zerorpc
基于zeromq和一致性hash算法负载均衡的高性能rpc框架
zeromq介绍
特点
- 可靠性：内部实现基于ZeroMQ的req/rep机制，每一个消息体都会有重试和确认机制
- Server端和Client端的启动顺序没有要求，连接建立之前会将消息暂存在发送缓冲区。不会丢失消息
- 高性能：ZeroMQ机制配合多连接实例，连接池。
- 内置一致性hash算法：简单的api可以非常方便的创建有状态的服务应用。
- 对ZeroMQ的最轻量化封装，保留了ZeroMQ的所有功能。
服务端使用
监听端口：单线程，阻塞式
处理逻辑：多线程处理，worker线程池
class ServerDemo {
private static void createServer(String address) {
// 创建工作线程池
ExecutorService serverWorkers = Executors.newFixedThreadPool(10);
//监听地址和端口
new ZeroRpcServer(address, new ZeroRpcHandler() {
@Override
public void handle(byte[] data) {
System.out.print(Thread.currentThread().getId());
System.out.println(" " + address + " Server Receive:" + new String(data));
}
}, serverWorkers);
}
public static void main(String[] args){
String address5 = "tcp://localhost:5555";
String address6 = "tcp://localhost:6666";
createServer(address5);
createServer(address6);
}
}
客户端使用
- 单线程发送消息到服务端
- 一个Service可以是一个集群，所以一个ServiceName会有多个Address
- 一个Address可以建立多个连接，所以一个Address会有多个Client
- getClient函数使用一致性hash算法获取服务的address
- 同一个address会建立多个client实例，内部使用round robin算法负载均衡
class ClientDemo {
public static void main(String[] args){
String address5 = "tcp://localhost:5555";
String address6 = "tcp://localhost:6666";
//注意：客户端数量越多反而会导致并发能力越弱
ZeroRpcClientPool.createClient("TestService", address5, 10);
ZeroRpcClientPool.createClient("TestService", address6, 10);
for (int x = 0; x < 10; x++) {
for (int uid = 0; uid < 10; uid++) {
//对uid使用一致性hash算法获取TestService的客户端实例
ZeroRpcClient client = ZeroRpcClientPool.getClient("TestService", "" + uid);
System.out.println("uid " + uid + " getAddress " + client.getAddress());
client.sendMessage(("x " + x + " hello " + uid + " world ").getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
}
Thread.sleep(1000 * 1);
}
}
}
性能测试
服务器配置：i5 双核 8G 单台服务器：支持每秒十万级并发
