。
• 无状态：每个请求都是独立的，不需要维护会话状态。
• 广泛支持：几乎所有编程语言都支持 JSON，易于集成。
• 适用场景：适合小型项目、快速原型开发和需要简单通信的场景。

XML-RPC

• 简介：XML-RPC 是一种基于 XML 的远程过程调用协议，允许程序通过 HTTP 进行通信。
• 特点：
• 基于 XML：使用 XML 作为数据格式，适合需要与现有 XML 系统集成的场景。
• 简单的调用方式：通过 HTTP POST 请求发送 XML 数据，易于实现。
• 适用场景：适合需要与 XML 系统集成的应用，或在需要简单的远程调用时使用。

7、总结

选择合适的 RPC 框架和库取决于具体的应用需求、团队的技术栈以及性能要求。

gRPC 和 Apache Thrift 更适合高性能和复杂的分布式系统，而 JSON-RPC 和 XML-RPC 则适合简单的应用场景。

RPC 技术在分布式系统中发挥着重要作用，它简化了开发流程，提高了开发效率，同时也为高性能和低延迟的应用提供了支持。