RPC概念
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RPC（Remote Procedure Call）—，它是一种通过从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。假定某些的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI模型中，RPC跨越了和。RPC使得开发包括网络多程序在内的应用程序更加容易。
RPC采用客户机/服务器模式。请求程序就是一个客户机，而服务提供程序就是一个服务器。首先，客户机调用进程发送一个有进程参数的调用信息到服务进程，然后等待应答信息。在服务器端，进程保持睡眠状态直到调用信息到达为止。当一个调用信息到达，服务器获得进程参数，计算结果，发送答复，然后等待下一个调用信息，最后，客户端调用进程接收答复信息，获得进程结果，然后调用执行继续进行。
有多种 RPC模式和执行。最初由 Sun 公司提出。IETF ONC 宪章重新修订了 Sun 版本，使得 ONC RPC 协议成为 IETF 标准协议。现在使用最普遍的模式和执行是开放式软件基础的分布式计算（DCE）。
远程过程调用是一个分布式计算的客户端-服务器（Client/Server）的例子，它简单而又广受欢迎。 远程过程调用总是由客户端对服务器发出一个执行若干过程请求，并用客户端提供的参数。执行结果将返回给客户端。 由于存在各式各样的变体和细节差异，对应地派生了各式远程过程调用协议，而且它们并不互相兼容。
为了允许不同的客户端均能访问服务器，许多标准化的 RPC 系统应运而生了。其中大部分采用接口描述语言（Interface Description Language，IDL），方便跨平台的远程过程调用。
从上图可以看出, RPC 本身是 client-server模型,也是一种 request-response 协议。
有些实现扩展了远程调用的模型，实现了双向的服务调用，但是不管怎样，调用过程还是由一个客户端发起，服务器端提供响应，基本模型没有变化。
服务的调用过程为：
client调用client stub，这是一次本地过程调用
client stub将参数打包成一个消息，然后发送这个消息。打包过程也叫做 marshalling
client所在的系统将消息发送给server
server的的系统将收到的包传给server stub
server stub解包得到参数。 解包也被称作 unmarshalling
最后server stub调用服务过程. 返回结果按照相反的步骤传给client
RPC只是描绘了 Client 与 Server 之间的点对点调用流程，包括 stub、通信、RPC 消息解析等部分，在实际应用中，还需要考虑服务的高可用、负载均衡等问题，所以产品级的 RPC 框架除了点对点的 RPC 协议的具体实现外，还应包括服务的发现与注销、提供服务的多台 Server 的负载均衡、服务的高可用等更多的功能。 目前的 RPC 框架大致有两种不同的侧重方向，一种偏重于服务治理，另一种偏重于跨语言调用。
服务治理型的 RPC 框架有Alibab Dubbo、Motan 等，这类的 RPC 框架的特点是功能丰富，提供高性能的远程调用以及服务发现和治理功能，适用于大型服务的微服务化拆分以及管理，对于特定语言（Java）的项目可以十分友好的透明化接入。但缺点是语言耦合度较高，跨语言支持难度较大。
跨语言调用型的 RPC 框架有 Thrift、gRPC、Hessian、Finagle 等，这一类的 RPC 框架重点关注于服务的跨语言调用，能够支持大部分的语言进行语言无关的调用，非常适合于为不同语言提供通用远程服务的场景。但这类框架没有服务发现相关机制，实际使用时一般需要代理层进行请求转发和负载均衡策略控制。
RPC 的消息传输可以通过 TCP、UDP 或者 HTTP等，所以有时候我们称之为 RPC over TCP、 RPC over HTTP。RPC 通过 HTTP 传输消息的时候和 RESTful的架构是类似的，但是也有不同。
首先我们比较 RPC over HTTP 和 RESTful。
首先 RPC 的客户端和服务器端师紧耦合的，客户端需要知道调用的过程的名字，过程的参数以及它们的类型、顺序等。一旦服务器更改了过程的实现， 客户端的实现很容易出问题。RESTful基于 http的语义操作资源，参数的顺序一般没有关系，也很容易的通过代理转换链接和资源位置，从这一点上来说，RESTful 更灵活。
其次，它们操作的对象不一样。 RPC 操作的是方法和过程，它要操作的是方法对象。 RESTful 操作的是资源(resource)，而不是方法。
第三，RESTful执行的是对资源的操作，增加、查找、修改和删除等,主要是CURD，所以如果你要实现一个特定目的的操作，比如为名字姓张的学生的数学成绩都加上10这样的操作， RESTful的API设计起来就不是那么直观或者有意义。在这种情况下, RPC的实现更有意义，它可以实现一个Student.Increment(Name, Score)的方法供客户端调用。
我们再来比较一下 RPC over TCP 和 RESTful。 如果我们直接使用socket实现 RPC，除了上面的不同外，我们可以获得性能上的优势。
RPC over TCP可以通过长连接减少连接的建立所产生的花费，在调用次数非常巨大的时候(这是目前互联网公司经常遇到的情况,大并发的情况下)，这个花费影响是非常巨大的。 当然 RESTful 也可以通过 keep-alive 实现长连接， 但是它最大的一个问题是它的request-response模型是阻塞的 (http1.0和 http1.1, http 2.0没这个问题)， 发送一个请求后只有等到response返回才能发送第二个请求 (有些http server实现了pipeling的功能，但不是标配)， RPC的实现没有这个限制。
在当今用户和资源都是大数据大并发的趋势下，一个大规模的公司不可能使用一个单体程序提供所有的功能，微服务的架构模式越来越多的被应用到产品的设计和开发中， 服务和服务之间的通讯也越发的重要， 所以 RPC 不失是一个解决服务之间通讯的好办法。
其实这是应用开发到一定的阶段的强烈需求驱动的。
如果我们开发简单的单一应用，逻辑简单、用户不多、流量不大，那我们用不着；
当我们的系统访问量增大、业务增多时，我们会发现一台单机运行此系统已经无法承受。此时，我们可以将业务拆分成几个互不关联的应用，分别部署在各自机器上，以划清逻辑并减小压力。此时，我们也可以不需要RPC，因为应用之间是互不关联的。
当我们的业务越来越多、应用也越来越多时，自然的，我们会发现有些功能已经不能简单划分开来或者划分不出来。此时，可以将公共业务逻辑抽离出来，将之组成独立的服务Service应用 。而原有的、新增的应用都可以与那些独立的Service应用 交互，以此来完成完整的业务功能。所以此时，我们急需一种高效的应用程序之间的通讯手段来完成这种需求，所以你看，RPC大显身手的时候来了！ 其实3描述的场景也是服务化 、微服务和分布式系统架构的基础场景。即RPC框架就是实现以上结构的有力方式。
是阿里巴巴公司开源的一个Java高性能优秀的服务框架，使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能，可以和 Spring框架无缝集成。 不过，遗憾的是，据说在淘宝内部，dubbo由于跟淘宝另一个类似的框架HSF（非开源）有竞争关系，导致dubbo团队已经解散（参见中的评论）。 不过反倒是墙内开花墙外香，其它的一些知名电商如当当 (dubbox)、京东、国美维护了自己的分支或者在dubbo的基础开发， 但是官方的实现缺乏维护，其它电商虽然维护了自己的版本，但是还是不能做大的架构的改动和提升，相关的依赖类比如Spring，Netty还是很老的版本(Spring 3.2.16.RELEASE, netty 3.2.5.Final)， 而且现在看来，Dubbo的代码结构也过于复杂了。不过，在2017年阿里又重新维护了Dubbo，如图：
所以，尽管Dubbo在电商的开发圈比较流行的时候，国内一些的互联网公司也在开发自己的RPC框架，比如Motan。是新浪微博开源的一个Java 框架。它诞生的比较晚，起于2013年，2016年5月开源。 Motan 在微博平台中已经广泛应用，每天为数百个服务完成近千亿次的调用。Motan的架构相对简单，功能也能满足微博内部架构的要求, 虽然Motan的架构的目的主要不是跨语言，但是目前也在开发支持php client和C server特性。
是Google开发的高性能、通用的开源RPC框架，其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计，基于ProtoBuf(Protocol Buffers)序列化协议开发，且支持众多开发语言。 它的目标的跨语言开发，支持多种语言， 服务治理方面需要自己去实现，所以要实现一个综合的产品级的分布式RPC平台还需要扩展开发。Google内部使用的也不是gRPC,而是Stubby。
是Apache的一个跨语言的高性能的服务框架，也得到了广泛的应用。它的功能类似 gRPC, 支持跨语言，不支持服务治理。
是一个分布式的Go语言的 RPC 框架，支持Zookepper、etcd、consul多种服务发现方式，多种服务路由方式， 是目前性能最好的 RPC 框架之一。
