ZeroThrift RPC分为4层，从前端往后端依次标记为L1, L2, L3, L4
- 最前端的RPC Client, 主要由thrift中间语言生成代码
- 将Thrift接口调用的数据经过适配，然后交给zeromq传输层
- zeromq传输层负责消息的传输，以及超时的处理，过期的message处理
- 上面思路: 我们修改了transport&protocol两个模块，通过简单的修改得到了python版本的zerothrift
- Java, Go等也能很方面地实现自己的RPC Client
- 其他语言只要支持Thrift和ZeroMq, 都可以方便地实现自己的Client
# Transport层是所有的RPC服务都共用的(除非在同一个请求内部实现了并发)
_ = get_transport(settings.RPC_LOCAL_PROXY)
# 获取Client
from cy_typo.services.TypoService import Client
protocol = get_protocol("typo")
_typo_client = Client(protocol)
# 函数调用(需要注意: 所有的字符串都必须是utf8格式的，RPC在序列化string时会自动转换成为utf8)
rpc_result = _typo_client.correct_typo(content)
content = rpc_result.fixed- 相应的Python RPC Client&Server的实现: https://github.com/wfxiang08/zerothrift
- 由于Python的进程功能太弱，不变在内部实现连接池等；如果让它们直接直连后端的Server, 则整个逻辑(connections)会非常乱，端口管理也会非常麻烦
- 服务的发现和负载均衡放在Client端赖做也会极大地增加了Client端的开发难度和负担
- Local Proxy层以产品为单位，负责发现所有的服务，并和L1层交互，让L1层不用关心服务部署的路径
- Proxy层也有简单的负载均衡的处理
# Go中的deamon似乎不太容易实现，借助: nohup &可以实现类似的效果(Codis也如此)
# 默认的proxy(绑定: 127.0.0.0:5550)
nohup rpc_proxy -c config.ini -L proxy.log >/dev/null 2>&1 &
# 在测试服务器上部署，给大家开发测试使用的proxy
nohup rpc_proxy -c config_test.ini -L proxy_test.log >/dev/null 2>&1 &- Java/Go等天然支持多线程等，基本上不需要负载均衡, 因此这一层主要面向python
- 负责管理后端的Server, 自动进行负载均衡，以及处理后端服务的关闭，重启等异常情况
- 负责服务的注册
- 如果服务的正常关闭，会提前通知L2层，让L2层控制流量不再进入L3层的当前节点
- 如果服务异常关闭，则5s左右, L2层就会感知，并且下线对应的节点
## 配置文件
config.ini
zk=rd1:2181,rd2:2181,mysql2:2181
# 线上的product一律以: online开头
# 而测试的product禁止使用 online的服务
product=test
verbose=0
zk_session_timeout=30
## Load Balance
service=typo
front_host=
front_port=5555
back_address=tcp://127.0.0.1:5556
# 使用网络的IP, 如果没有指定front_host, 则使用使用当前机器的内网的Ip来注册
ip_prefix=10.
## Server
worker_pool_size=2
## Client/Proxy
proxy_address=tcp://127.0.0.1:5550
# Go中的deamon似乎不太容易实现，借助: nohup &可以实现类似的效果(Codis也如此)
nohup rpc_lb -c config.ini -L lb.log >/dev/null 2>&1 &- 对于Java/Go等，只需要从zeromq中读取task, 然后再返回处理的结果即可
- 可以和L3组合，避免再自己去处理服务的注册等逻辑
- 对于Python, 直接使用zerothrift python框架即可
- 通过thrift idl生成接口, Processor等
- 实现Processor的接口
- 合理地配置参数
- 例如: worker_pool_size：如果是Django DB App则worker_pool_size=1(不支持异步数据库，多并发没有意义，即便支持异步数据库，Django的数据库逻辑也不支持高并发); 但是如果不使用DB, 那么Django还是可以支持多并发的
- 注意在iptables中开启相关的端口
- thrift只支持utf8格式的字符串，因此在使用过程中注意
- 字符串如果是unicode, 一方面len可能和utf8的 len不一样，另一方面，数据在序列化时可能报编码错误
class TypoProcessor(object):
def correct_typo(self, query):
# print "Query: ", query
result = TypoResult()
new_query, mappings = typo_manager.correct_typo(query)
result.fixed = ensure_utf8(new_query)
result.fixes = []
for old, new in mappings:
# 注意字符串的编码: utf8
result.fixes.append(FixedTerm(ensure_utf8(old), ensure_utf8(new)))
return result
config_path = "config.ini"
config = parse_config(config_path)
endpoint = config["back_address"]
service = config["service"]
worker_pool_size = int(config["worker_pool_size"])
processor = Processor(TypoProcessor())
s = Server(processor, pool_size=worker_pool_size, mode_ppworker = True, service=service)
s.connect(endpoint)
s.run()-
编译:
- go build github.com/wfxiang08/rpc_proxy/demo/rpc_lb.go
- go build github.com/wfxiang08/rpc_proxy/demo/rpc_proxy.go
- scp rpc_* node:/usr/local/bin/
- sudo cp rpc_* /usr/local/bin/
-
zeromq的安装部署