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

接收请求，调用方法！

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。

python 调用 rpc 实现分布式系统

注册一个函数方法

start server

创建 jsonrpc 客户端

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