【趣谈网络协议】第36讲 | 跨语言类RPC协议:交流之前,双方先来个专业术语表

到目前为止,咱们讲了四种 RPC,分别是 ONC RPC、基于 XML 的 SOAP、基于 JSON 的 RESTful 和 Hessian2。

通过学习,我们知道,二进制的传输性能好,文本类的传输性能差一些;二进制的难以跨语言,文本类的可以跨语言;要写协议文件的严谨一些,不写协议文件的灵活一些。虽然都有服务发现机制,有的可以进行服务治理,有的则没有。

我们也看到了 RPC 从最初的客户端服务器模式,最终演进到微服务。对于 RPC 框架的要求越来越多了,具体有哪些要求呢?

  • 首先,传输性能很重要。因为服务之间的调用如此频繁了,还是二进制的越快越好。
  • 其次,跨语言很重要。因为服务多了,什么语言写成的都有,而且不同的场景适宜用不同的语言,不能一个语言走到底。
  • 最好既严谨又灵活,添加个字段不用重新编译和发布程序。
  • 最好既有服务发现,也有服务治理,就像 Dubbo 和 Spring Cloud 一样。

Protocol Buffers

这是要多快好省的建设社会主义啊。理想还是要有的嘛,这里我就来介绍一个向“理想”迈进的 GRPC。

GRPC 首先满足二进制和跨语言这两条,二进制说明压缩效率高,跨语言说明更灵活。但是又是二进制,又是跨语言,这就相当于两个人沟通,你不但说方言,还说缩略语,人家怎么听懂呢?所以,最好双方弄一个协议约定文件,里面规定好双方沟通的专业术语,这样沟通就顺畅多了。

对于 GRPC 来讲,二进制序列化协议是 Protocol Buffers。首先,需要定义一个协议文件.proto。

我们还看买极客时间专栏的这个例子。

syntax = “proto3”;
package com.geektime.grpc
option java_package = “com.geektime.grpc”;
message Order {
required string date = 1;
required string classname = 2;
required string author = 3;
required int price = 4;
}
message OrderResponse {
required string message = 1;
}
service PurchaseOrder {
rpc Purchase (Order) returns (OrderResponse) {}
}

在这个协议文件中,我们首先指定使用 proto3 的语法,然后我们使用 Protocol Buffers 的语法,定义两个消息的类型,一个是发出去的参数,一个是返回的结果。里面的每一个字段,例如 date、classname、author、price 都有唯一的一个数字标识,这样在压缩的时候,就不用传输字段名称了,只传输这个数字标识就行了,能节省很多空间。

最后定义一个 Service,里面会有一个 RPC 调用的声明。

无论使用什么语言,都有相应的工具生成客户端和服务端的 Stub 程序,这样客户端就可以像调用本地一样,调用远程的服务了。

协议约定问题

Protocol Buffers 是一款压缩效率极高的序列化协议,有很多设计精巧的序列化方法。

对于 int 类型 32 位的,一般都需要 4 个 Byte 进行存储。在 Protocol Buffers 中,使用的是变长整数的形式。对于每一个 Byte 的 8 位,最高位都有特殊的含义。

如果该位为 1,表示这个数字没完,后续的 Byte 也属于这个数字;如果该位为 0,则这个数字到此结束。其他的 7 个 Bit 才是用来表示数字的内容。因此,小于 128 的数字都可以用一个 Byte 表示;大于 128 的数字,比如 130,会用两个字节来表示。

对于每一个字段,使用的是 TLV(Tag,Length,Value)的存储办法。

其中 Tag = (field_num << 3) | wire_type。field_num 就是在 proto 文件中,给每个字段指定唯一的数字标识,而 wire_type 用于标识后面的数据类型。

例如,对于 string author = 3,在这里 field_num 为 3,string 的 wire_type 为 2,于是 (field_num << 3) | wire_type = (11000) | 10 = 11010 = 26;接下来是 Length,最后是 Value 为“liuchao”,如果使用 UTF-8 编码,长度为 7 个字符,因而 Length 为 7。

可见,在序列化效率方面,Protocol Buffers 简直做到了极致。

在灵活性方面,这种基于协议文件的二进制压缩协议往往存在更新不方便的问题。例如,客户端和服务器因为需求的改变需要添加或者删除字段。

这一点上,Protocol Buffers 考虑了兼容性。在上面的协议文件中,每一个字段都有修饰符。比如:

  • required:这个值不能为空,一定要有这么一个字段出现;
  • optional:可选字段,可以设置,也可以不设置,如果不设置,则使用默认值;
  • repeated:可以重复 0 到多次。

如果我们想修改协议文件,对于赋给某个标签的数字,例如 string author=3,这个就不要改变了,改变了就不认了;也不要添加或者删除 required 字段,因为解析的时候,发现没有这个字段就会报错。对于 optional 和 repeated 字段,可以删除,也可以添加。这就给了客户端和服务端升级的可能性。

例如,我们在协议里面新增一个 string recommended 字段,表示这个课程是谁推荐的,就将这个字段设置为 optional。我们可以先升级服务端,当客户端发过来消息的时候,是没有这个值的,将它设置为一个默认值。我们也可以先升级客户端,当客户端发过来消息的时候,是有这个值的,那它将被服务端忽略。

至此,我们解决了协议约定的问题。

网络传输问题

接下来,我们来看网络传输的问题。

如果是 Java 技术栈,GRPC 的客户端和服务器之间通过 Netty Channel 作为数据通道,每个请求都被封装成 HTTP 2.0 的 Stream。

Netty 是一个高效的基于异步 IO 的网络传输框架,这个上一节我们已经介绍过了。HTTP 2.0 在第 14 讲,我们也介绍过。HTTP 2.0 协议将一个 TCP 的连接,切分成多个流,每个流都有自己的 ID,而且流是有优先级的。流可以是客户端发往服务端,也可以是服务端发往客户端。它其实只是一个虚拟的通道。

HTTP 2.0 还将所有的传输信息分割为更小的消息和帧,并对它们采用二进制格式编码。

通过这两种机制,HTTP 2.0 的客户端可以将多个请求分到不同的流中,然后将请求内容拆成帧,进行二进制传输。这些帧可以打散乱序发送, 然后根据每个帧首部的流标识符重新组装,并且可以根据优先级,决定优先处理哪个流的数据。

由于基于 HTTP 2.0,GRPC 和其他的 RPC 不同,可以定义四种服务方法。

第一种,也是最常用的方式是单向 RPC,即客户端发送一个请求给服务端,从服务端获取一个应答,就像一次普通的函数调用。

rpc SayHello(HelloRequest) returns (HelloResponse){}

第二种方式是服务端流式 RPC,即服务端返回的不是一个结果,而是一批。客户端发送一个请求给服务端,可获取一个数据流用来读取一系列消息。客户端从返回的数据流里一直读取,直到没有更多消息为止。

rpc LotsOfReplies(HelloRequest) returns (stream HelloResponse){}

第三种方式为客户端流式 RPC,也即客户端的请求不是一个,而是一批。客户端用提供的一个数据流写入并发送一系列消息给服务端。一旦客户端完成消息写入,就等待服务端读取这些消息并返回应答。

rpc LotsOfGreetings(stream HelloRequest) returns (HelloResponse) {}

第四种方式为双向流式 RPC,即两边都可以分别通过一个读写数据流来发送一系列消息。这两个数据流操作是相互独立的,所以客户端和服务端能按其希望的任意顺序读写,服务端可以在写应答前等待所有的客户端消息,或者它可以先读一个消息再写一个消息,或者读写相结合的其他方式。每个数据流里消息的顺序会被保持。

rpc BidiHello(stream HelloRequest) returns (stream HelloResponse){}

如果基于 HTTP 2.0,客户端和服务器之间的交互方式要丰富得多,不仅可以单方向远程调用,还可以实现当服务端状态改变的时候,主动通知客户端。

至此,传输问题得到了解决。

服务发现与治理问题

最后是服务发现与服务治理的问题。

GRPC 本身没有提供服务发现的机制,需要借助其他的组件,发现要访问的服务端,在多个服务端之间进行容错和负载均衡。

其实负载均衡本身比较简单,LVS、HAProxy、Nginx 都可以做,关键问题是如何发现服务端,并根据服务端的变化,动态修改负载均衡器的配置。

在这里我们介绍一种对于 GRPC 支持比较好的负载均衡器 Envoy。其实 Envoy 不仅仅是负载均衡器,它还是一个高性能的 C++ 写的 Proxy 转发器,可以配置非常灵活的转发规则。

这些规则可以是静态的,放在配置文件中的,在启动的时候加载。要想重新加载,一般需要重新启动,但是 Envoy 支持热加载和热重启,这在一定程度上缓解了这个问题。

当然,最好的方式是将规则设置为动态的,放在统一的地方维护。这个统一的地方在 Envoy 眼中被称为服务发现(Discovery Service),过一段时间去这里拿一下配置,就修改了转发策略。

无论是静态的,还是动态的,在配置里面往往会配置四个东西。

第一个是 listener。Envoy 既然是 Proxy,专门做转发,就得监听一个端口,接入请求,然后才能够根据策略转发,这个监听的端口就称为 listener。

第二个是 endpoint,是目标的 IP 地址和端口。这个是 Proxy 最终将请求转发到的地方。

第三个是 cluster。一个 cluster 是具有完全相同行为的多个 endpoint,也即如果有三个服务端在运行,就会有三个 IP 和端口,但是部署的是完全相同的三个服务,它们组成一个 cluster,从 cluster 到 endpoint 的过程称为负载均衡,可以轮询。

第四个是 route。有时候多个 cluster 具有类似的功能,但是是不同的版本号,可以通过 route 规则,选择将请求路由到某一个版本号,也即某一个 cluster。

如果是静态的,则将后端的服务端的 IP 地址拿到,然后放在配置文件里面就可以了。

如果是动态的,就需要配置一个服务发现中心,这个服务发现中心要实现 Envoy 的 API,Envoy 可以主动去服务发现中心拉取转发策略。

看来,Envoy 进程和服务发现中心之间要经常相互通信,互相推送数据,所以 Envoy 在控制面和服务发现中心沟通的时候,就可以使用 GRPC,也就天然具备在用户面支撑 GRPC 的能力。

Envoy 如果复杂的配置,都能干什么事呢?

一种常见的规则是配置路由策略。例如后端的服务有两个版本,可以通过配置 Envoy 的 route,来设置两个版本之间,也即两个 cluster 之间的 route 规则,一个占 99% 的流量,一个占 1% 的流量。

另一种常见的规则就是负载均衡策略。对于一个 cluster 下的多个 endpoint,可以配置负载均衡机制和健康检查机制,当服务端新增了一个,或者挂了一个,都能够及时配置 Envoy,进行负载均衡。

所有这些节点的变化都会上传到注册中心,所有这些策略都可以通过注册中心进行下发,所以,更严格的意义上讲,注册中心可以称为注册治理中心

Envoy 这么牛,是不是能够将服务之间的相互调用全部由它代理?如果这样,服务也不用像 Dubbo,或者 Spring Cloud 一样,自己感知到注册中心,自己注册,自己治理,对应用干预比较大。

如果我们的应用能够意识不到服务治理的存在,就是直接进行 GRPC 的调用就可以了。

这就是未来服务治理的趋势Serivce Mesh,也即应用之间的相互调用全部由 Envoy 进行代理,服务之间的治理也被 Envoy 进行代理,完全将服务治理抽象出来,到平台层解决。

至此 RPC 框架中有治理功能的 Dubbo、Spring Cloud、Service Mesh 就聚齐了。

小结

好了,这一节就到这里了,我们来总结一下。

  • GRPC 是一种二进制,性能好,跨语言,还灵活,同时可以进行服务治理的多快好省的 RPC 框架,唯一不足就是还是要写协议文件。
  • GRPC 序列化使用 Protocol Buffers,网络传输使用 HTTP 2.0,服务治理可以使用基于 Envoy 的 Service Mesh。

 

 

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