Simple RPC - 07 从零开始设计一个服务端（下）_RPC服务的实现

小小工匠2024-08-25 16:33

文章目录

Pre

Simple RPC - 01 框架原理及总体架构初探

Simple RPC - 02 通用高性能序列化和反序列化设计与实现

Simple RPC - 03 借助Netty实现异步网络通信

Simple RPC - 04 从零开始设计一个客户端（上）

Simple RPC - 05 从零开始设计一个客户端（下）_ 依赖倒置和SPI

RPC服务实现

服务端的RPC服务主要包含两个核心功能：

  1. 服务注册：将服务的实现类注册到RPC框架中。

  2. 请求处理：接收并处理来自客户端的RPC请求。

服务注册

服务注册通过一个Map<String, Object>结构来实现，其中Key为服务名，Value为服务实现类的实例。

把服务的实现类注册到 RPC 框架中，这个逻辑的实现很简单，我们只要使用一个合适的数据结构，记录下所有注册的实例就可以了，后面在处理客户端请求的时候，会用到这个数据结构来查找服务实例

java 复制代码 
@Singleton
public class RpcRequestHandler implements RequestHandler, ServiceProviderRegistry {
    private final Map<String, Object> serviceProviders = new ConcurrentHashMap<>();

    @Override
    public synchronized <T> void addServiceProvider(Class<? extends T> serviceClass, T serviceProvider) {
        serviceProviders.put(serviceClass.getCanonicalName(), serviceProvider);
    }
}

请求处理

首先来看服务端中，使用 Netty 接收所有请求数据的处理类 RequestInvocation 的 channelRead0 方法

java 复制代码 
/**
     * 处理通道读取事件
     *
     * @param channelHandlerContext 上下文处理器，用于管理通道事件
     * @param request 入站请求命令
     * @throws Exception 如果没有找到处理请求的处理器或者其他异常
     */
    @Override
    protected void channelRead0(ChannelHandlerContext channelHandlerContext, Command request) throws Exception {
        // 根据请求头的类型获取对应的请求处理器
        RequestHandler handler = requestHandlerRegistry.get(request.getHeader().getType());
        if(null != handler) {
            // 处理请求并获取响应
            Command response = handler.handle(request);
            if(null != response) {
                // 将响应写入并刷新通道上下文，并添加监听器处理写入结果
                channelHandlerContext.writeAndFlush(response).addListener((ChannelFutureListener) channelFuture -> {
                    if (!channelFuture.isSuccess()) {
                        // 如果写入响应失败，记录日志并关闭通道
                        logger.warn("Write response failed!", channelFuture.cause());
                        channelHandlerContext.channel().close();
                    }
                });
            } else {
                // 如果响应为空，记录警告日志
                logger.warn("Response is null!");
            }
        } else {
            // 如果没有找到处理请求的处理器，抛出异常
            throw new Exception(String.format("No handler for request with type: %d!", request.getHeader().getType()));
        }
    }

根据请求命令的 Hdader 中的请求类型 type，去 requestHandlerRegistry 中查找对应的请求处理器 RequestHandler，然后调用请求处理器去处理请求，最后把结果发送给客户端

这种通过"请求中的类型"，把请求分发到对应的处理类或者处理方法的设计，在服务端处理请求的场景中，这是一个很常用的方法。我们这里使用的也是同样的设计，不同的是，我们使用了一个命令注册机制，让这个路由分发的过程省略了大量的 if-else 或者是 switch 代码。这样做的好处是，可以很方便地扩展命令处理器，而不用修改路由分发的方法，并且代码看起来更加优雅。

java 复制代码 
/**
 * 请求处理器注册类，用于管理和获取不同的请求处理器
 * 该类通过 Singleton 模式确保只有一个实例，
 * 并在类加载时初始化所有已知的请求处理器
 * @author artisan
 */
public class RequestHandlerRegistry {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RequestHandlerRegistry.class);
    /**
     * 存储请求处理器的映射，键为处理器类型，值为处理器实例
     */
    private Map<Integer, RequestHandler> handlerMap = new HashMap<>();
    /**
     * Singleton 实例
     */
    private static RequestHandlerRegistry instance = null;

    /**
     * 获取 RequestHandlerRegistry 的单例实例
     * 如果实例不存在，则创建一个新的实例
     * 
     * @return RequestHandlerRegistry 的单例实例
     */
    public static RequestHandlerRegistry getInstance() {
        if (null == instance) {
            instance = new RequestHandlerRegistry();
        }
        return instance;
    }

    /**
     * 私有构造方法，用于在实例创建时加载所有请求处理器
     * 通过 ServiceSupport 加载所有实现 RequestHandler 接口的实例，
     * 并将它们添加到 handlerMap 中
     */
    private RequestHandlerRegistry() {
        Collection<RequestHandler> requestHandlers = ServiceSupport.loadAll(RequestHandler.class);
        for (RequestHandler requestHandler : requestHandlers) {
            handlerMap.put(requestHandler.type(), requestHandler);
            logger.info("Load request handler, type: {}, class: {}.", requestHandler.type(), requestHandler.getClass().getCanonicalName());
        }
    }

    /**
     * 根据请求类型获取对应的请求处理器
     * 
     * @param type 请求处理器的类型
     * @return 对应的请求处理器实例，如果不存在则返回 null
     */
    public RequestHandler get(int type) {
        return handlerMap.get(type);
    }
}

接下来，我们看下通过RpcRequestHandler处理具体的客户端RPC请求

java 复制代码 
 /**
     * 处理请求命令的方法
     * 该方法的主要职责是解析请求命令，查找并调用相应服务，然后返回处理结果
     * 
     * @param requestCommand 请求命令，包含服务调用信息和参数
     * @return 返回命令，包含调用结果或错误信息
     */
    @Override
    public Command handle(Command requestCommand) {
        Header header = requestCommand.getHeader();
        // 从payload中反序列化RpcRequest，获取服务调用请求的具体信息
        RpcRequest rpcRequest = SerializeSupport.parse(requestCommand.getPayload());
        try {
            // 根据rpcRequest中的服务名，查找已注册的服务提供方
            Object serviceProvider = serviceProviders.get(rpcRequest.getInterfaceName());
            if(serviceProvider != null) {
                // 服务提供者存在，反序列化参数并获取具体方法进行调用
                String arg = SerializeSupport.parse(rpcRequest.getSerializedArguments());
                // 通过反射调用服务方法
                Method method = serviceProvider.getClass().getMethod(rpcRequest.getMethodName(), String.class);
                String result = (String ) method.invoke(serviceProvider, arg);
                // 将调用结果序列化并封装成响应命令返回
                return new Command(new ResponseHeader(type(), header.getVersion(), header.getRequestId()), SerializeSupport.serialize(result));
            }
            // 未找到对应的服务提供方，返回错误响应
            logger.warn("No service Provider of {}#{}(String)!", rpcRequest.getInterfaceName(), rpcRequest.getMethodName());
            return new Command(new ResponseHeader(type(), header.getVersion(), header.getRequestId(), Code.NO_PROVIDER.getCode(), "No provider!"), new byte[0]);
        } catch (Throwable t) {
            // 处理过程中发生异常，记录并返回错误响应
            logger.warn("Exception: ", t);
            return new Command(new ResponseHeader(type(), header.getVersion(), header.getRequestId(), Code.UNKNOWN_ERROR.getCode(), t.getMessage()), new byte[0]);
        }
    }

核心流程如下：

  1. 把 requestCommand 的 payload 属性反序列化成为 RpcRequest；
  2. 根据 rpcRequest 中的服务名，去成员变量 serviceProviders 中查找已注册服务实现类的实例；
  3. 找到服务提供者之后，利用 Java 反射机制调用服务的对应方法；
  4. 把结果封装成响应命令并返回，在 RequestInvocation 中，它会把这个响应命令发送给客户端。

再来看成员变量 serviceProviders，它的定义是：Map<String/service name/, Object/service provider/> serviceProviders。

它实际上就是一个 Map，Key 就是服务名，Value 就是服务提供方，也就是服务实现类的实例。这个 Map 的数据从哪儿来的呢？

我们来看一下 RpcRequestHandler 这个类的定义

java 复制代码 
@Singleton
public class RpcRequestHandler implements RequestHandler, ServiceProviderRegistry {

/**
     * 同步地向服务提供者集合中添加一个新的服务提供者
     * 此方法为类的公共接口一部分，提供了一种向内部服务提供者映射添加新服务提供者的方式
     *
     * @param serviceClass 服务接口类，指定了服务提供者的类型期望
     * @param serviceProvider 实际的服务提供者实例，实现了指定的服务接口
     *
     * 选择使用同步方法以确保线程安全，因为在多线程环境中，
     * 可能会有多个线程尝试同时向服务提供者集合中添加服务
     *
     * 使用服务提供者的类的规范名称（canonical name）作为键进行存储，是为了确保
     * 通过类名唯一标识服务提供者，避免了由于类加载器差异导致的潜在问题
     *
     * 记录日志是为了在系统运行时能够追踪到服务提供者的添加操作，有助于调试和系统维护
     */
    @Override
    public synchronized <T> void addServiceProvider(Class<? extends T> serviceClass, T serviceProvider) {
        serviceProviders.put(serviceClass.getCanonicalName(), serviceProvider);
        logger.info("Add service: {}, provider: {}.",
                serviceClass.getCanonicalName(),
                serviceProvider.getClass().getCanonicalName());
    }

}

这个类不仅实现了处理客户端请求的 RequestHandler 接口，同时还实现了注册 RPC 服务 ServiceProviderRegistry 接口，也就是说，RPC 框架服务端需要实现的两个功能------注册 RPC 服务和处理客户端 RPC 请求，都是在这一个类 RpcRequestHandler 中实现的，所以说，这个类是这个 RPC 框架服务端最核心的部分。

成员变量 serviceProviders 这个 Map 中的数据，也就是在 addServiceProvider 这个方法的实现中添加进去的

java 复制代码 
@Singleton

RpcRequestHandler 上增加了一个注解 @Singleton，限定这个类它是一个单例模式，这样确保在进程中任何一个地方，无论通过 ServiceSupport 获取 RequestHandler 或者 ServiceProviderRegistry 这两个接口的实现类，拿到的都是 RpcRequestHandler 这个类的唯一的一个实例。 实现如下

java 复制代码 
/**
 * 提供服务加载功能的支持类，特别是处理单例服务
 * @author artisan
 */
public class ServiceSupport {
    /**
     * 存储单例服务的映射，确保每个服务只有一个实例
     */
    private final static Map<String, Object> singletonServices = new HashMap<>();

    /**
     * 加载单例服务实例
     *
     * @param service 服务类的Class对象
     * @param <S> 服务类的类型参数
     * @return 单例服务实例
     * @throws ServiceLoadException 如果找不到服务实例
     */
    public synchronized static <S> S load(Class<S> service) {
        return StreamSupport.
                stream(ServiceLoader.load(service).spliterator(), false)
                .map(ServiceSupport::singletonFilter)
                .findFirst().orElseThrow(ServiceLoadException::new);
    }

    /**
     * 加载所有服务实例
     *
     * @param service 服务类的Class对象
     * @param <S> 服务类的类型参数
     * @return 所有服务实例的集合
     */
    public synchronized static <S> Collection<S> loadAll(Class<S> service) {
        return StreamSupport.
                stream(ServiceLoader.load(service).spliterator(), false)
                .map(ServiceSupport::singletonFilter).collect(Collectors.toList());
    }

    /**
     * 对服务实例进行单例过滤
     *
     * @param service 服务实例
     * @param <S> 服务类的类型参数
     * @return 单例过滤后的服务实例，如果该服务是单例的并且已有实例存在，则返回已存在的实例
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    private static <S> S singletonFilter(S service) {

        if(service.getClass().isAnnotationPresent(Singleton.class)) {
            String className = service.getClass().getCanonicalName();
            Object singletonInstance = singletonServices.putIfAbsent(className, service);
            return singletonInstance == null ? service : (S) singletonInstance;
        } else {
            return service;
        }
    }
}

设计： 请求分发机制

请求分发分为两个层次：

  1. 网络传输层 ：通过RequestInvocation类，根据请求类型分发到对应的请求处理器。

    根据请求命令中的请求类型 (command.getHeader().getType())，分发到对应的请求处理器 RequestHandler 中

  2. 业务逻辑层 ：通过RpcRequestHandler类，根据服务名分发到具体的服务实现类。

    根据 RPC 请求中的服务名，把 RPC 请求分发到对应的服务实现类的实例中去

这种分层设计的目的在于保持系统的松耦合 和高内聚，确保网络传输与业务逻辑的清晰分离。

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