你好,我是李玥。

上节课我们一起学习了如何来构建这个 RPC 框架中最关键的部分,也就是:在客户端,如何根据用户注册的服务接口来动态生成桩的方法。在这里,除了和语言特性相关的一些动态编译小技巧之外,你更应该掌握的是其中动态代理这种设计思想,它的使用场景以及实现方法。

这节课我们一起来实现这个框架的最后一部分:服务端。对于我们这个 RPC 框架来说,服务端可以分为两个部分:注册中心和 RPC 服务。其中,注册中心的作用是帮助客户端来寻址,找到对应 RPC 服务的物理地址,RPC 服务用于接收客户端桩的请求,调用业务服务的方法,并返回结果。

注册中心是如何实现的?

我们先来看看注册中心是如何实现的。一般来说,一个完整的注册中心也是分为客户端和服务端两部分的,客户端给调用方提供 API,并实现与服务端的通信;服务端提供真正的业务功能,记录每个 RPC 服务发来的注册信息,并保存到它的元数据中。当有客户端来查询服务地址的时候,它会从元数据中获取服务地址,返回给客户端。

由于注册中心并不是这个 RPC 框架的重点内容,所以在这里,我们只实现了一个单机版的注册中心,它只有客户端没有服务端,所有的客户端依靠读写同一个元数据文件来实现元数据共享。所以,我们这个注册中心只能支持单机运行,并不支持跨服务器调用。

但是,我们在这里,同样采用的是“面向接口编程”的设计模式,这样,你可以在不改动一行代码的情况下,就可以通过增加一个 SPI 插件的方式,提供一个可以跨服务器调用的真正的注册中心实现,比如说,一个基于 HTTP 协议实现的注册中心。我们再来复习一下,这种面向接口编程的设计是如何在注册中心中来应用的。

首先,我们在 RPC 服务的接入点,接口 RpcAccessPoint 中增加一个获取注册中心实例的方法:

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public interface RpcAccessPoint extends Closeable{

    /**

     * 获取注册中心的引用

     * @param nameServiceUri 注册中心 URI

     * @return 注册中心引用

     */

    NameService getNameService(URI nameServiceUri);

     // ...

}

这个方法的参数就是注册中心的 URI,也就是它的地址,返回值就是访问这个注册中心的实例。然后我们再给 NameService 接口增加两个方法:

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public interface NameService {

     /**

     * 所有支持的协议

     */

    Collection<String> supportedSchemes();

     /**

     * 连接注册中心

     * @param nameServiceUri 注册中心地址

     */

    void connect(URI nameServiceUri);

     // ...

}

其中 supportedSchemes 方法,返回可以支持的所有协议,比如我们在这个例子中的实现,它的协议是“file”。connect 方法就是给定注册中心服务端的 URI,去建立与注册中心服务端的连接。

下面我们来看获取注册中心的方法 getNameService 的实现,它的实现也很简单,就是通过 SPI 机制加载所有的 NameService 的实现类,然后根据给定的 URI 中的协议,去匹配支持这个协议的实现类,然后返回这个实现的引用就可以了。由于这部分实现是通用并且不会改变的,我们直接把实现代码放在 RpcAccessPoint 这个接口中。

这样我们就实现了一个可扩展的注册中心接口,系统可以根据 URI 中的协议,动态地来选择不同的注册中心实现。增加一种注册中心的实现,也不需要修改任何代码,只要按照 SPI 的规范,把协议的实现加入到运行时 CLASSPATH 中就可以了。(这里设置 CLASSPATH 的目的,在于告诉 Java 执行环境,在哪些目录下可以找到你所要执行的 Java 程序所需要的类或者包。)

我们这个例子中注册中心的实现类是 LocalFileNameService,它的实现比较简单,就是去读写一个本地文件,实现注册服务 registerService 方法时,把服务提供者保存到本地文件中;实现查找服务 lookupService 时,就是去本地文件中读出所有的服务提供者,找到对应的服务提供者,然后返回。

这里面有一点需要注意的是,由于这个本地文件它是一个共享资源,它会被 RPC 框架所有的客户端和服务端并发读写。所以,这时你要怎么做呢?对,必须要加锁!

由于我们这个文件可能被多个进程读写,所以这里不能使用我们之前讲过的,编程语言提供的那些锁,原因是这些锁只能在进程内起作用,它锁不住其他进程。我们这里面必须使用由操作系统提供的文件锁。这个锁的使用和其他的锁并没有什么区别,同样是在访问共享文件之前先获取锁,访问共享资源结束后必须释放锁。具体的代码你可以去查看 LocalFileNameService 这个实现类。

RPC 服务是怎么实现的?

接下来,我们再来看看 RPC 服务是怎么实现的。RPC 服务也就是 RPC 框架的服务端。我们在之前讲解这个 RPC 框架的实现原理时讲到过,RPC 框架的服务端主要需要实现下面这两个功能:

  1. 服务端的业务代码把服务的实现类注册到 RPC 框架中 ;
  2. 接收客户端桩发出的请求,调用服务的实现类并返回结果。

把服务的实现类注册到 RPC 框架中,这个逻辑的实现很简单,我们只要使用一个合适的数据结构,记录下所有注册的实例就可以了,后面在处理客户端请求的时候,会用到这个数据结构来查找服务实例。

然后我们来看,RPC 框架的服务端如何来处理客户端发送的 RPC 请求。首先来看服务端中,使用 Netty 接收所有请求数据的处理类 RequestInvocation 的 channelRead0 方法。

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@Override

protected void channelRead0(ChannelHandlerContext channelHandlerContext, Command request) throws Exception {

    RequestHandler handler = requestHandlerRegistry.get(request.getHeader().getType());

    if(null != handler) {

        Command response = handler.handle(request);

        if(null != response) {

            channelHandlerContext.writeAndFlush(response).addListener((ChannelFutureListener) channelFuture -> {

                if (!channelFuture.isSuccess()) {

                    logger.warn("Write response failed!", channelFuture.cause());

                    channelHandlerContext.channel().close();

                }

            });

        } else {

            logger.warn("Response is null!");

        }

    } else {

        throw new Exception(String.format("No handler for request with type: %d!", request.getHeader().getType()));

    }

}

这段代码的处理逻辑就是,根据请求命令的 Hdader 中的请求类型 type,去 requestHandlerRegistry 中查找对应的请求处理器 RequestHandler,然后调用请求处理器去处理请求,最后把结果发送给客户端。

这种通过“请求中的类型”,把请求分发到对应的处理类或者处理方法的设计,我们在 RocketMQ 和 Kafka 的源代码中都见到过,在服务端处理请求的场景中,这是一个很常用的方法。我们这里使用的也是同样的设计,不同的是,我们使用了一个命令注册机制,让这个路由分发的过程省略了大量的 if-else 或者是 switch 代码。这样做的好处是,可以很方便地扩展命令处理器,而不用修改路由分发的方法,并且代码看起来更加优雅。这个命令注册机制的实现类是 RequestHandlerRegistry,你可以自行去查看。

因为我们这个 RPC 框架中只需要处理一种类型的请求:RPC 请求,所以我们只实现了一个命令处理器:RpcRequestHandler。这部分代码是这个 RPC 框架服务端最核心的部分,你需要重点掌握。另外,为了便于你理解,在这里我只保留了核心业务逻辑,你在充分理解这部分核心业务逻辑之后,可以再去查看项目中完整的源代码,补全错误处理部分。

我们先来看它处理客户端请求,也就是这个 handle 方法的实现。

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@Override

public Command handle(Command requestCommand) {

    Header header = requestCommand.getHeader();

    //  payload 中反序列化 RpcRequest

    RpcRequest rpcRequest = SerializeSupport.parse(requestCommand.getPayload());

    // 查找所有已注册的服务提供方,寻找 rpcRequest 中需要的服务

    Object serviceProvider = serviceProviders.get(rpcRequest.getInterfaceName());

    // 找到服务提供者,利用 Java 反射机制调用服务的对应方法

    String arg = SerializeSupport.parse(rpcRequest.getSerializedArguments());

    Method method = serviceProvider.getClass().getMethod(rpcRequest.getMethodName(), String.class);

    String result = (String ) method.invoke(serviceProvider, arg);

    // 把结果封装成响应命令并返回

    return new Command(new ResponseHeader(type(), header.getVersion(), header.getRequestId()), SerializeSupport.serialize(result));

    // ...

}
  1. 把 requestCommand 的 payload 属性反序列化成为 RpcRequest;
  2. 根据 rpcRequest 中的服务名,去成员变量 serviceProviders 中查找已注册服务实现类的实例;
  3. 找到服务提供者之后,利用 Java 反射机制调用服务的对应方法;
  4. 把结果封装成响应命令并返回,在 RequestInvocation 中,它会把这个响应命令发送给客户端。

再来看成员变量 serviceProviders,它的定义是:Map<String/service name/, Object/service provider/> serviceProviders。它实际上就是一个 Map,Key 就是服务名,Value 就是服务提供方,也就是服务实现类的实例。这个 Map 的数据从哪儿来的呢?我们来看一下 RpcRequestHandler 这个类的定义:

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@Singleton

public class RpcRequestHandler implements RequestHandler, ServiceProviderRegistry {

    @Override

    public synchronized <T> void addServiceProvider(Class<? extends T> serviceClass, T serviceProvider) {

        serviceProviders.put(serviceClass.getCanonicalName(), serviceProvider);

        logger.info("Add service: {}, provider: {}.",

                serviceClass.getCanonicalName(),

                serviceProvider.getClass().getCanonicalName());

    }

    // ...

}

可以看到,这个类不仅实现了处理客户端请求的 RequestHandler 接口,同时还实现了注册 RPC 服务 ServiceProviderRegistry 接口,也就是说,RPC 框架服务端需要实现的两个功能——注册 RPC 服务和处理客户端 RPC 请求,都是在这一个类 RpcRequestHandler 中实现的,所以说,这个类是这个 RPC 框架服务端最核心的部分。成员变量 serviceProviders 这个 Map 中的数据,也就是在 addServiceProvider 这个方法的实现中添加进去的。

还有一点需要注意的是,我们 RpcRequestHandler 上增加了一个注解 @Singleton,限定这个类它是一个单例模式,这样确保在进程中任何一个地方,无论通过 ServiceSupport 获取 RequestHandler 或者 ServiceProviderRegistry 这两个接口的实现类,拿到的都是 RpcRequestHandler 这个类的唯一的一个实例。这个 @Singleton 的注解和获取单例的实现在 ServiceSupport 中,你可以自行查看代码。顺便说一句,在 Spring 中,也提供了单例 Bean 的支持,它的实现原理也是类似的。

小结

以上就是实现这个 RPC 框架服务端的全部核心内容,照例我们来做一个总结。

首先我们一起来实现了一个注册中心,注册中心的接口设计采用了依赖倒置的设计原则(也就是“面向接口编程”的设计),并且还提供了一个“根据 URI 协议,自动加载对应实现类”的机制,使得我们可以通过扩展不同的协议,增加不同的注册中心实现。

这种“通过请求参数中的类型,来动态加载对应实现”的设计,在我们这个 RPC 框架中不止这一处用到,在“处理客户端命令并路由到对应的处理类”这部分代码中,使用的也是这样一种设计。

在 RPC 框架的服务端处理客户端请求的业务逻辑中,我们分两层做了两次请求分发:

  1. 在 RequestInvocation 类中,根据请求命令中的请求类型 (command.getHeader().getType()),分发到对应的请求处理器 RequestHandler 中;
  2. RpcRequestHandler 类中,根据 RPC 请求中的服务名,把 RPC 请求分发到对应的服务实现类的实例中去。

这两次分发采用的设计是差不多的,但你需要注意的是,这并不是一种过度设计。原因是,我们这两次分发分别是在不同的业务抽象分层中,第一次分发是在服务端的网络传输层抽象中,它是网络传输的一部分,而第二次分发是 RPC 框架服务端的业务层,是 RPC 框架服务端的一部分。良好的分层设计,目的也是让系统各部分更加的“松耦合,高内聚”。

思考题

这节课的课后作业,我们来继续写代码。需要你实现一个 JDBC 协议的注册中心,并加入到我们的 RPC 框架中。加入后,我们的注册中心就可以使用一个支持 JDBC 协议的数据库(比如 MySQL)作为注册中心的服务端,实现跨服务器的服务注册和查询。要求:

  1. 调用 RpcAccessPoint.getNameService() 方法,获取注册中心实例时,传入的参数就是 JDBC 的 URL,比如:“jdbc:mysql://127.0.0.1/mydb”;
  2. 不能修改 RPC 框架的源代码 ;
  3. 实现必须具有通用性,可以支持任意一种 JDBC 数据库。

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