作者：Rafał Kowalski ，原文：Reactive Service to Service Communication With RSocket (Part 3): Abstraction Over RSocket
RSocket 系列的第三篇
如果你看过本系列的前两篇文章，应该已经已经发现 RSocket 提供了一些底层的 API。可以直接使用交互模型中的方法进行操作，而且可以没有任何限制来回发送帧。这些基础的 API 为我们提供了许多自由和控制权，但是它可能会引入额外的问题，尤其是与微服务之间的契约相关的问题。
为了解决这些问题，我们可以使用 RSocket 作为通用抽象层。有两种可用的解决方案：RSocket RPC 或者与 Spring Framework集成。在以下各节中，我们将简要讨论它们。
基于 RSocket 的 RPC
保持微服务之间的契约干净清晰是分布式系统的关键问题之一。为了确保应用程序可以交换数据，我们可以利用 RPC（远程过程调用）。幸运的是，RSocket 具有专用的 RPC 模块，它使用 Protobuf 作为序列化工具，因此，我们可以从 RSocket 的性能中受益并且同时具有保持契约的能力。通过将生成的服务和对象与 RSocket 接受器结合在一起，我们可以启动完全可操作的 RPC 服务端，并使用 RPC 客户端轻松使用它。
首先，我们需要定义服务和对象。在下面的示例中，我们创建了具有四个方法的简单的CustomerService服务，它们每个表示交互模型相互不同的方法。
syntax = "proto3";
option java_multiple_files = true;
option java_outer_classname = "ServiceProto";
package com.rsocket.rpc;
import "google/protobuf/empty.proto";
message SingleCustomerRequest {
string id = 1;
}
message MultipleCustomersRequest {
repeated string ids = 1;
}
message CustomerResponse {
string id = 1;
string name = 2;
}
service CustomerService {
rpc getCustomer(SingleCustomerRequest) returns (CustomerResponse) {} //request-response
rpc getCustomers(MultipleCustomersRequest) returns (stream CustomerResponse) {} //request-stream
rpc deleteCustomer(SingleCustomerRequest) returns (google.protobuf.Empty) {} //fire'n'forget
rpc customerChannel(stream MultipleCustomersRequest) returns (stream CustomerResponse) {} //request-channel
}
其次，我们必须使用上面显示的 proto 文件来生成类。为此，我们可以创建一个 Gradle 任务，如下所示：
protobuf {
protoc {
artifact = 'com.google.protobuf:protoc:3.6.1'
}
generatedFilesBaseDir = "${projectDir}/build/generated-sources/"
plugins {
rsocketRpc {
artifact = 'io.rsocket.rpc:rsocket-rpc-protobuf:0.2.17'
}
}
generateProtoTasks {
all()*.plugins {
rsocketRpc {}
}
}
}
作为generateProto任务的结果，我们应该能够获得服务接口、服务客户端和服务服务端类
CustomerServiceCustomerServiceClientCustomerServiceServer
再次，我们必须实现服务接口（CustomerService）的相关业务逻辑:
public class DefaultCustomerService implements CustomerService {
private static final List RANDOM_NAMES = Arrays.asList("Andrew", "Joe", "Matt", "Rachel", "Robin", "Jack");
@Override
public Mono getCustomer(SingleCustomerRequest message, ByteBuf metadata) {
log.info("Received 'getCustomer' request [{}]", message);
return Mono.just(CustomerResponse.newBuilder()
.setId(message.getId())
.setName(getRandomName())
.build());
}
@Override
public Flux getCustomers(MultipleCustomersRequest message, ByteBuf metadata) {
return Flux.interval(Duration.ofMillis(1000))
.map(time -> CustomerResponse.newBuilder()
.setId(UUID.randomUUID().toString())
.setName(getRandomName())
.build());
}
@Override
public Mono deleteCustomer(SingleCustomerRequest message, ByteBuf metadata) {
log.info("Received 'deleteCustomer' request [{}]", message);
return Mono.just(Empty.newBuilder().build());
}
@Override
public Flux customerChannel(Publisher messages, ByteBuf metadata) {
return Flux.from(messages)
.doOnNext(message -> log.info("Received 'customerChannel' request [{}]", message))
.map(message -> CustomerResponse.newBuilder()
.setId(UUID.randomUUID().toString())
.setName(getRandomName())
.build());
}
private String getRandomName() {
return RANDOM_NAMES.get(new Random().nextInt(RANDOM_NAMES.size() - 1));
}
}
最后，我们可以通过 RSocket 暴露服务。为此，我们必须创建服务端的实例（CustomerServiceServer）并注入服务的实现（DefaultCustomerService）。然后，我们准备创建一个 RSocket 接受器实例。该 API 提供了RequestHandlingRSocket，该服务包装服务端实例，并将契约中定义的端点转换为 RSocket 交互模型中可用的方法。
public class Server {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
CustomerServiceServer serviceServer = new CustomerServiceServer(new DefaultCustomerService(), Optional.empty(), Optional.empty());
RSocketFactory
.receive()
.acceptor((setup, sendingSocket) -> Mono.just(
new RequestHandlingRSocket(serviceServer)
))
.transport(TcpServerTransport.create(7000))
.start()
.block();
Thread.currentThread().join();
}
}
在客户端，实现非常简单。我们需要做的就是创建 RSocket 实例，并通过构造函数将其注入到客户端实例中，然后就可以开始了。
@Slf4j
public class Client {
public static void main(String[] args) {
RSocket rSocket = RSocketFactory
.connect()
.transport(TcpClientTransport.create(7000))
.start()
.block();
CustomerServiceClient customerServiceClient = new CustomerServiceClient(rSocket);
customerServiceClient.deleteCustomer(SingleCustomerRequest.newBuilder()
.setId(UUID.randomUUID().toString()).build())
.block();
customerServiceClient.getCustomer(SingleCustomerRequest.newBuilder()
.setId(UUID.randomUUID().toString()).build())
.doOnNext(response -> log.info("Received response for 'getCustomer': [{}]", response))
.block();
customerServiceClient.getCustomers(MultipleCustomersRequest.newBuilder()
.addIds(UUID.randomUUID().toString()).build())
.doOnNext(response -> log.info("Received response for 'getCustomers': [{}]", response))
.subscribe();
customerServiceClient.customerChannel(s -> s.onNext(MultipleCustomersRequest.newBuilder()
.addIds(UUID.randomUUID().toString())
.build()))
.doOnNext(customerResponse -> log.info("Received response for 'customerChannel' [{}]", customerResponse))
.blockLast();
}
}
将 RSocket 与 RPC 方法结合使用有助于维护微服务之间的契约，并改善日常开发人员的体验。它适用于不需要完全控制帧的典型场景，但是另一方面，它不限制协议的灵活性。我们仍然可以在同一应用程序中暴露 RPC 端点以及普通的 RSocket 接受器，以便我们可以轻松地为给定用例选择最佳的通信模式。 在 RSocket 上进行 RPC 的情况下，可能会出现一个基本的问题：它比 gRPC 好吗？这个问题没有简单的答案。 RSocket 是一项新技术，它需要一些时间才能达到与 gRPC 相同的成熟度。另一方面，它在两个方面超过了 gRPC：性能（这里可以使用基准测试）和灵活性——可以作为传输层用于 RPC 或作为普通消息传递解决方案。 在决定在生产环境中使用哪种软件之前，应该确定 RSocket 是否符合的“早期采用”策略，并且不会使软件面临风险。就个人而言，我建议在不太重要的区域引入 RSocket，然后再扩展到系统的其余部分。
Spring Boot 集成
第二个可用的解决方案是通过与 Spring Boot 的集成提供对 RSocket 的抽象，我们将 RSocket 用作反应式消息传递解决方案，并利用 Spring 注解轻松地将方法与路由连接起来。在下面的示例中，我们实现了两个 Spring Boot 应用程序（请求者和响应者）。响应者通过CustomerController暴露 RSocket 接口，并映射到三个路径：customer、customer-stream和customer-channel。这些映射中的每一个都反映了来自 RSocket 交互模型的不同方法（分别是请求-响应，请求流和通道）。CustomerController还实现了简单的业务逻辑，并返回带有随机名称的CustomerResponse对象，如下例所示：
@Slf4j
@SpringBootApplication
public class RSocketResponderApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(RSocketResponderApplication.class);
}
@Controller
public class CustomerController {
private final List RANDOM_NAMES = Arrays.asList("Andrew", "Joe", "Matt", "Rachel", "Robin", "Jack");
@MessageMapping("customer")
CustomerResponse getCustomer(CustomerRequest customerRequest) {
return new CustomerResponse(customerRequest.getId(), getRandomName());
}
@MessageMapping("customer-stream")
Flux getCustomers(MultipleCustomersRequest multipleCustomersRequest) {
return Flux.range(0, multipleCustomersRequest.getIds().size())
.delayElements(Duration.ofMillis(500))
.map(i -> new CustomerResponse(multipleCustomersRequest.getIds().get(i), getRandomName()));
}
@MessageMapping("customer-channel")
Flux getCustomersChannel(Flux requests) {
return Flux.from(requests)
.doOnNext(message -> log.info("Received 'customerChannel' request [{}]", message))
.map(message -> new CustomerResponse(message.getId(), getRandomName()));
}
private String getRandomName() {
return RANDOM_NAMES.get(new Random().nextInt(RANDOM_NAMES.size() - 1));
}
}
}
请注意，下面提供的示例基于 Spring Boot RSocket starter 2.2.0.M4 版本，这意味着它不是正式版本，API 可能会更改。
值得注意的是，Spring Boot 会自动检测类路径上的 RSocket 库并启动服务端。我们需要做的就是指定端口：
spring:
rsocket:
server:
port: 7000
这几行代码和配置设置了完全可操作的响应者程序。 让我们再看一下请求方。在这里，我们实现了CustomerServiceAdapter，它负责与响应者进行通信。它使用RSocketRequester bean 封装 RSocket 实例，该 bean 中还包含数据类型以及封装在 RSocketStrategies 对象中编码/解码的详细信息。 再用反应式的方式给 RSocketRequester 配置路由消息以及处理数据的序列化/反序列化信息。总结下来，我们需要做的就是提供路由、数据以及消费响应者的消息的方式——作为单个对象（Mono）或作为流（Flux）。
@Slf4j
@SpringBootApplication
public class RSocketRequesterApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(RSocketRequesterApplication.class);
}
@Bean
RSocket rSocket() {
return RSocketFactory
.connect()
.frameDecoder(PayloadDecoder.ZERO_COPY)
.dataMimeType(MimeTypeUtils.APPLICATION_JSON_VALUE)
.transport(TcpClientTransport.create(7000))
.start()
.block();
}
@Bean
RSocketRequester rSocketRequester(RSocket rSocket, RSocketStrategies rSocketStrategies) {
return RSocketRequester.wrap(rSocket, MimeTypeUtils.APPLICATION_JSON,
rSocketStrategies);
}
@Component
class CustomerServiceAdapter {
private final RSocketRequester rSocketRequester;
CustomerServiceAdapter(RSocketRequester rSocketRequester) {
this.rSocketRequester = rSocketRequester;
}
Mono getCustomer(String id) {
return rSocketRequester
.route("customer")
.data(new CustomerRequest(id))
.retrieveMono(CustomerResponse.class)
.doOnNext(customerResponse -> log.info("Received customer as mono [{}]", customerResponse));
}
Flux getCustomers(List ids) {
return rSocketRequester
.route("customer-stream")
.data(new MultipleCustomersRequest(ids))
.retrieveFlux(CustomerResponse.class)
.doOnNext(customerResponse -> log.info("Received customer as flux [{}]", customerResponse));
}
Flux getCustomerChannel(Flux customerRequestFlux) {
return rSocketRequester
.route("customer-channel")
.data(customerRequestFlux, CustomerRequest.class)
.retrieveFlux(CustomerResponse.class)
.doOnNext(customerResponse -> log.info("Received customer as flux [{}]", customerResponse));
}
}
}
除了与响应者进行通信之外，请求者还通过三种路径暴露 RESTful API：/customers/{id}，/customers，/customers-channel。在这里，我们使用 Spring WebFlux，基于 HTTP2 协议。请注意，最后两个映射会生成文本事件流，这意味着数据可用时将被流式传输到 Web 浏览器。
@RestController
class CustomerController {
private final CustomerServiceAdapter customerServiceAdapter;
CustomerController(CustomerServiceAdapter customerServiceAdapter) {
this.customerServiceAdapter = customerServiceAdapter;
}
@GetMapping("/customers/{id}")
Mono getCustomer(@PathVariable String id) {
return customerServiceAdapter.getCustomer(id);
}
@GetMapping(value = "/customers", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
Publisher getCustomers() {
return customerServiceAdapter.getCustomers(getRandomIds(10));
}
@GetMapping(value = "/customers-channel", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
Publisher getCustomersChannel() {
return customerServiceAdapter.getCustomerChannel(Flux.interval(Duration.ofMillis(1000))
.map(id -> new CustomerRequest(UUID.randomUUID().toString())));
}
private List getRandomIds(int amount) {
return IntStream.range(0, amount)
.mapToObj(n -> UUID.randomUUID().toString())
.collect(toList());
}
}
要使用上述 REST 接口，可以使用以下curl命令：
curl http://localhost:8080/customers/1
curl http://localhost:8080/customers
curl http://localhost:8080/customers-channel
请注意，请求者应用程序有效的代码在here。
Spring Boot 集成和 RPC 模块的是 RSocket 之上的补充解决方案。第一个是面向消息传递的，并提供了方便的消息路由 API，而 RPC 模块使开发人员可以轻松控制暴露的端口并维护微服务之间的契约。这两种解决方案都有应用场景，可以轻松地与 RSocket 底层 API 结合使用单一协议以一致的方式满足最复杂的要求。
系列总结
本文是与 RSocket 有关的微型系列的最后一部分，RSocket 是一种新的二进制协议，可以彻底改变云中服务之间的通信。其丰富的交互模型，性能和其他功能，例如，客户端负载平衡和可恢复性使其成为几乎所有可能的业务案例的理想选择。RSocket 的使用还可以通过可用的抽象层进行简化：Spring Boot 集成和 RPC 模块——它们可以解决最典型的日常场景。 请注意，RSocket 处于候选版本（1.0.0-RC2）中，因此不建议在生产环境中使用该协议。尽管如此，还是应当保持关注的，因为不断增长的社区和大型科技公司（例如 Netflix，Facebook，阿里巴巴，Netifi）的支持可能会使 RSocket 成为云中的主要通信协议。
