如何啟動RPC

由于Windows服務之間有很強的相互依存關系，當RPC服務被禁用后，很多依賴于RPC服務的系統服務也不能正常運行（見圖），如Messenger服務、Windows Installer服務等；另外，還可能導致某些應用程序運行失敗和系統異常。下面筆者就介紹三種啟動該服務的方法。

目前創新互聯已為上千家的企業提供了網站建設、域名、網絡空間、網站托管、服務器托管、企業網站設計、索縣網站維護等服務，公司將堅持客戶導向、應用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協力一起成長，共同發展。

方法一：修改注冊表法

點擊"開始→運行"，鍵入"Regedit"打開"注冊表編輯器"，展開分支"HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\RpcSs"，將Start項的值修改為"00000002"，重新啟動系統即可。

方法二：使用sc.exe命令

點擊"開始→運行"，鍵入"cmd"進入"命令提示符"窗口，鍵入"sc config RpcSs start= auto"命令，系統會顯示"?SC? ChangeServiceConfig SUCCESS"，這樣就可以成功啟動RPC服務。

注意：要想使用"sc"命令必須安裝Windows 2000/2003 Resource Kit（資源工具包），否則使用該命令無效。

方法三：使用故障恢復控制臺

以Windows XP系統為例，在光驅中放入安裝光盤，并且在BIOS參數中設置為從CD-ROM啟動；啟動電腦后，系統進入到Windows XP安裝界面，按下"R"鍵登錄到故障恢復控制臺。在故障恢復控制臺下，鍵入"enable RpcSs service_auto_start"命令，然后再鍵入"exit"命令，重新啟動系統，以正常模式登錄，即可成功啟動RPC服務。

注意："Enable"是故障恢復控制臺提供的一個用來啟動系統服務和設備驅動程序的命令，只能在故障恢復控制臺下使用。

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使用上面的幾種方法都不成功的話，看來只有自己動手解決了。我想注冊表中的某些鍵值一定要變，這樣才能啟用。

把禁用前的備份注冊表恢復到被禁用后的注冊表中，提示無法導入，不成功。無法啟用。

把禁用前和禁用后的兩個注冊表（只取HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM分支）內容轉化成Word文檔，再使用Word中的“比較并合并文檔”功能，就能自動找到兩個注冊表的不同之處。我通過比較分析，發現禁用后的注冊表中有以下分支：

1. HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\Curr-

entControlSet\HardwareProfiles\0001\System\CurrentControlSet\Enum\ROOT\LEGACY_RPCSS

2.HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\Curr-entControlSet\HardwareProfiles\Current\System\CurrentControlSet\Enum\ROOT\LEGACY_RPCSS

禁用前的注冊表中沒有以上兩個分支。通過進一步操作，發現只要刪除第1個分支即可重新起用RPC服務。

原來上面三種方法，只能應用于把RPC服務啟動類型改為禁止后的情況。筆者關閉RPC服務不是改變啟動類型，而是禁止與之相關聯的硬件配置文件服務，“Start”項的值仍是“2”，沒有變。所以先要將硬件配置文件服務啟用，才能啟用RPC服務。

一學就會，手把手教你用Go語言調用智能合約

智能合約調用是實現一個 DApp 的關鍵，一個完整的 DApp 包括前端、后端、智能合約及區塊 鏈系統，智能合約的調用是連接區塊鏈與前后端的關鍵。

我們先來了解一下智能合約調用的基礎原理。智能合約運行在以太坊節點的 EVM 中。因此要 想調用合約必須要訪問某個節點。

以后端程序為例，后端服務若想連接節點有兩種可能，一種是雙 方在同一主機，此時后端連接節點可以采用 本地 IPC(Inter-Process Communication，進 程間通信)機制，也可以采用 RPC(Remote Procedure Call，遠程過程調用)機制;另 一種情況是雙方不在同一臺主機，此時只能采用 RPC 機制進行通信。

提到 RPC， 讀者應該對 Geth 啟動參數有點印象，Geth 啟動時可以選擇開啟 RPC 服務，對應的 默認服務端口是 8545。。

接著，我們來了解一下智能合約運行的過程。

智能合約的運行過程是后端服務連接某節點，將 智能合約的調用(交易)發送給節點，節點在驗證了交易的合法性后進行全網廣播，被礦工打包到 區塊中代表此交易得到確認，至此交易才算完成。

就像數據庫一樣，每個區塊鏈平臺都會提供主流 開發語言的 SDK(Software Development Kit，軟件開發工具包)，由于 Geth 本身就是用 Go 語言 編寫的，因此若想使用 Go 語言連接節點、發交易，直接在工程內導入 go-ethereum(Geth 源碼) 包就可以了，剩下的問題就是流程和 API 的事情了。

總結一下，智能合約被調用的兩個關鍵點是節點和 SDK。

由于 IPC 要求后端與節點必須在同一主機，所以很多時候開發者都會采用 RPC 模式。除了 RPC，以太坊也為開發者提供了 json- rpc 接口，本文就不展開討論了。

接下來介紹如何使用 Go 語言，借助 go-ethereum 源碼庫來實現智能合約的調用。這是有固定 步驟的，我們先來說一下總體步驟，以下面的合約為例。

步驟 01:編譯合約，獲取合約 ABI(Application Binary Interface，應用二進制接口)。 單擊【ABI】按鈕拷貝合約 ABI 信息，將其粘貼到文件 calldemo.abi 中(可使用 Go 語言IDE 創建該文件，文件名可自定義，后綴最好使用 abi)。

最好能將 calldemo.abi 單獨保存在一個目錄下，輸入“ls”命令只能看到 calldemo.abi 文件，參 考效果如下:

步驟 02:獲得合約地址。注意要將合約部署到 Geth 節點。因此 Environment 選擇為 Web3 Provider。

在【Environment】選項框中選擇“Web3 Provider”，然后單擊【Deploy】按鈕。

部署后，獲得合約地址為:0xa09209c28AEf59a4653b905792a9a910E78E7407。

步驟 03:利用 abigen 工具(Geth 工具包內的可執行程序)編譯智能合約為 Go 代碼。abigen 工具的作用是將 abi 文件轉換為 Go 代碼，命令如下:

其中各參數的含義如下。 (1)abi:是指定傳入的 abi 文件。 (2)type:是指定輸出文件中的基本結構類型。 (3)pkg:指定輸出文件 package 名稱。 (4)out:指定輸出文件名。 執行后，將在代碼目錄下看到 funcdemo.go 文件，讀者可以打開該文件欣賞一下，注意不要修改它。

步驟 04:創建 main.go，填入如下代碼。 注意代碼中 HexToAddress 函數內要傳入該合約部署后的地址，此地址在步驟 01 中獲得。

步驟 04:設置 go mod，以便工程自動識別。

前面有所提及，若要使用 Go 語言調用智能合約，需要下載 go-ethereum 工程，可以使用下面 的指令:

該指令會自動將 go-ethereum 下載到“$GOPATH/src/github.com/ethereum/go-ethereum”，這樣還算 不錯。不過，Go 語言自 1.11 版本后，增加了 module 管理工程的模式。只要設置好了 go mod，下載 依賴工程的事情就不必關心了。

接下來設置 module 生效和 GOPROXY，命令如下:

在項目工程內，執行初始化，calldemo 可以自定義名稱。

步驟 05:運行代碼。執行代碼，將看到下面的效果，以及最終輸出的 2020。

上述輸出信息中，可以看到 Go 語言會自動下載依賴文件，這就是 go mod 的神奇之處。看到 2020，相信讀者也知道運行結果是正確的了。

從 0 到 1：全面理解 RPC 遠程調用

作者 | Python編程時光

責編 | 胡巍巍

什么是RPC呢？百度百科給出的解釋是這樣的：“RPC（Remote Procedure Call Protocol）——遠程過程調用協議，它是一種通過網絡從遠程計算機程序上請求服務，而不需要了解底層網絡技術的協議”。

這個概念聽起來還是比較抽象，沒關系，繼續往后看，后面概念性的東西，我會講得足夠清楚，讓你完全掌握 RPC 的基礎內容。

在 OpenStack 里的進程間通信方式主要有兩種，一種是基于HTTP協議的RESTFul API方式，另一種則是RPC調用。

那么這兩種方式在應用場景上有何區別呢？

有使用經驗的人，就會知道：

首先，給你提兩個問題，帶著這兩個問題再往下看：

1、RPC 和 REST 區別是什么？2、為什么要采用RPC呢？

首先，第一個問題：RPC 和 REST 區別是什么？

你一定會覺得這個問題很奇怪，是的，包括我，但是你在網絡上一搜，會發現類似對比的文章比比皆是，我在想可能很多初學者由于基礎不牢固，才會將不相干的二者拿出來對比吧。既然是這樣，那為了讓你更加了解陌生的RPC，就從你熟悉得不能再熟悉的 REST 入手吧。

01、所屬類別不同

REST，是Representational State Transfer 的簡寫，中文描述表述性狀態傳遞（是指某個瞬間狀態的資源數據的快照，包括資源數據的內容、表述格式(XML、JSON)等信息。）

REST 是一種軟件架構風格。這種風格的典型應用，就是HTTP。其因為簡單、擴展性強的特點而廣受開發者的青睞。

而RPC 呢，是 Remote Procedure Call Protocol 的簡寫，中文描述是遠程過程調用，它可以實現客戶端像調用本地服務(方法)一樣調用服務器的服務(方法)。

而 RPC 可以基于 TCP/UDP，也可以基于 HTTP 協議進行傳輸的，按理說它和REST不是一個層面意義上的東西，不應該放在一起討論，但是誰讓REST這么流行呢，它是目前最流行的一套互聯網應用程序的API設計標準，某種意義下，我們說 REST 可以其實就是指代 HTTP 協議。

02、使用方式不同

03、面向對象不同

從設計上來看，RPC，所謂的遠程過程調用 ，是面向方法的 ，REST：所謂的 Representational state transfer ，是面向資源的，除此之外，還有一種叫做 SOA，所謂的面向服務的架構，它是面向消息的，這個接觸不多，就不多說了。

04、序列化協議不同

接口調用通常包含兩個部分，序列化和通信協議。

通信協議，上面已經提及了，REST 是 基于 HTTP 協議，而 RPC 可以基于 TCP/UDP，也可以基于 HTTP 協議進行傳輸的。

常見的序列化協議，有：json、xml、hession、protobuf、thrift、text、bytes等，REST 通常使用的是 JSON或者XML，而 RPC 使用的是 JSON-RPC，或者 XML-RPC。

通過以上幾點，我們知道了 REST 和 RPC 之間有很明顯的差異。

然后第二個問題：為什么要采用RPC呢？

那到底為何要使用 RPC，單純的依靠RESTful API不可以嗎？為什么要搞這么多復雜的協議，渣渣表示真的學不過來了。

關于這一點，以下幾點僅是我的個人猜想，僅供交流哈：

說了這么多，我們該如何選擇這兩者呢？我總結了如下兩點，供你參考：

“遠程調用”意思就是：被調用方法的具體實現不在程序運行本地，而是在別的某個地方（分布到各個服務器），調用者只想要函數運算的結果，卻不需要實現函數的具體細節。

光說不練嘴把式，接下來，我將分別用三種不同的方式全面地讓你搞明白 rpc 遠程調用是如何實現的。

01、基于 xml-rpc

Python實現 rpc，可以使用標準庫里的 SimpleXMLRPCServer，它是基于XML-RPC 協議的。

有了這個模塊，開啟一個 rpc server，就變得相當簡單了。執行以下代碼：

有了 rpc server，接下來就是 rpc client，由于我們上面使用的是 XML-RPC，所以 rpc clinet 需要使用xmlrpclib 這個庫。

然后，我們通過 server_proxy 對象就可以遠程調用之前的rpc server的函數了。

SimpleXMLRPCServer是一個單線程的服務器。這意味著，如果幾個客戶端同時發出多個請求，其它的請求就必須等待第一個請求完成以后才能繼續。

若非要使用 SimpleXMLRPCServer 實現多線程并發，其實也不難。只要將代碼改成如下即可。

02、基于json-rpc

SimpleXMLRPCServer 是基于 xml-rpc 實現的遠程調用，上面我們也提到 除了 xml-rpc 之外，還有 json-rpc 協議。

那 python 如何實現基于 json-rpc 協議呢？

答案是很多，很多web框架其自身都自己實現了json-rpc，但我們要獨立這些框架之外，要尋求一種較為干凈的解決方案，我查找到的選擇有兩種

第一種是 jsonrpclib

第二種是 python-jsonrpc

先來看第一種 jsonrpclib

它與 Python 標準庫的 SimpleXMLRPCServer 很類似（因為它的類名就叫做 SimpleJSONRPCServer ，不明真相的人真以為它們是親兄弟）。或許可以說，jsonrpclib 就是仿照 SimpleXMLRPCServer 標準庫來進行編寫的。

它的導入與 SimpleXMLRPCServer 略有不同，因為SimpleJSONRPCServer分布在jsonrpclib庫中。

服務端

客戶端

再來看第二種python-jsonrpc，寫起來貌似有些復雜。

服務端

客戶端

調用過程如下

還記得上面我提到過的 zabbix API，因為我有接觸過，所以也拎出來講講。zabbix API 也是基于 json-rpc 2.0協議實現的。

因為內容較多，這里只帶大家打個，zabbix 是如何調用的：直接指明要調用 zabbix server 的哪個方法，要傳給這個方法的參數有哪些。

03、基于 zerorpc

以上介紹的兩種rpc遠程調用方式，如果你足夠細心，可以發現他們都是http+rpc 兩種協議結合實現的。

接下來，我們要介紹的這種（zerorpc），就不再使用走 http 了。

zerorpc 這個第三方庫，它是基于TCP協議、 ZeroMQ 和 MessagePack的，速度相對快，響應時間短，并發高。zerorpc 和 pyjsonrpc 一樣，需要額外安裝，雖然SimpleXMLRPCServer不需要額外安裝，但是SimpleXMLRPCServer性能相對差一些。

調用過程如下

客戶端除了可以使用zerorpc框架實現代碼調用之外，它還支持使用“命令行”的方式調用。

客戶端可以使用命令行，那服務端是不是也可以呢？

是的，通過 Github 上的文檔幾個 demo 可以體驗到這個第三方庫做真的是優秀。

比如我們可以用下面這個命令，創建一個rpc server，后面這個 time Python 標準庫中的 time 模塊，zerorpc 會將 time 注冊綁定以供client調用。

經過了上面的學習，我們已經學會了如何使用多種方式實現rpc遠程調用。

通過對比，zerorpc 可以說是脫穎而出，一支獨秀。

為此，我也做了一番思考：

OpenStack 組件繁多，在一個較大的集群內部每個組件內部通過rpc通信頻繁，如果都采用rpc直連調用的方式，連接數會非常地多，開銷大，若有些 server 是單線程的模式，超時會非常的嚴重。

OpenStack 是復雜的分布式集群架構，會有多個 rpc server 同時工作，假設有 server01，server02，server03 三個server，當 rpc client 要發出rpc請求時，發給哪個好呢？這是問題一。

你可能會說輪循或者隨機，這樣對大家都公平。這樣的話還會引出另一個問題，倘若請求剛好發到server01，而server01剛好不湊巧，可能由于機器或者其他因為導致服務沒在工作，那這個rpc消息可就直接失敗了呀。要知道做為一個集群，高可用是基本要求，如果出現剛剛那樣的情況其實是很尷尬的。這是問題二。

集群有可能根據實際需要擴充節點數量，如果使用直接調用，耦合度太高，不利于部署和生產。這是問題三。

引入消息中間件，可以很好的解決這些問題。

解決問題一：消息只有一份，接收者由AMQP的負載算法決定，默認為在所有Receiver中均勻發送(round robin)。

解決問題二：有了消息中間件做緩沖站，client 可以任性隨意的發，server 都掛掉了？沒有關系，等 server 正常工作后，自己來消息中間件取就行了。

解決問題三：無論有多少節點，它們只要認識消息中間件這一個中介就足夠了。

既然講到了消息隊列，如果你之前沒有接觸過這塊內容，最好花幾分鐘的時間跟我好好過下關于消息隊列的幾個基礎概念。

首先，RPC只是定義了一個通信接口，其底層的實現可以各不相同，可以是 socket，也可以是今天要講的 AMQP。

AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)是一種基于隊列的可靠消息服務協議，作為一種通信協議，AMQP同樣存在多個實現，如Apache Qpid，RabbitMQ等。

以下是 AMQP 中的幾個必知的概念：

Publisher：消息發布者

Queue：用來保存消息的存儲空間，消息沒有被receiver前，保存在隊列中。

Exchange：用來接收Publisher發出的消息，根據Routing key 轉發消息到對應的Message Queue中，至于轉到哪個隊列里，這個路由算法又由exchange type決定的。

Exchange type：主要四種描述exchange的類型。

direct：消息路由到滿足此條件的隊列中(queue,可以有多個)：routing key = binding key

topic：消息路由到滿足此條件的隊列中(queue,可以有多個)：routing key 匹配 binding pattern. binding pattern是類似正則表達式的字符串，可以滿足復雜的路由條件。

fanout：消息路由到多有綁定到該exchange的隊列中。

binding ：binding是用來描述exchange和queue之間的關系的概念，一個exchang可以綁定多個隊列，這些關系由binding建立。前面說的binding key /binding pattern也是在binding中給出。

為了讓你明白這幾者的關系，我畫了一張模型圖。

關于AMQP，有幾下幾點值得注意：

前面鋪墊了那么久，終于到了講真實應用的場景。在生產中RPC是如何應用的呢？

其他模型我不太清楚，在 OpenStack 中的應用模型是這樣的

至于為什么要如此設計，前面我已經給出了自己的觀點。

接下來，就是源碼解讀 OpenStack ，看看其是如何通過rpc進行遠程調用的。如若你對此沒有興趣（我知道很多人對此都沒有興趣，所以不浪費大家時間），可以直接跳過這一節，進入下一節。

目前Openstack中有兩種RPC實現，一種是在oslo messaging,一種是在openstack.common.rpc。

openstack.common.rpc是舊的實現，oslo messaging是對openstack.common.rpc的重構。openstack.common.rpc在每個項目中都存在一份拷貝，oslo messaging即將這些公共代碼抽取出來，形成一個新的項目。oslo messaging也對RPC API 進行了重新設計，對多種 transport 做了進一步封裝，底層也是用到了kombu這個AMQP庫。（注：Kombu 是Python中的messaging庫。Kombu旨在通過為AMQ協議提供慣用的高級接口，使Python中的消息傳遞盡可能簡單，并為常見的消息傳遞問題提供經過驗證和測試的解決方案。）

關于oslo_messaging庫，主要提供了兩種獨立的API:

因為 notify 實現是太簡單了，所以這里我就不多說了，如果有人想要看這方面內容，可以收藏我的博客() ，我會更新補充 notify 的內容。

OpenStack RPC 模塊提供了 rpc.call，rpc.cast, rpc.fanout_cast 三種 RPC 調用方法，發送和接收 RPC 請求。

rpc.call 和 .rpc.cast 從實現代碼上看，他們的區別很小，就是call調用時候會帶有wait_for_reply=True參數，而cast不帶。

要了解 rpc 的調用機制呢，首先要知道 oslo_messaging 的幾個概念主要方法有四個：

transport：RPC功能的底層實現方法，這里是rabbitmq的消息隊列的訪問路徑

transport 就是定義你如何訪連接消息中間件，比如你使用的是 Rabbitmq，那在 nova.conf中應該有一行transport_url的配置，可以很清楚地看出指定了 rabbitmq 為消息中間件，并配置了連接rabbitmq的user，passwd，主機，端口。

target用來表述 RPC 服務器監聽topic，server名稱和server監聽的exchange，是否廣播fanout。

rpc server 要獲取消息，需要定義target，就像一個門牌號一樣。

rpc client 要發送消息，也需要有target，說明消息要發到哪去。

endpoints：是可供別人遠程調用的對象

RPC服務器暴露出endpoint，每個 endpoint 包涵一系列的可被遠程客戶端通過 transport 調用的方法。直觀理解，可以參考nova-conductor創建rpc server的代碼，這邊的endpoints就是 nova/manager.py:ConductorManager

dispatcher：分發器，這是 rpc server 才有的概念

只有通過它 server 端才知道接收到的rpc請求，要交給誰處理，怎么處理？

在client端，是這樣指定要調用哪個方法的。

而在server端，是如何知道要執行這個方法的呢？這就是dispatcher 要干的事，它從 endpoint 里找到這個方法，然后執行，最后返回。

Serializer：在 python 對象和message(notification) 之間數據做序列化或是反序列化的基類。

主要方法有四個：

每個notification listener都和一個executor綁定，來控制收到的notification如何分配。默認情況下，使用的是blocking executor(具體特性參加executor一節）

模仿是一種很高效的學習方法，我這里根據 OpenStack 的調用方式，抽取出核心內容，寫成一個簡單的 demo，有對 OpenStack 感興趣的可以了解一下，大部分人也可以直接跳過這章節。

注意以下代碼不能直接運行，你還需要配置 rabbitmq 的連接方式，你可以寫在配置文件中，通過 get_transport 從cfg.CONF 中讀取，也可以直接將其寫成url的格式做成參數，傳給 get_transport 。而且還要nova或者其他openstack組件的環境中運行（因為需要有ctxt這個環境變量）

簡單的 rpc client

簡單的 rpc server

【End】

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Go微服務--常見的微服務框架

近幾年誕生了很多微服務框架，比如JAVA的Spring Cloud、Dubbo;Golang的GoKit和GoMicro以及NodeJs的Seneca。幾乎每種主流語言都有其對應的微服務框架。

Go在微服務框架中有其獨特的優勢，至于優勢在哪，自行google。

1、GoKit框架

這是一個工具包的集合，可以幫助攻城獅構建強大、可靠和可維護的微服務。提供了用于實現系統監控和彈性模式組件的庫，例如日志、跟蹤、限流、熔斷等。

基于這個框架的應用程序架構由三個主要的部分組成：

傳輸層：用于網絡通信，服務通常使用HTTP或者gRPC等網絡傳輸協議，或者使用NATS等發布訂閱系統相互通信。

接口層：是服務器和客戶端的基本構建塊。每個對外提供的接口方法都會定義為一個Endpoint，一遍在服務器和客戶端之間進行網絡通信，每個端點使用傳輸層通過HTTP或gRPC等具體通信模式對外提供服務

服務成：具體的業務邏輯實現

2、GoMicro框架

這是一個基于Go語言實現的插件化RPC微服務框架。提供了服務發現、負載均衡、同步傳輸、異步通信以及事件驅動等機制，嘗試簡化分布式系統之間的通信，讓開發者更專注于自身業務邏輯的開發。

GoMicro的設計哲學是可插拔的架構理念，提供了可快速構建系統的組件，并且可以根據自身的需求對GoMicro提供的默認實現進行定制。所有插件都可在倉庫github.com/micro/go-plugins 中找到。

rpc 文件怎么用

Remote Procedure Calls

遠程過程調用 (RPC) 是一種協議，程序可使用這種協議向網絡中的另一臺計算機上的程序請求服務。由于使用 RPC 的程序不必了解支持通信的網絡協議的情況，因此 RPC 提高了程序的互操作性。在 RPC 中，發出請求的程序是客戶程序，而提供服務的程序是服務器。

什么時候需要用rpc服務

RPC是指遠程過程調用，也就是說兩臺服務器A，B，一個應用部署在A服務器上，想要調用B服務器上應用提供的函數/方法，由于不在一個內存空間，不能直接調用，需要通過網絡來表達調用的語義和傳達調用的數據。

為什么要用RPC呢？就是無法在一個進程內，甚至一個計算機內通過本地調用的方式完成的需求，比如不同的系統間的通訊，甚至不同的組織間的通訊，由于計算能力需要橫向擴展，需要在多臺機器組成的集群上部署應用。

RPC就是要像調用本地的函數一樣去調遠程函數。在研究RPC前，我們先看看本地調用是怎么調的。假設我們要調用函數Multiply來計算lvalue * rvalue的結果:

1 int Multiply(int l, int r) {

2 int y = l * r;

3 return y;

4 }

5

6 int lvalue = 10;

7 int rvalue = 20;

8 int l_times_r = Multiply(lvalue, rvalue);

那么在第8行時，我們實際上執行了以下操作：

將 lvalue 和 rvalue 的值壓棧

進入Multiply函數，取出棧中的值10 和 20，將其賦予 l 和 r

執行第2行代碼，計算 l * r ，并將結果存在 y

將 y 的值壓棧，然后從Multiply返回

第8行，從棧中取出返回值 200 ，并賦值給 l_times_r

以上5步就是執行本地調用的過程。

在遠程調用時，我們需要執行的函數體是在遠程的機器上的，也就是說，Multiply是在另一個進程中執行的。這就帶來了幾個新問題：

Call ID映射。我們怎么告訴遠程機器我們要調用Multiply，而不是Add或者FooBar呢？在本地調用中，函數體是直接通過函數指針來指定的，我們調用Multiply，編譯器就自動幫我們調用它相應的函數指針。但是在遠程調用中，函數指針是不行的，因為兩個進程的地址空間是完全不一樣的。所以，在RPC中，所有的函數都必須有自己的一個ID。這個ID在所有進程中都是唯一確定的。客戶端在做遠程過程調用時，必須附上這個ID。然后我們還需要在客戶端和服務端分別維護一個 {函數 -- Call ID} 的對應表。兩者的表不一定需要完全相同，但相同的函數對應的Call ID必須相同。當客戶端需要進行遠程調用時，它就查一下這個表，找出相應的Call ID，然后把它傳給服務端，服務端也通過查表，來確定客戶端需要調用的函數，然后執行相應函數的代碼。序列化和反序列化。客戶端怎么把參數值傳給遠程的函數呢？在本地調用中，我們只需要把參數壓到棧里，然后讓函數自己去棧里讀就行。但是在遠程過程調用時，客戶端跟服務端是不同的進程，不能通過內存來傳遞參數。甚至有時候客戶端和服務端使用的都不是同一種語言（比如服務端用C++，客戶端用Java或者Python）。這時候就需要客戶端把參數先轉成一個字節流，傳給服務端后，再把字節流轉成自己能讀取的格式。這個過程叫序列化和反序列化。同理，從服務端返回的值也需要序列化反序列化的過程。網絡傳輸。遠程調用往往用在網絡上，客戶端和服務端是通過網絡連接的。所有的數據都需要通過網絡傳輸，因此就需要有一個網絡傳輸層。網絡傳輸層需要把Call ID和序列化后的參數字節流傳給服務端，然后再把序列化后的調用結果傳回客戶端。只要能完成這兩者的，都可以作為傳輸層使用。因此，它所使用的協議其實是不限的，能完成傳輸就行。盡管大部分RPC框架都使用TCP協議，但其實UDP也可以，而gRPC干脆就用了HTTP2。Java的Netty也屬于這層的東西。

所以，要實現一個RPC框架，其實只需要把以上三點實現了就基本完成了。Call ID映射可以直接使用函數字符串，也可以使用整數ID。映射表一般就是一個哈希表。序列化反序列化可以自己寫，也可以使用Protobuf或者FlatBuffers之類的。網絡傳輸庫可以自己寫socket，或者用asio，ZeroMQ，Netty之類。

分享題目：go語言rpc怎么用,go語言grpc
文章位置：http://vcdvsql.cn/article12/hsesdc.html

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