qrpc 提供完整的服务端及客户端功能，并支持以下4种特性使得rpc变得极为容易:
阻塞或非阻塞流式或非流式主动推送双向调用
默认是阻塞模式，也就是同一个长链接的请求是串行处理，类似http/1.1，但是通过微小的改动就可以切换到其他模式。
此外，qrpc还提供了桥接网络的特性，该特性使得多协议支持不费吹灰之力，同样的一套代码可以同时跑在tcp、websocket及任意已有的协议之下，详情参考ws/README.md；以及代码生成功能，使得服务的注册和调用极大地便利化，详情参考codegen demo。
这里是ppt版。
qrpc提供请求->响应以及主动推送两大类的交互能力。
请求->响应又分为「阻塞 或 非阻塞」以及「流式 或 非流式」。
qrpc的请求和响应有相同的结构：帧，即代码中的Frame。
每个帧包括8字节的唯一标识，1字节的flag，3字节的命令，以及不超过可配置上限长度的负荷。
客户端会为每个请求帧自动生成8字节的唯一标识，服务端对应的响应帧会有相同的唯一标识。
通过这种方式，一个长链接可以同时发起多个请求，并且精确地知道每个请求对应的响应结果。
此外，请求和响应都可以由多个帧组成，类似http中的chunked传输模式，这就是前面提到的流式或非流式。
而所有关于是否阻塞、是否流式、是否主动推送的元信息，都包含在头部1字节的flag之中！
具体字段参考frame.md。
package main
import "github.com/zhiqiangxu/qrpc"
const (
HelloCmd qrpc.Cmd = iota
HelloRespCmd
)
func main() {
// handler的作用是路由，根据请求帧的命令，分发到不同的处理子函数
handler := qrpc.NewServeMux()
// 注册HelloCmd命令对应的子函数
handler.HandleFunc(HelloCmd, func(writer/*用于回写响应*/ qrpc.FrameWriter, request/*当前请求的相关信息*/ *qrpc.RequestFrame) {
// 响应帧和请求帧有相同的唯一标识，并且这里把响应帧的命令设置为HelloRespCmd，会更方便调试
writer.StartWrite(request.RequestID, HelloRespCmd, 0)
// 负荷部分为：hello world + 请求帧的原始负荷
writer.WriteBytes(append([]byte("hello world "), request.Payload...))
// 前面的StartWrite和WriteBytes其实是构建响应帧的过程
// 构建完毕后通过EndWrite触发实际的回写
writer.EndWrite()
})
// ServerBinding用于配制想监听的端口以及对应的处理函数，如果想监听多个端口，提供多个即可
bindings := []qrpc.ServerBinding{
qrpc.ServerBinding{Addr: "0.0.0.0:8080", Handler: handler}}
// 构建server
server := qrpc.NewServer(bindings)
// 开始监听
server.ListenAndServe()
}package main
import (
"fmt"
"github.com/zhiqiangxu/qrpc"
)
const (
HelloCmd qrpc.Cmd = iota
)
func main() {
// 采用默认配置
conf := qrpc.ConnectionConfig{}
// 建立一个qrpc的长链接
conn, _ := qrpc.NewConnection("0.0.0.0:8080", conf, nil)
// 发起一个命令为HelloCmd的请求帧，flag空，负荷为xu
_, resp, _ := conn.Request(HelloCmd, 0/*no flags*/, []byte("xu"))
// 获取响应
frame, _ := resp.GetFrame()
// 打印响应负荷
fmt.Println("resp is", string(frame.Payload))
}上面的例子中，由于flag为空，所以服务端会采用默认的串行处理模式。
要使用该模式，只需要修改client.go的一行代码:
- _, resp, _ := conn.Request(HelloCmd, 0/*no flags*/, []byte("xu"))
+ _, resp, _ := conn.Request(HelloCmd, qrpc.NBFlag, []byte("xu"))这样服务端便会并行处理这个长链接发来的请求！
类似http中的chunked传输模式，不论请求还是响应，都可以拆成多个帧。
下面按流式请求和流式响应分别介绍。
package main
import (
"fmt"
"github.com/zhiqiangxu/qrpc"
)
const (
HelloCmd qrpc.Cmd = iota
)
func main() {
// 采用默认配置
conf := qrpc.ConnectionConfig{}
// 建立一个qrpc的长链接
conn, _ := qrpc.NewConnection("0.0.0.0:8080", conf, nil)
// 采用流式发送HelloCmd请求，第一个请求帧的负荷是first frame
writer, resp, _ := conn.StreamRequest(HelloCmd, 0, []byte("first frame"))
// 构建第二个请求帧，负荷是last frame
writer.StartWrite(HelloCmd)
writer.WriteBytes([]byte("last frame"))
// 发送请求，并标记流式结束
writer.EndWrite(true) // will attach StreamEndFlag
// 获取响应
frame, _ := resp.GetFrame()
// 打印响应负荷
fmt.Println("resp is", string(frame.Payload))
}package main
import (
"github.com/zhiqiangxu/qrpc"
)
const (
HelloCmd qrpc.Cmd = iota
HelloRespCmd
)
func main() {
handler := qrpc.NewServeMux()
handler.HandleFunc(HelloCmd, func(writer qrpc.FrameWriter, request *qrpc.RequestFrame) {
// 首帧的处理类似非流式，只是EndWrite最后才会调用
writer.StartWrite(request.RequestID, HelloRespCmd, 0)
writer.WriteBytes(append([]byte("first frame "), request.Payload...))
// 循环取出流式请求中的剩余帧
for {
continueFrames := <-request.FrameCh()
// continueFrames为nil表示该请求的所有帧获取完毕
if continueFrames == nil {
break
}
// 将后续帧的负荷追加到响应中去
writer.WriteBytes(append([]byte(" continue frame "), continueFrames.Payload...))
}
// 响应帧构建完毕，回写给客户端
writer.EndWrite()
})
bindings := []qrpc.ServerBinding{
qrpc.ServerBinding{Addr: "0.0.0.0:8080", Handler: handler}}
server := qrpc.NewServer(bindings)
err := server.ListenAndServe()
if err != nil {
panic(err)
}
}package main
import (
"github.com/zhiqiangxu/qrpc"
"fmt"
)
const (
HelloCmd qrpc.Cmd = iota
HelloRespCmd
)
func main() {
handler := qrpc.NewServeMux()
handler.HandleFunc(HelloCmd, func(writer qrpc.FrameWriter, request *qrpc.RequestFrame) {
// 构建流式响应的第一帧
writer.StartWrite(request.RequestID, HelloRespCmd, qrpc.StreamFlag)
writer.WriteBytes(append([]byte("first frame "), request.Payload...))
// 第一帧构建完毕，发送
writer.EndWrite()
for {
// 获取流式请求的后续帧
continueFrames := <-request.FrameCh()
if continueFrames == nil {
break
}
fmt.Printf("%s\n", continueFrames.Payload)
// 构建流式响应的后续帧
if continueFrames.Flags.IsDone() {
// 最后一帧，flag标记为qrpc.StreamEndFlag
writer.StartWrite(request.RequestID, HelloRespCmd, qrpc.StreamEndFlag)
} else {
// 不是最后一帧，标记为qrpc.StreamFlag
writer.StartWrite(request.RequestID, HelloRespCmd, qrpc.StreamFlag)
}
writer.WriteBytes(append([]byte(" continue frame "), continueFrames.Payload...))
// 后续帧构建完毕，发送
writer.EndWrite()
}
})
bindings := []qrpc.ServerBinding{
qrpc.ServerBinding{Addr: "0.0.0.0:8080", Handler: handler}}
server := qrpc.NewServer(bindings)
err := server.ListenAndServe()
if err != nil {
panic(err)
}
}关键是qrpc.StreamFlag!
package main
import (
"github.com/zhiqiangxu/qrpc"
"github.com/zhiqiangxu/util"
"sync"
)
const (
HelloCmd qrpc.Cmd = iota
HelloRespCmd
)
func main() {
handler := qrpc.NewServeMux()
handler.HandleFunc(HelloCmd, func(writer qrpc.FrameWriter, request *qrpc.RequestFrame) {
var (
wg sync.WaitGroup
)
qserver := request.ConnectionInfo().Server()
pushID := qserver.GetPushID()
// 遍历所有长链接
qserver.WalkConn(0, func(writer qrpc.FrameWriter, ci *qrpc.ConnectionInfo) bool {
util.GoFunc(&wg, func() {
// PushFlag表示主动推送
writer.StartWrite(pushID, HelloCmd, qrpc.PushFlag)
writer.WriteBytes([]byte("pushed msg"))
writer.EndWrite()
})
return true
})
wg.Wait()
writer.StartWrite(request.RequestID, HelloRespCmd, 0)
writer.WriteBytes(append([]byte("push done"), request.Payload...))
writer.EndWrite()
})
bindings := []qrpc.ServerBinding{
qrpc.ServerBinding{Addr: "0.0.0.0:8080", Handler: handler}}
server := qrpc.NewServer(bindings)
err := server.ListenAndServe()
if err != nil {
panic(err)
}
}上述代码中，HelloCmd的处理子函数将给每个长链接推送一条消息！
客户端处理推送消息的方式如下：
- conn, _ := qrpc.NewConnection("0.0.0.0:8080", conf, nil)
+ conn, _ := qrpc.NewConnection("0.0.0.0:8080", conf, func(conn *qrpc.Connection, pushedFrame *qrpc.Frame) {
+ fmt.Println(pushedFrame)
+ })前面的demo都是client调用server，其实client也可以注册回调让server调，参考测试用例中的TestClientHandler。
性能大概是http的 4 倍!
qps达到了203k，且此时cpu使用率为75%。
- qchat （趣头条IM中台，未开源）
- qpush （趣头条Push中台，未开源）
- qfe （趣头条长链网关，未开源）
kvrpc(一个支持事务的kv数据库)
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