RPC分布式网络通信框架（一）—— protobuf的使用

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了RPC分布式网络通信框架（一）—— protobuf的使用。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、protobuf的好处

常见序列化和反序列化协议有XML、JSON、protobuf，相比于其他protobuf更有优势：
1、protobuf是二进制存储的，xml和json都是文本存储的。故protobuf占用带宽较低
2、protobuf不需要存储额外的信息。
json如何存储数据？键值对。例：Name:”zhang san”, pwd: “12345”。
protobuf存储数据的方式：“zhang san” “123456”（无额外信息）
3、protobuf跨平台语言支持。
可以直接在同构和异构系统中进行调用。异构系统指的是有的RPC进程是C++写的服务，有的RPC进程是Golang 或者Java 写的服务，但因为都是基于统一的protobuf 协议进行通信的，所以直接可以进行远程RPC通信。
4、protobuf序列化和反序列化效率高速度快且序列化后体积比XML和JSON都小很多，适合网络传输。
RPC分布式网络通信框架（一）—— protobuf的使用,rpc,分布式,c++
参考链接

二、如何创建proto

1、定义版本和声明，第三个为生成service所需要的声明（service服务类和rpc方法描述默认不生成）

syntax = "proto3";
package fixbug;
option cc_generic_services = true;

2、定义远端调用函数的input参数和return参数

message ResultCode
{
    int32 errcode = 1; 
    bytes errmsg = 2;
}

message LoginRequest
{
    bytes name = 1;
    bytes pwd = 2;
}

message LoginResponse
{
    ResultCode result = 1;
    bool sucess = 2;
}

注意，建议将string类型替换为bytes类型，因为bytes直接存二进制文件，效率更高一点，如果用string，最后还要将其转换为字节数据，而bytes则不需要。最后结果和上面相同

3、生成rpc方法的类型
在protobuf里面定义描述rpc方法的类型 – service

service UserServiceRpc
{
    rpc Login(LoginRequest) returns(LoginResponse);
}

三、编译生成的C++类

编译生成cpp和h文件
protoc test.proto --cpp_out=./

1、message具体生成的c++类如下
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2、rpc方法的类型生成的类
test.proto代码

service UserServiceRpc
{
    rpc Login(LoginRequest) returns(LoginResponse);
}

生成类如下：
RPC分布式网络通信框架（一）—— protobuf的使用,rpc,分布式,c++

可以看出，一共生成两个类

UserServiceRpc

一个供callee–>rpc服务提供者使用。继承goole::protobuf::Service得到
class UserServiceRpc : public google::protobuf::Service

UserServiceRpc_Stub

一个供caller–>rpc服务的调用者使用。继承UserServiceRpc得到
class UserServiceRpc_Stub : public UserServiceRpc

成员函数很干净，一切的源头只需要一个RpcChannel类
RpcChannel类中只需要重写一个CallMethod方法，如下
RPC分布式网络通信框架（一）—— protobuf的使用,rpc,分布式,c++

四、序列化和反序列化

序列化：对象转为字节序列称为对象的序列化
反序列化：字节序列转为对象称为对象的反序列化

protobuf跨平台语言支持，序列化和反序列化效率高速度快，且序列化后体积比XML和JSON都小很多，适合网络传输。

注意：序列化和反序列化可能对系统的消耗较大，因此原则是：远程调用函数传入参数和返回值对象要尽量简单，具体来说应避免：

远程调用函数传入参数和返回值对象体积较大，如传入参数是List或Map，序列化后字节长度较长，对网络负担较大
远程调用函数传入参数和返回值对象有复杂关系，传入参数和返回值对象有复杂的嵌套、包含、聚合关系等，性能开销大
远程调用函数传入参数和返回值对象继承关系复杂，性能开销大

序列化

1、定义生成的头文件
#include "test.pb.h"

2、函数调用方打包数据

LoginRequest reqA;
req.set_name("zhang san");
req.set_pwd("123456");

3、将打包好的LoginRequest reqA;数据交给protobuf进行序列化

std::string send_str;
// 进行序列化，框架干的事情
if (req.SerializeToString(&send_str))
{
	// 序列化成功后 再发送
    std::cout << send_str.c_str() << std::endl;
}

反序列化

此时数据被发送到被调用方，被调用方反序列化刚刚发送过来的send_str

LoginRequest reqB;
// 从send_str反序列化一个login请求对象
if (reqB.ParseFromString(send_str))  
{
	// 以下代码不属于框架内的代码
    std::cout << reqB.name() << std::endl;
    std::cout << reqB.pwd() << std::endl;
}

需要注意，所有不涉及抽象层，设计具体的业务的代码，都不属于RPC分布式网络通信框架的代码。

粘包问题解决

TCP是字节流协议，因此需自己处理拆包粘包问题，即自定义数据传输格式。
方案：
rpc服务调用者和rpc服务提供者在发送或解析函数的输入数据时，需要共同参照一个proto数据包格式RpcHeader，如下所示：
RPC分布式网络通信框架（一）—— protobuf的使用,rpc,分布式,c++

syntax = "proto3";
package mprpc;

message RpcHeader
{
    bytes service_name = 1;
    bytes method_name = 2;
    uint32 args_size = 3;
}

rpc服务调用者和rpc服务提供者都需要遵循该格式组装数据或是解析数据。

调用者组包

首先调取服务名和方法名，之后序列化调用函数的输入，得到序列化后输入的长度。

将服务名，方法名，输入的长度按照预设定的protobuf message再次序列化得到rpc_header_str；
最后将rpc_header_str头部插入固定4字节的rpc_header_str.size()，尾部插入序列化后的调用函数输入，得到send_rpc_str。

const google::protobuf::ServiceDescriptor* sd = method->service();
std::string service_name = sd->name(); // service_name
std::string method_name = method->name(); // method_name

// 获取参数的序列化字符串长度 args_size
uint32_t args_size = 0;
std::string args_str;
if (request->SerializeToString(&args_str))
{
    args_size = args_str.size();
}
else
{
    controller->SetFailed("serialize request error!");
    return;
}

// 定义rpc的请求header
mprpc::RpcHeader rpcHeader;
rpcHeader.set_service_name(service_name);
rpcHeader.set_method_name(method_name);
rpcHeader.set_args_size(args_size);

uint32_t header_size = 0;
std::string rpc_header_str;
if (rpcHeader.SerializeToString(&rpc_header_str))
{
    header_size = rpc_header_str.size();
}
else
{
    controller->SetFailed("serialize rpc header error!");
    return;
}

// 组织待发送的rpc请求的字符串
std::string send_rpc_str;
send_rpc_str.insert(0, std::string((char*)&header_size, 4)); // header_size
send_rpc_str += rpc_header_str; // rpcheader
send_rpc_str += args_str; // args

// 打印调试信息
std::cout << "============================================" << std::endl;
std::cout << "header_size: " << header_size << std::endl; 
std::cout << "rpc_header_str: " << rpc_header_str << std::endl; 
std::cout << "service_name: " << service_name << std::endl; 
std::cout << "method_name: " << method_name << std::endl; 
std::cout << "args_str: " << args_str << std::endl; 
std::cout << "============================================" << std::endl;

提供者解包

根据头的长度，得到rpc_header_str的长度，使用substr将rpc_header_str从网络数据包中宅出来，并将数据头反序列化。
之后根据输入的长度反序列化输入args_str，成功拿到输入。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-573216.html

std::string recv_buf = buffer->retrieveAllAsString();

// 从字符流中读取前4个字节的内容
uint32_t header_size = 0;
recv_buf.copy((char*)&header_size, 4, 0);

// 根据 header_size 读取数据头的原始字符流，反序列化数据，得到rpc请求的详细信息
std::string rpc_header_str = recv_buf.substr(4, header_size);
mprpc::RpcHeader rpcHeader;
std::string service_name;
std::string method_name;
uint32_t args_size;
if (rpcHeader.ParseFromString(rpc_header_str))
{
    // 数据头反序列化成功
    service_name = rpcHeader.service_name();
    method_name = rpcHeader.method_name();
    args_size = rpcHeader.args_size();
}
else
{
    // 数据头反序列化失败
    std::cout << "rpc_header_str:" << rpc_header_str << " parse error!" << std::endl;
    return;
}

// 获取rpc方法参数的字符流数据
std::string args_str = recv_buf.substr(4 + header_size, args_size);

// 打印调试信息
std::cout << "============================================" << std::endl;
std::cout << "header_size: " << header_size << std::endl; 
std::cout << "rpc_header_str: " << rpc_header_str << std::endl; 
std::cout << "service_name: " << service_name << std::endl; 
std::cout << "method_name: " << method_name << std::endl; 
std::cout << "args_str: " << args_str << std::endl; 
std::cout << "============================================" << std::endl;