1.Dubbo源码解析：网络通信
2.开源RPC项目Apache Thrift
3.TPRC-cpp 发送包流程剖析
4.Dubbo源码之rpc的讯源调用流程分析
5.Java教程：dubbo源码解析-网络通信
Dubbo源码解析：网络通信
在之前的章节中，我们探讨了消费者如何通过内置的码原负载均衡找到服务提供者以及服务暴露的原理。本节重点关注的理视是消费者如何通过网络与提供者进行远程调用的详细过程，涉及Dubbo框架的讯源网络通信机制。
网络通信主要在Dubbo的码原Remoting模块中实现，Dubbo支持多种协议，理视HTML简约企业源码包括自定义的讯源Dubbo协议、RMI、码原Hessian、理视HTTP、讯源WebService、码原Thrift、理视REST、讯源gRPC、码原Memcached和Redis等，理视每种协议有其特点。例如，Dubbo协议利用NIO异步通信，适合处理大量并发小数据量的场景，而RMI采用阻塞式短连接，适合Java RMI应用。
序列化在通信中起着至关重要的作用，Dubbo支持多种序列化方式，如Hessian2、Java、Fastjson等，其中Hessian2是默认选择。近年来，高效序列化技术如Kryo和FST不断涌现，它们的性能优于Hessian2，可通过配置引入以优化性能。学子商城源码
数据在网络传输中需要解决粘包拆包问题，Dubbo通过定义私有RPC协议，消息头包含魔数、类型和长度等信息，以确保数据的正确接收。在消费者发送请求时，首先会生成一个封装了方法和参数的Request对象，经过编码后通过Netty发送。提供方则通过Netty接收请求，解码后执行服务逻辑并返回Response对象。
双向通信中，服务提供方和消费方都通过心跳机制来检查连接状态，客户端和服务端都设有定时任务，确保数据的及时交互。在异步调用中，Dubbo通过CompletableFuture实现从异步到同步的转换，并处理并发调用时的数据一致性问题。
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文件是人民棋牌源码使用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mapnik源码解析开发和调用。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。
TPRC-cpp 发送包流程剖析
TRPC官网对客户端发送包的流程有简要描述，但细节不够清晰。以下将通过分析Hello World示例中的源代码，来详细解析发送流程，不做深入分析，主要目的是梳理流程。
一、官网描述
二、源代码追踪
客户端代码位于TRPC-CPP/examples/helloworld/test/ fiber_client.cc文件中，核心代码如下：
1、cps外卖源码解析文件获取配置信息
对应函数为ParseClientConfig，配置信息主要分为三种：
2、RunInTrpcRuntime
主要完成的是日志初始化以及执行FiberRuntime程序，对应代码如下：
3、RunInFiberRuntime
主要做的工作就是初始化框架运行环境InitFrameworkRuntime以及开启协程进行插件初始化以及传入的Run函数执行。
InitFrameworkRuntime主要代码如下，主要完成的工作是设定运行环境类型（使用Fiber）、内存池创建、时间轮创建并开启、初始化Fiber环境（fiber调度组的初始化并启动协程模型）、配置调度组对应的Reactor。
RegisterPlugins主要代码如下，主要完成的就是Naming、Tracing、Loging、Codec等等插件的注册、初始化以及开启运行。
4、请求构建与发送
status = func();调用main函数中传入的Run函数，请求构建与发送，代码如下：
核心在于调用proxy->SayHello进行请求的发送，那么我们就再深入一层
原来是调用了UnaryInvoke函数，那么continue
这部分代码是在ServiceProxy中，也就对应的官网的流程，这部分主要将请求写入上下文对象中，并且运行过滤器（这里其实就是文档中所说的过滤器埋点，究其原理其实就是运行已注册再当前埋点的函数），然后调用了UnaryInvokeImp,继续追踪~~~
这部分代码将所使用的协议写入了上下文对象，然后又调用了ServiceProxy::UnaryInvoke，Come on !
同样此函数首先执行了过滤器（埋点是CLIENT_PRE_SEND_MSG），然后又调用了UnaryTransportInvoke，在已知传输数据、传输协议的情况下，进行下一步^_^
使用之前已经注册的codec编码器对请求内容进行编码与请求头封装，进入codec_->ZeroCopyEncode，编码完成后使用transport对象进行发送与接收transport_->SendRecv
通过目标IP地址以及端口寻找到对应的FiberConnectorGroup组，通过调用组的SendRecv，进行发送
获取connection对象（可深入追踪，分为短链接和长连接连接池复用），获取成功调用SendReqMsg进行发送
首先进行了用户过滤器判定，有的话进行用户过滤器调用，后面进行IoMessage信息封装，调用Send进行信息发送
状态判定居多，核心在于FlushWritingBuffer函数
同样进行了处理，核心在于FlushTo
其他复杂的处理暂时不关注，这里发送的核心函数是io->Writev
到此，调用系统调用将信息写入Fd，即发出完成。
整个过程确实比较长，一层有一层的嵌套封装，进而实现解耦，这里其实并不仅仅是发送，也有接收，最开始的UnaryInvoke>(context, request, response);函数已经将response以指针的形式传递进取，后续发送数据并收到对方发来的数据是，进行层层赋值，最终得到了我们接收到的返回信息。
发送信息层层函数递进，接收信息层层函数退出。
大概就是这样，下面去看下tcp连接池的设计~~~~。
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。Java教程：dubbo源码解析-网络通信
在之前的内容中，我们探讨了消费者端服务发现与提供者端服务暴露的相关内容，同时了解到消费者端通过内置的负载均衡算法获取合适的调用invoker进行远程调用。接下来，我们聚焦于远程调用过程，即网络通信的细节。
网络通信位于Remoting模块中，支持多种通信协议，包括但不限于：dubbo协议、rmi协议、hessian协议、ty进行网络通讯，NettyClient.doOpen()方法中可以看到Netty的相关类。序列化接口包括但不限于：Serialization接口、Hessian2Serialization接口、Kryo接口、FST接口等。
序列化方式如Kryo和FST，性能往往优于hessian2，能够显著提高序列化性能。这些高效Java序列化方式的引入，可以优化Dubbo的序列化过程。
在配置Dubbo RPC时，引入Kryo和FST非常简单，只需在RPC的XML配置中添加相应的属性即可。
关于服务消费方发送请求，Dubbo框架定义了私有的RPC协议，消息头和消息体分别用于存储元信息和具体调用消息。消息头包括魔数、数据包类型、消息体长度等。消息体包含调用消息，如方法名称、参数列表等。请求编码和解码过程涉及编解码器的使用，编码过程包括消息头的写入、序列化数据的存储以及长度的写入。解码过程则涉及消息头的读取、序列化数据的解析以及调用方法名、参数等信息的提取。
提供方接收请求后，服务调用过程包含请求解码、调用服务以及返回结果。解码过程在NettyHandler中完成，通过ChannelEventRunnable和DecodeHandler进一步处理请求。服务调用完成后，通过Invoker的invoke方法调用服务逻辑。响应数据的编码与请求数据编码过程类似，涉及数据包的构造与发送。
服务消费方接收调用结果后，首先进行响应数据解码，获得Response对象，并传递给下一个处理器NettyHandler。处理后，响应数据被派发到线程池中，此过程与服务提供方接收请求的过程类似。
在异步通信场景中，Dubbo在通信层面为异步操作，通信线程不会等待结果返回。默认情况下，RPC调用被视为同步操作。Dubbo通过CompletableFuture实现了异步转同步操作，通过设置异步返回结果并使用CompletableFuture的get()方法等待完成。
对于异步多线程数据一致性问题，Dubbo使用编号将响应对象与Future对象关联，确保每个响应对象被正确传递到相应的Future对象。通过在创建Future时传入Request对象，可以获取调用编号并建立映射关系。线程池中的线程根据Response对象中的调用编号找到对应的Future对象，将响应结果设置到Future对象中，供用户线程获取。
为了检测Client端与Server端的连通性，Dubbo采用双向心跳机制。HeaderExchangeClient初始化时，开启两个定时任务：发送心跳请求和处理重连与断连。心跳检测定时任务HeartbeatTimerTask确保连接空闲时向对端发送心跳包，而ReconnectTimerTask则负责检测连接状态，当判定为超时后，客户端选择重连，服务端采取断开连接的措施。