扯扯python调用rpc实现分布式系统

今个来通俗的讲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。


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。

注释下,原文地址,blog.xiaorui.cc

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。

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
 

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()

这个是连接的Client,python下的xmlrpclib 本身就提供了server和client类,当然咱们也可以自己写,看源码就知道他只是把func,args做了xml格式化而已。 

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 。

class AsyncXMLRPCServer(SocketServer.ThreadingMixIn,SimpleXMLRPCServer): pass

然后rpc初始化的方法换成。

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)。

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()

# 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。

注释下,原文地址,blog.xiaorui.cc

wKiom1PIg-qhOXPZAAH7nZDKUJM508.jpg


接收请求,调用方法 !

wKioL1PIilzjVjTxAAX07GYu-No166.jpg

 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。

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。

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。

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。  


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另外再次标注博客原地址  xiaorui.cc

3 Responses

  1. 写的真垃圾 2016年11月15日 / 下午4:05

    辣鸡

  2. 沈灿 2014年7月20日 / 下午10:59

    没事瞎扯啥 , 别把蛋扯碎了

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