python调用rpc实现分布式系统
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rpc 一般俗称,远程过程调用,把本地的函数,放到远端去调用。
通常我们调用一个方法,譬如: sumadd(10, 20),sumadd方法的具体实现要么是用户自己定义,要么存在于该语言的库函数中,也就说在sumadd方法的代码实现在本地,它是一个本地调用!
“远程调用”意思就是:被调用方法的具体实现不在程序运行本地,而是在别的某个地方(分布到各个服务器),但是用起来像是在本地。
rpc远程调用原理 :
比如 A调用B提供的remoteAdd方法:
首先A与B之间建立一个TCP连接;
然后A把需要调用的方法名(这里是remoteAdd)以及方法参数(10, 20)序列化成字节流发送出去;
B接受A发送过来的字节流,然后反序列化得到目标方法名,方法参数,接着执行相应的方法调用(可能是localAdd)并把结果30返回;
A接受远程调用结果,然后do()。
RPC框架也就是把上线说的具体的细节封装起来,给用户好用的API使用(提示:有些远程调用选择比较底层的socket协议,有些远程调用选择比较上层的HTTP协议);
一般rpc配合http协议的多点,也就是走http的多。 当然还是看应用,我曾经一共的rpc框架是基于zeromq的zerorpc。速度是挺快,server和client都有python的gevent支持,速度没道理慢。(有兴趣的,可以看看有关zerorpc的文章 http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1254000 )最少要比python本身的xml-rpc要快。 rpc over http(基于http的rpc)有两种协议,一种是xml-rpc ,还有一个是 json-rpc。
XML-RPC:XML Remote Procedure Call,即XML远程方法调用,利用http+xml封装进行RPC调用。基于http协议传输、XML作为信息编码格式。一个xml-rpc消息就是一个请求体为xml的http-post请求,服务端执行后也以xml格式编码返回。这个标准面前已经演变为下面的SOAP协议。可以理解SOAP是XML-RPC的高级版本。
注释下,原文地址,blog.xiaorui.cc
JSON-RPC:JSON Remote Procedure Call,即JSON远程方法调用 。类似于XML-RPC,不同之处是使用JSON作为信息交换格式
下面是一个例子,很简单。我们是用python的rpc库SimpleXMLRPCServer 做的测试,创建rpc server,然后注册一些函数,供应别的客户端去调用。
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 | from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer 原文:xiaorui.cc def add(x,y): return x+y def subtract(x, y): return x-y def multiply(x, y): return x*y def divide(x, y): return x/y server = SimpleXMLRPCServer(("localhost", 8000)) print "Listening on port 8000..." server.register_multicall_functions() server.register_function(add, 'add') server.register_function(subtract, 'subtract') server.register_function(multiply, 'multiply') server.register_function(divide, 'divide') server.serve_forever() |
这个是连接的Client,python下的xmlrpclib 本身就提供了server和client类,当然咱们也可以自己写,看源码就知道他只是把func,args做了xml格式化而已。
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | import xmlrpclib proxy = xmlrpclib.ServerProxy("http://localhost:8000/") multicall = xmlrpclib.MultiCall(proxy) multicall.add(7,3) multicall.subtract(7,3) multicall.multiply(7,3) multicall.divide(7,3) result = multicall() print "7+3=%d, 7-3=%d, 7*3=%d, 7/3=%d" % tuple(result) |
RPC本来是单任务的,如果任务相对频繁,可以设置成多线程的默认,你不用在调用threading模块什么的,直接引用 。
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1 2 | class AsyncXMLRPCServer(SocketServer.ThreadingMixIn,SimpleXMLRPCServer): pass |
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然后rpc初始化的方法换成。
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1 2 | server = AsyncXMLRPCServer(('', 1111), SimpleXMLRPCRequestHandler) |
这里再说下,和xmlrpc相似的jsonrpc,貌似现在用xmlrpc的,要比jsonrpc的多点。 有时候到国外的it论坛看帖子,xmlrpc用的交多点。其实现在较大的公司,一般干脆直接自己实现了rpc框架,像淘宝Dubbo(朋友有搞过,搞了半天,没有对接成接口,说是有难度,不明觉厉!),百度的xxx(忘名字了)。
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 | import jsonrpc server = jsonrpc.Server(jsonrpc.JsonRpc20(), jsonrpc.TransportTcpIp(addr=("127.0.0.1", 31415), logfunc=jsonrpc.log_file("myrpc.log"))) #原文:xiaorui.cc # 注册一个函数方法 def echo(s): return s def search(number=None, last_name=None, first_name=None): sql_where = [] sql_vars = [] if number is not None: sql_where.append("number=%s") sql_vars.append(number) if last_name is not None: sql_where.append("last_name=%s") sql_vars.append(last_name) if first_name is not None: sql_where.append("first_name=%s") sql_vars.append(first_name) sql_query = "SELECT id, last_name, first_name, number FROM mytable" if sql_where: sql_query += " WHERE" + " AND ".join(sql_where) cursor = ... cursor.execute(sql_query, *sql_vars) return cursor.fetchall() server.register_function( echo ) server.register_function( search ) # start server server.serve() |
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 | # 创建jsonrpc客户端 import jsonrpc server = jsonrpc.ServerProxy(jsonrpc.JsonRpc20(), jsonrpc.TransportTcpIp(addr=("127.0.0.1", 31415))) #调用远端的一个函数 result = server.echo("hello world") found = server.search(last_name='Python') |
我做过一些个压力的测试,XMLRPCSERVER的开了async之后,每个连接特意堵塞5秒,他的并发在40个左右 。也就是每秒成功40个左右,剩下的还是在堵塞等待中。 其实他的瓶颈不是在于rpc的本身,是承载rpc的那个basehttpserver,太弱爆了。
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1 2 | 注释下,原文地址,<a href="http://blog.xiaorui.cc/" target="_blank">blog.xiaorui.cc</a><span style="line-height:1.5;font-family:微软雅黑, 'Microsoft YaHei';font-size:20px;"></span> |
接收请求,调用方法 !
现在开源社区这么发达,有不少人都根据rpc的协议,重写了承载rpc的web服务。 比如用flask,tornado,配合uwsgi,你猜咋招了。。。。如果不堵塞连接,那还可以,如果堵塞连接,uwsgi的废材特色就显出来了,以前有文章说过,uwsgi是prework,他会预先启动进程,官方都推荐要根据你的cpu核数或者超线程来开启进程,如果开的太多,你会发现,uwsgi他是驾驭不了那么多进程的。还是看我大tornado,用了@gen.engine之后。轻易飙到500的并发连接。
(以上是我的吃饱又蛋疼测试,没听过谁会重复调用那么多的堵塞方法,自评 sx行为)
不多说了,看flask实现xmlrpc服务端的代码,看了下flask xmlrpc的源码,实现的不难。
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | from flask import Flask from flaskext.xmlrpc import XMLRPCHandler, Fault app = Flask(__name__) handler = XMLRPCHandler('api') handler.connect(app, '/api') @handler.register def woca(name="world"): if not name: raise Fault("fuck...fuck", "fuck shencan!") return "Hello, %s!" % name 原文:xiaorui.cc app.run() |
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对于每个连接的超时,有多种的方法,如果你用的是flask,tornado做web server,那就写个装饰器single起来,只是性能不好。 或者是前面挂一个nginx,然后做个client_header_timeout,client_body_timeout,proxy_connect_timeout(你懂的。),如果用的python自带的xml-rpc的话,需要引入socket。
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1 2 3 | import socket socket.setdefaulttimeout() |
再说下rpc安全的问题。
至于安全方面,有兴趣就开个ssl,或者是在程序里面判断下client ip,反正配置都是统一下发的,你重载daemon的时候,也就知道该判断什么ip了。
我个人对于rpc的应用,更加的倾向于基本资源的获取和调用,毕竟单纯的用socket或者是mq,你在程序里面还要做一个解析过来的数据,然后根据过来的数据在做调用。 (alert: 我想触发 add() ,如果是rpc的话,我不用管,只是传过去就行了,到那时mq和socket就需要eval调用函数了),一些复杂的应用还是喜欢用面向资源的rest,也推荐大家用这个,靠谱的。
内容总结
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