徒手写一个RPC框架 - 远程调用

2019-05-19 675

前言

微服务已经是每个互联网开发者必须掌握的一项技术。而RPC框架，是构成微服务最重要的组成部分之一。在五一假期，尝试去看了看dubbo的源代码，这里做一个整理。
广义的来讲一个完整的RPC包含了很多组件，包括服务发现，服务治理，远程调用，调用链分析，网关等等。这篇文章主要先讲解的是 RPC 的基石，远程调用的实现。

RPC调用过程

下图就很直观的表明了一次RPC调用的过程

client 会调用本地动态代理 proxy
这个代理会将调用通过协议转序列化字节流
通过网络框架，将字节流发送到服务端
服务端在受到这个字节流后，会根据协议，反序列化为原始的调用，利用反射原理调用服务方提供的方法
如果请求有返回值，又需要把结果根据协议序列化后，再通过网络框架返回给调用方

技术选型：proxy的实现使用cglib，网络框架使用的是广为使用的netty，序列化的

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2019-05-20

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很长一段时间，BI和数据仓库几乎都是如影随形、难舍难分。企业如果想要实行“数据驱动决策-决策推动业务发展”的机制，就必须先有数据仓库充当中央存储库，供BI查询和调取，然后再在BI上进行数据的分析与可视化。但数据分析和商业决策发展至今，企业想要实现数据驱动决策，是否还是无法绕过数据仓库？在现代商业环境中重新定义BI和数据仓库，我们又能不能找到合适的替代方案？今天，我们就这个命题展开讨论，希望能给大家提供一些思路。数仓：BI背后的引擎（或管道）数据仓库：从字面意义上即数据的仓库，是为了把操作型数据集成到统一的环境中，以提供决策型数据访问。数据仓库关注的是解决数据一致性，可信性，集合性.......这些问题，把越来越复杂的业务数据转化成对于业务运营、业务分析来说简单易用的数据形式；数据仓库的终极目标是让数据应用人员(无论是CEO还是普通分析师)思考怎么使用数据仓库里的这些数据，创造更多的信息与价值；而不是发愁数据在哪里，数据对不对。 BI（商业智能）：BI是分析数据并获取洞察力、从而帮助企业做出决策的一系列方法、技术和软件。相比数据仓库，BI中还包含了数据挖掘，数据可视化，多维分析，...

2019-05-20

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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