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我發現經常研究并且為之興奮的一件事就是對系統進行擴展。現在這對不同的人有著不同的意思。作為移植Monolithic應用到Microservices架構方法中的一部分，如何處理Microservices架構是我研究RPC的原因。

RPC（或者叫做遠程進程調用）是一個已經在計算機科學領域存在較長一段時間的概念。對此一種非常簡單的理解就是發送一段消息到遠程進程的能力，而不論它是在同一個系統上還是遠程的系統。總的來說這是非常模糊的，而且對許多的實現來說是開放的。在我看來，當談到RPC時，會有相當多的內容可供探討，比如消息的格式，以及你怎樣將消息發送到遠程進程上。有許多的方法來實現RPC，而這是我采用的一種，但對這篇文章來說，我準備使用‘JSON-RPC'來處理消息的格式，用Redis來發布消息。

RPC和消息隊列

原理基本上都一樣，但是使用RPC的話，客戶端會等待一個含有RPC調用結果的返回消息。如果你的消息隊列系統允許你為發送者處理回調消息，那么你很可能就可以為RPC來使用它。在大多數的消息隊列中，它們被用來觸發那些不再需要回復給客戶端的任務。

為什么用Redis而不是其它的？

你應該能夠在某個地主發現Redis是非常先進的技術，如果你說沒有發現，你是怎么了？Redis對很多事情來說都是一個偉大的工具，你應該認真研究一下。學習之路能夠平坦，并且不用學習太多的新內容，Redis都完美的符合這些想法，所以，讓我們看看我們可以干些什么。

Client

代碼如下:

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

代碼如下:

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 }"

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

確是如此，它能工作是因為當你等待數據從服務器傳回來時，Redis有命令能夠讓你阻塞等待。這是非常優秀的做法，它讓你的客戶端代碼看上去像是在調用本地方法。

Ruby 相當酷，可是。。。

如果你想用其它語言怎么辦？沒問題，只要你的語言有很好的Redis庫，你就可以做同樣的事。讓我們瞧一瞧用Python來建立一個服務端程序。

代碼如下:

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()

結論

這很好的證明了你頭腦中的一些想法，當然，還需要更多的工作來處理異常。如果你用這個方法遇到任何的問題，我樂意幫助你。我的確希望在同樣想法的一此地方使用RabbitMQ，但如果你已經在你的項目中使用了Redis，這將會是一個非常不錯的方法。

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