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gRPC-rs:從 C 到 Rust

開發(fā) 開發(fā)工具
首先我們來聊聊什么是 gRPC。gRPC 是 Google 推出的基于 HTTP2 的開源 RPC 框架,希望通過它使得各種微服務之間擁有統(tǒng)一的 RPC 基礎設施。它不僅支持常規(guī)的平臺如 Linux,Windows,還支持移動設備和 IoT,現(xiàn)有十幾種語言的實現(xiàn),現(xiàn)在又多了一種語言 Rust。

上篇文章中,我們講到 TiKV 為了支持 gRPC,我們造了個輪子 gRPC-rs,這篇文章簡要地介紹一下這個庫。首先我們來聊聊什么是 gRPC。gRPC 是 Google 推出的基于 HTTP2 的開源 RPC 框架,希望通過它使得各種微服務之間擁有統(tǒng)一的 RPC 基礎設施。它不僅支持常規(guī)的平臺如 Linux,Windows,還支持移動設備和 IoT,現(xiàn)有十幾種語言的實現(xiàn),現(xiàn)在又多了一種語言 Rust。

gRPC 之所以有如此多的語言支持,是因為它有一個 C 寫的核心庫(gRPC core),因此只要某個語言兼容 C ABI,那么就可以通過封裝,寫一個該語言的 gRPC 庫。Rust 對 C 有良好的支持,gRPC-rs 就是對 gRPC core ABI 的 Rust 封裝。

Core 能異步處理 RPC 請求,在考慮到 Rust 中已有較為成熟的異步框架 Futures,我們決定將 API 設計成 Future 模式。

gRPC-rs 架構圖

gRPC-rs 架構圖

我們將根據(jù)架構圖從底向上地講一下,在上一篇文章中已經(jīng)討論過傳輸層和協(xié)議,在這就不再贅述。

gRPC Core

Core 中有幾個比較重要的對象:

  • Call 以及 4 種類型 RPC: Call 代表了一次 RPC,可以派生出四種類型 RPC,
  • Unary: 這是最簡單的一種 RPC 模式,即一問一答,客戶端發(fā)送一個請求,服務端返回一個回復,該輪 RPC 結束。
  • Client streaming: 這類的 RPC 會創(chuàng)建一個客戶端到服務端的流,客戶端可以通過這個流,向服務端發(fā)送多個請求,而服務端只會返回一個回復。
  • Server streaming: 與上面的類似,不過它會創(chuàng)建一個服務端到客戶端的流,服務端可以發(fā)送多個回復,
  • Bidirectional streaming: 如果說上面兩類是單工,那么這類就是雙工了,客戶端和服務端可以同時向對方發(fā)送消息。

值得一提的是由于 gRPC 基于 HTTP2,它利用了 HTTP2 多路復用特性,使得一個 TCP 連接上可以同時進行多個 RPC,一次 RPC 即為 HTTP2 中的一個 Stream。

  • Channel: 它是對底層鏈接的抽象,具體來說一個 Channel 就是一條連著遠程服務器的 TCP 鏈接。
  • Server: 顧名思義,它就是 gRPC 服務端封裝,可以在上面注冊我們的服務。
  • Completion queue: 它是 gRPC 完成事件隊列,事件可以是收到新的回復,可以是新來的請求。

簡要介紹一下 Core 庫的實現(xiàn),Core 中有一個 Combiner 的概念,Combiner 中一個函數(shù)指針或稱組合子(Combinator)隊列。每個組合子都有特定的功能,通過不同的組合可以實現(xiàn)不同的功能。下面的偽碼大概說明了 Combiner 的工作方式。

Combiner 里面有一個 mpsc 的無鎖隊列 q,由于 q 只能有一個消費者,這就要求在同一時刻只能有一個線程去調用隊列里面的各個函數(shù)。調用的入口是 run() 方法,在 run() 中各個函數(shù)會被序列地執(zhí)行。當取完 q 時,該輪調用結束。假設一次 RPC 由六個函數(shù)組成,這樣的設計使這組函數(shù)(RPC)可以在不同的線程上運行,這是異步化 RPC 的基礎。

Completion queue(以下簡稱 CQ)就是一個 Combiner,它暴露出了一個 next()借口,相當于 Combiner 的 run()。由于接口的簡單,Core 內部不用開啟額外線程,只要通過外部不斷調用 next() 就能驅動整個 Core。

所有的 HTTP2 處理,Client 的 RPC 請求和 Server 的 RPC 連接全是通過一個個組合子的不同組合而構成的。下面是一次 Unary 的代碼。它由6個組合子組成,這些組合子作為一個 batch 再加上 Call 用于記錄狀態(tài),兩者構成了這次的 RPC。

用 Rust 封裝 Core

介紹完 Core,現(xiàn)在說一下如何用 Rust 封裝它。這一層封裝并不會產生額外的開銷,不像有的語言在調用 C 時會有類型的轉換或者 runtime 會有較大開銷,在 Rust 中開銷微乎其微,這得益于 Rust 用 llvm 做編譯器后端,它對 C 有良好的支持,Rust 調用 C ABI 就像調用一個普通的函數(shù),可以做到 Zero-cost。

同時用 Rust 封裝 C ABI 是一件很簡單的事情,簡單到像黑魔法。比如封裝 CQ next():

C:

Rust:

接著我們看看如何封裝 C 的類型。繼續(xù)以 next() 為例子:

C:

Rust:

CQ 在 Core 的 ABI 中傳遞的形式是指針,Rust Wraper 無須知道 CQ 具體的內部結構。對于這種情況,Rust 推薦用無成員的枚舉體表示,具體好處有兩個,***,由于沒有成員,我們無法在 Rust 中構建該枚舉體的實例,第二,Type safe,當傳遞了一個錯誤類型的指針時編譯器會報錯。

#[repr(C)] 也是 Rust 的黑魔法之一。加上了這個標簽的結構體,在內存中的布局和對齊就和 C 一樣了,這樣的結構體可以安全地傳遞給 C ABI。

Futures in gRPC-rs

經(jīng)過上一節(jié)的封裝,我們已經(jīng)得到了一個可用但是非常裸的 Rust gRPC 庫了,grpc-sys。在實踐中,我們不推薦直接用 grpc-sys,直接用它就像在 Rust 中寫 C 一樣,事倍功半,Rust 語言的諸多特性無法得到施展,例如泛型,Trait,Ownership 等,也無法融入 Rust 社區(qū)。

上面說過 Core 能異步處理 RPC,那么如何用 Rust 來做更好的封裝呢? Futures!它是一個成熟的異步編程庫,同時有一個活躍的社區(qū)。 Futures 非常適用于 RPC 等一些 IO 操作頻繁的場景。Futures 中也有組合子概念,和 Core 中的類似,但是使用上更加方便,也更加好理解。舉一個栗子:

你覺得輸出的答案是多少呢?沒錯就是 42。在 Core 那節(jié)說過不同的組合子組織在一起可以干不同的事,在 Future 中我們可以這么理解,一件事可以分成多個步驟,每個步驟由一個組合子完成。比如上例,map 完成了翻倍的動作,and_then 將輸入加上 40。 現(xiàn)在來看看 gRPC-rs 封裝的 API。

以 helloworld.proto 為例,GreeterClient::say_hello_async() 向遠程 Server 發(fā)送一個請求 (HelloRequest),Server 返回給一個結果 (HelloReply)。由于是異步操作,這個函數(shù)會立即返回,返回的 ClientUnaryReceiver 實現(xiàn)了 Future,當它完成時就會得到 HelloReply。在一般的異步編程中都會有 Callback,用于處理異步的返回值,在這個 RPC 中就是 HelloReply,在 Future 中可以用組合子來寫,比如 and_then,再舉一個栗子,現(xiàn)有一次完整的 RPC 邏輯,拿到回復后打印到日志。下面就是 gRPC-rs 的具體用法。

Unary RPC

gRPC-rs 根據(jù) service 在 proto 文件中的定義生成對應的代碼,包括 RPC 方法的定義(Method)、客戶端和服務端代碼,生成的代碼中會使用 gRPC-rs 的 API。那么具體是怎么做的呢?這節(jié)還是以 helloworld.proto 為例,來講講客戶端 Unary RPC 具體的實現(xiàn)。首先,SayHello 的 Method 記錄了 RPC 類型,全稱以及序列化反序列化函數(shù)。為什么要序列化反序列化函數(shù)呢?因為 Core 本身不涉及消息的序列化,這一部分交由封裝層解決。在生成的客戶端中可以會調用 gRPC-rs 的 API,根據(jù) Method 的定義發(fā)起 RPC。

Unary RPC

寫在***

 

這篇簡單介紹了 gRPC Core 的實現(xiàn)和 gRPC-rs 的封裝,詳細的用法,在這就不做過多介紹了,大家如果感興趣可以查看 examples。 gRPC-rs 深入使用了 Future,里面有很多神奇的用法,比如 Futures in gRPC-rs 那節(jié)***的 executer, gRPC-rs 利用 CQ 實現(xiàn)了一個能并發(fā)執(zhí)行 Future 的 executer(類似 furtures-rs 中的 Executer),大幅減少 context switch,性能得到了顯著提升。

【本文是51CTO專欄機構“PingCAP”的原創(chuàng)文章,轉載請聯(lián)系作者本人獲取授權】

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責任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
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