内容简介:在第二章中我们学习了如何使用Work模式在多个worker之间派发时间敏感的任务。这种情况是不涉及到返回值的,worker执行任务就好。如果涉及返回值,就要用到本章提到的RPC(Remote Procedure Call)了。本章我们使用RabbitMQ来构建一个RPC系统:一个客户端和一个可扩展的RPC服务端。我们让RPC服务返回一个斐波那契数组。我们创建一个简单的客户端类来演示如何使用RPC服务。call方法发送RPC请求,并阻塞知道结果返回。
RPC模式
在第二章中我们学习了如何使用Work模式在多个worker之间派发时间敏感的任务。这种情况是不涉及到返回值的,worker执行任务就好。如果涉及返回值,就要用到本章提到的RPC(Remote Procedure Call)了。
本章我们使用RabbitMQ来构建一个RPC系统:一个客户端和一个可扩展的RPC服务端。我们让RPC服务返回一个斐波那契数组。
Client interface
我们创建一个简单的客户端类来演示如何使用RPC服务。call方法发送RPC请求,并阻塞知道结果返回。
FibonacciRpcClient fibonacciRpc = new FibonacciRpcClient(); String result = fibonacciRpc.call("4"); System.out.println( "fib(4) is " + result);
RPC贴士
虽然RPC的使用在计算机领域非常普遍,但是却经常受到批评。主要问题是编码人如果不注意使用的方法是本地还是远程时,往往会造成问题。往往让系统变得不可预知,增加不必要的复杂性和调试的难度。对此我们有如下几点建议:
- 是本地方法还是远程方法要一目了然
- 把系统的依赖写进文档
- 系统要处理好超时的问题
如果可以尽量使用异步的pipeline来替代像RPC这种阻塞的操作。
Callback queue
在RabbitMQ上实现RPC是非常简单的。客户端发送一个request message,服务端回应一个response message。为了接受response message我们需要在发送request message的时候附带上'callback' queue的地址。我们可以使用默认的queue。
callbackQueueName = channel.queueDeclare().getQueue(); BasicProperties props = new BasicProperties .Builder() .replyTo(callbackQueueName) .build(); channel.basicPublish("", "rpc_queue", props, message.getBytes()); // ... then code to read a response message from the callback_queue ...
Message的属性
AMQP 0-9-1协议预定义了14个消息属性,其中大部分很少使用,下面的属性较为常用
- deliverMode: 标记message为持久(设置为2)或其他值。
- contentType:message的编码类型,我们经常使用JSON编码,则设置为application/json
- replyTo: 命名回调queue
- correlationId:将RPC的请求和回应关联起来
需要引入新的类
import com.rabbitmq.client.AMQP.BasicProperties;
Correlaton Id
在上面的代码中,每次RPC请求都会创建一个用于回调的临时queue,我们有更好的方法,我们为每一个client创建一个回调queue。
但是这样有新的问题,从回调queue中收到response无法和相应的request关联起来。这时候就是correlationId属性发挥作用的时候了。为每个request中设置唯一的值,在稍后的回调queue中收到的response里也有这个属性,基于此,我们就可以关联之前的request了。如果我们遇到一个匹配不到的correlationId,那么丢弃的行为是安全的。
你可能会问,为什么我们忽略这些无法匹配的message,而不是当做一个错误处理呢?主要是考虑服务端的竞态条件,如果RPC服务器在发送response之后就宕机了,但是却没有发送ack消息。那么当RPC Server重启之后,会继续执行这个request。这就是为什么client需要幂等处理response。
Summary
我们的RPC向下面这样进行工作:
- 对于一个RPC request,客户端发送message时设置两个属性:replyTo设置成一个没有名字的request独有的queue;为每个request设置一个唯一的correlationId。
- request发送到rpc_queue
- RPC worker监听rpc_queue。当有消息时,进行计算并通过replyTo指定的queue发送message给客户端。
- 客户端监听回调queue。当接收到message,则检查correlationId。如果和之前的request匹配,则将消息返回给应用进行处理。
开始执行
斐波那契处理函数
private static int fib(int n) { if (n == 0) return 0; if (n == 1) return 1; return fib(n-1) + fib(n-2); }
这是一个简易的实现,如果传入一个较大的值,将会是个灾难。
RPC服务器的代码为RPCServer.java, 代码是很简单明确的
- 先是建立connection,channel和声明queue.
- 设置prefetchCount,我们基于请求频繁程度,会启动多个RPC Server
- 使用basicConsume来接收,该方法提供回调参数设置(DeliverCallback).
RPC客户端的代码为RPCClient.java,代码略微有点复杂
- 建立connection和channel。
- call方法来发送RPC请求
- 生成correlationId
- 生成默认名字的queue用于reply,并订阅它
- 发送request message,设置参数replyTo和correlationId.
- 然后返回并开始等待response到达
- 因为消费者发送response是在另一个线程中,我们需要让main线程阻塞,在这里我们使用BlockingQueue。
- 消费者进行简单的处理,为每一个response message检查其correlationId,如果是,则将response添加进阻塞队列
- main函数阻塞在BlockingQueue返回
- 将response返回给用户
RPCClient.java完整代码
import com.rabbitmq.client.AMQP; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory; import java.io.IOException; import java.util.UUID; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.BlockingQueue; import java.util.concurrent.TimeoutException; public class RPCClient implements AutoCloseable { private Connection connection; private Channel channel; private String requestQueueName = "rpc_queue"; public RPCClient() throws IOException, TimeoutException { ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory(); factory.setHost("localhost"); connection = factory.newConnection(); channel = connection.createChannel(); } public static void main(String[] argv) { try (RPCClient fibonacciRpc = new RPCClient()) { for (int i = 0; i < 32; i++) { String i_str = Integer.toString(i); System.out.println(" [x] Requesting fib(" + i_str + ")"); String response = fibonacciRpc.call(i_str); System.out.println(" [.] Got '" + response + "'"); } } catch (IOException | TimeoutException | InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } public String call(String message) throws IOException, InterruptedException { final String corrId = UUID.randomUUID().toString(); String replyQueueName = channel.queueDeclare().getQueue(); AMQP.BasicProperties props = new AMQP.BasicProperties .Builder() .correlationId(corrId) .replyTo(replyQueueName) .build(); channel.basicPublish("", requestQueueName, props, message.getBytes("UTF-8")); final BlockingQueue<String> response = new ArrayBlockingQueue<>(1); String ctag = channel.basicConsume(replyQueueName, true, (consumerTag, delivery) -> { if (delivery.getProperties().getCorrelationId().equals(corrId)) { response.offer(new String(delivery.getBody(), "UTF-8")); } }, consumerTag -> { }); String result = response.take(); channel.basicCancel(ctag); return result; } public void close() throws IOException { connection.close(); } }
RPCServer.java完整代码
import com.rabbitmq.client.*; public class RPCServer { private static final String RPC_QUEUE_NAME = "rpc_queue"; private static int fib(int n) { if (n == 0) return 0; if (n == 1) return 1; return fib(n - 1) + fib(n - 2); } public static void main(String[] argv) throws Exception { ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory(); factory.setHost("localhost"); try (Connection connection = factory.newConnection(); Channel channel = connection.createChannel()) { channel.queueDeclare(RPC_QUEUE_NAME, false, false, false, null); channel.queuePurge(RPC_QUEUE_NAME); channel.basicQos(1); System.out.println(" [x] Awaiting RPC requests"); Object monitor = new Object(); DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> { AMQP.BasicProperties replyProps = new AMQP.BasicProperties .Builder() .correlationId(delivery.getProperties().getCorrelationId()) .build(); String response = ""; try { String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8"); int n = Integer.parseInt(message); System.out.println(" [.] fib(" + message + ")"); response += fib(n); } catch (RuntimeException e) { System.out.println(" [.] " + e.toString()); } finally { channel.basicPublish("", delivery.getProperties().getReplyTo(), replyProps, response.getBytes("UTF-8")); channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false); // RabbitMq consumer worker thread notifies the RPC server owner thread synchronized (monitor) { monitor.notify(); } } }; channel.basicConsume(RPC_QUEUE_NAME, false, deliverCallback, (consumerTag -> { })); // Wait and be prepared to consume the message from RPC client. while (true) { synchronized (monitor) { try { monitor.wait(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } } } }
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
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