远程过程调用(RPC)¶
警告
这是从 官方教程 移植的测试版本。如果你发现了错误,请为我创建 issue 或 pull request。
备注
使用 aio-pika 异步 Python 客户端。
备注
前提条件
本教程假设 RabbitMQ 已安装 并在本地以标准端口(5672)运行。 如果你使用的是不同的主机、端口或凭据,则需要调整连接设置。
寻求帮助的途径
如果在完成本教程时遇到困难,可以通过邮件列表 联系我们 。
在 第二个教程 中,我们学习了如何使用 工作队列 在多个工作者之间分配耗时的任务。
但是,如果我们需要在远程计算机上运行一个函数并等待结果呢?嗯,那就是另一个故事。这个模式通常被称为 远程过程调用(Remote procedure call - RPC)。
在本教程中,我们将使用 RabbitMQ 构建一个 RPC 系统:一个客户端和一个可扩展的 RPC 服务器。由于我们没有任何值得分配的耗时任务,我们将创建一个返回 Fibonacci 数字的虚拟 RPC 服务。
客户端接口¶
为了说明 RPC 服务如何使用,我们将创建一个简单的客户端类。它将暴露一个名为 call 的方法,该方法发送 RPC 请求并阻塞,直到收到答案:
async def main():
fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()
result = await fibonacci_rpc.call(4)
print("fib(4) is %r" % result)
备注
关于 RPC 的说明
尽管 RPC 是计算中一个相当常见的模式,但它常常受到批评。问题出现在程序员不知道函数调用是本地的还是一个慢速的 RPC。这样的混淆会导致系统不可预测,并为调试增加不必要的复杂性。滥用 RPC 可能导致不可维护的杂乱代码,而不是简化软件。
鉴于此,请考虑以下建议:
确保明确哪些函数调用是本地的,哪些是远程的。
记录系统文档,明确组件之间的依赖关系。
处理错误情况。当 RPC 服务器长时间宕机时,客户端应该如何反应?
当不确定时,避免使用 RPC。如果可以,您应该使用异步管道——而不是 RPC 类似的阻塞,结果会异步推送到下一个计算阶段。
回调队列¶
一般来说,通过 RabbitMQ 实现 RPC 很简单。客户端发送请求消息,服务器回复响应消息。为了接收响应,客户端需要在请求中发送一个“回调(callback)”队列地址。让我们尝试一下:
async def main():
...
# 用于结果的队列
callback_queue = await channel.declare_queue(exclusive=True)
await channel.default_exchange.publish(
Message(
request,
reply_to=callback_queue.name
),
routing_key='rpc_queue'
)
# ... 还有一些代码来从 callback_queue 读取响应消息 ...
...
备注
消息属性
AMQP 协议预定义了一组与消息相关的 14 个属性。大多数属性很少使用,以下属性是例外:
delivery_mode:将消息标记为持久(值为 2)或临时(任何其他值)。您可能还记得这个属性来自于 第二个教程。
content_type:用于描述编码的 MIME 类型。例如,对于常用的 JSON 编码,设置此属性为 application/json 是一个好习惯。
reply_to:通常用于命名回调队列。
correlation_id:用于将 RPC 响应与请求关联。
详细信息见 aio_pika.Message
。
关联 ID¶
在上面提出的方法中,我们建议为每个 RPC 请求创建一个回调队列。这是相当低效的,但幸运的是,有更好的方法 —— 我们可以为每个客户端创建一个单一的回调队列。
这就引出了一个新问题:在那个队列中收到响应后,无法明确响应属于哪个请求。这时就需要使用 correlation_id 属性。我们将为每个请求设置一个唯一值。稍后,当我们在回调队列中接收到消息时,我们会查看这个属性,并根据它能够将响应与请求匹配。如果看到一个未知的 correlation_id 值,我们可以安全地丢弃这条消息 —— 它不属于我们的请求。
你可能会问,为什么在回调队列中忽略未知消息,而不是出现错误?这是因为在服务器端可能发生竞争条件。虽然不太可能,但RPC服务器可能会在发送答案后、发送请求确认消息之前崩溃。如果发生这种情况,重启的RPC服务器将再次处理该请求。这就是为什么在客户端我们必须优雅地处理重复的响应,理想情况下,RPC 应该是幂等的。
总结¶
我们的 RPC 工作流程如下:
当客户端启动时,它创建一个匿名的独占回调队列。
对于 RPC 请求,客户端发送一条消息,包含两个属性: reply_to ,设置为回调队列,以及 correlation_id,为每个请求设置一个唯一值。
请求被发送到 rpc_queue 队列。
RPC 工作者(即服务器)在该队列上等待请求。当请求出现时,它执行任务并将结果消息发送回客户端,使用 reply_to 字段中的队列。
客户端在回调队列上等待数据。当消息出现时,它检查 correlation_id 属性。如果与请求中的值匹配,则将响应返回给应用程序。
综合起来¶
rpc_server.py
的代码:
1import asyncio
2import logging
3
4from aio_pika import Message, connect
5from aio_pika.abc import AbstractIncomingMessage
6
7
8def fib(n: int) -> int:
9 if n == 0:
10 return 0
11 elif n == 1:
12 return 1
13 else:
14 return fib(n - 1) + fib(n - 2)
15
16
17async def main() -> None:
18 # Perform connection
19 connection = await connect("amqp://guest:guest@localhost/")
20
21 # Creating a channel
22 channel = await connection.channel()
23 exchange = channel.default_exchange
24
25 # Declaring queue
26 queue = await channel.declare_queue("rpc_queue")
27
28 print(" [x] Awaiting RPC requests")
29
30 # Start listening the queue with name 'hello'
31 async with queue.iterator() as qiterator:
32 message: AbstractIncomingMessage
33 async for message in qiterator:
34 try:
35 async with message.process(requeue=False):
36 assert message.reply_to is not None
37
38 n = int(message.body.decode())
39
40 print(f" [.] fib({n})")
41 response = str(fib(n)).encode()
42
43 await exchange.publish(
44 Message(
45 body=response,
46 correlation_id=message.correlation_id,
47 ),
48 routing_key=message.reply_to,
49 )
50 print("Request complete")
51 except Exception:
52 logging.exception("Processing error for message %r", message)
53
54if __name__ == "__main__":
55 asyncio.run(main())
服务器代码相当简单明了:
和往常一样,我们首先建立连接并声明队列。
我们声明了我们的 Fibonacci 函数。它假设只有有效的正整数输入。(不要指望它能处理大数字,这可能是最慢的递归实现)。
我们为 basic_consume 声明了一个回调,这是 RPC 服务器的核心。 当请求被接收时,它会执行这个回调。它完成工作并将响应发送回去。
rpc_client.py
的代码:
1import asyncio
2import uuid
3from typing import MutableMapping
4
5from aio_pika import Message, connect
6from aio_pika.abc import (
7 AbstractChannel, AbstractConnection, AbstractIncomingMessage, AbstractQueue,
8)
9
10
11class FibonacciRpcClient:
12 connection: AbstractConnection
13 channel: AbstractChannel
14 callback_queue: AbstractQueue
15
16 def __init__(self) -> None:
17 self.futures: MutableMapping[str, asyncio.Future] = {}
18
19 async def connect(self) -> "FibonacciRpcClient":
20 self.connection = await connect("amqp://guest:guest@localhost/")
21 self.channel = await self.connection.channel()
22 self.callback_queue = await self.channel.declare_queue(exclusive=True)
23 await self.callback_queue.consume(self.on_response, no_ack=True)
24
25 return self
26
27 async def on_response(self, message: AbstractIncomingMessage) -> None:
28 if message.correlation_id is None:
29 print(f"Bad message {message!r}")
30 return
31
32 future: asyncio.Future = self.futures.pop(message.correlation_id)
33 future.set_result(message.body)
34
35 async def call(self, n: int) -> int:
36 correlation_id = str(uuid.uuid4())
37 loop = asyncio.get_running_loop()
38 future = loop.create_future()
39
40 self.futures[correlation_id] = future
41
42 await self.channel.default_exchange.publish(
43 Message(
44 str(n).encode(),
45 content_type="text/plain",
46 correlation_id=correlation_id,
47 reply_to=self.callback_queue.name,
48 ),
49 routing_key="rpc_queue",
50 )
51
52 return int(await future)
53
54
55async def main() -> None:
56 fibonacci_rpc = await FibonacciRpcClient().connect()
57 print(" [x] Requesting fib(30)")
58 response = await fibonacci_rpc.call(30)
59 print(f" [.] Got {response!r}")
60
61
62if __name__ == "__main__":
63 asyncio.run(main())
客户端代码稍微复杂一些:
我们建立连接、通道,并声明一个独占的“回调”队列用于接收回复。
我们订阅“回调”队列,以便接收 RPC 响应。
(26) 每当响应被接收时,on_response 回调执行非常简单的任务, 对于每条响应消息,它检查 correlation_id 是否是我们要找的那个。 如果是,它将响应保存在 self.response 中并中断消费循环。
接下来,我们定义了我们的主调用方法 - 它执行实际的 RPC 请求。
在这个方法中,首先生成一个唯一的 correlation_id 编号并保存 - on_response 回调函数将使用这个值捕获适当的响应。
接下来,我们发布请求消息,带有两个属性:reply_to 和 correlation_id。最后,我们将响应返回给用户。
我们的 RPC 服务现在准备就绪。我们可以启动服务器:
$ python rpc_server.py
[x] Awaiting RPC requests
要请求一个 Fibonacci 数字,请运行客户端:
$ python rpc_client.py
[x] Requesting fib(30)
所展示的设计并不是 RPC 服务的唯一实现方式,但它具有一些重要的优点:
如果 RPC 服务器太慢,你可以通过简单地运行另一个服务器来扩展。 尝试在新控制台中运行第二个 rpc_server.py。 在客户端方面,RPC 仅需发送和接收一条消息。 不需要像 queue_declare 这样的同步调用。因此,RPC 客户端 只需进行一次网络往返即可完成单个 RPC 请求。 我们的代码仍然相当简单,没有尝试解决更复杂(但重要)的问题,例如:
如果没有服务器在运行,客户端应该如何反应?
客户端是否应该对 RPC 设置某种超时?
如果服务器发生故障并引发异常,是否应该将其转发给客户端?
在处理之前,如何防止无效的传入消息(例如检查边界)?
备注
如果你想实验一下,可能会发现 rabbitmq-management 插件对于查看队列非常有用。
备注
这些材料是来自 rabbitmq.org 上的 官方教程 。