RPC框架
作为一名开发者，我们最常见的日常工作就是web类编程：即对于CRUD请求，开发相关的业务代码。
在Go语言中，常见的RPC包括HTTP/gRPC/Thrift等，但绝大多数的开发场景仍是基于HTTP。本文对RPC的讨论，主要是基于HTTP的场景。
如果我们能熟练地掌握一套主流RPC框架，至少能提升20%的开发效率，而优秀的框架能带来更大的帮助。提效是为了有更多时间提升个人能力，我们今天就先对RPC框架有一个概览。
RPC的处理过程
对一个web程序来说，它的核心功能就是处理一个请求。一个RPC的处理流程可以简单划分为3块：
- 解析请求数据
- 业务逻辑处理
- 返回结果
这个看似简单的流程，在实际开发过程中会遇到很多问题。抛开业务逻辑，我们重点看一下1、3两步：
解析请求数据：
- 要理解HTTP协议的标准，了解URL/Header/Body里的数据信息，如Content-Type
- 定义这个请求的数据结构，将数据 反序列化 到程序中的结构体
返回结果：
- 定义请求的返回数据结构，将程序中的结构体 序列化
- 异常情况下，如业务处理错误、程序崩溃等，如何保证返回的数据结构一致
简单来说，这两步的功能可以概括为：如何将数据按定义的标准，进行序列化与反序列化。
常见的序列化工具如json/xml/protobuf等，新手主要了解 json 即可。
接下来，我们来看看标准库对请求的处理。
Go标准库的示例代码
我们先来看标准HTTP库，它的实现是我们学习RPC的基础：
代码语言：javascript复制http.HandleFunc("/router", func(writer http.ResponseWriter, request *http.Request) {
type MyRequest struct {
Name string `json:"name"`
}
type MyResponse struct {
Errno int `json:"errno"`
}
var resp = new(MyResponse)
// 1. 解析参数
var req MyRequest
b, err := ioutil.ReadAll(request.Body)
if err != nil {
resp.Errno = 1
b, _ = json.Marshal(resp)
writer.Write(b)
return
}
json.Unmarshal(b, &req)
// 2. 业务逻辑处理
// 3. 返回结果
b, _ = json.Marshal(resp)
writer.Write(b)
return
})
两个关键参数
响应 http.ResponseWriter 与 请求*http.Request。这两个参数里面包含了许多信息，我这里列举最常用的几个：
- 结构体Request
- Method - http方法
- URL - http URL
- Header - http头
- Body - http消息体
- 接口ResponseWriter
- Write - 写Body
- WriteHeader - 写状态码
开发思路
我们梳理一下，一个新的HTTP接口的开发是什么样的逻辑：
1.如何匹配到handler
示例就是/router这个路由匹配，但实际情况中会更复杂：
- 如前缀匹配、模糊匹配等
- 按照RESTful协议，不同Method的处理逻辑不一样
对于第二点，我们自然也可以通过在handler函数中增加if-else的逻辑来覆盖，但这么写下来，显然会增加handler函数的复杂程度。
从RPC的编程术语来说，我们称这个匹配逻辑为mux，即多路复用。于是，我们就发现了http标准库中的2大优化点：
- 更灵活的URL匹配逻辑
- mux支持HTTP Method的区分
2.解析参数
解析参数可以分解为3个问题：
- 参数来源于哪？如URL/Header/Body
- 参数要怎么解析？如json/form/xml
- 参数要解析到那个Go结构体？
有经验的朋友能深刻体会其中的繁琐（这部分工作不难，但很费开发与排查问题的时间）。比如说，在写业务层代码时，发现某个参数没有解析到，我们要分析的点非常多，包括协议问题、字段名称、字段类型、解析的工具库等等。
对于程序员来说，当然是希望尽可能地将这部分高度重复的工作进行简化，提升效率。
3.返回结果
返回数据的代码看过去很简单，就是将数据序列化后返回。
但是，难点在于异常情况下的处理：例如，当handler中某个逻辑出错时，我们要怎么返回数据呢？最常见的方案，就是增加一个特殊的字段进行标记，如错误码errno，不为0时表示错误，为0时才表示正确、再去解析数据结构。
核心问题
上述3点没有什么技术上的难度，但在稍微复杂点的web程序时，会遇到什么问题呢？我们再次一起看看handler这个函数签名：
代码语言：javascript复制handler func(http.ResponseWriter, *http.Request)
如果你随意编写一个handler，也可以轻松编译通过，例如：
代码语言：javascript复制func(writer http.ResponseWriter, request *http.Request) {
return
}
因此，最主要的问题是在于：没办法对开发者在编写HTTP接口时，提供一定的强制规范。
质量低 - 容易失误
由于handler这层的无法强制性地标准化，容易出现下限很低的失误，例如：
- 用错了请求的数据结构，尤其是ctrl c/ctrl v
- 返回的数据结构没有强限制，完全可以自定义
效率低 - 重复编码
对于解析参数和返回数据，往往需要大量的重复编码。这部分虽然可以通过封装一些库来缓解，但每个handler都至少仍有2个调用：
- 解析数据的函数，如
Bind - 返回数据的函数，如
WriteResponse
而对于有异常情况的，如发生error，WriteResponse的调用量相应增加
标准化低 - 内部实现各异
由于handler内的 解析请求和返回响应 没有任何代码限制，所以可以采用任意开源或自研的组件。
这些组件的实现各异，一旦扩散后很难收敛，很容易遇上不兼容的问题：
- 如果只是程序内实现的不兼容，还可以通过修改完成兼容
- 但如果多个调用方发生了不兼容，那就很难控制了
测试难 - 单测难覆盖
整个handler的可测试性是很低的，构造一个单测堪比写一大串业务代码，调试时很复杂。
所以，开发者往往更愿意靠 启动go程序 postman发请求 这样相对重量级的接口测试。
更大规模下的问题
实现与接口文档的不一致
随着平台的迭代，我们经常会去修改一些接口。
但在Go语言中，它无法直接生成接口文档（如swagger文档）。普遍的方案会利用注释，但注释依旧无法和代码里的实现保证强一致性（如接口文档为OrderV1，但实际已经升级到了OrderV2）。
调用方的开发工作
对于接口调用方，有4个工作是必须做的：
- 定义URL/方法等
- 定义请求的数据结构
- 定义返回的数据结构
- 拼接处一个HTTP请求
每个服务调用方，都需要重复地做这部分的工作。
这个问题可以通过统一建设公共库（SDK）来减轻，但SDK库如何与服务端的实现保证一致，是比较复杂的问题：例如新增了一个url handler的处理逻辑，如何保证SDK会自动更新？
业务逻辑的兼容性问题
业务逻辑往往是复杂的，我们更多的时间是投入在业务逻辑处理上，但传统的方式容易出现各种兼容性问题，比如：
开发者可能只是发现某个内部bug，改了某个字段的数据结构，但却导致所有调用方整个解析失败（如json.Unmarshal）。
总结
也许，有的朋友看了上述问题，会觉得不以为然：如果能搞好工具库和标准，以上问题都能解决。
没错，上述问题都不致命，否则业界也早就出现明确的标准了。但是我们要考虑到两点：
- 人员的不确定因素：不同的能力阶段、人员流动性
- 效率与质量：将开发时间更多地投入到业务逻辑上，提升质量
就像是你要从上海到北京出差，你当然可以自驾、歪歪扭扭地沿着高速公路到达目的地，有很高的选择自由度；但有了更快的高铁路线，何乐而不为呢？毕竟，从出差这件事来看，最重要的是保证准时地到达目的地，
那么RPC的“高铁方案”是怎么样的呢？下一节我们继续展开。
Github: https://github.com/Junedayday/code_reading Blog: http://junes.tech/ Bilibili: https://space.bilibili.com/293775192
