随着近几年分布式、微服务架构的火热，RPC 在开发工作中使用的越来越多，也变的越来越重要。 作为一个学生，在学校接触到的大多都是 SSM 这类单体应用，但实习后发现，基本是接触不到从 0 到 1 的项目的，更多的是在为整个大系统的某个小模块添砖加瓦。因此，模块与模块之间的通信就变得异常重要。
集群、微服务、分布式
《道德经》是老子的宇宙生成论，其中“一生二，二生三”广为流传，对于一个软件系统来说，笔者认为这句话也同样适用。所谓一，便是系统的业务需求，无论何人，其编写的每行代码最后都是为了服务业务，或是实现业务功能，或是提升业务性能，最终目的均无法逃离业务。一般意义上，一个公司的业务系统发展脉络基本都是类似的：从单个应用到多个应用，从本地调用到远程调用，随着业务规模的发展，需要对远程服务进行高效的资源管理。于是分布式、集群、微服务等“银弹”便应运而生。
在欧洲民间传说的影响下，银弹往往被描绘成具有驱魔功效的武器。 后来也被比喻为具有极端有效性的解决方法。不过佛瑞德·布鲁克斯所发表一篇关于软件工程的论文中提到在软件工程领域是 没有银弹的，复杂的软件工程问题无法靠简单的答案来解决
为了分散业务能力，出现了“微服务”；为了分散机器压力，出现了“集群”和“分布式”。那这三者有何关联？我们以一张图来说明：
某大型系统下有众多功能，如订单、视频、物流等，项目初期可能是写在一个大的工程里，部署在一台机子上，后来业务发展了，每个子功能都变得相当复杂，用 IDE 打开这个项目都要花好久，为了方便开发，开发团队将每个功能分开，并起名为“服务”。每个服务可以操作自己的数据库、缓存等，也可以在本机与其他服务通信（这时项目仍然部署在一台机子上）。再后来，一个 DB、Redis 已经没办法满足这个服务的需求，所以又将单个 DB 扩展成 DB 集群，单个 Redis 扩展成 Redis 集群以此来分担机器的压力。再后来，这些服务所在服务器的性能被压榨的一滴也没有了，没办法，只能将这些服务一个个的分在不同的机器上，这就是“分布式”。
由此可见，集群，是在多台机器上部署相同的程序，对于集群内部而言，每台机器是一个不同的节点。但对于集群外部（调用方）而言，集群就是一个整体，操作起来就和操作单个数据库、单个 Redis 没有任何区别。对于整个项目来说，如果集群中某个节点挂了，整个集群仍然可以正常工作，这是一种纵向的扩展。
而分布式，是指在多台机器上部署不同的模块。这些模块原本可以放在一台机器上，这叫中心化，一旦这台机器崩溃，上面所有的服务就会崩溃，整个项目也就崩溃了。因此我们可以将系统横向拆分成多个服务后部署到不同的服务器上，如果一台机器崩溃，虽然这台机器上的服务也会崩溃，但不至于导致整个系统发生崩溃，这叫去中心化。
所以随着业务的发展，微服务、集群、分布式这些名词的出现是很有必要的。
RPC 的三个问题
上面我们用了一定篇幅解释了微服务、集群、分布式这些比较火的名词，接下来我们回到本文的主角——RPC。
RPC（Remote Procedure Call），即远程过程调用。不同于本地调用，函数与函数之间同属于同一块内存空间，如需调用某个函数，只需要找到所在内存地址即可。远程调用，通俗地说，便是有两台服务器 A，B，一个应用部署在 A 服务器上，想要调用 B 服务器上应用提供的函数/方法，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。
知道了 RPC 是什么，以及为什么需要 RPC 后，接下来我们就要看看如何实现 RPC 了。文末我会给出一个简单的用 Java 实现 RPC 的 demo，这里先从一个有趣例子出发给出需要解决的三个问题：Call ID 映射、序列化和反序列化、网络传输。
从一个有趣的例子出发
笔者之前写过一篇《从找对象到多线程》，文中以找对象这个例子出发，介绍了线程，这次就让我们开一个线程来看一下远程调用 RPC 吧。
笔者的好友在一个男生如云的工科学校，机缘巧合下，喜欢上一个隔壁学校的妹子，终于有一天他决定告白。所以，第一步就是要知道那个女生所在的学校、年级、班级、姓名等相关信息，确定到那个人，这个过程就是Call ID 映射。由于疫情的原因，虽然各自都开学了，但都被学校强制封闭性管理，无法直接见面，因此，男生就想着用情书的方式表达自己的爱慕之意，这个过程就是序列化。男生想着，只要女生收到情书后便能理解自己的爱慕之情，就会和自己在一起了，这就是反序列化。剩下的就是如何将情书送过去了。可选的方式有很多，比如找快递小哥送、发微信、发邮件之类的，只要能将信息传送过去就可以。这个过程就是网络传输。
Call ID 映射
不知道上面的例子有没有很好的解释Call ID 映射、序列化和反序列化、网络传输是什么东西。将上述例子类比到项目中，我们就能很好的理解为什么需要解决这些问题了。
类比本地调用函数，我们需要知道函数名，Call ID 就类似于这样的标志，只有这样才知道你需要的调用的是什么。如果没有 Call ID，我们就无法得知需要调用的方法是什么。
所以，在 RPC 中，所有的函数都必须有自己的一个 ID。这个 ID 在所有进程中都是唯一确定的。客户端在做远程过程调用时，必须附上这个 ID。然后我们还需要在客户端和服务端分别维护一个 {函数 - >Call ID} 的对应表。两者的表不一定需要完全相同，但相同的函数对应的 Call ID 必须相同。当客户端需要进行远程调用时，它就查一下这个表，找出相应的 Call ID，然后把它传给服务端，服务端也通过查表，来确定客户端需要调用的函数，然后执行相应函数的代码。
序列化和反序列化
序列化可以简单理解为对象 –> 字节的过程，同理，反序列化则是相反的过程。这一过程的目的可以理解为转义，然后方便传输，就和上文例子中的把爱慕之情->文字（情书）也是为了方便传输。因为网络传输只认字节，所以互信的过程依赖于序列化与反序列化。
我们知道，在本地调用中，我们只需要把参数压到栈里，然后让函数自己去栈里读就行。但是在远程过程调用时，客户端跟服务端是不同的进程，不能通过内存来传递参数。甚至有时候客户端和服务端使用的都不是同一种语言（比如服务端用 C++，客户端用 Java 或者 Python）。这时候就需要客户端把参数先转成一个字节流，传给服务端后，再把字节流转成自己能读取的格式。
常见的序列化方式有 JDK 自带序列化（Serializable 接口），HESSIAN 序列化，Kryo 序列化等。后面我们可以详细聊一聊这些序列化方式。
网络传输
不管采取什么样的序列化方式，最终目的都是为了方便传输，所有的数据都需要通过网络传输，因此 RPC 的实现就需要有一个网络传输层。
网络传输层需要把 Call ID 和序列化后的参数字节流传给服务端，然后再把序列化后的调用结果传回客户端。因此，它所使用的协议其实是不限的，能完成传输就行。
常见的有 HTTP、TCP、当然 UDP 也是可以用于 RPC 的。至于为什么已经有了 HTTP 传输协议，为什么许多 RPC 框架还是会使用 TCP，之后我会单独写一篇文章谈谈我自己的看法。
一个简单的 RPC 实现
为了直观的感受 RPC 通信，笔者实现了一个简易的 RPC 通信的 demo，开两个 terminal 分别执行 java -jar server-0.0.1-SNAPSHOT.jar 和 java -jar client-0.0.1-SNAPSHOT.jar 便可以在控制台看到相应的输出。
server
client
这时，我们再开另一个 terminal 执行 curl http://127.0.0.1:4321/getUserInfo 来模拟请求，我们可以得到如下的响应 body：
➜ curl http://127.0.0.1:4321/getUserInfo
{"sex":0,"name":"name","id":1,"schoolName":"Sunny School","email":"name@sample.com","age":19}这时我们再来看 server 和 client 的输出有什么变化
server
client
由此我们看见，我们请求 client 的接口，进而转发到 server 上，如果以后想要扩展需要的服务，只需要多加一个服务的 jar 包就可以了（当然这是最简单的实现）。
如果想要了解具体实现的，可以点击下面链接获取代码 👇
https://github.com/YueYongDev/rpcdemo/tree/master
该项目简化了 RPC 中的一些操作，例如 Call ID 映射直接通过指定字符串来实现，实际项目中是通常会有一个配置中心负责持久化调用的 ip、端口、函数名、参数等信息。为了简化通信，使用了 HTTP 作为网络传输协议，通信框架采用 OkHttp。另外，本项目涉及到一些前置知识，例如动态代理、自定义注解等，有兴趣的小伙伴也可以学习了解下。
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