互联网发展早期，业务场景差异大，试错迭代速度很快。这导致其后台服务使用的语言技术栈、开发框架、通信协议、服务治理系统、运维平台等或多或少存在差异。
业务发展到一定阶段后，跨业务合作越来越多，组织架构调整也愈发频繁。技术体系差异，特别是开发框架的不统一，给业务互通带来巨大成本，也导致开发和运营的效率难以快速提高。
同时，随着云原生技术的发展，业务越来越多地使用开源技术和云组件。拥抱云原生已经是一种主流趋势。
上述问题在腾讯内部也同样存在，且因为规模大、业务类型多，更加难以解决，更必须解决。tRPC就是在这种背景下诞生的。
插件化设计
既要与存量技术体系互联互通，又要适配云原生技术并且快速发展。这就要求开发框架必须具备开放性和可扩展性。为了达到这个目的，tRPC在架构设计上采用插件化设计思想。
tRPC插件化在整体设计上遵循如下的思想：
首先tRPC对框架整体进行分层和模块化，并把核心功能模块抽象封装成一个个独立的插件。然后由框架来负责这些独立插件的串联和拼装，从而实现框架所要支持的功能和特性。
在具体实现上，则采用以下的关键技术
- 基于接口机制的插件工厂；
- 基于AOP思想的拦截器；
插件工厂
插件工厂的整体实现思路是框架只定义插件的标准接口，并提供注册能力，不做具体实现。与外部服务互通，或者对接某个服务治理系统时，只需要开发对应的具体插件即可。
例如: 框架对多协议的支持，定义了统一的Codec，不同协议只需要按照Codec接口即可实现即可。
例如: 框架对接不同名字服务系统，定义了统一的Registry和Selector抽象接口，对接不同的名字服务系统时只需要按照Registry和Selector接口即可实现即可。
通过插件工厂的设计，可以带来以下的好处:
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对于框架侧: 框架只定义标准接口，没有任何插件实现，与具体平台完全解耦;
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对于平台侧: 只需要按照框架插件标准接口即可实现插件，即可将平台的能力融入到框架中;
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对于用户侧: 业务开发只需要通过配置进行使用，对用户透明;
拦截器
为了使tRPC框架有更强的可扩展性，满足业务个性化的需求（比如：Metrics监控、日志收集、链路跟踪、参数校验、请求回放、故障注入等），tRPC借鉴了java面向切面（AOP）的编程思想，支持了拦截器Filter。
Filter整体实现的思路是在框架处理RPC请求的流程上设置埋点，然后通过在埋点地方插入一系列的Filter。具体实现上，不同语言有所不同，cpp采用数组遍历的方式，go采用递归的方式，java采用链式的方式。
Filter工作流程如下图:
Filter的最终目的是让业务逻辑与框架进行解耦，并允许各自进行内聚性开发，可以在不修改框架代码的情况下，给业务程序动态添加或替换个性化的功能。
插件化架构
有了上面插件化的关键技术支持，接下来我们看看tRPC插件化架构是怎样设计的。
总体架构设计
tRPC多语言的总体架构设计如下:
总体架构由 "框架核心 " 和 "插件" 两部分组成。 其中虚线框内为tRPC，中间的红色实线框为框架核心，蓝色框为插件部分。
框架核心又可以分三层:
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通信层: 负责数据的传输和协议的编解码，框架内置支持tcp、udp等通信协议，传输协议采用基于Protocol Buffers的tRPC协议来承载RPC调用，支持通过Codec插件来使用其它传输协议；
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服务治理层: 负责将服务治理功能抽象成插件，通过调用插件和外部服务治理系统进行对接，实现服务发现、负载均衡、监控、调用链等功能；
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调用层: 封装服务和服务代理实体，提供RPC调用接口，支持业务用同步、异步、单向以及流式调用等方式进行服务间调用；
此外框架还提供了Admin管理接口，方便用户或者运营平台可以通过调用Admin接口对服务进行管理。 管理接口包括更新配置、查看版本、修改日志级别、查看框架运行时信息等功能，同时框架也支持用户自定义管理接口，以满足业务定制化需求。
插件则是框架核心和外部服务治理组件串联起来的桥梁，按功能大致分为下面几类插件:
- Codec: 提供协议编解码相关的接口，允许通过插件的方式来扩展业务协议、序列化方式、数据压缩方式等协议处理;
- Naming：提供了服务注册(Registry)、服务发现(Selector)、负载均衡(LoadBalance)、熔断(CircuitBreaker)等能力封装，用于对接各种名字服务系统;
- Config：提供了配置读取相关的接口，支持读取本地配置文件、远程配置中心配置等，允许插件式扩展支持不同格式的配置文件、不同的配置中心，支持reload、watch配置更新;
- Metrics：提供了监控上报的能力，支持常见的单维上报，如Counter、Gauge等，也支持多维上报，允许通过扩展对接不同的监控系统;
- Logging：提供了通用的日志采集接口，允许通过插件的方式来扩展日志实现，输出到远程;
- Tracing：提供了分布式跟踪能力，允许通过插件的方式上报到调用链系统;
- Telemetry：提供了采集和上报遥测数据的能力，是一个集成了链路追踪（Tracing）、监控上报（Metrics）、日志采集（Logging）三大功能的插件；
具体插件实现时，一边需要按框架标准接口实现插件，注册到框架核心，并完成插件实例化；另一边具体插件还需要使用外部服务治理服务的SDK或API，实现如服务发现、负载均衡、监控、调用链等功能。
具体架构设计
在讲具体架构设计之前，我们先看看RPC的过程是怎样的。从开发者角度来说，它可以让你像本地函数调用一样进行跨节点的函数调用，通常一个完整的RPC过程如下图:
上图描述了一个RPC调用必须要经过的环节。基于此共性，我们把框架在横向上分为服务端和客户端，在纵向进行分层。其中，纵向上的服务端大致分为Transport、Codec、Service和Filter层，客户端分为Transport、Codec、ServiceProxy、Filter层，具体设计如下图:
在这张图中，我们新增了一层Filter层(拦截器)，其主要目的是采用AOP的思想，把业务个性化的需求（比如：校验校验、请求回放、故障注入等）、以及服务治理的大部分功能(比如：监控指标上报，调用链跟踪，远程日志，鉴权等)以横切关注点的方式，插入到请求/响应处理的流程中，通过这样的设计来增强框架的可扩展性。
同时系统对每一层进行模块化拆分，采用插件化的实现，框架通过基于接口编程的思想，串联RPC的全流程。对于一些模块，框架也采用了更细粒度的模块拆分。比如：Selector模块被细分为服务发现、服务路由、负载均衡和熔断等子模块，Codec层也被细分为编解码、序列化、压缩三个子模块。
通过上面整体的分层设计，具体模块的插件化实现和细粒度的模块拆分，使框架具备很强的扩展性和开放性。业务可以灵活替换插件，实现与不同系统的对接，也可以进行业务个性化定制能力实现。