我发现经常研究并且为之兴奋的一件事就是对系统进行扩展。现在这对不同的人有着不同的意思。作为移植Monolithic应用到Microservices架构方法中的一部分,如何处理Microservices架构是我研究RPC的原因。
RPC(或者叫做远程进程调用)是一个已经在计算机科学领域存在较长一段时间的概念。对此一种非常简单的理解就是发送一段消息到远程进程的能力,而不论它是在同一个系统上还是远程的系统。总的来说这是非常模糊的,而且对许多的实现来说是开放的。在我看来,当谈到RPC时,会有相当多的内容可供探讨,比如消息的格式,以及你怎样将消息发送到远程进程上。有许多的方法来实现RPC,而这是我采用的一种,但对这篇文章来说,我准备使用‘JSON-RPC'来处理消息的格式,用Redis来发布消息。
RPC和消息队列
原理基本上都一样,但是使用RPC的话,客户端会等待一个含有RPC调用结果的返回消息。如果你的消息队列系统允许你为发送者处理回调消息,那么你很可能就可以为RPC来使用它。在大多数的消息队列中,它们被用来触发那些不再需要回复给客户端的任务。
为什么用Redis而不是其它的?
你应该能够在某个地主发现Redis是非常先进的技术,如果你说没有发现,你是怎么了?Redis对很多事情来说都是一个伟大的工具,你应该认真研究一下。学习之路能够平坦,并且不用学习太多的新内容,Redis都完美的符合这些想法,所以,让我们看看我们可以干些什么。
Client
复制代码 代码如下:
require 'redis'
require 'securerandom'
require 'msgpack'
class RedisRpcClient
def initialize(redis_url, list_name)
@client = Redis.connect(url: redis_url)
@list_name = list_name.to_s
end
def method_missing(name, *args)
request = {
'jsonrpc' => '2.0',
'method' => name,
'params' => args,
'id' => SecureRandom.uuid
}
@client.lpush(@list_name, request.to_msgpack)
channel, response = @client.brpop(request['id'], timeout=30)
MessagePack.unpack(response)['result']
end
end
client = RedisRpcClient.new('redis://localhost:6379', :fib)
(1..30).each { |i| puts client.fib(i) }
Server
复制代码 代码如下:
require 'redis'
require 'msgpack'
class Fibonacci
def fib(n)
case n
when 0 then 0
when 1 then 1
else
fib(n - 1) + fib(n - 2)
end
end
end
class RedisRpcServer
def initialize(redis_url, list_name, klass)
@client = Redis.connect(url: redis_url)
@list_name = list_name.to_s
@klass = klass
end
def start
puts "Starting RPC server for #{@list_name}"
while true
channel, request = @client.brpop(@list_name)
request = MessagePack.unpack(request)
puts "Working on request: #{request['id']}"
args = request['params'].unshift(request['method'])
result = @klass.send *args
reply = {
'jsonrpc' => '2.0',
'result' => result,
'id' => request['id']
}
@client.rpush(request['id'], MessagePack.pack(reply))
@client.expire(request['id'], 30)
end
end
end
RedisRpcServer.new('redis://localhost:6379', :fib, Fibonacci.new).start
确是如此,它能工作是因为当你等待数据从服务器传回来时,Redis有命令能够让你阻塞等待。这是非常优秀的做法,它让你的客户端代码看上去像是在调用本地方法。
Ruby 相当酷,可是。。。
如果你想用其它语言怎么办?没问题,只要你的语言有很好的Redis库,你就可以做同样的事。让我们瞧一瞧用Python来建立一个服务端程序。
复制代码 代码如下:
import redis
import msgpack
class Fibonacci:
def fib(self,n):
if n == 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
else:
return self.fib(n-1) + self.fib(n-2)
class RedisRpcServer:
def __init__(self, redis_url, list_name, klass):
self.client = redis.from_url(redis_url)
self.list_name = list_name
self.klass = klass
def start(self):
print("Starting RPC server for " + self.list_name)
while True:
channel, request = self.client.brpop('fib')
request = msgpack.unpackb(request, encoding='utf-8')
print("Working on request: " + request['id'])
result = getattr(self.klass, request['method'])(*request['params'])
reply = {
'jsonrpc': '2.0',
'result': result,
'id': request['id']
}
self.client.rpush(request['id'], msgpack.packb(reply, use_bin_type=True))
self.client.expire(request['id'], 30)
RedisRpcServer('redis://localhost:6379', 'fib', Fibonacci()).start()
结论
这很好的证明了你头脑中的一些想法,当然,还需要更多的工作来处理异常。如果你用这个方法遇到任何的问题,我乐意帮助你。我的确希望在同样想法的一此地方使用RabbitMQ,但如果你已经在你的项目中使用了Redis,这将会是一个非常不错的方法。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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