前言

RPC 框架作为分布式技术的基石，在分布式和微服务环境下，扮演着非常重要的角色。

在蚂蚁金服的分布式技术体系下，我们大量的技术产品（非网关类产品），都需要在内网，进行节点间通信。底层通信框架，已经在蚂蚁自研的 BOLT中的进行了实践，BOLT 提供了优秀的通信协议与通信框架，在 BOLT 的基础上，我们研发了自己的 RPC 框架，提供了负载均衡，流量转发，链路追踪，链路数据透传，故障剔除等基础能力，本文将从以下几个方面介绍目前已经开源的 SOFARPC 框架。

1. RPC 是什么
2. 通用 RPC 框架原理
3. SOFARPC 框架设计

RPC是什么

RPC 这个概念术语在上世纪 80 年代由 Bruce Jay Nelson 提出，在 Nelson 的论文 "Implementing Remote Procedure Calls" 中他提到了几点：

1. 简单：RPC 概念的语义清晰,简单，方便建立分布式计算。
2. 高效：在使用方看来,十分简单而且高效。
3. 通用：通用,适用于各种不同的远程通信调用。 

这里面Nelson提出了一个 RPC框架应该包含的几个部分。

1. User
2. User-stub
3. RPC-Runtime
4. Server-stub
5. Server

如下图示，为了和现在我们通用的术语一致，我将 User 改成 Client 了。

当 Client 想发起一个远程调用时，实际是通过本地调用 Client-stub，而 Client-stub 负责将调用的接口、方法和参数通过约定的协议规范进行编码并通过本地的 RPC-Runtime 实例传输到远端的实例。远端 RPC-Runtime 实例收到请求后交给 Server-stub 进行解码后发起本地端调用，在 Java中可以认为就是反射调用,调用结果再返回给 Client 端。

从上文可以看到，一个典型的 RPC 调用过程还是相对简单的。但是实际上，一个真正的 RPC 框架要做的远不止这些。

通用 RPC 框架原理

相信对 RPC 框架有过一定了解，或者使用过 RPC 产品的同学，在看到了图上之后，会产生几个疑问
1.Stub 怎么出现？
2.怎么打包参数？
3.怎么传输?
4.怎么知道目标地址?
5.怎么发布一个 RPC 服务?

在解释这些问题之前，这里我画了一张目前通用的 RPC 框架的一个流程图：

其中
1.创建代理解决了 Stub 的问题。
2.序列化和网络协议编码解决了打包的问题。
3.服务发现与路由寻址解决了如何知道目标地址的问题。
4.如何发布一个服务，Registry 来解决。

1. Bolt，Netty 等解决了网络传输的问题。

当然 SOFARPC 的功能不止这些,在解决了这些问题之后，根据业务的需求和实际的线上情况，我们也开发了熔断,限流,故障剔除,数据透传等能力，下面我会来介绍 SOFARPC 的框架设计。

SOFARPC框架设计

SOFARPC RoadMap

首先介绍下目前 SOFARPC 的现状和一些正在做的事情。

欢迎对相关功能和 feature 有兴趣的同学，一起参与开发~

SOFARPC 结构设计

原理大家清楚之后，为了方便大家尽快上手开发使用，我先从目前的 RPC 框架结构来简单介绍。

其中 core和 core-impl 是核心的功能，包含 API 和一些扩展机制，extension-impl 中，则包含了不同的实现和扩展，比如对 http，rest，对 metrics，以及其他注册中心的集成和扩展。

如 bootstrap 中对协议的支持，remoting 中对网络传输的支持，registry 中对注册中心的支持等。

在此基础上，由于 RPC 框架涉及服务端和客户端，我会结合 SOFARPC 的处理流程，详细介绍下客户端和服务端的处理。

客户端调用流程

当使用方对服务进行了引用配置之后:
1.RPC 生成 Proxy，作为用户可以操作的入口。
2.向服务中心订阅这个 RPC 的地址信息。
3.使用方发起调用，经过路由，负载均衡，各类 Filter 发起调用。

服务端处理流程

在服务端看来,通过 TCP 监听端口后：
1.接到 RPC 请求后，进行解码和反序列化。
2.选择线程池，进行分发。
3.经过 Filter，进行反射调用。
4.将结果序列化，编码,进行写回。

可扩展的机制

从上面的流程中，可以看到，每个部分基本都有多种实现可选，这得益于RPC的扩展机制。

为了对 RPC 各个环节的都有充足的可扩展性，提供 SPI 的能力，所以内部的实现和第三方实现都是__绝对平等__的。

相比原生 SPI，我们实现了更强大的功能

1. 按需加载
2. 可以有别名
3. 可以有优先级进行排序和覆盖
4. 可以控制是否单例
5. 可以在某些场景下使用编码
6. 可以指定扩展配置位置
7. 可以排斥其他扩展点

我们实现了一套自己的 SPI 机制。整个流程如下：

在启动加载阶段，RPC 会根据对应的配置，加载需要调用方法
ExtensionLoader(Class<T> interfaceClass, ExtensionLoaderListener<T> listener)
逻辑如下：

1. 首先读取rpc-config-default.json和rpc-config.json，找到扩展描述文件存放的文件夹：extension.load.path属性。
2. 找到接口类对应的扩展描述文件的文件名（默认就是接口名，也可以自己指定）。
3. 循环加载这个文件下的扩展描述文件，按行读取。（同一个接口的同一个别名对应唯一的一个实现类，可以重复，允许覆盖。）
4. 保存扩展实现类的alias和实现类的对应关系。
5. 如果 ExtensionLoaderListener 不为空，则通知 Listener。

最终，将会构造出各个不同的 Filter，Invoker 等等。

其中我们首先设计了一个扩展，代表这个类或者接口是可扩展的，默认单例、不需要编码。

@Documented
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ ElementType.TYPE })
public @interface Extensible {

    /**
     * 指定自定义扩展文件名称，默认就是全类名
     *
     * @return 自定义扩展文件名称
     */
    String file() default "";

    /**
     * 扩展类是否使用单例，默认使用
     *
     * @return 是否使用单例
     */
    boolean singleton() default true;

    /**
     * 扩展类是否需要编码，默认不需要
     *
     * @return 是否需要编码
     */
    boolean coded() default false;
}

同时，针对具体的扩展实现，定义一个扩展注解

@Documented
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ ElementType.TYPE })
public @interface Extension {
    /**
     * 扩展点名字
     *
     * @return 扩展点名字
     */
    String value();

    /**
     * 扩展点编码，默认不需要，当接口需要编码的时候需要
     *
     * @return 扩展点编码
     * @see Extensible#coded()
     */
    byte code() default -1;

    /**
     * 优先级排序，默认不需要，大的优先级高
     *
     * @return 排序
     */
    int order() default 0;

    /**
     * 是否覆盖其它低{@link #order()}的同名扩展
     *
     * @return 是否覆盖其它低排序的同名扩展
     * @since 5.2.0
     */
    boolean override() default false;

    /**
     * 排斥其它扩展，可以排斥掉其它低{@link #order()}的扩展
     *
     * @return 排斥其它扩展
     * @since 5.2.0
     */
    String[] rejection() default {};
}

通过核心类ExtensionLoader的加载过程。完成对扩展的加载：

当我们或者其他使用者想要实现一个自己的扩展点的时候，只需要按照如下的步骤即可开始。

1. 指定__扩展点__

   @Extensible(singleton = false)
   public abstract class Client {
   }

2. 指定__扩展实现类__

   @Extension("failover")
   public class FailoverClient extends AbstractClient {
   }

3. 扩展描述文件 META-INF/services/sofa-rpc/com.aliapy.sofa.rpc.client.Client

   failover=com.aliapy.sofa.rpc.client.FailoverClient

当这些准备完成后，直接调用即可。

Client failoverClient = ExtensionLoaderFactory.getExtensionLoader(Client.class).getExtension("failover");

基于这套扩展加载机制，我们可以实现自定义扩展点，实现 SOFARPC 内部及第三方的自由扩展。

总结

本文作为 SOFARPC 框架第一篇，主要还是希望大家对 RPC 框架有一个认识和了解，之后，我们会逐步详细介绍每部分的代码设计和实现，预计会按照如下的目录进行：

1. SOFARPC 同步异步实现剖析
2. SOFARPC 线程模型剖析
3. SOFARPC 连接管理与心跳剖析
4. SOFARPC 单机故障剔除剖析
5. SOFARPC 路由实现剖析
6. SOFARPC 序列化比较
7. SOFARPC 注解支持剖析
8. SOFARPC 优雅关闭剖析
9. SOFARPC 链路追踪剖析
10. SOFARPC 数据透传剖析
11. SOFARPC 跨语言支持剖析
12. SOFARPC 泛化调用实现剖析

以上有对某个主题特别感兴趣的同学，可以留言讨论，我们会适当根据大家的反馈调整文章的顺序，也请大家继续支持 SOFA ，支持 SOFARPC。

长按关注，获取分布式架构干货

欢迎大家共同打造 SOFAStack https://github.com/alipay