Simple RPC

编程入门行业动态更新时间:2024-10-23 05:52:29

Simple RPC

文章目录

概述
设计实现
- 通用的序列化接口
- 通用的序列化实现【推荐】 vs 专用的序列化实现
- 专用序列化接口定义
- 序列化实现

概述

网络传输和序列化这两部分的功能相对来说是非常通用并且独立的，在设计的时候，只要能做到比较好的抽象，这两部的实现，它的通用性是非常强的。不仅可以用于 RPC 框架中，同样可以直接拿去用于实现消息队列，或者其他需要互相通信的分布式系统中。

我们先来实现序列化和反序列化部分，因为后面的部分会用到序列化和反序列化。

设计实现

通用的序列化接口

首先我们需要设计一个可扩展的，通用的序列化接口，为了方便使用，我们直接使用静态类的方式来定义这个接口（严格来说这并不是一个接口）


public class SerializeSupport {public static  <E> E parse(byte [] buffer) {// ...}public static <E> byte [] serialize(E  entry) {// ...}
}

parse 方法用于反序列化
serialize 方法用于序列化

比如

// 序列化
MyClass myClassObject = new MyClass();
byte [] bytes = SerializeSupport.serialize(myClassObject);
// 反序列化
MyClass myClassObject1 = SerializeSupport.parse(bytes);

通用的序列化实现【推荐】 vs 专用的序列化实现

在讲解序列化和反序列化的时候说过，可以使用通用的序列化实现，也可以自己来定义专用的序列化实现。

专用的序列化性能最好，但缺点是实现起来比较复杂，你要为每一种类型的数据专门编写序列化和反序列化方法。
一般的 RPC 框架采用的都是通用的序列化实现，比如 gRPC 采用的是 Protobuf 序列化实现，Dubbo 支持 hession2 等好几种序列化实现

为什么这些 RPC 框架不像消息队列一样，采用性能更好的专用的序列化实现呢？这个原因很简单，消息队列它需要序列化数据的类型是固定的，只是它自己的内部通信的一些命令。但 RPC 框架，它需要序列化的数据是，用户调用远程方法的参数，这些参数可能是各种数据类型，所以必须使用通用的序列化实现，确保各种类型的数据都能被正确的序列化和反序列化。

我们这里还是采用专用的序列化实现，主要的目的是一起来实践一下，如何来实现序列化和反序列化

专用序列化接口定义

public interface Serializer<T> {/*** 计算对象序列化后的长度，主要用于申请存放序列化数据的字节数组* @param entry 待序列化的对象* @return 对象序列化后的长度*/int size(T entry);/*** 序列化对象。将给定的对象序列化成字节数组* @param entry 待序列化的对象* @param bytes 存放序列化数据的字节数组* @param offset 数组的偏移量，从这个位置开始写入序列化数据* @param length 对象序列化后的长度，也就是{@link Serializer#size(java.lang.Object)}方法的返回值。*/void serialize(T entry, byte[] bytes, int offset, int length);/*** 反序列化对象* @param bytes 存放序列化数据的字节数组* @param offset 数组的偏移量，从这个位置开始写入序列化数据* @param length 对象序列化后的长度* @return 反序列化之后生成的对象*/T parse(byte[] bytes, int offset, int length);/*** 用一个字节标识对象类型，每种类型的数据应该具有不同的类型值*/byte type();/*** 返回序列化对象类型的Class对象。*/Class<T> getSerializeClass();
}

这个接口中，除了 serialize 和 parse 这两个序列化和反序列化两个方法以外，还定义了下面这几个方法：

size 方法计算序列化之后的数据长度，用于事先来申请存放序列化数据的字节数组；
type 方法定义每种序列化实现的类型，这个类型值也会写入到序列化之后的数据中，主要的作用是在反序列化的时候，能够识别是什么数据类型的，以便找到对应的反序列化实现类；
getSerializeClass 这个方法返回这个序列化实现类对应的对象类型，目的是，在执行序列化的时候，通过被序列化的对象类型找到对应序列化实现类

序列化实现

利用这个 Serializer 接口，我们就可以来实现 SerializeSupport 这个支持任何对象类型序列化的通用静态类了。

首先我们定义两个 Map，这两个 Map 中存放着所有实现 Serializer 接口的序列化实现类

private static Map<Class<?>/*序列化对象类型*/, Serializer<?>/*序列化实现*/> serializerMap = new HashMap<>();
private static Map<Byte/*序列化实现类型*/, Class<?>/*序列化对象类型*/> typeMap = new HashMap<>();

serializerMap 中的 key 是序列化实现类对应的序列化对象的类型，它的用途是在序列化的时候，通过被序列化的对象类型，找到对应的序列化实现类。
typeMap 的作用和 serializerMap 是类似的，它的 key 是序列化实现类的类型，用于在反序列化的时候，从序列化的数据中读出对象类型，然后找到对应的序列化实现类

理解了这两个 Map 的作用，实现序列化和反序列化这两个方法就很容易了。这两个方法的实现思路是一样的，都是通过一个类型在这两个 Map 中进行查找，查找的结果就是对应的序列化实现类的实例，也就是 Serializer 接口的实现，然后调用对应的序列化或者反序列化方法就可以了。

public class SerializeSupport {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SerializeSupport.class);private static Map<Class<?>/*序列化对象类型*/, Serializer<?>/*序列化实现*/> serializerMap = new HashMap<>();private static Map<Byte/*序列化实现类型*/, Class<?>/*序列化对象类型*/> typeMap = new HashMap<>();static {for (Serializer serializer : ServiceSupport.loadAll(Serializer.class)) {registerType(serializer.type(), serializer.getSerializeClass(), serializer);logger.info("Found serializer, class: {}, type: {}.",serializer.getSerializeClass().getCanonicalName(),serializer.type());}}private static byte parseEntryType(byte[] buffer) {return buffer[0];}private static <E> void registerType(byte type, Class<E> eClass, Serializer<E> serializer) {serializerMap.put(eClass, serializer);typeMap.put(type, eClass);}@SuppressWarnings("unchecked")private static  <E> E parse(byte [] buffer, int offset, int length, Class<E> eClass) {Object entry =  serializerMap.get(eClass).parse(buffer, offset, length);if (eClass.isAssignableFrom(entry.getClass())) {return (E) entry;} else {throw new SerializeException("Type mismatch!");}}public static  <E> E parse(byte [] buffer) {return parse(buffer, 0, buffer.length);}private static  <E> E parse(byte[] buffer, int offset, int length) {byte type = parseEntryType(buffer);@SuppressWarnings("unchecked")Class<E> eClass = (Class<E> )typeMap.get(type);if(null == eClass) {throw new SerializeException(String.format("Unknown entry type: %d!", type));} else {return parse(buffer, offset + 1, length - 1,eClass);}}public static <E> byte [] serialize(E  entry) {@SuppressWarnings("unchecked")Serializer<E> serializer = (Serializer<E>) serializerMap.get(entry.getClass());if(serializer == null) {throw new SerializeException(String.format("Unknown entry class type: %s", entry.getClass().toString()));}byte [] bytes = new byte [serializer.size(entry) + 1];bytes[0] = serializer.type();serializer.serialize(entry, bytes, 1, bytes.length - 1);return bytes;}
}

所有的 Serializer 的实现类是怎么加载到 SerializeSupport 的那两个 Map 中的呢？这里面利用了 Java 的一个 SPI 类加载机制

public class ServiceSupport {private final static Map<String, Object> singletonServices = new HashMap<>();public synchronized static <S> S load(Class<S> service) {return StreamSupport.stream(ServiceLoader.load(service).spliterator(), false).map(ServiceSupport::singletonFilter).findFirst().orElseThrow(ServiceLoadException::new);}public synchronized static <S> Collection<S> loadAll(Class<S> service) {return StreamSupport.stream(ServiceLoader.load(service).spliterator(), false).map(ServiceSupport::singletonFilter).collect(Collectors.toList());}@SuppressWarnings("unchecked")private static <S>  S singletonFilter(S service) {if(service.getClass().isAnnotationPresent(Singleton.class)) {String className = service.getClass().getCanonicalName();Object singletonInstance = singletonServices.putIfAbsent(className, service);return singletonInstance == null ? service : (S) singletonInstance;} else {return service;}}
}

到这里，我们就封装好了一个通用的序列化的接口，

对于使用序列化的模块来说，它只要依赖 SerializeSupport 这个静态类，调用它的序列化和反序列化方法就可以了，不需要依赖任何序列化实现类。
对于序列化实现的提供者来说，也只需要依赖并实现 Serializer 这个接口就可以了。

比如，我们的 HelloService 例子中的参数是一个 String 类型的数据，我们需要实现一个支持 String 类型的序列化实现

public class StringSerializer implements Serializer<String> {@Overridepublic int size(String entry) {return entry.getBytes(StandardCharsets.UTF_8).length;}@Overridepublic void serialize(String entry, byte[] bytes, int offset, int length) {byte [] strBytes = entry.getBytes(StandardCharsets.UTF_8);System.arraycopy(strBytes, 0, bytes, offset, strBytes.length);}@Overridepublic String parse(byte[] bytes, int offset, int length) {return new String(bytes, offset, length, StandardCharsets.UTF_8);}@Overridepublic byte type() {return Types.TYPE_STRING;}@Overridepublic Class<String> getSerializeClass() {return String.class;}
}

在把 String 和 byte 数组做转换的时候，一定要指定编码方式，确保序列化和反序列化的时候都使用一致的编码，我们这里面统一使用 UTF8 编码。否则，如果遇到执行序列化和反序列化的两台服务器默认编码不一样，就会出现乱码。我们在开发过程用遇到的很多中文乱码问题，绝大部分都是这个原因

还有一个更复杂的序列化实现 MetadataSerializer，用于将注册中心的数据持久化到文件中

/*** Size of the map                     2 bytes*      Map entry:*          Key string:*              Length:                2 bytes*              Serialized key bytes:  variable length*          Value list*              List size:              2 bytes*              item(URI):*                  Length:             2 bytes*                  serialized uri:     variable length*              item(URI):*              ...*      Map entry:*      ...**/
public class MetadataSerializer implements Serializer<Metadata> {@Overridepublic int size(Metadata entry) {return Short.BYTES +                   // Size of the map                  2 bytesentry.entrySet().stream().mapToInt(this::entrySize).sum();}@Overridepublic void serialize(Metadata entry, byte[] bytes, int offset, int length) {ByteBuffer buffer = ByteBuffer.wrap(bytes, offset, length);buffer.putShort(toShortSafely(entry.size()));entry.forEach((k,v) -> {byte [] keyBytes = k.getBytes(StandardCharsets.UTF_8);buffer.putShort(toShortSafely(keyBytes.length));buffer.put(keyBytes);buffer.putShort(toShortSafely(v.size()));for (URI uri : v) {byte [] uriBytes = uri.toASCIIString().getBytes(StandardCharsets.UTF_8);buffer.putShort(toShortSafely(uriBytes.length));buffer.put(uriBytes);}});}private int entrySize(Map.Entry<String, List<URI>> e) {// Map entry:return Short.BYTES +       // Key string length:               2 bytese.getKey().getBytes().length +    // Serialized key bytes:   variable lengthShort.BYTES + // List size:              2 bytese.getValue().stream() // Value list.mapToInt(uri -> {return Short.BYTES +       // Key string length:               2 bytesuri.toASCIIString().getBytes(StandardCharsets.UTF_8).length;    // Serialized key bytes:   variable length}).sum();}@Overridepublic Metadata parse(byte[] bytes, int offset, int length) {ByteBuffer buffer = ByteBuffer.wrap(bytes, offset, length);Metadata metadata = new Metadata();int sizeOfMap = buffer.getShort();for (int i = 0; i < sizeOfMap; i++) {int keyLength = buffer.getShort();byte [] keyBytes = new byte [keyLength];buffer.get(keyBytes);String key = new String(keyBytes, StandardCharsets.UTF_8);int uriListSize = buffer.getShort();List<URI> uriList = new ArrayList<>(uriListSize);for (int j = 0; j < uriListSize; j++) {int uriLength = buffer.getShort();byte [] uriBytes = new byte [uriLength];buffer.get(uriBytes);URI uri  = URI.create(new String(uriBytes, StandardCharsets.UTF_8));uriList.add(uri);}metadata.put(key, uriList);}return metadata;}@Overridepublic byte type() {return Types.TYPE_METADATA;}@Overridepublic Class<Metadata> getSerializeClass() {return Metadata.class;}private short toShortSafely(int v) {assert v < Short.MAX_VALUE;return (short) v;}
}

到这里序列化的部分就实现完成了。我们这个序列化的实现，对外提供服务的就只有一个 SerializeSupport 静态类，并且可以通过扩展支持序列化任何类型的数据，这样一个通用的实现，不仅可以用在我们这个 RPC 框架的例子中，完全可以把这部分直接拿过去用在业务代码中

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