通俗的讲rpc是什么？
rpc 一般俗称，远程过程调用，把本地的函数，放到远端去调用。
通常我们调用一个方法，譬如: sumadd(10, 20)，sumadd方法的具体实现要么是用户自己定义，要么存在于该语言的库函数中，也就说在sumadd方法的代码实现在本地，它是一个本地调用！
“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），但是用起来像是在本地。
更多的关于RPC的内容可以到我的个人博客，blog.xiaorui.cc 看看。
rpc远程调用原理 :
比如 A调用B提供的remoteAdd方法：
首先A与B之间建立一个TCP连接；
然后A把需要调用的方法名（这里是remoteAdd）以及方法参数（10， 20）序列化成字节流发送出去；
B接受A发送过来的字节流，然后反序列化得到目标方法名，方法参数，接着执行相应的方法调用（可能是localAdd）并把结果30返回；
A接受远程调用结果,然后do()。
RPC框架也就是把上线说的具体的细节封装起来，给用户好用的API使用（提示：有些远程调用选择比较底层的socket协议，有些远程调用选择比较上层的HTTP协议）；
一般rpc配合http协议的多点，也就是走http的多。 当然还是看应用，我曾经一共的rpc框架是基于zeromq的zerorpc。速度是挺快，server和client都有python的gevent支持，速度没道理慢。（有兴趣的，可以看看有关zerorpc的文章 http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1254000 ）最少要比python本身的xml-rpc要快。 rpc over http（基于http的rpc）有两种协议，一种是xml-rpc ，还有一个是 json-rpc。
XML-RPC:XML Remote Procedure Call，即XML远程方法调用,利用http+xml封装进行RPC调用。基于http协议传输、XML作为信息编码格式。一个xml-rpc消息就是一个请求体为xml的http-post请求，服务端执行后也以xml格式编码返回。这个标准面前已经演变为下面的SOAP协议。可以理解SOAP是XML-RPC的高级版本。
JSON-RPC:JSON Remote Procedure Call，即JSON远程方法调用 。类似于XML-RPC，不同之处是使用JSON作为信息交换格式
下面是一个例子，很简单。我们是用python的rpc库SimpleXMLRPCServer 做的测试，创建rpc server，然后注册一些函数，供应别的客户端去调用。
原文：http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1439824
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
|
from SimpleXMLRPCServer
import
SimpleXMLRPCServer
原文：xiaorui.cc
def add(x,y):
return
x+y
def subtract(x, y):
return
x-y
def multiply(x, y):
return
x*y
def divide(x, y):
return
x
/y
# A simple server with simple arithmetic functions
server = SimpleXMLRPCServer((
"localhost"
, 8000))
print
"Listening on port 8000..."
server.register_multicall_functions()
server.register_function(add,
'add'
)
server.register_function(subtract,
'subtract'
)
server.register_function(multiply,
'multiply'
)
server.register_function(divide,
'divide'
)
server.serve_forever()
|
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
import
xmlrpclib
proxy = xmlrpclib.ServerProxy(
"http://localhost:8000/"
)
multicall = xmlrpclib.MultiCall(proxy)
multicall.add(7,3)
multicall.subtract(7,3)
multicall.multiply(7,3)
multicall.divide(7,3)
result = multicall()
print
"7+3=%d, 7-3=%d, 7*3=%d, 7/3=%d"
% tuple(result)
|
rpc本来是单任务的，如果任务相对频繁，可以设置成多线程的默认，你不用在调用threading模块什么的，直接引用 。
|
1
|
class
AsyncXMLRPCServer(SocketServer.ThreadingMixIn,SimpleXMLRPCServer):
pass
|
然后rpc初始化的方法换成。
|
1
|
server
=
AsyncXMLRPCServer(('',
1111
), SimpleXMLRPCRequestHandler)
|
这里再说下，和xmlrpc相似的jsonrpc，貌似现在用xmlrpc的，要比jsonrpc的多点。 有时候到国外的it论坛看帖子，xmlrpc用的交多点。其实现在较大的公司，一般干脆直接自己实现了rpc框架，像淘宝Dubbo（朋友有搞过，搞了半天，没有对接成接口，说是有难度，不明觉厉！），百度的xxx（忘名字了）。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
|
import
jsonrpc
server
=
jsonrpc.Server(jsonrpc.JsonRpc20(), jsonrpc.TransportTcpIp(addr
=
(
"127.0.0.1"
,
31415
), logfunc
=
jsonrpc.log_file(
"myrpc.log"
)))
#原文：xiaorui.cc
# 注册一个函数方法
def
echo(s):
return
s
def
search(number
=
None
, last_name
=
None
, first_name
=
None
):
sql_where
=
[]
sql_vars
=
[]
if
number
is
not
None
:
sql_where.append(
"number=%s"
)
sql_vars.append(number)
if
last_name
is
not
None
:
sql_where.append(
"last_name=%s"
)
sql_vars.append(last_name)
if
first_name
is
not
None
:
sql_where.append(
"first_name=%s"
)
sql_vars.append(first_name)
sql_query
=
"SELECT id, last_name, first_name, number FROM mytable"
if
sql_where:
sql_query
+
=
" WHERE"
+
" AND "
.join(sql_where)
cursor
=
...
cursor.execute(sql_query,
*
sql_vars)
return
cursor.fetchall()
server.register_function( echo )
server.register_function( search )
# start server
server.serve()
|
原文：http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1439824
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
# 创建jsonrpc客户端
import
jsonrpc
server
=
jsonrpc.ServerProxy(jsonrpc.JsonRpc20(), jsonrpc.TransportTcpIp(addr
=
(
"127.0.0.1"
,
31415
)))
#调用远端的一个函数
result
=
server.echo(
"hello world"
)
found
=
server.search(last_name
=
'Python'
)
|
我做过一些个压力的测试，XMLRPCSERVER的开了async之后，每个连接特意堵塞5秒，他的并发在40个左右 。也就是每秒成功40个左右，剩下的还是在堵塞等待中。 其实他的瓶颈不是在于rpc的本身，是承载rpc的那个basehttpserver，太弱爆了。
接收请求，调用方法 ！
现在开源社区这么发达，有不少人都根据rpc的协议，重写了承载rpc的web服务。 比如用flask，tornado,配合uwsgi，你猜咋招了。。。。如果不堵塞连接，那还可以，如果堵塞连接，uwsgi的废材特色就显出来了，以前有文章说过，uwsgi是prework，他会预先启动进程，官方都推荐要根据你的cpu核数或者超线程来开启进程，如果开的太多，你会发现，uwsgi他是驾驭不了那么多进程的。还是看我大tornado，用了@gen.engine之后。轻易飙到500的并发连接。
（以上是我的吃饱又蛋疼测试，没听过谁会重复调用那么多的堵塞方法，自评 sx行为）
不多说了，看flask实现xmlrpc服务端的代码，看了下flask xmlrpc的源码，实现的不难。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
|
from
flask
import
Flask
from
flaskext.xmlrpc
import
XMLRPCHandler, Fault
app
=
Flask(__name__)
handler
=
XMLRPCHandler(
'api'
)
handler.connect(app,
'/api'
)
@handler
.register
def
woca(name
=
"world"
):
if
not
name:
raise
Fault(
"fuck...fuck"
,
"fuck shencan!"
)
return
"Hello, %s!"
%
name
原文：xiaorui.cc
app.run()
|
对于每个连接的超时，有多种的方法，如果你用的是flask，tornado做web server，那就写个装饰器single起来，只是性能不好。 或者是前面挂一个nginx，然后做个client_header_timeout,client_body_timeout,proxy_connect_timeout(你懂的。)，如果用的python自带的xml-rpc的话，需要引入socket。
|
1
2
|
import
socket
socket.setdefaulttimeout()
|
再说下rpc安全的问题。
至于安全方面，有兴趣就开个ssl，或者是在程序里面判断下client ip，反正配置都是统一下发的，你重载daemon的时候，也就知道该判断什么ip了。
原文：http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1439824
我个人对于rpc的应用，更加的倾向于基本资源的获取和调用，毕竟单纯的用socket或者是mq，你在程序里面还要做一个解析过来的数据，然后根据过来的数据在做调用。 （alert: 我想触发 add() ,如果是rpc的话，我不用管，只是传过去就行了，到那时mq和socket就需要eval调用函数了），一些复杂的应用还是喜欢用面向资源的rest，也推荐大家用这个，靠谱的。
本文转自 rfyiamcool 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/rfyiamcool/1439824，如需转载请自行联系原作者
