1.rpcgenRpcgen示例程序
2.Dubbo源码：跟着Demo学习基本使用
3.rpcgenRpc自动生成的文件
4.Dubbo源码之rpc的调用流程分析
5.开源RPC项目Apache Thrift

rpcgenRpcgen示例程序

       为了实现一个基于远程过程调用（RPC）的数学计算服务，开发者可以使用RPCgen工具来生成客户端和服务器端的代码。RPCgen是一个用于创建RPC服务的实用工具，通过指定一个描述服务接口的规格文件，它能自动生成所需的客户端和服务器端代码。

       在本例中，网页禁用查看源码规格文件`math.x`定义了一个简单的数学操作接口，包括加法、减法、乘法和除法。通过使用RPCgen，生成了7个文件：`math.h`、`math_xdr.c`、`math_svc.c`、`math_clnt.c`、`Makefile.math`、`math_client.c`和`math_server.c`。这些文件为创建RPC服务的客户端和服务器提供了基础结构。

       在`math_client.c`文件中，实现了客户端部分。首先，导入了`math.h`头文件，包含了服务接口的定义。接着，实现了一个`math_prog_2`函数，用于执行RPC调用。boss直聘网站源码该函数接收主机名作为参数，允许用户选择要执行的数学操作，并输入操作的两个参数。通过`clnt_create`函数创建一个客户端连接，然后调用服务端的`math_proc_2_svc`函数执行计算。最后，输出结果并确保客户端资源被正确释放。

       在`math_server.c`文件中，定义了服务端部分。`math_proc_2_svc`函数实现了对`math_xdr.c`中定义的结构体`MATH`的操作。根据传入操作的类型（加法、减法、乘法或除法），执行相应的计算，并将结果返回给客户端。在函数实现中，使用了`switch`语句来处理不同的操作类型，并正确计算结果。

       为了编译生成客户端和服务器端程序，执行`make -f Makefile.math`命令。然后，启动服务器端`math_server`进程，通常通过输入`math_server &`来运行在后台。接着，通过命令`math_client .0.0.1`启动客户端，办公用品源码并根据提示输入所需的操作和参数，以实现数学计算的远程调用。

       整个过程展示了如何利用RPCgen自动化生成RPC服务的客户端和服务器端代码，简化了开发过程，提高了服务的可重用性和可扩展性。通过这种方式，开发人员能够专注于实现业务逻辑，而无需从头开始构建复杂的网络通信和跨进程调用机制。

扩展资料

       rpcgen可以自动生成RPC服务器程序的大多数代码，它的输入为一个规格说明文件，它的输出为一个C语言的源程序。规格文件（*.x）包含常量、全局数据类型以及远程过程的声明。Rpcgen产生的代码包含了实现客户机和服务器程序所需要的大部分源代码。他包括参数整理、发送RPC报文、参数和结果的外部数据表示以及本地数据表示的转换等。不过在由rpcgen生成的源文件中，没有过程的具体实现，所以程序员必须要手工编辑这些文件，实现这些过程。

Dubbo源码：跟着Demo学习基本使用

       Dubbo 是一款由阿里开源的高性能轻量级RPC框架，因其在各大企业如阿里、京东、小米、手机量化交易软件源码携程等的广泛应用而备受瞩目。本文将通过一个基础Demo，带你了解Dubbo的基本使用步骤。

       首先，你需要设置一个ZooKeeper服务器作为服务注册中心。ZooKeeper是Dubbo生产环境中的常见选择。下载并解压zookeeper-3.4..tar.gz包，然后修改conf/zoo.cfg配置，启动ZooKeeper服务。

       接下来，定义业务接口，即Dubbo Provider和Consumer之间的约定，如dubbo-demo-interface模块中的DemoService接口。它包含sayHello()和sayHelloAsync()方法。

       在dubbo-demo-xml模块中，提供了基于Spring XML的Provider和Consumer实现。在Provider端的dubbo-provider.xml中，配置DemoServiceImpl为Spring Bean，并暴露到ZooKeeper。在Consumer端的dubbo-consumer.xml中，配置ZooKeeper地址，并使用dubbo:reference引入DemoService，以便远程调用其提供的服务。

       启动Consumer端的Application，通过ClassPathXmlApplicationContext加载配置文件，源码和公式的理解即可实现服务的调用。如果你有任何问题或需求，欢迎留言互动，共同探讨。

       本文摘自公众号“勾勾的Java宇宙”，关注的朋友们可以分享你的学习需求和建议。

rpcgenRpc自动生成的文件

       本文将详细解释RPCgen自动生成的文件及其作用。这些文件对于构建和使用远程过程调用（RPC）系统至关重要。

       在RPC系统中，客户端和服务器通过调用远程函数来进行通信。为了实现这一功能，RPCgen工具生成了一系列用于构建客户端和服务器的文件。

       其中，Makefile.file 是一个关键文件，它用于编译所有客户机和服务器代码。通过这一文件，开发人员可以轻松构建和管理整个RPC系统。

       接下来是两个主要的客户端文件：File_clnt.c 和 File_server.c。这些文件包含了客户端和服务器的stub（骨架），用于实现远程过程调用。程序员通常不需要修改这些文件，因为它们包含了RPC系统的核心逻辑。若RPCgen生成了File_server.c文件，表示系统包含了一个远程服务的stub。

       为了确保客户端和服务器之间能够正确通信，RPCgen还生成了File.h 文件。此文件包含了从说明中产生的所有XDR类型。XDR（External Data Representation）是一种用于描述数据结构的格式，它在RPC系统中至关重要。通过定义和使用XDR类型，RPCgen确保了客户端和服务器之间数据的正确传输。

       另外，为了处理RPC通信过程中的XDR过滤需求，RPCgen生成了File_xdr.c 文件。这个文件包含了客户机和服务器stub所需的XDR过滤器，确保了数据在传输过程中的完整性和一致性。

       综上所述，RPCgen自动生成的这些文件对于构建和维护RPC系统至关重要。它们不仅简化了开发流程，还确保了客户端与服务器之间通信的高效和可靠。

扩展资料

       rpcgen可以自动生成RPC服务器程序的大多数代码，它的输入为一个规格说明文件，它的输出为一个C语言的源程序。规格文件（*.x）包含常量、全局数据类型以及远程过程的声明。Rpcgen产生的代码包含了实现客户机和服务器程序所需要的大部分源代码。他包括参数整理、发送RPC报文、参数和结果的外部数据表示以及本地数据表示的转换等。不过在由rpcgen生成的源文件中，没有过程的具体实现，所以程序员必须要手工编辑这些文件，实现这些过程。

Dubbo源码之rpc的调用流程分析

       Dubbo源码中rpc的调用流程，以2.7.6版本为例，可以分为以下三个阶段：

       阶段一：用户调用与服务选择

       1. 用户代码通过RpcInvocation封装rpc请求，通过InvokerInvocationHandler#invoke触发，然后交给DubboInvoker处理。

       2. Cluster层中的ClusterInterceptor扩展点会对Invoker进行扩展，如隐式传参特性，接着是AppContextClusterInterceptor的上下文管理。

       3. ClusterInvoker通过Directory#list和AbstractClusterInvoker#initLoadBalance选择一个服务提供者，结合LoadBalance算法，如默认的RandomLoadBalance。

       阶段二：服务提供者处理与响应

       1. 服务提供者端，ProtocolInvoker接收请求后，经过Filter链，最终执行实际的rpc服务。

       2. 通讯层负责序列化请求（如DubboCountCodec）并发送给provider。

       3. 接收端，通讯层反序列化响应，将业务请求提交到业务线程池，通过HeaderExchangeHandler处理并返回。

       阶段三：消费者接收响应

       1. consumer端的ThreadlessExecutor等待响应，从通讯层获取反序列化的Response，取消超时检测并设置future结果。

       2. RpcInvocationHandler#invoke从future获取结果，并返回给用户代码。

       同步rpc调用的关键在于业务线程与io线程的协作，通过队列机制实现阻塞等待，使得同步调用得以实现。负载均衡算法并非完全随机，而是考虑了权重因素，如warmup时权重减半以优化性能。

开源RPC项目Apache Thrift

       Apache Thrift是一个用于开发跨平台、跨语言服务的软件框架。它提供了一个代码生成引擎，构建的服务可在多种语言间无缝高效运行，支持如C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, OCaml, 和 Delphi等语言。Thrift的精髓在于其代码生成能力，使得服务开发完成后，可自动转换生成对应语言的源代码，便于多种语言间的调用。

       安装和使用Thrift非常简单，对于使用Mac系统的用户，可以通过命令行使用`brew install thrift`完成安装。创建Thrift文件是使用Thrift的基本方式，定义服务接口和数据类型。执行命令后，Thrift生成的源代码能够被多种语言的客户端和服务器直接使用。例如，生成的Java代码中，一个简单的Thrift文件可以自动转换为包含数百行代码的类文件，如`UserProfile.java`，包含UserProfile结构的完整实现。

       Thrift提供了丰富的序列化和反序列化功能，这在RPC（远程过程调用）和网络通信中尤为重要。Thrift定义了一套自定义的协议和结构，以支持跨语言服务的通信。这些结构和协议的生成是基于语言无关的设计，确保了Thrift的灵活性和兼容性。Thrift的服务接口由TBase继承，提供基础方法，TStruct对应结构体，TField用于描述字段，而TTransport和TProtocol则分别负责处理输入输出和协议处理。

       Thrift中的序列化实现是其关键特性之一，通过TProtocol类及其子类，实现了对Thrift类型和Java类型的序列化和反序列化。这使得Thrift能够跨语言传输数据，无需考虑底层数据格式的差异。在Thrift中，序列化和反序列化过程由Scheme接口及其实现（如StandardScheme和TupleScheme）来负责。SchemeFactory接口则用于获取适当的序列化方案。

       Thrift的使用不局限于Java语言，Python、C#等语言同样支持Thrift服务的开发和调用。以Python为例，Thrift生成的代码需要依赖第三方包，但Thrift的通用接口（如TBase）确保了与语言无关的交互方式。Thrift的Schema接口定义了序列化和反序列化的基本逻辑，通过不同实现（如StandardScheme和TupleScheme）提供不同的优化策略，如在读取时先确定字段列表以减少读取字节数。

       Thrift在实际应用中，如Apache Hive的MetaStore和Server2服务中得到了广泛使用。在Hive中，Thrift接口通过特定的实现（如ThriftBinaryCLIService）来支持服务调用。通过Thrift接口，Hive能够提供对外的REST服务或RPC服务，使外部应用程序能够通过标准协议（如HTTP或TCP）与Hive进行交互。

       理解Thrift的关键在于其对代码生成的支持和对序列化、反序列化的高效处理，使得跨语言、跨平台的服务开发和调用变得简单而高效。Thrift不仅提供了强大的序列化能力，还为服务提供了一套统一的协议和结构定义，促进了不同语言服务的互操作性。