QiuRPC通用网络RPC框架
QiuRPC 参考手册
一个通用的网络RPC框架，它应该包括如下功能：
具有服务的分层设计，借鉴Future/Service/Filter概念
2.具有网络的分层设计，区分协议层、数据层、传输层、连接层
3.独立的可适配的codec层，可以灵活增加HTTP，Memcache，Redis，MySQL/JDBC，Thrift等协议的支持。
4.将多年各种远程调用High availability的经验融入在实现中，如负载均衡，failover，多副本策略，开关降级等。
5.通用的远程调用实现，采用async方式来减少业务服务的开销，并通过future分离远程调用与数据流程的关注。
6.具有状态查看及统计功能
7.当然，最终要的是，具备以下通用的远程容错处理能力，超时、重试、负载均衡、failover……
QiuRPC特点
QiuRPC是一个采用JAVA实现的小巧的RPC框架，一共3K多行代码，实现了RPC的基本功能，开发者也可以自定义扩展，可以供大家学习探讨或者在小项目中使用，目前QiuRPC具有如下特点：
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服务端基于注解，启动时自动扫描所有RPC实现，基本零配置
2. 客户端实现Filter机制，可以自定义Filter
3. 基于netty的Reactor IO多路复用网络模型
4. 数据层提供protobuff和hessian的实现，可以扩展ISerializer接口自定义实现其他
5. 负载均衡算法采用最少活跃调用数算法，可以扩展ILoadBlance接口自定义实现其他
6. 客户端支持服务的同步或异步调用
系统待改进点
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增加注册中心功能，在大项目中，一个项目可能依赖成百上千个服务，如果基于配置文件直接指定服务地址会增加维护成本，需要引入注册中心
2. 目前用的是反射和java代理实现的服务端存根和客户端代理，为了提高性能，可以把这些用javassit，asm等java字节码工具实现
3. 增加一些监控功能，为了增强服务的稳定性和服务的可控性，监控功能是不可或缺的
4. 目前应用协议采用的是最简单的协议，仅仅一个魔数+序列化的实体，这些需要增强，比如增加版本号以解决向前兼容性
5. 增加High availability的一些手段，目前只有负载均衡，其他的比如failover，多副本策略，开关降级等，过载保护等需要自己实现
示例：
1. 编写服务端接口
public interface IServer1 {
public String getMsg();
public Message echoMsg(String msg);
public Message echoMsg(int msg);
}
2. 编写服务端实现类
@ServiceAnnotation(name="myserver1")
public class MyServer1 implements IServer1{
private static final Log log=LogFactory.getLog(MyServer1.class);
public String getMsg()
{
log.info("getMsg echo");
return "Hello";
}
@Override
public Message echoMsg(String msg) {
Message result=new Message();
result.setMsg(msg);
result.setData(new Date());
return result;
}
@Override
public Message echoMsg(int msg) {
Message result=new Message();
result.setMsg("int:"+msg);
result.setData(new Date());
return result;
}
}
3. 启动服务
public static void main(String[] args) {
RpcServerBootstrap bootstrap=new RpcServerBootstrap();
bootstrap.start(8080);
}
4. 编写客户端调用代码
public class Client1 {
public static void main(String[] args) {
try {
final IServer1 server1=RpcClientProxy.proxy(IServer1.class,"server1" , "myserver1");
long startMillis=System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<10000;i++)
{
final int f_i=i;
send(server1,f_i);
}
long endMillis=System.currentTimeMillis();
System.out.println("spend time:"+(endMillis-startMillis));
} catch (Throwable e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void send(IServer1 server1,int f_i)
{
Message msg = null;
try
{
//由于客户端配置的async="true"，我们用异步方式来获取结果，如果是同步方式，直接msg=server1.echoMsg(f_i)即可
server1.echoMsg(f_i);
Future future = RpcContext.getContext().getFuture();
msg=future.get();
System.out.println("msg:"+msg.getMsg()+","+msg.getData());
}
catch(Throwable e)
{
e.printStackTrace();
}
}
}
5. 编写客户端配置文件
<application maxThreadCount="100">
<service name="server1" connectStr="127.0.0.1:9090;127.0.0.1:8080" maxConnection="100" async="true"></service>
</application>