简单介绍RPC协议及常见框架，对比传统restful api和RPC方式的优缺点。常见RPC框架，gRPC及序列化方式Protobuf等
HTTP协议
http协议是基于tcp协议的，tcp协议是流式协议，包头部分可以通过多出的\r\n来分界，包体部分如何分界呢？这是协议本身要解决的问题。目前一般有两种方式，第一种方式就是在包头中有个content-Length字段，这个字段的值的大小标识了POST数据的长度，服务器收到一个数据包后，先从包头解析出这个字段的值，再根据这个值去读取相应长度的作为http协议的包体数据。
浏览器connect 80端口
RESTful API (http+json)
理解RESTful架构 - 阮一峰
REST 架构该怎么生动地理解？ - 覃超的回答 - 知乎
网站即软件，而且是一种新型的软件，这种"互联网软件"采用客户端/服务器模式，建立在分布式体系上，通过互联网通信，具有高延时（high latency）、高并发等特点。
它首次出现在 2000 年 Roy Fielding 的博士论文中，他是 HTTP 规范的主要编写者之一。Representational State Transfer，翻译是”表现层状态转化”，通俗来讲就是：资源在网络中以某种表现形式进行状态转移。
总结一下什么是RESTful架构：
（1）每一个URI代表一种资源；
（2）客户端和服务器之间，传递这种资源的某种表现层，比如用JSON，XML，JPEG等；
（3）客户端通过四个HTTP动词，对服务器端资源进行操作，实现"表现层状态转化"。
URL定位资源，用HTTP动词（GET,POST,DELETE,DETC）描述操作。
用HTTP协议里的动词来实现资源的添加，修改，删除等操作。即通过HTTP动词来实现资源的状态扭转：
GET 用来获取资源，
POST 用来新建资源（也可以用于更新资源），
PUT 用来更新资源，
DELETE 用来删除资源。
RPC
进程间通信（IPC，Inter-Process Communication），指至少两个进程或线程间传送数据或信号的一些技术或方法。进程是计算机系统分配资源的最小单位。每个进程都有自己的一部分独立的系统资源，彼此是隔离的。为了能使不同的进程互相访问资源并进行协调工作，才有了进程间通信。这些进程可以运行在同一计算机上或网络连接的不同计算机上。 进程间通信技术包括消息传递、同步、共享内存和远程过程调用。 IPC是一种标准的Unix通信机制。
有两种类型的进程间通信(IPC)。
- 本地过程调用(LPC)LPC用在多任务操作系统中，使得同时运行的任务能互相会话。这些任务共享内存空间使任务同步和互相发送信息。
- 远程过程调用(RPC)RPC类似于LPC，只是在网上工作。RPC开始是出现在Sun微系统公司和HP公司的运行UNIX操作系统的计算机中。
为什么RPC呢？就是无法在一个进程内，甚至一个计算机内通过本地调用的方式完成的需求，比如比如不同的系统间的通讯，甚至不同的组织间的通讯。由于计算能力需要横向扩展，需要在多台机器组成的集群上部署应用
RPC的核心并不在于使用什么协议。RPC的目的是让你在本地调用远程的方法，而对你来说这个调用是透明的，你并不知道这个调用的方法是部署哪里。通过RPC能解耦服务，这才是使用RPC的真正目的。RPC的原理主要用到了动态代理模式，至于http协议，只是传输协议而已。简单的实现可以参考spring remoting，复杂的实现可以参考dubbo。
简单的说，
- RPC就是从一台机器（客户端）上通过参数传递的方式调用另一台机器（服务器）上的一个函数或方法（可以统称为服务）并得到返回的结果。
- RPC 会隐藏底层的通讯细节（不需要直接处理Socket通讯或Http通讯） RPC 是一个请求响应模型。
- 客户端发起请求，服务器返回响应（类似于Http的工作方式） RPC 在使用形式上像调用本地函数（或方法）一样去调用远程的函数（或方法）。
RPC通信过程
RPC架构简单理解
远程过程调用(RPC)详解
默认socket通信。本地机器的RPC框架反序列化出执行结果，函数return这个结果
RPC通信过程
RPC和restful api对比
* REST vs JSON-RPC? - stackoverflow
既然有http 请求，为什么还要用rpc调用？ - 手不要乱摸的回答 - 知乎
为什么需要RPC，而不是简单的HTTP接口
REST是一种设计风格，它的很多思维方式与RPC是完全冲突的。 RPC的思想是把本地函数映射到API，也就是说一个API对应的是一个function，我本地有一个getAllUsers，远程也能通过某种约定的协议来调用这个getAllUsers。至于这个协议是Socket、是HTTP还是别的什么并不重要； RPC中的主体都是动作，是个动词，表示我要做什么。 而REST则不然，它的URL主体是资源，是个名词。而且也仅支持HTTP协议，规定了使用HTTP Method表达本次要做的动作，类型一般也不超过那四五种。这些动作表达了对资源仅有的几种转化方式。
RPC的根本问题是耦合。RPC客户端以多种方式与服务实现紧密耦合，并且很难在不中断客户端的情况下更改服务实现。RPC更偏向内部调用，REST更偏向外部调用。
Web 服务应该算是 RPC 的一个子集，理论上 RPC 能实现的功能， 用 Web 服务也能实现，甚至很多 RPC 框架选用 HTTP 协议作为传输层。
现在很多网站的 API 都是以 HTTP 服务的形式提供的，这也算是 RPC 的一种形式。
区别主要在这 2 个东西设计的出发点不太一样：
- HTTP 是面向浏览器设计的应用层协议，操作的核心在资源。我们更多的用 Web 服务在做网站。
- RPC 是为了在像在本地调用一个函数那样调用远程的代码而设计的，所以更关注减少本地调用和远程调用的差异，像 SOAP(简单对象访问协议) 这种东西是可以把对象当参数传的。
我们讨论 RPC 和 Web 的区别，其实是在谈论 2 个东西：序列化协议和传输协议。序列化协议比如常见的 XML，JSON 和比较现代的 Protocol Buffers、Thrift。 传输协议比如 TCP、UDP 以及更高层的 HTTP 1.1、HTTP 2.0。
一般我们考虑用 RPC 而不是 HTTP 构建自己的服务，通常是考虑到下面的因素：
- 接口是否需要 Schema 约束
- 是否需要更高效的传输协议（TCP，HTTP 2.0）
- 是否对数据包的大小非常敏感
比如 HTTP 是基于文本的协议，头部有非常多冗余（对于 RPC 服务而言）。HTTP 中我们用的最多就是 RESTful ，而 RESTful 是个弱 Schema 约束，大家通过文档沟通，但是如果我就是不在实现的时候对接口文档约定的参数做检查，你也不能把我怎么样。这个时候 Thrift 这种序列化协议的优势就体现出来了，由于 Schema 的存在，可以保证服务端接受的参数和 Schema 保持一致。
RPC框架
谁能用通俗的语言解释一下什么是 RPC 框架？ - 洪春涛的回答 - 知乎
常用的跨语言通信方案
深入浅出 RPC - 深入篇
- Call ID映射。我们怎么告诉远程机器我们要调用Multiply，而不是Add或者FooBar呢？在本地调用中，函数体是直接通过函数指针来指定的，我们调用Multiply，编译器就自动帮我们调用它相应的函数指针。但是在远程调用中，函数指针是不行的，因为两个进程的地址空间是完全不一样的。所以，在RPC中，所有的函数都必须有自己的一个ID。这个ID在所有进程中都是唯一确定的。客户端在做远程过程调用时，必须附上这个ID。然后我们还需要在客户端和服务端分别维护一个 {函数 <--> Call ID} 的对应表。两者的表不一定需要完全相同，但相同的函数对应的Call ID必须相同。当客户端需要进行远程调用时，它就查一下这个表，找出相应的Call ID，然后把它传给服务端，服务端也通过查表，来确定客户端需要调用的函数，然后执行相应函数的代码。
- 序列化和反序列化。客户端怎么把参数值传给远程的函数呢？在本地调用中，我们只需要把参数压到栈里，然后让函数自己去栈里读就行。但是在远程过程调用时，客户端跟服务端是不同的进程，不能通过内存来传递参数。甚至有时候客户端和服务端使用的都不是同一种语言（比如服务端用C++，客户端用Java或者Python）。这时候就需要客户端把参数先转成一个字节流，传给服务端后，再把字节流转成自己能读取的格式。这个过程叫序列化和反序列化。同理，从服务端返回的值也需要序列化反序列化的过程。
- 网络传输。远程调用往往用在网络上，客户端和服务端是通过网络连接的。所有的数据都需要通过网络传输，因此就需要有一个网络传输层。网络传输层需要把Call ID和序列化后的参数字节流传给服务端，然后再把序列化后的调用结果传回客户端。只要能完成这两者的，都可以作为传输层使用。因此，它所使用的协议其实是不限的，能完成传输就行。尽管大部分RPC框架都使用TCP协议，但其实UDP也可以，而gRPC干脆就用了HTTP2。Java的Netty也属于这层的东西。
目前有很多Java的RPC框架，有基于Json的，有基于XML，也有基于二进制对象的。
论复杂度，RPC框架肯定是高于简单的HTTP接口的。但毋庸置疑，HTTP接口由于受限于HTTP协议，需要带HTTP请求头，导致传输起来效率或者说安全性不如RPC
RPC框架封装
常用RPC框架
支持Java最多，golang
- Netty - Netty框架不局限于RPC，更多的是作为一种网络协议的实现框架，比如HTTP，由于RPC需要高效的网络通信，就可能选择以Netty作为基础。
- brpc是一个基于protobuf接口的RPC框架，在百度内部称为“baidu-rpc”，它囊括了百度内部所有RPC协议，并支持多种第三方协议，从目前的性能测试数据来看，brpc的性能领跑于其他同类RPC产品。
- Dubbo是Alibaba开发的一个RPC框架，远程接口基于Java Interface, 依托于Spring框架。
- gRPC的Java实现的底层网络库是基于Netty开发而来，其Go实现是基于net库。
- Thrift是Apache的一个项目(http://thrift.apache.org)，前身是Facebook开发的一个RPC框架，采用thrift作为IDL (Interface description language)。
- jsonrpc
JSON-RPC
python web接口实现（restful方式、jsonrpc方式）
区块链项目中用的较多？资料不是很多
JSON-RPC是一种序列化协议。JSON 是 JS 对象的字符串表示法，它使用文本表示一个 JS 对象的信息，本质是一个字符串。
非常简单，方便，速度慢
相关Python 包(直接集成到flask和django)
Flask-JSONRPC,django-json-rpc；jsonrpcserver,jsonrpcclient
thrift
Python RPC 之 Thrift
Facebook开源的跨语言RPC框架。
gRPC
gRPC 官方文档中文版
深入了解gRPC协议-知乎
- tensorflow分布式与tensorflow serving底层通信都是是用的grpc
序列化用protobuf，通信使用http2
- latest Google APIs will have gRPC versions of their interfaces, letting you easily build Google functionality into your applications.
- 支持 C, C++, Node.js, Python, Ruby, Objective-C,PHP and C#
HTTP2
一文读懂 HTTP2 特性 - 又拍云的文章 - 知乎
HTTP/2 和 HTTP/1 速度对比
http://www.http2demo.io/
HTTP/2
HTTP/2 是 HTTP 协议自 1999 年 HTTP 1.1 发布后的首个更新，主要基于 SPDY 协议。
HTTP/2的主要目标是通过启用完整请求和响应复用来减少延迟，通过有效压缩HTTP头字段来最大限度地降低协议开销，并添加对请求优先级和服务器推送的支持;多路复用(同一tcp,多个流)，头部压缩，服务推送。
Protobuf
常用的跨语言通信方案
Google Protocol Buffer 的使用和原理
Protobuf 语法指南
Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。它很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。目前提供了 C++、Java、Python 三种语言的 API。
同 XML 相比， Protobuf 的主要优点在于性能高。它以高效的二进制方式存储，比 XML 小 3 到 10 倍，快 20 到 100 倍。
框架选择
gRPC vs Thrift
RPC框架性能基本比较测试
怎么看待谷歌的开源 RPC 框架 gRPC？ - 知乎
微服务的服务间通信与服务治理
最佳实践 | 7大维度看国外企业为啥选择gRPC打造高性能微服务？
如何选择
什么时候应该选择gRPC而不是Thrift
需要良好的文档、示例
喜欢、习惯HTTP/2、ProtoBuf
对网络传输带宽敏感
什么时候应该选择Thrift而不是gRPC
需要在非常多的语言间进行数据交换
对CPU敏感
协议层、传输层有多种控制要求
需要稳定的版本
不需要良好的文档和示例
总的来说，Python rpc框架选择较少，thrift性能最好，grpc性能比thrift稍差，原因是多了http2，而thrift直接基于tcp，但grpc序列化方案更通用(protobuf)优秀，文档较好；
jsonrpc 本身基于http/1进行通信，速度最慢，相对于之前速度无提升，只是接口和数据格式更为统一；
gRPC不足
1）GRPC尚未提供连接池
2）尚未提供“服务发现”、“负载均衡”机制
3）因为基于HTTP2，绝大部多数HTTP Server、Nginx都尚不支持，即Nginx不能将GRPC请求作为HTTP请求来负载均衡，而是作为普通的TCP请求。（nginx将会在1.9版本支持）
作者：王胜广
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来源：简书
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