基于Netty TCP与kaka-core领域事件的轻量级RPC框架，相比其它使用各种繁杂设计模式的框架，本框架仅10多个类实现，可谓是极简编码。
- 基础通信
- 事件驱动
- 自定义心跳协议或基于rpc调用的心跳处理
- 断线重连
- 同步、future异步、callback回调多种rpc调用模式
- 超时控制
- 自定义数据协议扩展领域事件
- 登录鉴权
- 基础数据类型在满足通信协议的要求下支持任意程序语言调用
- 集群部署
- 方案一：Nginx负载均衡
- 方案二：自定义负载均衡，基于一致性哈希算法，亦可使用心跳轮询基于连接量的动态权重负载均衡
- 性能强劲
- 调用远程接口方法，顺序执行1000000次，耗时78秒，平均每秒12800次左右，相比其它基于Http协议的RPC框架，性能提升明显
- 异步回调模式，每秒60000次左右
- 以上性能数据均在 win11 i5-12400 16GB内存 IDEA 下运行产生
以下为部分示例程序，具体示例请参看源码test目录
final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
InetSocketAddress address = new InetSocketAddress("127.0.0.1", 7777);
NettyTcpClient client = new NettyTcpClient(address, 3, 7, 2, 2) {
@Override
protected void ping() {
//发送自定义心跳包
ChannelHandlerContext ctx = this.getChannelHandlerContext();
if (ctx == null) return;
ByteBuf buf = ctx.alloc().buffer(4); //标准包体结构 int协议号+协议内容
buf.writeInt(Integer.parseInt(MyOpCode.heart_beat));
ctx.writeAndFlush(buf);
// //如下方式亦可，但服务器必须进行逻辑处理并返回数据，否则将造成client调用端数据积压，且积压数据仅能通过超时自动清除。
// //异步回调方式发送心跳包
// this.execRemotingLogic(MyOpCode.heart_beat, 4, (res, e) -> {
// if (e != null) {
// return;
// }
// System.out.println("异步获取心跳数据>>> " + res);
// });
}
@Override
protected void afterConnected() {
latch.countDown();
}
@Override
protected void afterDisconnect() {
}
};
client.connect();
latch.await();
//RPC远程领域事件处理，并同步获取执行结果，服务端请参看领域事件处理器 com.test.server.DemoLogic1Handler
int result = client.execRemotingLogic("demo_logic1", 3, new Object[]{1, 2, 3});
System.out.println("同步获取远程结果>>> "+result);
//RPC远程领域事件处理，并异步回调获取结果，服务端请参看领域事件处理器 com.test.server.DemoLogic2Handler
client.execRemotingLogic("demo_logic2",(res, e) ->{
if(e !=null){
//处理异常
return;
}
System.out.println("异步回调获取结果>>> "+res);
},100);
//RPC公共接口方法调用，服务端接口实现请参看 com.test.server.DemoServiceImpl
DemoService testInterface = RpcClient.getRefInstance(DemoService.class, client);
System.out.println("远程获取结果>>> "+testInterface.say("hello"));
System.out.println("远程获取结果>>> "+testInterface.num(3));
System.out.println("远程计算两数之和>>> "+testInterface.calc(3, 7));
System.out.println("远程计算两数之间所有数的和>>> "+testInterface.sum(1, 1000));
