当你在构建一个分布式系统时，势必需要考虑的一个问题是：如何实现服务与服务之间的调用？当然，你可以使用 Dubbo 或 Spring Cloud 等分布式服务框架来封装技术实现的复杂性，以此完成这个目标。不过，假如现在没有这些框架，需要你自己来实现远程调用，你会怎么做呢？
很多人会选择实现一套 RPC 框架来调用远程服务。
那么你了解 RPC 架构的基本结构吗？如果你想要自己实现 RPC 框架来完成远程调用，又该构建怎么样的技术体系呢？接下来，我就给你具体介绍一下。
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想要构建一套完整的 RPC 架构，就需要明确该架构所具备的基本结构，而 RPC 架构的基本结构中又存在很多组件。因此接下来，我就通过 RPC 基本结构演进的过程，来给你一一讲解下。
首先，我们通常把发生调用关系的两个服务分别称为服务的提供者（Provider）和消费者（Consumer）。所以，简单来说，RPC 就是服务的消费者向提供者发起远程调用并获取结果的过程，这是 RPC 最简单的一种表现形式。
如果想要实现服务提供者和消费者之间的有效交互，那么两者之间就需要确立与网络通信相关的网络协议以及通信通道。同时，服务的提供者需要把自己的服务调用入口暴露出来，并时刻准备接收来自消费者的请求。
这里，我们把通信通道和网络协议分别命名为 RpcChannel 和 RpcProtocol，而把服务提供者接收请求的组件称为 RpcAcceptor，把消费者发起请求的组件称为 RpcConnector。这样，RPC 架构就演变成了这个样子：
然后，对于服务提供者和消费者而言，为了双方能够正常识别所发送的请求和所接收到的响应结果，需要定义统一的契约。我们把这种契约称为远程 API（Remote API），以便与本地 API 加以区别。如此一来，基于同一套远程 API 的定义，RPC 架构就具备了根据业务来定义通信契约的能力。
类似地，为了更好地区分 RPC 架构中的角色，我们把真正提供业务服务的组件称为 RpcServer，而把发起真实客户端请求的组件称为 RpcClient。这样，RpcServer 负责实现远程 API，而 RpcClient 负责调用远程 API。
当然，对于远程 API 而言，服务提供者和消费者的处理方式显然是不一样的。提供者需要根据消费者的请求来调用 RpcServer 的具体实现并返回结果，这部分的工作由 RpcInvoker 来执行，而消费者通过 RpcCaller 组件对请求进行编码之后，发送给服务方并等待结果。
最后，为了降低开发人员的开发难度，让远程调用的执行过程看上去就像在执行本地方法一样，在主流的 RPC 实现机制中，通常都会在客户端添加代理机制，以此提供远程服务本地化访问的入口，我们把这个代理组件称为 RpcProxy。
另外，在服务器端，为了更好地控制业务方法执行过程，通常也会引入具备线程管理、超时控制等机制的 RpcProcessor 组件。
以上就是整个 RPC 架构的演进过程了。从中你可以发现，RPC 架构中的客户端组件和服务器端组件形成了一种对称结构，它们各司其职，但又共同构成一个整体。为了帮你加深理解，这里我再总结下前面提到的各个组件。
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客户端组件与职责包括：
服务端组件与职责包括：
而客户端和服务器端所共有的组件包括：
这样，我们对一个典型 RPC 架构中的基本结构和组件就有了完整的了解。那么，如果我们想要实现这个架构，需要构建怎样的技术体系呢？
我们都知道，架构是一种设计上的思想和方法，明白了它的基本结构和组成部分之后，我们就可以进一步梳理想要实现 RPC 架构的技术体系，包括网络通信、序列化、传输协议和远程调用。
我们先来看网络通信。网络通信的涉及面很广，对于 RPC 架构而言，一方面我们会重点关注性能，所以势必要考虑基于 TCP 等特定协议的网络连接方式和 IO 模型；另一方面，我们也需要考虑可靠性，因为这样才能确保远程调用过程的稳定。
好，下面我们就具体来看看。
首先是性能问题。一般来说，基于 TCP 协议的网络连接有两种基本方式：长连接和短连接。长连接和短连接的本质区别是连接的创建和关闭策略，长连接可以复用现有连接，而短连接则能够更快地释放资源。这两者本身各有利弊，而在 RPC 框架的实现过程中，考虑到性能和服务治理等因素，我们通常是使用长连接进行通信，典型的实现框架就是 Dubbo。
而对于 IO 模型，最简单、最基础的网络 IO 模型就是阻塞式 IO，即 BIO（Blocking IO）。BIO 要求客户端请求数与服务端线程数一一对应，但是显然，由于线程的创建需要消耗系统资源，在分布式系统中，服务端可以创建的线程数将会成为系统的瓶颈。
因此，在 RPC 架构中，我们通常都会使用非阻塞 IO，即 NIO（Non-blocking IO）技术来提供性能。基于 NIO 模式下的多路复用机制，创建少数的线程就能对大量请求进行高效的响应。
然后是针对可靠性问题，由于存在网络闪断、超时等与网络状态相关的不稳定性因素，以及业务系统本身的故障，网络之间的通信就必须在发生上述问题时能够快速感知并修复。常见的网络通信保障手段，包括链路有效性检测及断线之后的重连处理等。这些机制都比较常见，也不是我们讨论的重点，这里就不做具体展开了。
而如果我们想要在网络上传输数据，就需要用到数据序列化技术了。
目前业界成熟的序列化工具已经有很多，常见的 XML 和 JSON 就是文本类序列化方式的代表，它们可以让数据以开发人员可读的方式进行传输。还有一种基于二进制实现的方案，包括 google 的 Protocol Buffer 和 Facebook 的 Thrift。
那么，我们在选择序列化工具时，应该考虑什么呢？一个关键指标就是性能。
性能指标主要包括空间复杂度、时间复杂度以及 CPU/ 内存资源占用等。我在下表列举了目前主流的一些序列化技术，供你参考：
可以看到，在时间维度上，Alibaba 的 fastjson 具有一定优势；而从空间维度上看，相较其他技术，你可以优先选择 Protocol Buffer。
我们知道，但凡涉及通过网络来传输数据，就一定要采用某种传输协议。在 ISO/OSI 的 7 层网络模型中，RPC 架构的设计和实现通常会涉及传输层及以上各个层次的相关协议，我们所熟悉的 TCP 协议就属于传输层，而 HTTP 协议则位于应用层。
无论是采用 7 层网络模型中的哪一层，在网络请求过程中，数据都是以消息的形式进行传递。而消息的组成是有一定结构的，消息头和消息体构成了所传输消息的主体，其中消息体表示需要传输的业务数据，而消息头用于进行传输控制。
可以看到，每个层次都从上层取得数据，加上消息头信息形成新的消息体，并将新的消息传递给下一层次。通过对消息头和消息体进行扩展，我们就可以实现私有化的传输协议。
这也是大部分 RPC 框架内部所采用的实现方式，这样做的主要目的是对公有协议进行精简，从而提升性能。另外，出于扩展性的考虑，具备高度定制化的私有协议也比公共协议更加容易实现扩展。这方面的典型示例还是 Dubbo 框架，它提供了完全自定义的 Dubbo 协议。
明确了网络通信的基本方式、序列化手段以及所采用的传输协议之后，我们就可以发起真正的远程调用了。RPC 本质也是一种服务调用，而服务调用存在两种基本方式，即单向（One Way）模式和请求应答（Request-Response）模式，前者体现为异步操作，后者一般执行同步操作。
首先我们要知道，同步调用会造成业务线程阻塞，但开发和管理会相对简单。这是为什么呢？我们先来看一下同步调用的时序图：
从中可以看到，服务线程发送请求到 IO 线程之后，就一直处于等待阶段，直到 IO 线程完成与网络的读写操作之后，才会被主动唤醒。
而使用异步调用的目的就在于获取高性能。在实现异步调用过程中，我们通常都会使用到 Java 中所提供的 Future 机制。Future 调用可以进一步细分成两种模式，Future-Get 模式和 Future-Listener 模式。Future-Get 模式参考下图：
可以看到在这种模式下，服务线程通过主动 get 结果的方式获取 Future 结果，而这个 get 过程是串行的，会造成执行 get 方法的线程形成阻塞。
Future-Listener 模式则不同，在 Future-Listener 模式中需要创建 Listener，当 Future 结果生成时会唤醒注册到该 Future 上的 Listener 对象，从而形成异步回调机制。
除了同步和异步调用之外，还存在并行（Parallel）调用和泛化（Generic）调用等调用方法，虽然也有其特定的应用场景，但对于 RPC 架构而言并不是主流的调用方式，这里就不具体展开了。
可以说，RPC 是分布式系统中一项基础设施类的技术体系，但凡涉及服务与服务之间的交互就需要使用到 RPC 架构。当你在使用一个分布式框架时，可以尝试用今天介绍的 RPC 架构的基本结构和技术体系进行分析，从而加深对这项技术体系的理解。
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