什么样的RPC才是好用的RPC
现在RPC框架很多，但是真正好用的RPC却是少之又少。那么什么是好用的RPC，什么是不好用的RPC呢，有一个评判标准吗？下面是我列举出来的衡量RPC好用与否的几条标准：
- 真的像本地函数一样调用
- 使用简单，用户只需要关注业务即可
- 灵活，RPC调用的序列化方式可以自由定制，比如支持json，支持msgpack等方式
下面来分别解释这几条标准。
- 标准1：真的像本地函数一样调用
RPC的本质是为了屏蔽网络的细节和复杂性，提供易用的api，让用户就像调用本地函数一样实现远程调用，所以RPC最重要的就是“像调用本地函数一样”实现远程调用，完全不让用户感知到底层的网络。真正好用的RPC接口，他的调用形式是和本地函数无差别的，但是本地函数调用是灵活多变的。服务器如果提供和客户端完全一致的调用形式将是非常好用的，这也是RPC框架的一个巨大挑战
- 标准2：使用简单，用户只需要关注业务即可
RPC的使用简单直接，非常自然，就是和调用本地函数一样，不需要写一大堆额外代码，用户只用写业务逻辑代码，而不用关注框架的细节，其他的事情都由RPC框架完成。
- 标准3：灵活，RPC调用的序列化方式可以自由定制
RPC调用的数据格式支持多种编解码方式，比如一些通用的json格式、msgpack格式或者boost.serialization等格式，甚至支持用户自己定义的格式，这样使用起来才会更灵活。
RPC框架评估
下面根据这几个标准来评估一些国内外知名大公司的RPC框架，这些框架的用法在github的wiki中都有使用示例，使用示例代码均来自官方提供的例子。
谷歌gRPC
gRPC最近发布了1.0版本，他是谷歌公司用c++开发的一个RPC框架，并提供了多种客户端。
- 协议定义
先定义一个.proto的文件，例如 // Obtains the feature at a given position. rpc GetFeature(Point) returns (Feature) {} 定义了一个服务接口，接收客户端传过来的Point，返回一个Feature，接下来定义protocol buffer的消息类型，用于序列化/反序列化 message Point { int32 latitude = 1; int32 longitude = 2; } - 服务器代码
class RouteGuideImpl final : public RouteGuide::Service { Status GetFeature(ServerContext* context, const Point* point, Feature* feature) override { feature->set_name(GetFeatureName(*point, feature_list_)); feature->mutable_location()->CopyFrom(*point); return Status::OK; } } void RunServer(const std::string& db_path) { std::string server_address("0.0.0.0:50051"); RouteGuideImpl service(db_path); ServerBuilder builder; builder.AddListeningPort(server_address, grpc::InsecureServerCredentials()); builder.RegisterService(&service); std::unique_ptr<Server> server(builder.BuildAndStart()); std::cout << "Server listening on " << server_address << std::endl; server->Wait(); } - 客户端代码
bool GetOneFeature(const Point& point, Feature* feature) { ClientContext context; Status status = stub_->GetFeature(&context, point, feature); if (!status.ok()) { std::cout << "GetFeature rpc failed." << std::endl; return false; } if (!feature->has_location()) { std::cout << "Server returns incomplete feature." << std::endl; return false; } return true; } - 评价
gRPC调用的序列化用的是protocal buffer，RPC服务接口需要在.proto文件中定义，使用稍显繁琐。根据标准1，gRPC并没有完全实现像本地调用一样，虽然很接近了，但做不到，原因是RPC接口中必须带一个Context的参数，并且返回类型必须是Status，这些限制导致gRPC无法做到像本地接口一样调用。
根据标准2，gRPC的使用不算简单，需要关注诸多细节，比如Context和Status等框架的细节。根据标准3，gRPC只支持pb协议，无法扩展支持其他协议。
综合评价：70分。
百度sofa-pbRPC
sofa-pbRPC是百度用c++开发的一个RPC框架，和gRPC有点类似，也是基于protocal buffer的，需要定义协议。
- 协议定义
// 定义请求消息
message EchoRequest {
required string message = 1;
}
// 定义回应消息 message EchoResponse { required string message = 1; } // 定义RPC服务，可包含多个方法（这里只列出一个） service EchoServer { rpc Echo(EchoRequest) returns(EchoResponse); } - 服务器端代码
#include <sofa/pbrpc/pbrpc.h> // sofa-pbrpc头文件 #include "echo_service.pb.h" // service接口定义头文件 class EchoServerImpl : public sofa::pbrpc::test::EchoServer { public: EchoServerImpl() {} virtual ~EchoServerImpl() {} private: virtual void Echo(google::protobuf::RpcController* controller, const sofa::pbrpc::test::EchoRequest* request, sofa::pbrpc::test::EchoResponse* response, google::protobuf::Closure* done) { sofa::pbrpc::RpcController* cntl = static_cast<sofa::pbrpc::RpcController*>(controller); SLOG(NOTICE, "Echo(): request message from %s: %s", cntl->RemoteAddress().c_str(), request->message().c_str()); response->set_message("echo message: " + request->message()); done->Run(); } }; 注意： 服务完成后必须调用done->Run()，通知RPC系统服务完成，触发发送Response； 在调了done->Run()之后，Echo的所有四个参数都不再能访问； done-Run()可以分派到其他线程中执行，以实现了真正的异步处理； - 客户端代码
int main() { SOFA_PBRPC_SET_LOG_LEVEL(NOTICE); // 定义RpcClient对象，管理RPC的所有资源 // 通常来说，一个client程序只需要一个RpcClient实例 // 可以通过RpcClientOptions指定一些配置参数，譬如线程数、流控等 sofa::pbrpc::RpcClientOptions client_options; client_options.work_thread_num = 8; sofa::pbrpc::RpcClient rpc_client(client_options); // 定义RpcChannel对象，代表一个消息通道，需传入Server端服务地址 sofa::pbrpc::RpcChannel rpc_channel(&rpc_client, "127.0.0.1:12321"); // 定义EchoServer服务的桩对象EchoServer_Stub，使用上面定义的消息通道传输数据 sofa::pbrpc::test::EchoServer_Stub stub(&rpc_channel); // 定义和填充调用方法的请求消息 sofa::pbrpc::test::EchoRequest request; request.set_message("Hello world!"); // 定义方法的回应消息，会在调用返回后被填充 sofa::pbrpc::test::EchoResponse response; // 定义RpcController对象，用于控制本次调用 // 可以设置超时时间、压缩方式等；默认超时时间为10秒，默认压缩方式为无压缩 sofa::pbrpc::RpcController controller; controller.SetTimeout(3000); // 发起调用，最后一个参数为NULL表示为同步调用 stub.Echo(&controller, &request, &response, NULL); // 调用完成后，检查是否失败 if (controller.Failed()) { // 调用失败后的错误处理，譬如可以进行重试 SLOG(ERROR, "request failed: %s", controller.ErrorText().c_str()); } return EXIT_SUCCESS; } - 评价
sofa-pbRPC的使用并没有像sofa这个名字那样sofa，根据标准1，服务端的RPC接口比gRPC更加复杂，更加远离本地调用了。根据标准2，用户要做很多额外的事，需要关注框架的很多细节，比较难用。根据标准3，同样只支持pb协议，无法支持其他协议。
综合评价：62分。
腾讯Pebble
腾讯开源的Pebble也是基于protocal buffer的，不过他的用法比gRPC和sofaRPC更好用，思路都是类似的，先定义协议。
- 协议定义
struct HeartBeatInfo { 1: i64 id, 2: i32 version = 1, 3: string address, 4: optional string comment, } service BaseService { i64 heartbeat(1:i64 id, 2:HeartBeatInfo data), oneway void log(1: string content) } - 服务器端代码
class BaseServiceHandler : public BaseServiceCobSvIf { public: void log(const std::string& content) { std::cout << "receive request : log(" << content << ")" << std::endl; } }; int main(int argc, char* argv[]) { // 初始化RPC pebble::rpc::Rpc* rpc = pebble::rpc::Rpc::Instance(); rpc->Init("", 0, ""); // 注册服务 BaseServiceHandler base_service; rpc->RegisterService(&base_service); // 配置服务监听地址 std::string listen_addr("tcp://127.0.0.1:"); if (argc > 1) { listen_addr.append(argv[1]); } else { listen_addr.append("8200"); } // 添加服务监听地址 rpc->AddServiceManner(listen_addr, pebble::rpc::PROTOCOL_BINARY); // 启动server rpc->Serve(); return 0; } - 客户端代码
// 初始化RPC pebble::rpc::Rpc* rpc = pebble::rpc::Rpc::Instance(); rpc->Init("", -1, ""); // 创建rpc client stub BaseServiceClient client(service_url, pebble::rpc::PROTOCOL_BINARY); // 同步调用 int ret = client.log("pebble simple test : log"); std::cout << "sync call, ret = " << ret << std::endl; - 评价
Pebble比gRPC和sofa-pbrpc更好用，根据标准1，调用方式和本地调用一致了，接口中没有任何限制。根据标准2，除了定义协议稍显繁琐之外已经比较易用了，不过服务器在使用上还是有一些限制，比如注册服务的时候只能注册一个类对象的指针，不能支持lambda表达式，std::function或者普通的function。根据标准3，gRPC只支持pb协议，无法扩展支持其他协议。
综合评价：75分。
apache msgpack-RPC
msgpack-RPC是基于msgpack定义的RPC框架，不同于基于pb的RPC，他无需定义专门的协议。
- 服务器端代码
#include <jubatus/msgpack/rpc/server.h> class myserver : public msgpack::rpc::server::base { public: void add(msgpack::rpc::request req, int a1, int a2) { req.result(a1 + a2); } public: void dispatch(msgpack::rpc::request req) try { std::string method; req.method().convert(&method); if(method == "add") { msgpack::type::tuple<int, int> params; req.params().convert(¶ms); add(req, params.get<0>(), params.get<1>()); } else { req.error(msgpack::rpc::NO_METHOD_ERROR); } } catch (msgpack::type_error& e) { req.error(msgpack::rpc::ARGUMENT_ERROR); return; } catch (std::exception& e) { req.error(std::string(e.what())); return; } }; - 客户端代码
#include <jubatus/msgpack/rpc/client.h> #include <iostream> int main(void) { msgpack::rpc::client c("127.0.0.1", 9090); int result = c.call("add", 1, 2).get<int>(); std::cout << result << std::endl; } - 评价
msgpack-RPC使用起来也很简单，不需要定义proto文件，根据标准1，客户端的调用和本地调用一致，不过，服务器的RPC接口有一个msgpack::rpc::request对象，并且也必须派生于base类，使用上有一定的限制。根据标准2，服务器端提供RPC服务的时候需要根据method的名字来dispatch，这种方式不符合开闭原则，使用起来有些不方便。根据标准3，msgpack-rpc只支持msgpack的序列化，不能支持其他的序列化方式。
综合评价：80分。
总结
目前虽然国内外各大公司都推出了自己的RPC框架，但是真正好用易用的RPC框架却是不多的，这里对各个厂商的RPC框架仅从好用的角度做一个评价，一家之言，仅供参考，希望可以为大家做RPC的技术选型的时候提供一些评判依据。