【譯】RabbitMQ教程六

內(nèi)容來自：RabbitMQ Tutorials Java版

遠(yuǎn)程過程調(diào)用(RPC)

在第二個(gè)教程中据忘，我們學(xué)會(huì)了如何使用工作隊(duì)列將耗時(shí)的任務(wù)分發(fā)給多個(gè)工作者明肮。

但假如我們想調(diào)用遠(yuǎn)程電腦上的一個(gè)函數(shù)（或方法）并等待函數(shù)執(zhí)行的結(jié)果栅干，這時(shí)候該怎么辦呢邦蜜？好吧字管，這是一個(gè)不同的故事独泞。這種模式通常稱為遠(yuǎn)程過程調(diào)用RPC（Remote Procedure Call）呐矾。

在今天的教程中，我們將會(huì)使用RabbitMQ來建立一個(gè)RPC系統(tǒng)：一個(gè)客戶端和一個(gè)可擴(kuò)展的RPC服務(wù)端懦砂。因?yàn)槲覀儧]有任何現(xiàn)成的耗時(shí)任務(wù)蜒犯，我們將會(huì)創(chuàng)建一個(gè)假的RPC服務(wù)，它將返回斐波那契數(shù)（Fibonacci numbers）荞膘。

客戶端接口（Client interface）

為了演示如何使用RPC服務(wù)罚随，我們將創(chuàng)建一個(gè)簡單的客戶端類。它負(fù)責(zé)暴露一個(gè)名為call的方法羽资，該方法將發(fā)送一個(gè)RPC請(qǐng)求并阻塞淘菩，直到接收到回答。

FibonacciRpcClient fibonacciRpc = new FibonacciRpcClient();
String result = fibonacciRpc.call("4");
System.out.println( "fib(4) is " + result);

關(guān)于RPC
盡管在計(jì)算領(lǐng)域RPC這種模式很普遍屠升，但它仍備受批評(píng)潮改。當(dāng)程序員不清楚一個(gè)方法到底是本地的還是一個(gè)在遠(yuǎn)程機(jī)器上執(zhí)行，問題就來了弥激。此類疑惑通常給調(diào)試帶來不必要的復(fù)雜性进陡。相比簡單的軟件，不恰當(dāng)?shù)腞PC使用會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)生不可維護(hù)的面條代碼（spaghetti code）微服。
</br>將上面的話記在腦子里趾疚，并考慮一下建議：
①確保讓哪個(gè)函數(shù)調(diào)用是本地調(diào)用哪個(gè)是遠(yuǎn)程調(diào)用看起來很明顯。
②為系統(tǒng)寫文檔以蕴，清楚地表述組件間的依賴關(guān)系糙麦。
③處理錯(cuò)誤，比如當(dāng)RPC服務(wù)很久沒有反應(yīng)丛肮，客戶端應(yīng)該怎么辦赡磅。
</br>盡量避免RPC。如果可能宝与，你可以使用異步管道來代替RPC焚廊，像阻塞，結(jié)果將會(huì)異步地推送到下一個(gè)計(jì)算階段习劫。

回調(diào)隊(duì)列（Callback queue）

使用RabbitMQ來做RPC很容易咆瘟。客戶端發(fā)送一個(gè)請(qǐng)求消息诽里，服務(wù)端以一個(gè)響應(yīng)消息回應(yīng)袒餐。為了可以接收到響應(yīng)，需要與請(qǐng)求（消息）一起，發(fā)送一個(gè)回調(diào)的隊(duì)列灸眼。我們使用默認(rèn)的隊(duì)列（Java獨(dú)有的）：

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 ...

消息屬性
AMPQ 0-9-1協(xié)議預(yù)定義了消息的14種屬性卧檐。大部分屬性都很少用到，除了下面的幾種：
① deliveryMode：標(biāo)記一個(gè)消息是持久的（值為2）還是短暫的（2以外的任何值）焰宣，你可能還記得我們的第二個(gè)教程中用到過這個(gè)屬性霉囚。
② contentType：描述編碼的mime-type（mime-type of the encoding）。比如最常使用JSON格式匕积，就可以將該屬性設(shè)置為application/json佛嬉。
③replyTo：通常用來命名一個(gè)回調(diào)隊(duì)列。
④correlationId：用來關(guān)聯(lián)RPC的響應(yīng)和請(qǐng)求闸天。

我們需要引入一個(gè)新的類：

import com.rabbitmq.client.AMQP.BasicProperties;

關(guān)聯(lián)標(biāo)識(shí)（Correlation Id）

在上面的方法中，我們?yōu)槊恳粋€(gè)RPC請(qǐng)求都創(chuàng)建了一個(gè)新的回調(diào)隊(duì)列斜做。這樣做顯然很低效苞氮，但幸好我們有更好的方式：讓我們?yōu)槊恳粋€(gè)客戶端創(chuàng)建一個(gè)回調(diào)隊(duì)列。

這樣做又引入了一個(gè)新的問題瓤逼，在回調(diào)隊(duì)列中收到響應(yīng)后不知道到底是屬于哪個(gè)請(qǐng)求的笼吟。這時(shí)候，Correlation Id就可以派上用場了霸旗。對(duì)每一個(gè)請(qǐng)求贷帮，我們都創(chuàng)建一個(gè)唯一性的值作為Correlation Id。之后诱告，當(dāng)我們從回調(diào)隊(duì)列中收到消息的時(shí)候撵枢，就可以查找這個(gè)屬性，基于這一點(diǎn)精居，我們就可以將一個(gè)響應(yīng)和一個(gè)請(qǐng)求進(jìn)行關(guān)聯(lián)锄禽。如果我們看到一個(gè)不知道的Correlation Id值，我們就可以安全地丟棄該消息靴姿，因?yàn)樗粚儆谖覀兊恼?qǐng)求沃但。

你可能會(huì)問，為什么要忽視回調(diào)隊(duì)列中的不知道的消息佛吓，而不是直接以一個(gè)錯(cuò)誤失斚怼（failing with an error）。這是由于服務(wù)端可能存在的競爭條件维雇。盡管不會(huì)淤刃，但這種情況仍有可能發(fā)生：RPC服務(wù)端在發(fā)給我們答案之后就掛掉了，還沒來得及為請(qǐng)求發(fā)送一個(gè)確認(rèn)信息谆沃。如果發(fā)生這種情況钝凶，重啟后的RPC服務(wù)端將會(huì)重新處理該請(qǐng)求（因?yàn)闆]有給RabbitMQ發(fā)送確認(rèn)消息，RabbitMQ會(huì)重新發(fā)送消息給RPC服務(wù)）。這就是為什么我們要在客戶端優(yōu)雅地處理重復(fù)響應(yīng)耕陷，并且理想情況下掂名，RPC服務(wù)要是冪等的。

總結(jié)

RabbitMQ RPC示意圖

我們的RPC系統(tǒng)的工作流程如下：

當(dāng)客戶端啟動(dòng)后，它會(huì)創(chuàng)建一個(gè)異步的獨(dú)特的回調(diào)隊(duì)列。對(duì)于一個(gè)RPC請(qǐng)求砚哆，客戶端將會(huì)發(fā)送一個(gè)配置了兩個(gè)屬性的消息：一個(gè)是replyTo屬性世落，設(shè)置為這個(gè)回調(diào)隊(duì)列；另一個(gè)是correlation id屬性略吨，每一個(gè)請(qǐng)求都會(huì)設(shè)置為一個(gè)具有唯一性的值。這個(gè)請(qǐng)求將會(huì)發(fā)送到rpc_queue隊(duì)列。

RPC工作者（即圖中的server）將會(huì)等待rpc_queue隊(duì)列的請(qǐng)求发皿。當(dāng)有請(qǐng)求到來時(shí)，它就會(huì)開始干活（計(jì)算斐波那契數(shù)）并將結(jié)果通過發(fā)送消息來返回拂蝎，該返回消息發(fā)送到replyTo指定的隊(duì)列穴墅。

客戶端將等待回調(diào)隊(duì)列返回?cái)?shù)據(jù)。當(dāng)返回的消息到達(dá)時(shí)温自，它將檢查correlation id屬性玄货。如果該屬性值和請(qǐng)求匹配，就將響應(yīng)返回給程序悼泌。

放在一塊

計(jì)算斐波那契數(shù)的任務(wù)如下：

private static int fib(int n) {
    if (n == 0) return 0;
    if (n == 1) return 1;
    return fib(n-1) + fib(n-2);
}

我們定義了斐波那契函數(shù)松捉，它假設(shè)只會(huì)輸入正整數(shù)（不要期望該函數(shù)在輸入很大的數(shù)的時(shí)候可以好好工作，它可能是最慢的遞歸實(shí)現(xiàn)）馆里。

RPC服務(wù)RPCServer.java的代碼如下：

import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Consumer;
import com.rabbitmq.client.DefaultConsumer;
import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.Envelope;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class RPCServer {

    private static final String RPC_QUEUE_NAME = "rpc_queue";

    //模擬的耗時(shí)任務(wù)隘世，即計(jì)算斐波那契數(shù)
    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) {
        //創(chuàng)建連接和通道
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("localhost");

        Connection connection = null;
        try {
            connection = factory.newConnection();
            final Channel channel = connection.createChannel();

            //聲明隊(duì)列
            channel.queueDeclare(RPC_QUEUE_NAME, false, false, false, null);

            //一次只從隊(duì)列中取出一個(gè)消息
            channel.basicQos(1);

            System.out.println(" [x] Awaiting RPC requests");

            //監(jiān)聽消息（即RPC請(qǐng)求）
            Consumer consumer = new DefaultConsumer(channel) {
                @Override
                public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                    AMQP.BasicProperties replyProps = new AMQP.BasicProperties
                            .Builder()
                            .correlationId(properties.getCorrelationId())
                            .build();

                    //收到RPC請(qǐng)求后開始處理
                    String response = "";
                    try {
                        String message = new String(body, "UTF-8");
                        int n = Integer.parseInt(message);
                        System.out.println(" [.] fib(" + message + ")");
                        response += fib(n);
                    } catch (RuntimeException e) {
                        System.out.println(" [.] " + e.toString());
                    } finally {
                        //處理完之后，返回響應(yīng)（即發(fā)布消息）
                        System.out.println("[server current time] : " + System.currentTimeMillis());
                        channel.basicPublish("", properties.getReplyTo(), replyProps, response.getBytes("UTF-8"));

                        channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false);
                    }
                }
            };

            channel.basicConsume(RPC_QUEUE_NAME, false, consumer);

            //loop to prevent reaching finally block
            while (true) {
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException _ignore) {
                }
            }
        } catch (IOException | TimeoutException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (connection != null)
                try {
                    connection.close();
                } catch (IOException _ignore) {
                }
        }
    }
}

RPC服務(wù)的代碼很直白：
通常我們開始先建立連接鸠踪、通道并聲明隊(duì)列以舒。
我們可能會(huì)運(yùn)行多個(gè)服務(wù)進(jìn)程。為了負(fù)載均衡我們通過設(shè)置prefetchCount =1將任務(wù)分發(fā)給多個(gè)服務(wù)進(jìn)程慢哈。
我們使用了basicConsume來連接隊(duì)列蔓钟，并通過一個(gè)DefaultConsumer對(duì)象提供回調(diào)。這個(gè)DefaultConsumer對(duì)象將進(jìn)行工作并返回響應(yīng)卵贱。

我們的RPC客戶端RPCClient代碼如下：

package com.maxwell.rabbitdemo;

import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.DefaultConsumer;
import com.rabbitmq.client.AMQP;
import com.rabbitmq.client.Envelope;

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 {

    private Connection connection;
    private Channel channel;
    private String requestQueueName = "rpc_queue";
    private String replyQueueName;

    //定義一個(gè)RPC客戶端
    public RPCClient() throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost("localhost");

        connection = factory.newConnection();
        channel = connection.createChannel();

        replyQueueName = channel.queueDeclare().getQueue();
    }

    //真正地請(qǐng)求
    public String call(String message) throws IOException, InterruptedException {
        final String corrId = UUID.randomUUID().toString();

        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<String>(1);

        channel.basicConsume(replyQueueName, true, new DefaultConsumer(channel) {
            @Override
            public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope, AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {
                if (properties.getCorrelationId().equals(corrId)) {
                    System.out.println("[client current time] : " + System.currentTimeMillis());
                    response.offer(new String(body, "UTF-8"));
                }
            }
        });

        return response.take();
    }

    //關(guān)閉連接
    public void close() throws IOException {
        connection.close();
    }

    public static void main(String[] argv) {
        RPCClient fibonacciRpc = null;
        String response = null;
        try {
            //創(chuàng)建一個(gè)RPC客戶端
            fibonacciRpc = new RPCClient();
            System.out.println(" [x] Requesting fib(30)");
            //RPC客戶端發(fā)送調(diào)用請(qǐng)求滥沫，并等待影響，直到接收到
            response = fibonacciRpc.call("30");
            System.out.println(" [.] Got '" + response + "'");
        } catch (IOException | TimeoutException | InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (fibonacciRpc != null) {
                try {
                    //關(guān)閉RPC客戶的連接
                    fibonacciRpc.close();
                } catch (IOException _ignore) {
                }
            }
        }
    }
}

客戶端代碼看起來有一些復(fù)雜：
我們建立連接和通道键俱，并聲明了一個(gè)獨(dú)特的回調(diào)隊(duì)列兰绣。
我們訂閱這個(gè)回調(diào)隊(duì)列，所以我們可以接收RPC響應(yīng)编振。
我們的call方法執(zhí)行RPC請(qǐng)求缀辩。在call方法中，我們首先生成一個(gè)具有唯一性的correlationId值并存在變量corrId中。我們的DefaultConsumer中的實(shí)現(xiàn)方法handleDelivery會(huì)使用這個(gè)值來獲取爭取的響應(yīng)臀玄。然后瓢阴，我們發(fā)布了這個(gè)請(qǐng)求消息，并設(shè)置了replyTo和correlationId這兩個(gè)屬性健无。好了荣恐，現(xiàn)在我們可以坐下來耐心等待響應(yīng)到來了。
由于我們的消費(fèi)者處理（指handleDelivery方法）是在子線程進(jìn)行的累贤，因此我們需要在響應(yīng)到來之前暫停主線程（否則主線程結(jié)束了叠穆，子線程接收到了影響傳給誰啊）臼膏。使用BlockingQueue是一種解決方案硼被。在這里我們創(chuàng)建了一個(gè)阻塞隊(duì)列ArrayBlockingQueue并將它的容量設(shè)為1，因?yàn)槲覀冎恍枰邮芤粋€(gè)響應(yīng)就可以啦渗磅。
handleDelivery方法所做的很簡單祷嘶，當(dāng)有響應(yīng)來的時(shí)候，就檢查是不是和correlationId匹配夺溢，匹配的話就放到阻塞隊(duì)列ArrayBlockingQueue中。
同時(shí)烛谊，主線程正等待影響风响。
最終我們就可以將影響返回給用戶了。

現(xiàn)在丹禀，可以動(dòng)手實(shí)驗(yàn)了状勤。
首先，執(zhí)行RPC服務(wù)端双泪，讓它等待請(qǐng)求的到來持搜。

 [x] Awaiting RPC requests

然后，執(zhí)行RPC客戶端焙矛，即RPCClient中的main方法葫盼，發(fā)起請(qǐng)求：

[x] Requesting fib(30)
[client current time] : 1500474305838
 [.] Got '832040'

可以看到，客戶端很快就接受到了請(qǐng)求村斟，回頭看RPC服務(wù)端的時(shí)間：

 [.] fib(30)
[server current time] : 1500474305835

上面這種設(shè)計(jì)并不是RPC服務(wù)端的唯一實(shí)現(xiàn)贫导，但是它有以下幾個(gè)重要的優(yōu)勢(shì)：
①如果RPC服務(wù)端很慢，你可以通過運(yùn)行多個(gè)實(shí)例就可以實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展蟆盹。
②在RPC客戶端孩灯，RPC要求發(fā)送和接受一個(gè)消息。非同步的方法queueDeclare是必須的逾滥。這樣峰档，RPC客戶端只需要為一個(gè)RPC請(qǐng)求只進(jìn)行一次網(wǎng)絡(luò)往返。

但我們的代碼仍然太簡單，并沒有處理更復(fù)雜但也非常重要的問題讥巡，像：
①如果沒有服務(wù)端在運(yùn)行掀亩，客戶端該怎么辦
②客戶端應(yīng)該為一次RPC設(shè)置超時(shí)嗎
③如果服務(wù)端發(fā)生故障并拋出異常，它還應(yīng)該返回給客戶端嗎尚卫？
④在處理消息前归榕，先通過邊界檢查、類型判斷等手段過濾掉無效的消息等

說明

①與原文略有出入吱涉，如有疑問刹泄，請(qǐng)參閱原文
②原文均是編譯后通過javacp命令直接運(yùn)行程序，我是在IDE中進(jìn)行的怎爵，相應(yīng)的操作做了修改特石。
③添加了客戶端和服務(wù)端執(zhí)行時(shí)間。

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