rabbitMQ学习3-RPC远程过程调用

将一个函数运行在远程计算机上并且等待获取那里的结果，这个称作远程过程调用（Remote Procedure Call）或者 RPC。

RPC是一个计算机通信协议。

比喻

将计算机服务运行理解为厨师做饭，厨师想做一个小葱拌豆腐，厨师需要洗小葱、切豆腐、调汁、凉拌。他一个人完成所有的事，如同古老的集中式应用，一台计算机做所有的事。

制作小葱拌豆腐

{

    厨师>洗小葱>切豆腐>凉拌

    }

rpc应用场景：

而如今，饭店做大了，有钱了，专职分工来干活，不再是厨师单打独斗，备菜师傅准备小葱、豆腐，切菜师傅切小葱、豆腐，厨师只负责调味，完成食品。

制作小葱拌豆腐

{

    备菜师>洗菜

    切菜师>切菜

    厨师>调味

}

此时一件事好多人在做，厨师就得和其他人沟通，通知备菜、洗菜师傅的这个动作就是远程过程调用（RPC）。

这个过程在计算机系统中，一个电商的下单过程，涉及物流、支付、库存、红包等多个系统，多个系统又在多个服务器上，由不同的技术团队负责，整个下单过程，需要所有团队进行远程调用。

下单{

    库存>减少库存

    支付>扣款

    红包>减免红包

    物流>生成订单

}

到底什么是rpc

rpc指的是在计算机A上的进程，调用另外一台计算机B的进程，A上的进程被挂起，B上的被调用进程开始执行后，产生返回值给A，A继续执行。
调用方可以通过参数将信息传递给被调用方，而后通过返回结果得到信息，这个过程对于开发人员来说是透明的。

如同厨师一样，服务员把菜单给后厨，厨师告诉洗菜人，备菜人，开始工作，完成工作后，整个过程对于服务员是透明的，他完全不用管后厨是怎么把菜做好的。

由于服务在不同的机器上，远程调用必经网络通信，调用服务必须写一坨网络通信代码，很容易出错且很复杂，因此就出现了RPC框架。

阿里巴巴的   Dubbo     java

新浪的       Motan     java

谷歌的       gRPC      多语言

Apache      thrift     多语言

rpc封装了数据的序列化，反序列化，以及传输协议

python实现RPC

利用RabbitMQ构建一个RPC系统，包含了客户端和RPC服务器，依旧使用pika模块

Callback queue 回调队列

一个客户端向服务器发送请求，服务器端处理请求后，将其处理结果保存在一个存储体中。而客户端为了获得处理结果，那么客户在向服务器发送请求时，同时发送一个回调队列地址reply_to。

correlation_id 关联标识

一个客户端可能会发送多个请求给服务器，当服务器处理完后，客户端无法辨别在回调队列中的响应具体和那个请求时对应的。为了处理这种情况，客户端在发送每个请求时，同时会附带一个独有correlation_id属性，这样客户端在回调队列中根据correlation_id字段的值就可以分辨此响应属于哪个请求。

客户端发送请求：
某个应用将请求信息交给客户端，然后客户端发送RPC请求，在发送RPC请求到RPC请求队列时，客户端至少发送带有reply_to以及correlation_id两个属性的信息
服务器端工作流：
等待接受客户端发来RPC请求，当请求出现的时候，服务器从RPC请求队列中取出请求，然后处理后，将响应发送到reply_to指定的回调队列中
客户端接受处理结果：
客户端等待回调队列中出现响应，当响应出现时，它会根据响应中correlation_id字段的值，将其返回给对应的应用
过程:

1.启动rpc客户端，等待接收数据到来，来了之后就进行处理，再将结果丢进队列

2.启动rpc服务端，发起请求

代码实现：

rpc_server.py`:

import pika

import uuid

class FibonacciRpcClient(object):

    def __init__(self):

        # 客户端启动时，创建回调队列，会开启会话用于发送RPC请求以及接受响应

        # 建立连接，指定服务器的ip地址

        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

            host='192.168.119.10'))

        # 建立一个会话，每个channel代表一个会话任务

        self.channel = self.connection.channel()

        # 声明回调队列，再次声明的原因是，服务器和客户端可能先后开启，该声明是幂等的，多次声明，但只生效一次

        #exclusive=True 参数是指只对首次声明它的连接可见

        #exclusive=True 会在连接断开的时候，自动删除

        result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)

        # 将次队列指定为当前客户端的回调队列

        self.callback_queue = result.method.queue

        # 客户端订阅回调队列，当回调队列中有响应时，调用`on_response`方法对响应进行处理;

        self.channel.basic_consume(self.on_response, no_ack=True,

                                   queue=self.callback_queue)

    # 对回调队列中的响应进行处理的函数

    def on_response(self, ch, method, props, body):

        if self.corr_id == props.correlation_id:

            self.response = body

    # 发出RPC请求

    # 例如这里服务端就是一个切菜师傅，菜切好了，需要传递给洗菜师傅，这个过程是发送rpc请求

    def call(self, n):

        # 初始化 response

        self.response = None

        # 生成correlation_id 关联标识，通过python的uuid库，生成全局唯一标识ID，保证时间空间唯一性

        self.corr_id = str(uuid.uuid4())

        # 发送RPC请求内容到RPC请求队列`s14rpc`，同时发送的还有`reply_to`和`correlation_id`

        self.channel.basic_publish(exchange='',

                                   routing_key='s14rpc',

                                   properties=pika.BasicProperties(

                                       reply_to=self.callback_queue,

                                       correlation_id=self.corr_id,

                                   ),

                                   body=str(n))

        while self.response is None:

            self.connection.process_data_events()

        return int(self.response)

# 建立客户端

fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()

# 发送RPC请求，丢进rpc队列，等待客户端处理完毕，给与响应

print("发送了请求sum(99)")

response = fibonacci_rpc.call(99)

print("得到远程结果响应%r" % response)

rpc_client.py:

import pika

# 建立连接，服务器地址为localhost，可指定ip地址

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

    host='192.168.119.10'))

# 建立会话

channel = connection.channel()

# 声明RPC请求队列

channel.queue_declare(queue='s14rpc')

# 模拟一个进程，例如切菜师傅，等着洗菜师傅传递数据

def sum(n):

    n+=100

    return n

# 对RPC请求队列中的请求进行处理

def on_request(ch, method, props, body):

    print(body,type(body))

    n = int(body)

    print(" 正在处理sum(%s)" % n)

    # 调用数据处理方法

    response = sum(n)

    # 将处理结果(响应)发送到回调队列

    ch.basic_publish(exchange='',

                     # reply_to代表回复目标

                     routing_key=props.reply_to,

                     # correlation_id（关联标识）：用来将RPC的响应和请求关联起来。

                     properties=pika.BasicProperties(correlation_id= \

                                                         props.correlation_id),

                     body=str(response))

    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

# 负载均衡，同一时刻发送给该服务器的请求不超过一个

channel.basic_qos(prefetch_count=1)

channel.basic_consume(on_request, queue='s14rpc')

print("等待接收rpc请求")

#开始消费

channel.start_consuming()

巴特西