探索C++中的輕量級RPC：打造高性能網絡通信
在當今數字化浪潮中，分布式系統已成為構建大規模、高性能應用的基石。而遠程過程調用（RPC），作為分布式系統中的關鍵技術，宛如一座橋梁，連接著不同服務器上的服務，使得它們能夠協同工作，為用戶提供無縫的體驗。想象一下，你正在使用一款熱門的在線購物應用。當你點擊 “加入購物車” 按鈕時，背后的系統需要與多個服務進行交互，包括庫存管理服務、用戶信息服務等。RPC 就像一位幕后英雄，讓這些分布在不同服務器上的服務之間的通信變得簡單高效，仿佛它們都運行在同一臺機器上。
然而，構建一個高效、可靠的 RPC 框架并非易事。不同的編程語言、網絡環境、服務需求等，都給 RPC 的實現帶來了巨大的挑戰。今天，我們就來探討如何用 C++ 打造一個輕量級的 RPC 分布式網絡通信框架，看看它是如何在復雜的環境中實現高效通信的。
一、RPC分布式簡介
1.1概述
RPC，即遠程過程調用（Remote Procedure Call） ，是一種讓程序在不同計算機之間像調用本地函數一樣進行通信的技術。打個比方，你去餐廳點餐，服務員就像是本地調用，你直接告訴服務員你想吃什么，他能馬上響應。而如果這家餐廳的廚房在另一個地方，你通過對講機向廚房點餐，這個過程就類似 RPC。你不需要知道對講機是如何工作、信號如何傳輸的，只要像和身邊的服務員溝通一樣點餐就行。在分布式系統中，不同的服務可能部署在不同的服務器上，RPC 就像是這個 “對講機”，讓不同服務器上的服務之間能夠輕松地進行通信和交互。
在分布式系統中，各個服務分布在不同的節點上，為了實現它們之間的協同工作，進程間通信至關重要。傳統的進程間通信方式，如 Socket，需要開發者深入了解網絡編程細節，包括連接建立、數據傳輸、序列化與反序列化等，這無疑增加了開發的難度和復雜性。而 RPC 則通過將遠程調用抽象成類似本地調用的形式，極大地簡化了分布式系統的開發過程。開發者可以專注于業務邏輯的實現，而無需過多關注底層網絡通信的細節，從而提高開發效率，降低出錯的概率。RPC通信框架的大致結構流程圖如下：
圖片
⑴ZooKeeper
ZooKeeper在這里作為服務方法的管理配置中心，負責管理服務方法提供者對外提供的服務方法。服務方法提供者提前將本端對外提供的服務方法名及自己的通信地址信息（IP:Port）注冊到ZooKeeper。當Caller發起遠端調用時，會先拿著自己想要調用的服務方法名詢問ZooKeeper，ZooKeeper告知Caller想要調用的服務方法在哪臺服務器上（ZooKeeper返回目標服務器的IP:Port給Caller），Caller便向目標服務器Callee請求服務方法調用。服務方在本地執行相應服務方法后將結果返回給Caller。
⑵ProtoBuf
ProtoBuf能提供對數據的序列化和反序列化，ProtoBuf可以用于結構化數據的串行序列化，并且以Key-Value格式存儲數據，因為采用二進制格，所以序列化出來的數據比較少，作為網絡傳輸的載體效率很高。
Caller和Callee之間的數據交互就是借助ProtoBuf完成，具體的使用方法和細節后面會進一步拓展。
⑶Muduo
Muduo庫是基于(Multi-)Reactor模型的多線程網絡庫，在RPC通信框架中涉及到網絡通信。另外我們可以服務提供方實現為IO多線程，實現高并發處理遠端服務方法請求。
1.2常見RPC 框架
在 RPC 的世界里，有許多優秀的框架，它們各有千秋。
gRPC，由 Google 開發并開源，基于 HTTP/2 協議和 Protocol Buffers（Protobuf）序列化協議。它就像一個全能選手，支持多種編程語言，如 Java、Go、C++、Python 等。基于 HTTP/2，它具備雙向流、多路復用、頭部壓縮和請求優先級等特性，傳輸效率極高。使用 Protobuf 作為序列化協議，使得數據傳輸高效且安全。gRPC 適用于對性能要求極高、需要跨語言支持和強類型約束的分布式系統，比如大規模互聯網應用、金融系統等。
Thrift，由 Facebook 開發并捐贈給 Apache，是一個跨語言的高效 RPC 框架。它支持多種序列化格式和傳輸協議，擴展性超強。就像一個百變星君，能適應各種復雜的多語言環境，在數據平臺、異構服務集成等場景中表現出色。
Dubbo阿里巴巴開源的高性能 Java RPC 框架，主要用于構建微服務架構中的服務調用和治理。它支持多種通信協議，具備強大的服務治理能力，如服務注冊與發現、負載均衡、限流、熔斷降級等。Dubbo 就像是一位貼心的管家，在 Java 技術棧下的高性能微服務架構中，尤其是需要復雜服務治理功能的企業應用中，發揮著重要作用 。
二、C++實現RPC分布式原理
2.1性能卓越：快人一步
C++ 以其卓越的性能在編程語言中獨樹一幟，這一特性在構建 RPC 分布式網絡通信框架時更是發揮得淋漓盡致。從執行效率來看，C++ 作為一種編譯型語言，能夠直接將代碼編譯成機器碼，這使得程序在運行時無需像解釋型語言那樣進行逐行解釋，大大減少了運行時的開銷。在對實時性要求極高的金融交易系統中，每毫秒的延遲都可能導致巨大的損失。使用 C++ 實現的 RPC 框架，能夠快速處理大量的交易請求，確保交易信號的及時傳遞和執行，為系統的高效運行提供了堅實保障。
C++ 在資源利用方面也表現出色。它賦予開發者對內存的精細控制權，開發者可以根據實際需求精確地分配和釋放內存，避免了內存泄漏和不必要的內存占用。這在分布式系統中尤為重要，因為分布式系統通常需要處理大量的數據和并發請求，對內存的合理利用能夠有效提升系統的整體性能和穩定性。以一個大規模的電商系統為例，在促銷活動期間，系統會面臨海量的用戶請求，C++ 實現的 RPC 框架能夠高效地管理內存，確保系統在高并發的情況下依然能夠穩定運行，為用戶提供流暢的購物體驗。
有數據表明，在處理大規模數據傳輸和復雜計算任務時，C++ 實現的 RPC 框架相比一些其他語言實現的框架，性能提升可達 30% - 50%。這一顯著的性能優勢，使得 C++ 成為追求高性能 RPC 框架的首選語言 。
2.2靈活定制：量體裁衣
C++ 的強大可定制性，使其能夠像一位技藝精湛的裁縫，根據不同場景的特殊需求，為 RPC 框架量身定制解決方案。
在通信協議方面，C++ 給予開發者極大的自由度。開發者可以根據應用場景的特點，如數據量大小、傳輸頻率、網絡環境等，選擇或設計最適合的通信協議。在網絡環境復雜、帶寬有限的情況下，開發者可以設計一種輕量級的自定義通信協議，減少數據傳輸的開銷，提高傳輸效率。而對于對安全性要求極高的場景，開發者可以基于現有的安全協議，如 SSL/TLS，進行定制化開發，確保數據在傳輸過程中的安全性。
對于數據序列化和反序列化方式，C++ 同樣提供了豐富的選擇。常見的序列化方式如 JSON、XML、Protocol Buffers 等，都可以在 C++ 中輕松實現。開發者可以根據數據的結構和應用場景的需求，選擇最適合的序列化方式。如果數據結構較為復雜，且對傳輸效率要求較高，Protocol Buffers 可能是一個不錯的選擇，因為它能夠將數據高效地編碼為二進制格式，減少數據傳輸的大小，提高傳輸速度。而如果數據需要與其他系統進行交互，且對可讀性有一定要求，JSON 則可能更為合適，因為它的格式較為簡潔，易于閱讀和解析。
在不同的應用場景中，C++ 的靈活定制性得到了充分的體現。在游戲開發中，由于游戲對實時性和性能要求極高，開發者可以使用 C++ 定制一個高效的 RPC 框架，優化網絡通信，減少延遲，為玩家提供流暢的游戲體驗。在工業自動化領域，由于不同的設備和系統具有不同的通信需求，C++ 的可定制性使得開發者能夠為每個設備和系統定制專屬的 RPC 框架，實現設備之間的高效通信和協同工作 。
三、核心實現步驟
3.1基礎搭建：打牢根基
在構建這個輕量級 RPC 分布式網絡通信框架時，我們需要一些趁手的工具，ZooKeeper、ProtoBuf 和 Muduo 庫便是我們的得力助手。
ZooKeeper客戶端（Callee）首先將Watcher注冊到服務端，同時把Watcher對象保存到客戶端的Watcher管理器中。當ZooKeeper服務端監聽到ZooKeeper中的數據狀態發生變化時，服務端主動通知客戶端（告知客戶端事件類型和狀態類型），接著客戶端的Watch管理器會觸發相關Watcher來回調相應處理邏輯（GlobalWatcher），從而完成整體的數據發布/訂閱流程。
Watcher的設置和獲取在開發中很常見，不同的操作會收到不同的watcher信息。更多內容還是自行google吧，我自己還只有半桶水的功夫。日后會繼續學習，專門對ZooKeeper做一個全面細致的剖析。
ProtoBuf，即 Protocol Buffers，是 Google 開發的一種數據序列化協議。它就像一個高效的翻譯官，能夠將結構化數據進行序列化和反序列化。在我們的框架中，客戶端和服務端之間的數據交互就是借助 ProtoBuf 完成的。它采用二進制格式存儲數據，序列化出來的數據量少，作為網絡傳輸的載體效率極高。比如在定義一個用戶登錄請求時，使用 ProtoBuf 可以將用戶名和密碼等信息高效地編碼為二進制格式進行傳輸，在接收端又能快速地解碼還原 。
Muduo 庫是基于 (Multi-) Reactor 模型的多線程網絡庫，在 RPC 通信框架中主要負責網絡通信部分。它可以將服務提供方實現為 IO 多線程，從而實現高并發處理遠端服務方法請求。在處理大量客戶端同時請求服務的場景中，Muduo 庫能夠高效地管理網絡連接和數據傳輸，確保系統的穩定性和高性能 。
3.2業務層實現：注入靈魂
以一個簡單的用戶登錄和注冊業務場景為例，我們來看看如何用 ProtoBuf 定義數據結構，實現業務層代碼。
首先，使用 ProtoBuf 定義數據結構。假設我們有一個用戶登錄的場景，需要定義登錄請求消息體和登錄響應消息體。在.proto 文件中，可以這樣定義：
syntax = "proto3";
package user;
message LoginRequest {
string username = 1;
string password = 2;
}
message LoginResponse {
bool success = 1;
string message = 2;
}
service UserService {
rpc Login(LoginRequest) returns (LoginResponse);
}在這段代碼中，我們定義了LoginRequest消息體，包含username和password兩個字段，用于客戶端向服務端發送登錄請求。LoginResponse消息體則包含success字段表示登錄是否成功，message字段用于返回提示信息。UserService服務定義了一個Login方法，接受LoginRequest并返回LoginResponse 。
然后，使用protoc工具編譯這個.proto 文件，生成對應的 C++ 代碼。編譯命令如下：
protoc --cpp_out=. user.proto編譯后會生成user.pb.h和http://user.pb.cc文件，其中包含了用于 C++ 程序使用的類和方法。在客戶端代碼中，可以這樣調用服務端的Login方法：
#include <iostream>
#include "mprpcapplication.h"
#include "user.pb.h"
#include "mprpcchannel.h"
int main(int argc, char** argv) {
MprpcApplication::Init(argc, argv);
user::UserService_Stub stub(new MprpcChannel());
user::LoginRequest request;
request.set_username("張三");
request.set_password("123456");
user::LoginResponse response;
stub.Login(nullptr, &request, &response, nullptr);
if (response.success()) {
std::cout << "登錄成功" << std::endl;
} else {
std::cout << "登錄失敗: " << response.message() << std::endl;
}
return 0;
}在這段代碼中，我們首先初始化MprpcApplication，然后創建UserService_Stub對象，并設置登錄請求的參數。接著調用Login方法，將請求發送到服務端，并獲取響應結果。根據響應結果判斷登錄是否成功 。
3.3服務端構建：撐起后臺
在服務端，我們需要創建一個RpcProvider類，來實現服務的注冊與發布。
首先，定義RpcProvider類的基本結構。在rpcprovider.h文件中，可以這樣定義：
#include <muduo/net/TcpServer.h>
#include <muduo/net/EventLoop.h>
#include <unordered_map>
#include <google/protobuf/service.h>
class RpcProvider {
public:
void NotifyService(google::protobuf::Service* service);
void Run();
private:
muduo::net::EventLoop* m_eventLoop;
muduo::net::TcpServer* m_tcpServer;
std::unordered_map<std::string, google::protobuf::Service*> m_serviceMap;
};在這個類中，NotifyService方法用于注冊服務，Run方法用于啟動服務端。m_eventLoop和m_tcpServer分別用于管理事件循環和創建 TCP 服務器。m_serviceMap用于存儲注冊的服務 。
然后，實現NotifyService方法。在http://rpcprovider.cc文件中，代碼如下：
void RpcProvider::NotifyService(google::protobuf::Service* service) {
google::protobuf::ServiceDescriptor* pserviceDesc = service->GetDescriptor();
std::string service_name = pserviceDesc->name();
m_serviceMap[service_name] = service;
std::cout << "發布服務: " << service_name << std::endl;
}在這個方法中，我們首先獲取服務的描述信息，然后將服務名稱和服務對象存儲到m_serviceMap中 。
最后，實現Run方法。代碼如下：
void RpcProvider::Run() {
std::string ip = MprpcApplication::GetInstance().GetConfig().Load("rpcserverip");
uint16_t port = atoi(MprpcApplication::GetInstance().GetConfig().Load("rpcserverport").c_str());
muduo::net::InetAddress address(ip, port);
m_eventLoop = new muduo::net::EventLoop();
m_tcpServer = new muduo::net::TcpServer(m_eventLoop, address, "RpcProvider");
m_tcpServer->setConnectionCallback(std::bind(&RpcProvider::OnConnection, this, std::placeholders::_1));
m_tcpServer->setMessageCallback(std::bind(&RpcProvider::OnMessage, this, std::placeholders::_1, std::placeholders::_2, std::placeholders::_3));
m_tcpServer->setThreadNum(4);
std::cout << "RpcProvider start service at ip: " << ip << " port: " << port << std::endl;
m_tcpServer->start();
m_eventLoop->loop();
}在這個方法中，我們首先從配置文件中讀取服務端的 IP 和端口，然后創建InetAddress對象和TcpServer對象。接著設置連接回調函數和消息回調函數，并設置線程數量。最后啟動服務器，開始監聽客戶端的請求 。
3.4客戶端構建：打造前臺
在客戶端，我們需要創建一個RpcChannel類，來實現客戶端對服務端的遠程調用。
首先，定義RpcChannel類的基本結構。在rpcchannel.h文件中，可以這樣定義：
#include <google/protobuf/channel.h>
#include <google/protobuf/message.h>
#include <muduo/net/TcpClient.h>
#include <muduo/net/EventLoop.h>
class RpcChannel : public google::protobuf::RpcChannel {
public:
RpcChannel(muduo::net::EventLoop* loop, const std::string& ip, uint16_t port);
void CallMethod(const google::protobuf::MethodDescriptor* method,
google::protobuf::RpcController* controller,
const google::protobuf::Message* request,
google::protobuf::Message* response,
google::protobuf::Closure* done) override;
private:
muduo::net::TcpClient* m_tcpClient;
muduo::net::EventLoop* m_eventLoop;
std::string m_ip;
uint16_t m_port;
};在這個類中，RpcChannel構造函數用于初始化客戶端，CallMethod方法用于實現遠程調用。m_tcpClient和m_eventLoop分別用于管理 TCP 客戶端和事件循環。m_ip和m_port用于存儲服務端的 IP 和端口 。
然后，實現RpcChannel類的構造函數。在http://rpcchannel.cc文件中，代碼如下：
RpcChannel::RpcChannel(muduo::net::EventLoop* loop, const std::string& ip, uint16_t port)
: m_eventLoop(loop), m_ip(ip), m_port(port) {
m_tcpClient = new muduo::net::TcpClient(m_eventLoop, muduo::net::InetAddress(m_ip, m_port));
m_tcpClient->enableRetry();
}在這個構造函數中，我們創建TcpClient對象，并設置自動重試功能 。
最后，實現CallMethod方法。代碼如下：
void RpcChannel::CallMethod(const google::protobuf::MethodDescriptor* method,
google::protobuf::RpcController* controller,
const google::protobuf::Message* request,
google::protobuf::Message* response,
google::protobuf::Closure* done) {
std::string service_name = method->service()->full_name();
std::string method_name = method->name();
uint32_t args_size = request->ByteSizeLong();
std::string args_str;
request->SerializeToString(&args_str);
muduo::net::TcpConnectionPtr conn = m_tcpClient->getConnection();
if (conn) {
conn->send(service_name + method_name + std::to_string(args_size) + args_str);
conn->setReadCallback([this, response, done](const muduo::net::TcpConnectionPtr&, muduo::net::Buffer* buffer) {
std::string response_str = buffer->retrieveAllAsString();
response->ParseFromString(response_str);
done->Run();
});
}
}在這個方法中，我們首先獲取服務名稱和方法名稱，然后將請求數據序列化并發送到服務端。接著設置讀取回調函數，當接收到服務端的響應數據時，將其反序列化并存儲到response中，最后調用done回調函數 。
四、實例展示：眼見為實
4.1完整代碼剖析
下面是一個完整的簡單示例代碼，用于更清晰地展示 C++ 實現的輕量級 RPC 分布式網絡通信框架的運行機制。
首先，定義服務接口。在user.proto文件中，定義如下：
syntax = "proto3";
package user;
message LoginRequest {
string username = 1;
string password = 2;
}
message LoginResponse {
bool success = 1;
string message = 2;
}
service UserService {
rpc Login(LoginRequest) returns (LoginResponse);
}在這個文件中，我們定義了LoginRequest消息體，包含用戶名和密碼兩個字段，用于客戶端向服務端發送登錄請求。LoginResponse消息體則包含登錄是否成功的標志以及相應的提示信息。UserService服務定義了一個Login方法，接受LoginRequest類型的請求，并返回LoginResponse類型的響應。
接著，使用protoc工具編譯user.proto文件，生成對應的 C++ 代碼。編譯命令如下：
protoc --cpp_out=. user.proto編譯后會生成user.pb.h和http://user.pb.cc文件，這兩個文件包含了用于 C++ 程序使用的類和方法，是實現 RPC 通信的基礎。
服務端代碼如下：
#include <iostream>
#include <muduo/net/TcpServer.h>
#include <muduo/net/EventLoop.h>
#include <google/protobuf/service.h>
#include "user.pb.h"
#include "rpcprovider.h"
class UserServiceImpl : public user::UserService::Service {
public:
void Login(::google::protobuf::RpcController* controller,
const ::user::LoginRequest* request,
::user::LoginResponse* response,
::google::protobuf::Closure* done) override {
std::string username = request->username();
std::string password = request->password();
if (username == "admin" && password == "123456") {
response->set_success(true);
response->set_message("登錄成功");
} else {
response->set_success(false);
response->set_message("用戶名或密碼錯誤");
}
done->Run();
}
};
int main(int argc, char* argv[]) {
RpcProvider provider;
provider.NotifyService(new UserServiceImpl());
provider.Run();
return 0;
}在這段服務端代碼中，我們定義了UserServiceImpl類，繼承自user::UserService::Service，實現了Login方法。在Login方法中，根據接收到的用戶名和密碼進行驗證，并設置相應的響應結果。main函數中，創建RpcProvider對象，注冊UserServiceImpl服務，并啟動服務端。
客戶端代碼如下：
#include <iostream>
#include "mprpcapplication.h"
#include "user.pb.h"
#include "mprpcchannel.h"
int main(int argc, char** argv) {
MprpcApplication::Init(argc, argv);
user::UserService_Stub stub(new MprpcChannel());
user::LoginRequest request;
request.set_username("admin");
request.set_password("123456");
user::LoginResponse response;
stub.Login(nullptr, &request, &response, nullptr);
if (response.success()) {
std::cout << "登錄成功: " << response.message() << std::endl;
} else {
std::cout << "登錄失敗: " << response.message() << std::endl;
}
return 0;
}客戶端代碼中，首先初始化MprpcApplication，然后創建UserService_Stub對象，并設置登錄請求的參數。接著調用Login方法，將請求發送到服務端，并獲取響應結果。最后根據響應結果輸出相應的信息。
4.2運行效果呈現
運行服務端代碼后，服務端會啟動并監聽指定的端口，等待客戶端的請求。當客戶端代碼運行時，它會向服務端發送一個登錄請求，攜帶用戶名和密碼。服務端接收到請求后，進行驗證，并返回相應的響應。
在客戶端的控制臺輸出中，我們可以看到：
登錄成功: 登錄成功
這表明客戶端成功調用了服務端的Login方法，并且服務端驗證通過，返回了成功的響應。如果將客戶端的用戶名或密碼修改為錯誤的值，如：
request.set_username("admin");
request.set_password("wrongpassword");再次運行客戶端代碼，控制臺輸出將變為：
登錄失敗: 用戶名或密碼錯誤
通過這樣的運行結果，我們可以直觀地驗證 RPC 框架的正確性和有效性。客戶端能夠像調用本地函數一樣，方便地調用服務端的方法，并且能夠正確地傳遞參數和獲取返回結果。這充分展示了 C++ 實現的輕量級 RPC 分布式網絡通信框架在簡化分布式系統開發方面的強大能力 。
