文档章节

gRPC-rs:从 C 到 Rust

TiDB
 TiDB
发布于 2017/07/19 11:24
字数 2515
阅读 78
收藏 0

介绍

上篇文章中,我们讲到 TiKV 为了支持 gRPC,我们造了个轮子 gRPC-rs,这篇文章简要地介绍一下这个库。首先我们来聊聊什么是 gRPC。gRPC 是 Google 推出的基于 HTTP2 的开源 RPC 框架,希望通过它使得各种微服务之间拥有统一的 RPC 基础设施。它不仅支持常规的平台如 Linux,Windows,还支持移动设备和 IoT,现有十几种语言的实现,现在又多了一种语言 Rust。

gRPC 之所以有如此多的语言支持,是因为它有一个 C 写的核心库(gRPC core),因此只要某个语言兼容 C ABI,那么就可以通过封装,写一个该语言的 gRPC 库。Rust 对 C 有良好的支持,gRPC-rs 就是对 gRPC core ABI 的 Rust 封装。

Core 能异步处理 RPC 请求,在考虑到 Rust 中已有较为成熟的异步框架 Futures,我们决定将 API 设计成 Future 模式。

gRPC-rs 架构图

我们将根据架构图从底向上地讲一下,在上一篇文章中已经讨论过传输层和协议,在这就不再赘述。

gRPC Core

Core 中有几个比较重要的对象:

  • Call 以及 4 种类型 RPC: Call 代表了一次 RPC,可以派生出四种类型 RPC,

    • Unary: 这是最简单的一种 RPC 模式,即一问一答,客户端发送一个请求,服务端返回一个回复,该轮 RPC 结束。

    • Client streaming: 这类的 RPC 会创建一个客户端到服务端的流,客户端可以通过这个流,向服务端发送多个请求,而服务端只会返回一个回复。

    • Server streaming: 与上面的类似,不过它会创建一个服务端到客户端的流,服务端可以发送多个回复,

    • Bidirectional streaming: 如果说上面两类是单工,那么这类就是双工了,客户端和服务端可以同时向对方发送消息。

      值得一提的是由于 gRPC 基于 HTTP2,它利用了 HTTP2 多路复用特性,使得一个 TCP 连接上可以同时进行多个 RPC,一次 RPC 即为 HTTP2 中的一个 Stream。

  • Channel: 它是对底层链接的抽象,具体来说一个 Channel 就是一条连着远程服务器的 TCP 链接。

  • Server: 顾名思义,它就是 gRPC 服务端封装,可以在上面注册我们的服务。

  • Completion queue: 它是 gRPC 完成事件队列,事件可以是收到新的回复,可以是新来的请求。

简要介绍一下 Core 库的实现,Core 中有一个 Combiner 的概念,Combiner 中一个函数指针或称组合子(Combinator)队列。每个组合子都有特定的功能,通过不同的组合可以实现不同的功能。下面的伪码大概说明了 Combiner 的工作方式。

class combiner {
  mpscq q; // multi-producer single-consumer queue can be made non-blocking
  state s; // is it empty or executing

  run(f) {
    if (q.push(f)) {
      // q.push returns true if it's the first thing
      while (q.pop(&f)) { // modulo some extra work to avoid races
        f();
      }
    }
  }
}

Combiner 里面有一个 mpsc 的无锁队列 q,由于 q 只能有一个消费者,这就要求在同一时刻只能有一个线程去调用队列里面的各个函数。调用的入口是 run() 方法,在 run() 中各个函数会被序列地执行。当取完 q 时,该轮调用结束。假设一次 RPC 由六个函数组成,这样的设计使这组函数(RPC)可以在不同的线程上运行,这是异步化 RPC 的基础。

Completion queue(以下简称 CQ)就是一个 Combiner,它暴露出了一个 next()借口,相当于 Combiner 的 run()。由于接口的简单,Core 内部不用开启额外线程,只要通过外部不断调用 next() 就能驱动整个 Core。

所有的 HTTP2 处理,Client 的 RPC 请求和 Server 的 RPC 连接全是通过一个个组合子的不同组合而构成的。下面是一次 Unary 的代码。它由6个组合子组成,这些组合子作为一个 batch 再加上 Call 用于记录状态,两者构成了这次的 RPC。

grpc_call_error grpcwarp_call_start_unary(
    grpc_call *call, grpcsharp_batch_context *tag) {

  grpc_op ops[6];
  ops[0].op = GRPC_OP_SEND_INITIAL_METADATA;
  ...
  ops[1].op = GRPC_OP_SEND_MESSAGE;
  ...
  ops[2].op = GRPC_OP_SEND_CLOSE_FROM_CLIENT;
  ...
  ops[3].op = GRPC_OP_RECV_INITIAL_METADATA;
  ...
  ops[4].op = GRPC_OP_RECV_MESSAGE;
  ...
  ops[5].op = GRPC_OP_RECV_STATUS_ON_CLIENT;

  return grpcwrap_call_start_batch(call, ops, tag);
}

用 Rust 封装 Core

<!-- 适当扩展该节? -->

介绍完 Core,现在说一下如何用 Rust 封装它。这一层封装并不会产生额外的开销,不像有的语言在调用 C 时会有类型的转换或者 runtime 会有较大开销,在 Rust 中开销微乎其微,这得益于 Rust 用 llvm 做编译器后端,它对 C 有良好的支持,Rust 调用 C ABI 就像调用一个普通的函数,可以做到 Zero-cost。

同时用 Rust 封装 C ABI 是一件很简单的事情,简单到像黑魔法。比如封装 CQ next():

C:

grpc_event grpc_completion_queue_next(grpc_completion_queue *cq,
                                      gpr_timespec deadline,
                                      void *reserved);

Rust:

extern "C" {
  pub fn grpc_completion_queue_next(cq: *mut GrpcCompletionQueue,
                                    deadline: GprTimespec,
                                    reserved: *mut c_void)
                                    -> GrpcEvent;
}

接着我们看看如何封装 C 的类型。继续以 next() 为例子:

C:

// CQ 指针
grpc_completion_queue *cq;

// grpc_event 结构体
struct grpc_event {
  grpc_completion_type type;
  int success;
  void *tag;
};

Rust:

pub enum GrpcCompletionQueue {}

#[repr(C)]
pub struct GrpcEvent {
    pub event_type: GrpcCompletionType,
    pub success: c_int,
    pub tag: *mut c_void,
}

CQ 在 Core 的 ABI 中传递的形式是指针,Rust Wraper 无须知道 CQ 具体的内部结构。对于这种情况,Rust 推荐用无成员的枚举体表示,具体好处有两个,第一,由于没有成员,我们无法在 Rust 中构建该枚举体的实例,第二,Type safe,当传递了一个错误类型的指针时编译器会报错。

#[repr(C)] 也是 Rust 的黑魔法之一。加上了这个标签的结构体,在内存中的布局和对齐就和 C 一样了,这样的结构体可以安全地传递给 C ABI。

Futures in gRPC-rs

经过上一节的封装,我们已经得到了一个可用但是非常裸的 Rust gRPC 库了,grpc-sys。在实践中,我们不推荐直接用 grpc-sys,直接用它就像在 Rust 中写 C 一样,事倍功半,Rust 语言的诸多特性无法得到施展,例如泛型,Trait,Ownership 等,也无法融入 Rust 社区。

上面说过 Core 能异步处理 RPC,那么如何用 Rust 来做更好的封装呢? Futures!它是一个成熟的异步编程库,同时有一个活跃的社区。 Futures 非常适用于 RPC 等一些 IO 操作频繁的场景。Futures 中也有组合子概念,和 Core 中的类似,但是使用上更加方便,也更加好理解。举一个栗子:

use futures::{future, Future};

fn double(i: i64) -> i64 { i * 2 }

let ans = future::ok(1)
              .map(double)
              .and_then(|i| Ok(40 + i));

println!("{:?}", ans.wait().unwrap());

你觉得输出的答案是多少呢?没错就是 42。在 Core 那节说过不同的组合子组织在一起可以干不同的事,在 Future 中我们可以这么理解,一件事可以分成多个步骤,每个步骤由一个组合子完成。比如上例,map 完成了翻倍的动作,and_then 将输入加上 40。 现在来看看 gRPC-rs 封装的 API。

// helloworld.proto
service Greeter {
    // An unary RPC, sends a greeting
    rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {}
}

impl GreeterClient {
    pub fn say_hello_async(&self, req: HelloRequest) -> ClientUnaryReceiver<HelloReply> {
        self.client.unary_call_async(&METHOD_GREETER_SAY_HELLO, req, CallOption::default())
    }
    ...
}

helloworld.proto 为例,GreeterClient::say_hello_async() 向远程 Server 发送一个请求 (HelloRequest),Server 返回给一个结果 (HelloReply)。由于是异步操作,这个函数会立即返回,返回的 ClientUnaryReceiver 实现了 Future,当它完成时就会得到 HelloReply。在一般的异步编程中都会有 Callback,用于处理异步的返回值,在这个 RPC 中就是 HelloReply,在 Future 中可以用组合子来写,比如 and_then,再举一个栗子,现有一次完整的 RPC 逻辑,拿到回复后打印到日志。下面就是 gRPC-rs 的具体用法。

// 同步
let resp = client.say_hello(req);
println!("{:?}", resp);

// 异步
let f = client.say_hello_async(req)
              .and_then(|resp| {
                  println!("{:?}", resp);
                  Ok(())
              });
executer.spawn(f); // 类似 Combiner,
                   // 用于异步执行 Future,
                   // 常用的有 tokio-core。

Unary RPC

gRPC-rs 根据 service 在 proto 文件中的定义生成对应的代码,包括 RPC 方法的定义(Method)、客户端和服务端代码,生成的代码中会使用 gRPC-rs 的 API。那么具体是怎么做的呢?这节还是以 helloworld.proto 为例,来讲讲客户端 Unary RPC 具体的实现。首先,SayHelloMethod 记录了 RPC 类型,全称以及序列化反序列化函数。为什么要序列化反序列化函数呢?因为 Core 本身不涉及消息的序列化,这一部分交由封装层解决。在生成的客户端中可以会调用 gRPC-rs 的 API,根据 Method 的定义发起 RPC。

// 生成的代码
const METHOD_GREETER_SAY_HELLO: Method<HelloRequest, HelloReply> = Method {
    ty: MethodType::Unary,
    name: "/helloworld.Greeter/SayHello",
    req_mar: Marshaller { ser: pb_ser, de: pb_de },
    resp_mar: Marshaller { ser: pb_ser, de: pb_de },
};

impl GreeterClient {
    // An unary RPC, sends a greeting
    pub fn say_hello_async(&self, req: HelloRequest)
                           -> ClientUnaryReceiver<HelloReply> {
        self.client.unary_call_async(&METHOD_GREETER_SAY_HELLO, req)
    }
    ...
}

// gRPC-rs 的 API。该函数立即返回,不会等待 RPC 完成。省略部分代码。
pub fn unary_async<P, Q>(channel: &Channel,
                         method: &Method<P, Q>,
                         req: P)
                         -> ClientUnaryReceiver<Q> {
    let mut payload = vec![];
    (method.req_ser())(&req, &mut payload);            // 序列化消息
    let call = channel.create_call(method, &opt);      // 新建 Call
    let cq_f = unsafe {
        grpc_sys::grpcwrap_call_start_unary(call.call, // 发起 RPC
                                            payload,
                                            tag)
    };
    ClientUnaryReceiver::new(call, cq_f, method.resp_de()) // 收到回复后再反序列化
}

写在最后

这篇简单介绍了 gRPC Core 的实现和 gRPC-rs 的封装,详细的用法,在这就不做过多介绍了,大家如果感兴趣可以查看 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 那节最后的 executer, gRPC-rs 利用 CQ 实现了一个能并发执行 Future 的 executer(类似 furtures-rs 中的 Executer),大幅减少 context switch,性能得到了显著提升。如果你对 gRPC 和 rust 都很感兴趣,欢迎参与开发,目前还有一些工作没完成,详情请点击 https://github.com/pingcap/grpc-rs

参考资料:

gRPC open-source universal RPC framework

The rust language implementation of gRPC

Hypertext Transfer Protocol Version 2 (HTTP/2)

Zero-cost Futures in Rust

深入了解 gRPC:协议

gRPC, Combiner Explanation

Rust, Representing opaque structs

Rust repr(), alternative representations

gRPC - A solution for RPCs by Google

Tokio, A platform for writing fast networking code with Rust.

作者:沈泰宁

© 著作权归作者所有

TiDB
粉丝 173
博文 223
码字总数 595458
作品 4
海淀
私信 提问
TiKV 源码解析系列文章(八)grpc-rs 的封装与实现

作者: 李建俊 上一篇《gRPC Server 的初始化和启动流程》为大家介绍了 gRPC Server 的初始化和启动流程,本篇将带大家深入到 grpc-rs 这个库里,查看 RPC 请求是如何被封装和派发的,以及它...

TiDB
06/13
32
0
TiKV 源码解析系列文章(一)序

作者:唐刘 TiKV 是一个支持事务的分布式 Key-Value 数据库,有很多社区开发者基于 TiKV 来开发自己的应用,譬如 titan、tidis。尤其是在 TiKV 成为 CNCF 的 Sandbox 项目之后,吸引了越来越...

TiDB
01/28
83
0
TiKV 源码解析系列文章(七)gRPC Server 的初始化和启动流程

作者:屈鹏 本篇 TiKV 源码解析将为大家介绍 TiKV 的另一周边组件—— grpc-rs。grpc-rs 是 PingCAP 实现的一个 gRPC 的 Rust 绑定,其 Server/Client 端的代码框架都基于 Future,事件驱动的...

TiDB
05/16
30
0
gRPC 的 Rust 封装 - gRPC-rs

gRPC-rs 是 gRPC Core 的 Rust 封装。gRPC 是一个高性能的开源通用 RPC 框架,它采用移动和 HTTP/2 优先的思想。 已支持以下功能: Basic asynchronous unary/steaming call SSL Generic cal...

匿名
2018/10/16
325
0
Grpc介绍 — Go-Service To PHP-Client

笔者现在公司项目大部分是PHP进行开发,要完成整体微服务化必须要考虑PHP使用上的可行性,Grpc也是支持PHP作为client端发起Grpc请求,但是依赖的扩展等都相对复杂(毕竟不是亲儿子),那么本...

喵了_个咪
03/06
187
1

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

CentOS7.6中安装使用fcitx框架

内容目录 一、为什么要使用fcitx?二、安装fcitx框架三、安装搜狗输入法 一、为什么要使用fcitx? Gnome3桌面自带的输入法框架为ibus,而在使用ibus时会时不时出现卡顿无法输入的现象。 搜狗和...

技术训练营
昨天
5
0
《Designing.Data-Intensive.Applications》笔记 四

第九章 一致性与共识 分布式系统最重要的的抽象之一是共识(consensus):让所有的节点对某件事达成一致。 最终一致性(eventual consistency)只提供较弱的保证,需要探索更高的一致性保证(stro...

丰田破产标志
昨天
8
0
docker 使用mysql

1, 进入容器 比如 myslq1 里面进行操作 docker exec -it mysql1 /bin/bash 2. 退出 容器 交互: exit 3. mysql 启动在容器里面,并且 可以本地连接mysql docker run --name mysql1 --env MY...

之渊
昨天
10
0
python数据结构

1、字符串及其方法(案例来自Python-100-Days) def main(): str1 = 'hello, world!' # 通过len函数计算字符串的长度 print(len(str1)) # 13 # 获得字符串首字母大写的...

huijue
昨天
6
0
PHP+Ajax微信手机端九宫格抽奖实例

PHP+Ajax结合lottery.js制作的一款微信手机端九宫格抽奖实例,抽奖完成后有收货地址添加表单出现。支持可以设置中奖概率等。 奖品列表 <div class="lottery_list clearfix" id="lottery"> ......

ymkjs1990
昨天
5
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

返回顶部
顶部