服务器远程使用什么协议,从 0 到 1：全面理解 RPC 远程调用！

原标题：从 0 到 1：全面理解 RPC 远程调用！

作者 | Python编程时光

责编 | 胡巍巍

什么是RPC呢？百度百科给出的解释是这样的：“RPC(Remote Procedure Call Protocol)——远程过程调用协议，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议”。

这个概念听起来还是比较抽象，没关系，继续往后看，后面概念性的东西，我会讲得足够清楚，让你完全掌握 RPC 的基础内容。

既 REST ，何 RPC ？

在 OpenStack 里的进程间通信方式主要有两种，一种是基于HTTP协议的RESTFul API方式，另一种则是RPC调用。

那么这两种方式在应用场景上有何区别呢？

前者(RESTful)主要用于各组件之间的通信(如nova与glance的通信)，或者说用于组件对外提供调用接口

而后者(RPC)则用于同一组件中各个不同模块之间的通信(如nova组件中nova-compute与nova-scheduler的通信)。

首先，给你提两个问题，带着这两个问题再往下看：

1、RPC 和 REST 区别是什么？

2、为什么要采用RPC呢？

首先，第一个问题：RPC 和 REST 区别是什么？

你一定会觉得这个问题很奇怪，是的，包括我，但是你在网络上一搜，会发现类似对比的文章比比皆是，我在想可能很多初学者由于基础不牢固，才会将不相干的二者拿出来对比吧。既然是这样，那为了让你更加了解陌生的RPC，就从你熟悉得不能再熟悉的 REST 入手吧。

01、所属类别不同

REST，是Representational State Transfer 的简写，中文描述表述性状态传递(是指某个瞬间状态的资源数据的快照，包括资源数据的内容、表述格式(XML、JSON)等信息。)

REST 是一种软件架构风格。这种风格的典型应用，就是HTTP。其因为简单、扩展性强的特点而广受开发者的青睐。

而RPC 呢，是 Remote Procedure Call Protocol 的简写，中文描述是远程过程调用，它可以实现客户端像调用本地服务(方法)一样调用服务器的服务(方法)。

而 RPC 可以基于 TCP/UDP，也可以基于 HTTP 协议进行传输的，按理说它和REST不是一个层面意义上的东西，不应该放在一起讨论，但是谁让REST这么流行呢，它是目前最流行的一套互联网应用程序的API设计标准，某种意义下，我们说 REST 可以其实就是指代 HTTP 协议。

02、使用方式不同

从使用上来看，HTTP 接口只关注服务提供方，对于客户端怎么调用并不关心。接口只要保证有客户端调用时，返回对应的数据就行了。而RPC则要求客户端接口保持和服务端的一致。

REST 是服务端把方法写好，客户端并不知道具体方法。客户端只想获取资源，所以发起HTTP请求，而服务端接收到请求后根据URI经过一系列的路由才定位到方法上面去

RPC是服务端提供好方法给客户端调用，客户端需要知道服务端的具体类，具体方法，然后像调用本地方法一样直接调用它。

03、面向对象不同

从设计上来看，RPC，所谓的远程过程调用 ，是面向方法的 ，REST：所谓的 Representational state transfer ，是面向资源的，除此之外，还有一种叫做 SOA，所谓的面向服务的架构，它是面向消息的，这个接触不多，就不多说了。

04、序列化协议不同

接口调用通常包含两个部分，序列化和通信协议。

通信协议，上面已经提及了，REST 是 基于 HTTP 协议，而 RPC 可以基于 TCP/UDP，也可以基于 HTTP 协议进行传输的。

常见的序列化协议，有：json、xml、hession、protobuf、thrift、text、bytes等，REST 通常使用的是 JSON或者XML，而 RPC 使用的是 JSON-RPC，或者 XML-RPC。

通过以上几点，我们知道了 REST 和 RPC 之间有很明显的差异。

然后第二个问题：为什么要采用RPC呢？

那到底为何要使用 RPC，单纯的依靠RESTful API不可以吗？为什么要搞这么多复杂的协议，渣渣表示真的学不过来了。

关于这一点，以下几点仅是我的个人猜想，仅供交流哈：

RPC 和 REST 两者的定位不同，REST 面向资源，更注重接口的规范，因为要保证通用性更强，所以对外最好通过 REST。而 RPC 面向方法，主要用于函数方法的调用，可以适合更复杂通信需求的场景。

RESTful API客户端与服务端之间采用的是同步机制，当发送HTTP请求时，客户端需要等待服务端的响应。当然对于这一点是可以通过一些技术来实现异步的机制的。

采用RESTful API，客户端与服务端之间虽然可以独立开发，但还是存在耦合。比如，客户端在发送请求的时，必须知道服务器的地址，且必须保证服务器正常工作。而 rpc + ralbbimq中间件可以实现低耦合的分布式集群架构。

说了这么多，我们该如何选择这两者呢？我总结了如下两点，供你参考：

REST 接口更加规范，通用适配性要求高，建议对外的接口都统一成 REST。而组件内部的各个模块，可以选择 RPC，一个是不用耗费太多精力去开发和维护多套的HTTP接口，一个RPC的调用性能更高(见下条)

从性能角度看，由于HTTP本身提供了丰富的状态功能与扩展功能，但也正由于HTTP提供的功能过多，导致在网络传输时，需要携带的信息更多，从性能角度上讲，较为低效。而RPC服务网络传输上仅传输与业务内容相关的数据，传输数据更小，性能更高。

“远程调用”意思就是：被调用方法的具体实现不在程序运行本地，而是在别的某个地方(分布到各个服务器)，调用者只想要函数运算的结果，却不需要实现函数的具体细节。

光说不练嘴把式，接下来，我将分别用三种不同的方式全面地让你搞明白 rpc 远程调用是如何实现的。

01、基于 xml-rpc

Python实现 rpc，可以使用标准库里的 SimpleXMLRPCServer，它是基于XML-RPC 协议的。

有了这个模块，开启一个 rpc server，就变得相当简单了。执行以下代码：

import SimpleXMLRPCServer

classcalculate:

defadd(self, x, y):

returnx + y

defmultiply(self, x, y):

returnx * y

defsubtract(self, x, y):

returnabs(x-y)

defdivide(self, x, y):

returnx/y

obj = calculate

server = SimpleXMLRPCServer.SimpleXMLRPCServer(("localhost", 8088))

# 将实例注册给rpc server

server.register_instance(obj)

print "Listening on port 8088"

server.serve_forever

有了 rpc server，接下来就是 rpc client，由于我们上面使用的是 XML-RPC，所以 rpc clinet 需要使用xmlrpclib 这个库。

import xmlrpclib

server = xmlrpclib.ServerProxy("http://localhost:8088")

然后，我们通过 server_proxy 对象就可以远程调用之前的rpc server的函数了。

>>server.add(2, 3)

5

>>> server.multiply(2, 3)

6

>>> server.subtract(2, 3)

1

>>> server.divide(2, 3)

0

SimpleXMLRPCServer是一个单线程的服务器。这意味着，如果几个客户端同时发出多个请求，其它的请求就必须等待第一个请求完成以后才能继续。

若非要使用 SimpleXMLRPCServer 实现多线程并发，其实也不难。只要将代码改成如下即可。

fromSimpleXMLRPCServer importSimpleXMLRPCServer

fromSocketServer importThreadingMixIn

classThreadXMLRPCServer(ThreadingMixIn, SimpleXMLRPCServer):pass

classMyObject:

defhello(self):

return"hello xmlprc"

obj = MyObject

server = ThreadXMLRPCServer(("localhost", 8088), allow_none=True)

server.register_instance(obj)

print"Listening on port 8088"

server.serve_forever

02、基于json-rpc

SimpleXMLRPCServer 是基于 xml-rpc 实现的远程调用，上面我们也提到 除了 xml-rpc 之外，还有 json-rpc 协议。

那 python 如何实现基于 json-rpc 协议呢？

答案是很多，很多web框架其自身都自己实现了json-rpc，但我们要独立这些框架之外，要寻求一种较为干净的解决方案，我查找到的选择有两种

第一种是 jsonrpclib

pipinstall jsonrpclib -i https://pypi.douban.com/simple

第二种是 python-jsonrpc

pipinstall python-jsonrpc -i https://pypi.douban.com/simple

先来看第一种 jsonrpclib

它与 Python 标准库的 SimpleXMLRPCServer 很类似(因为它的类名就叫做 SimpleJSONRPCServer ，不明真相的人真以为它们是亲兄弟)。或许可以说，jsonrpclib 就是仿照 SimpleXMLRPCServer 标准库来进行编写的。

它的导入与 SimpleXMLRPCServer 略有不同，因为SimpleJSONRPCServer分布在jsonrpclib库中。

服务端

fromjsonrpclib.SimpleJSONRPCServer importSimpleJSONRPCServer

server = SimpleJSONRPCServer(('localhost', 8080))

server.register_function(lambdax,y: x+y, 'add')

server.serve_forever

客户端

import jsonrpclib

server = jsonrpclib.Server("http://localhost:8080")

再来看第二种python-jsonrpc，写起来貌似有些复杂。

服务端

importpyjsonrpc

classRequestHandler(pyjsonrpc.HttpRequestHandler):

@pyjsonrpc.rpcmethod

defadd(self, a, b):

"""Test method"""

returna + b

http_server = pyjsonrpc.ThreadingHttpServer(

server_address=('localhost', 8080),

RequestHandlerClass=RequestHandler

)

print"Starting HTTP server ..."

print"URL: http://localhost:8080"

http_server.serve_forever

客户端

import pyjsonrpc

http_client = pyjsonrpc.HttpClient(

url="http://localhost:8080/jsonrpc"

)

还记得上面我提到过的 zabbix API，因为我有接触过，所以也拎出来讲讲。zabbix API 也是基于 json-rpc 2.0协议实现的。

因为内容较多，这里只带大家打个，zabbix 是如何调用的：直接指明要调用 zabbix server 的哪个方法，要传给这个方法的参数有哪些。

03、基于 zerorpc

以上介绍的两种rpc远程调用方式，如果你足够细心，可以发现他们都是http+rpc 两种协议结合实现的。

接下来，我们要介绍的这种(zerorpc)，就不再使用走 http 了。

zerorpc 这个第三方库，它是基于TCP协议、 ZeroMQ 和 MessagePack的，速度相对快，响应时间短，并发高。zerorpc 和 pyjsonrpc 一样，需要额外安装，虽然SimpleXMLRPCServer不需要额外安装，但是SimpleXMLRPCServer性能相对差一些。

pipinstall zerorpc -i https://pypi.douban.com/simple

import zerorpc

classcaculate(object):

defhello(self, name):

return'hello, {}'.format(name)

defadd(self, x, y):

returnx + y

defmultiply(self, x, y):

returnx * y

defsubtract(self, x, y):

returnabs(x-y)

defdivide(self, x, y):

returnx/y

s = zerorpc.Server(caculate)

s.bind("tcp://0.0.0.0:4242")

s.run

客户端

import zerorpc

c = zerorpc.Client

c.connect("tcp://127.0.0.1:4242")

客户端除了可以使用zerorpc框架实现代码调用之外，它还支持使用“命令行”的方式调用。

是的，通过 Github 上的文档几个 demo 可以体验到这个第三方库做真的是优秀。

比如我们可以用下面这个命令，创建一个rpc server，后面这个 time Python 标准库中的 time 模块，zerorpc 会将 time 注册绑定以供client调用。

zerorpc--server --bind tcp://127.0.0.1:1234 time

在客户端，就可以用这条命令来远程调用这个 time 函数。

zerorpc --client --connecttcp://127.0.0.1:1234strftime %Y/%m/%d

往rpc中引入消息中间件

经过了上面的学习，我们已经学会了如何使用多种方式实现rpc远程调用。

通过对比，zerorpc 可以说是脱颖而出，一支独秀。

但为何在 OpenStack 中，rpc client 不直接 rpc 调用 rpc server ，而是先把 rpc 调用请求发给 RabbitMQ ，再由订阅者(rpc server)来取消息，最终实现远程调用呢？

为此，我也做了一番思考：

OpenStack 组件繁多，在一个较大的集群内部每个组件内部通过rpc通信频繁，如果都采用rpc直连调用的方式，连接数会非常地多，开销大，若有些 server 是单线程的模式，超时会非常的严重。

OpenStack 是复杂的分布式集群架构，会有多个 rpc server 同时工作，假设有 server01，server02，server03 三个server，当 rpc client 要发出rpc请求时，发给哪个好呢？这是问题一。

你可能会说轮循或者随机，这样对大家都公平。这样的话还会引出另一个问题，倘若请求刚好发到server01，而server01刚好不凑巧，可能由于机器或者其他因为导致服务没在工作，那这个rpc消息可就直接失败了呀。要知道做为一个集群，高可用是基本要求，如果出现刚刚那样的情况其实是很尴尬的。这是问题二。

集群有可能根据实际需要扩充节点数量，如果使用直接调用，耦合度太高，不利于部署和生产。这是问题三。

解决问题一：消息只有一份，接收者由AMQP的负载算法决定，默认为在所有Receiver中均匀发送(round robin)。

解决问题二：有了消息中间件做缓冲站，client 可以任性随意的发，server 都挂掉了？没有关系，等 server 正常工作后，自己来消息中间件取就行了。

解决问题三：无论有多少节点，它们只要认识消息中间件这一个中介就足够了。

既然讲到了消息队列，如果你之前没有接触过这块内容，最好花几分钟的时间跟我好好过下关于消息队列的几个基础概念。

首先，RPC只是定义了一个通信接口，其底层的实现可以各不相同，可以是 socket，也可以是今天要讲的 AMQP。

AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)是一种基于队列的可靠消息服务协议，作为一种通信协议，AMQP同样存在多个实现，如Apache Qpid，RabbitMQ等。

以下是 AMQP 中的几个必知的概念：

Publisher：消息发布者

Receiver：消息接收者，在RabbitMQ中叫订阅者：Subscriber。

Queue：用来保存消息的存储空间，消息没有被receiver前，保存在队列中。

Exchange：用来接收Publisher发出的消息，根据Routing key 转发消息到对应的Message Queue中，至于转到哪个队列里，这个路由算法又由exchange type决定的。

Exchange type：主要四种描述exchange的类型。

direct：消息路由到满足此条件的队列中(queue,可以有多个)：routing key = binding key

topic：消息路由到满足此条件的队列中(queue,可以有多个)：routing key 匹配 binding pattern. binding pattern是类似正则表达式的字符串，可以满足复杂的路由条件。

fanout：消息路由到多有绑定到该exchange的队列中。

binding ：binding是用来描述exchange和queue之间的关系的概念，一个exchang可以绑定多个队列，这些关系由binding建立。前面说的binding key /binding pattern也是在binding中给出。

为了让你明白这几者的关系，我画了一张模型图。

关于AMQP，有几下几点值得注意：

每个receiver/subscriber 在接收消息前都需要创建binding。

一个队列可以有多个receiver，队列里的一个消息只能发给一个receiver。

一个消息可以被发送到一个队列中，也可以被发送到多个多列中。多队列情况下，一个消息可以被多个receiver收到并处理。Openstack RPC中这两种情况都会用到。

生产中是如何使用RPC的？

前面铺垫了那么久，终于到了讲真实应用的场景。在生产中RPC是如何应用的呢？

其他模型我不太清楚，在 OpenStack 中的应用模型是这样的

接下来，就是源码解读 OpenStack ，看看其是如何通过rpc进行远程调用的。如若你对此没有兴趣(我知道很多人对此都没有兴趣，所以不浪费大家时间)，可以直接跳过这一节，进入下一节。

目前Openstack中有两种RPC实现，一种是在oslo messaging,一种是在openstack.common.rpc。

openstack.common.rpc是旧的实现，oslo messaging是对openstack.common.rpc的重构。openstack.common.rpc在每个项目中都存在一份拷贝，oslo messaging即将这些公共代码抽取出来，形成一个新的项目。oslo messaging也对RPC API 进行了重新设计，对多种 transport 做了进一步封装，底层也是用到了kombu这个AMQP库。(注：Kombu 是Python中的messaging库。Kombu旨在通过为AMQ协议提供惯用的高级接口，使Python中的消息传递尽可能简单，并为常见的消息传递问题提供经过验证和测试的解决方案。)

关于oslo_messaging库，主要提供了两种独立的API:

oslo.messaging.rpc(实现了客户端-服务器远程过程调用)

oslo.messaging.notify(实现了事件的通知机制)

因为 notify 实现是太简单了，所以这里我就不多说了，如果有人想要看这方面内容，可以收藏我的博客(http://python-online.cn) ，我会更新补充 notify 的内容。

OpenStack RPC 模块提供了 rpc.call，rpc.cast, rpc.fanout_cast 三种 RPC 调用方法，发送和接收 RPC 请求。

rpc.call 发送 RPC 同步请求并返回请求处理结果。

rpc.cast 发送 RPC 异步请求，与 rpc.call 不同之处在于，不需要请求处理结果的返回。

rpc.call 和 .rpc.cast 从实现代码上看，他们的区别很小，就是call调用时候会带有wait_for_reply=True参数，而cast不带。

要了解 rpc 的调用机制呢，首先要知道 oslo_messaging 的几个概念主要方法有四个：

transport：RPC功能的底层实现方法，这里是rabbitmq的消息队列的访问路径

transport 就是定义你如何访连接消息中间件，比如你使用的是 Rabbitmq，那在 nova.conf中应该有一行transport_url的配置，可以很清楚地看出指定了 rabbitmq 为消息中间件，并配置了连接rabbitmq的user，passwd，主机，端口。

transport_url=rabbit://user:passwd@host:5672

defget_transport(conf, url=None, allowed_remote_exmods=None):

return_get_transport(conf, url, allowed_remote_exmods,

transport_cls=RPCTransport)

target：指定RPC topic交换机的匹配信息和绑定主机。

target用来表述 RPC 服务器监听topic，server名称和server监听的exchange，是否广播fanout。

classTarget(object):

def__init__(self, exchange=None, topic=None, namespace=None,

version=None, server=None, fanout=None,

legacy_namespaces=None):

self.exchange = exchange

self.topic = topic

self.namespace = namespace

self.version = version

self.server = server

self.fanout = fanout

self.accepted_namespaces = [namespace] + (legacy_namespaces or[])

rpc server 要获取消息，需要定义target，就像一个门牌号一样。

rpc client 要发送消息，也需要有target，说明消息要发到哪去。

endpoints：是可供别人远程调用的对象

RPC服务器暴露出endpoint，每个 endpoint 包涵一系列的可被远程客户端通过 transport 调用的方法。直观理解，可以参考nova-conductor创建rpc server的代码，这边的endpoints就是 nova/manager.py:ConductorManager

dispatcher：分发器，这是 rpc server 才有的概念

只有通过它 server 端才知道接收到的rpc请求，要交给谁处理，怎么处理？

在client端，是这样指定要调用哪个方法的。

而在server端，是如何知道要执行这个方法的呢？这就是dispatcher 要干的事，它从 endpoint 里找到这个方法，然后执行，最后返回。

Serializer：在 python 对象和message(notification) 之间数据做序列化或是反序列化的基类。

1.deserialize_context(ctxt) ：对字典变成 request contenxt.

2.deserialize_entity(ctxt, entity) ：对entity做反序列化，其中ctxt是已经deserialize过的，entity是要处理的。

3.serialize_context(ctxt) ：将Request context变成字典类型

4.serialize_entity(ctxt, entity) ：对entity做序列化，其中ctxt是已经deserialize过的，entity是要处理的。

executor：服务的运行方式，单线程或者多线程

每个notification listener都和一个executor绑定，来控制收到的notification如何分配。默认情况下，使用的是blocking executor(具体特性参加executor一节)

oslo_messaging.get_notification_listener(transport, targets, endpoints, executor=’blocking’, serializer=None, allow_requeue=False, pool=None)

rpc server 和rpc client 的四个重要方法

reset：Reset service.

start：该方法调用后，server开始poll,从transport中接收message,然后转发给dispatcher.该message处理过程一直进行，直到stop方法被调用。executor决定server的IO处理策略。可能会是用一个新进程、新协程来做poll操作，或是直接简单的在一个循环中注册一个回调。同样，executor也决定分配message的方式，是在一个新线程中dispatch或是…..

stop:当调用stop之后，新的message不会被处理。但是，server可能还在处理一些之前没有处理完的message,并且底层driver资源也还一直没有释放。

wait：在stop调用之后，可能还有message正在被处理，使用wait方法来阻塞当前进程，直到所有的message都处理完成。之后，底层的driver资源会释放。

模仿OpenStack写 rpc 调用

模仿是一种很高效的学习方法，我这里根据 OpenStack 的调用方式，抽取出核心内容，写成一个简单的 demo，有对 OpenStack 感兴趣的可以了解一下，大部分人也可以直接跳过这章节。

注意以下代码不能直接运行，你还需要配置 rabbitmq 的连接方式，你可以写在配置文件中，通过 get_transport 从cfg.CONF 中读取，也可以直接将其写成url的格式做成参数，传给 get_transport 。而且还要nova或者其他openstack组件的环境中运行(因为需要有ctxt这个环境变量)

简单的 rpc client

#coding=utf-8

importoslo_messaging

fromoslo_config importcfg

# 创建 rpc client

transport = oslo_messaging.get_transport(cfg.CONF, url="")

target = oslo_messaging.Target(topic='test', version='2.0')

client = oslo_messaging.RPCClient(transport, target)

# rpc同步调用

client.call(ctxt, 'test', arg=arg)

简单的 rpc server

#coding=utf-8

fromoslo_config importcfg

importoslo_messaging

importtime

# 定义endpoint类

classServerControlEndpoint(object):

target = oslo_messaging.Target(namespace='control',

version='2.0')

def__init__(self, server):

self.server = server

defstop(self, ctx):

ifself.server:

self.server.stop

classTestEndpoint(object):

deftest(self, ctx, arg):

returnarg

# 创建rpc server

transport = oslo_messaging.get_transport(cfg.CONF, url="")

target = oslo_messaging.Target(topic='test', server='server1')

endpoints = [

ServerControlEndpoint(None),

TestEndpoint,

]

server = oslo_messaging.get_rpc_server(transport, target,endpoints,executor='blocking')

try:

server.start

whileTrue:

time.sleep(1)

exceptKeyboardInterrupt:

print("Stopping server")

server.stop

server.wait

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