RPC

IO模型

BIO：线程发起IO请求，不管内核是否准备好IO操作，从发起请求起，线程一直阻塞，直到操作完成。如下图：

NIO(reactor模型)：线程发起IO请求，立即返回；内核在做好IO操作的准备之后，通过调用注册的回调函数通知线程做IO操作，线程开始阻塞，直到操作完成。如下图：

AIO(proactor模型)：线程发起IO请求，立即返回；内存做好IO操作的准备之后，做IO操作，直到操作完成或者失败，通过调用注册的回调函数通知线程做IO操作完成或者失败。如下图：

• BIO （Blocking I/O）：同步阻塞I/O模式，数据的读取写入必须阻塞在一个线程内等待其完成。这里使用那个经典的烧开水例子，这里假设一个烧开水的场景，有一排水壶在烧开水，BIO的工作模式就是， 叫一个线程停留在一个水壶那，直到这个水壶烧开，才去处理下一个水壶。但是实际上线程在等待水壶烧开的时间段什么都没有做。

因为BIO模型下一个线程同时只能做一个工作，如果线程在执行过程中依赖于需要等待的资源，那么该线程会长期处于阻塞状态，我们知道在整个操作系统中，线程是系统执行的基本单位，在BIO模型下的线程 阻塞就会导致系统线程的切换，从而对整个系统性能造成一定的影响。当然如果我们只需要创建少量可控的线程，那么采用BIO模型也是很好的选择，但如果在需要考虑高并发的web或者tcp服务器中采用BIO模型就无法应对了，如果系统开辟成千上万的线程，那么CPU的执行时机都会浪费在线程的切换中，使得线程的执行效率大大降低。此外，关于线程这里说一句题外话，在系统开发中线程的生命周期一定要准确控制，在需要一定规模并发的情形下，尽量使用线程池来确保线程创建数目在一个合理的范围之内，切莫编写线程数量创建上限的代码。

• NIO （New I/O）：同时支持阻塞与非阻塞模式，但这里我们以其同步非阻塞I/O模式来说明，那么什么叫做同步非阻塞？如果还拿烧开水来说，NIO的做法是叫一个线程不断的轮询每个水壶的状态，看看是否有水壶的状态发生了改变，从而进行下一步的操作。

关于NIO，国内有很多技术博客将英文翻译成No-Blocking I/O，非阻塞I/O模型 ，当然这样就与BIO形成了鲜明的特性对比。NIO本身是基于事件驱动的思想来实现的，其目的就是解决BIO的大并发问题，在BIO模型中，如果需要并发处理多个I/O请求，那就需要多线程来支持，NIO使用了多路复用器机制，以socket使用来说，多路复用器通过不断轮询各个连接的状态，只有在socket有流可读或者可写时，应用程序才需要去处理它，在线程的使用上，就不需要一个连接就必须使用一个处理线程了，而是只是有效请求时（确实需要进行I/O处理时），才会使用一个线程去处理，这样就避免了BIO模型下大量线程处于阻塞等待状态的情景。

• AIO （ Asynchronous I/O）：异步非阻塞I/O模型。异步非阻塞与同步非阻塞的区别在哪里？异步非阻塞无需一个线程去轮询所有IO操作的状态改变，在相应的状态改变后，系统会通知对应的线程来处理。对应到烧开水中就是，为每个水壶上面装了一个开关，水烧开之后，水壶会自动通知我水烧开了。

NIO需要使用者线程不停的轮询IO对象，来确定是否有数据准备好可以读了，而AIO则是在数据准备好之后，才会通知数据使用者，这样使用者就不需要不停地轮询了。当然AIO的异步特性并不是Java实现的伪异步，而是使用了系统底层API的支持，在Unix系统下，采用了epoll IO模型，而windows便是使用了IOCP模型。

RPC

​ RPC（Remote Procedure Call）—远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。比如两个不同的服务 A、B 部署在两台不同的机器上，那么服务 A 如果想要调用服务 B 中的某个方法该怎么办呢？使用 HTTP请求 当然可以，但是可能会比较慢而且一些优化做的并不好。 RPC 的出现就是为了解决这个问题。

dubb支持的序列化

1. dubbo 协议
2. rmi 协议
3. hessian 协议
4. http 协议
5. webservice

rpc原理

1. 服务消费方（client）调用以本地调用方式调用服务；
2. client stub接收到调用后负责将方法、参数等组装成能够进行网络传输的消息体；
3. client stub找到服务地址，并将消息发送到服务端；
4. server stub收到消息后进行解码；
5. server stub根据解码结果调用本地的服务；
6. 本地服务执行并将结果返回给server stub；
7. server stub将返回结果打包成消息并发送至消费方；
8. client stub接收到消息，并进行解码；
9. 服务消费方得到最终结果。

dubbo优势

1. 负载均衡——同一个服务部署在不同的机器时该调用那一台机器上的服务。
2. 服务调用链路生成——随着系统的发展，服务越来越多，服务间依赖关系变得错踪复杂，甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动，架构师都不能完整的描述应用的架构关系。Dubbo 可以为我们解决服务之间互相是如何调用的。
3. 服务访问压力以及时长统计、资源调度和治理——基于访问压力实时管理集群容量，提高集群利用率。
4. 服务降级——某个服务挂掉之后调用备用服务。

负载均衡策略

1. Random LoadBalance(默认，基于权重的随机负载均衡机制)

   随机，按权重设置随机概率。在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。

2. RoundRobin LoadBalance(不推荐，基于权重的轮询负载均衡机制)

   轮循，按公约后的权重设置轮循比率。存在慢的提供者累积请求的问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。

3. LeastActive LoadBalance

   最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。

4. ConsistentHash LoadBalance

   一致性 Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。(如果你需要的不是随机负载均衡，是要一类请求都到一个节点，那就走这个一致性hash策略。)当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。

zookeeper宕机与dubbo直连的情况

​ 在实际生产中，假如zookeeper注册中心宕掉，一段时间内服务消费方还是能够调用提供方的服务的，实际上它使用的本地缓存进行通讯，这只是dubbo健壮性的一种体现。

1. 监控中心宕掉不影响使用，只是丢失部分采样数据
2. 数据库宕掉后，注册中心仍能通过缓存提供服务列表查询，但不能注册新服务
3. 注册中心对等集群，任意一台宕掉后，将自动切换到另一台
4. 注册中心全部宕掉后，服务提供者和服务消费者仍能通过本地缓存通讯
5. 服务提供者无状态，任意一台宕掉后，不影响使用
6. 服务提供者全部宕掉后，服务消费者应用将无法使用，并无限次重连等待服务提供者恢复

RPC和HTTP

Remote Procedure Call（远程过程调用），是一个计算机通信协议。该协议允许运行于一台计算机的程序调用另一台计算机的子程序，而程序员无需额外地为这个交互作用编程。

超文本传输协议，是一种应用层协议。规定了网络传输的请求格式、响应格式、资源定位和操作的方式等。但是底层采用什么网络传输协议，并没有规定，不过现在都是采用TCP协议作为底层传输协议。

• 速度来看，RPC要比http更快，虽然底层都是TCP，但是http协议的信息往往比较臃肿，不过可以采用gzip压缩。
• 难度来看，RPC实现较为复杂，http相对比较简单
• 灵活性来看，http更胜一筹，因为它不关心实现细节，跨平台、跨语言。

两者都有不同的使用场景：

• 如果对效率要求更高，并且开发过程使用统一的技术栈，那么用RPC还是不错的。
• 如果需要更加灵活，跨语言、跨平台，显然http更合适

如何设计一个rpc

1. 上来你的服务就得去注册中心注册吧，你是不是得有个注册中心，保留各个服务的信心，可以用zookeeper来做。
2. 然后你的消费者需要去注册中心拿对应的服务信息吧，对吧，而且每个服务可能会存在于多台机器上
3. 接着你就该发起一次请求了，咋发起？蒙圈了是吧。当然是基于动态代理了，你面向接口获取到一个动态代理，这个动态代理就是接口在本地的一个代理，然后这个代理会找到服务对应的机器地址
4. 然后找哪个机器发送请求？那肯定得有个负载均衡算法了，比如最简单的可以随机轮询是不是
5. 接着找到一台机器，就可以跟他发送请求了，第一个问题咋发送？你可以说用netty了，nio方式；第二个问题发送啥格式数据？你可以说用hessian序列化协议了，或者是别的，对吧。然后请求过去了。。
6. 服务器那边一样的，需要针对你自己的服务生成一个动态代理，监听某个网络端口了，然后代理你本地的服务代码。接收到请求的时候，就调用对应的服务代码