项目源码
teleport:https://github.com/henrylee2cn/teleport
背景
大家在进行业务开发时,是否是否遇到过下列问题,并且无法在Go语言开源生态中找到一套完整的解决方案?
- 高性能、可靠地通信?
- 开发效率不高?
- 无法自定义应用层协议?
- 想要动态协商Body编码类型(如JSON、protobuf等)?
- 不能以简洁的RPC方式进行业务开发?
- 没有灵活的插件扩展机制?
- 不支持服务端向客户端主动推送消息?
- 特殊场景时需要连接管理,如多种连接类型、会话管理?
- 使用了非HTTP协议框架,但不能很好的兼容HTTP协议,无法方便地与第三方对接?
我对于常见的一些相关开源项目做了一次粗略调查,发现迄今为止,除今天我要分享的这款 teleport 框架外(确切讲还包括由teleport扩展而来的微服务框架 tp-micro),貌似并没有另外一款Go语言的开源框架能够同时解决上述问题:
框架 | 描述 | 高性能 | 高效开发 | DIY应用层协议 | Body编码协商 | RPC范式 | 插件 | 推送 | 连接管理 | 兼容HTTP协议 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
teleport | TCP socket 框架 | ★★★★ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
net | 标准包网络工具 | ★★★★★ | x | ✓ | x | x | x | ✓ | ✓ | x |
net/rpc | 标准包RPC | ★★★★☆ | x | x | x | ✓ | x | x | x | x |
net/http(2) | 标准包HTTP2 | ★★★☆ | x | x | ✓ | x | x | ✓ | x | ✓ |
gRPC | 谷歌出品的RPC框架 | ★★★ | ✓ | x | ✓ | ✓ | x | ✓ | x | ✓ |
rpcx | net/rpc的扩展框架 | ★★★★ | ✓ | x | x | ✓ | ✓ | ✓ | x | ✓ |
概述
teleport 就是在上述需求背景下被创造出来,成为一个通用、高效、灵活的Socket框架。
它可以用于Peer-Peer对等通信、RPC、长连接网关、微服务、推送服务,游戏服务等领域。
其主要特性如下:
* | * | * | * | * | * | * | * | * |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
高性能 | 高效开发 | DIY应用层协议 | Body编码协商 | RPC范式 | 插件 | 推送 | 连接管理 (Socket文件描述符/ 会话管理/上下文等) |
兼容HTTP协议 |
平滑关闭/升级 | Log接口 | 非阻塞异步IO | 断线重连 | 对等通信 | 对等API | 反向代理 | 慢响应报警 | ...... |
TODO:尚未提供多语言客户端版本
架构
设计原则
面向接口设计,保证代码稳定,提供灵活定制
抽象核心模型,保持最简化
分层设计,自下而上逐层封装,利于稳定和维护
充分利用协程,且保证可控、可复用
架构示意图
注:“tp” 是 teleport 的包名,因此它代指 “teleport”。
简单的性能对比图
<table>
<tr><th>Environment</th><th>Throughputs</th><th>Mean Latency</th><th>P99 Latency</th></tr>
<tr>
<td width="10%"><img src="https://github.com/henrylee2cn/rpc-benchmark/raw/master/result/env.png"></td>
<td width="30%"><img src="https://github.com/henrylee2cn/rpc-benchmark/raw/master/result/throughput.png"></td>
<td width="30%"><img src="https://github.com/henrylee2cn/rpc-benchmark/raw/master/result/mean_latency.png"></td>
<td width="30%"><img src="https://github.com/henrylee2cn/rpc-benchmark/raw/master/result/p99_latency.png"></td>
</tr>
</table>
为兼容HTTP做准备
兼容 HTTP 最好的办法就是在设计应用层协议之初就考虑到进去。因此,teleport 对应用层协议报文的属性做了如下抽象:
- Size 整个报文的长度
- Transfer-Filter-Pipeline 报文数据过滤处理管道
- Header
- Seq 消息序号(因为是异步通信)
- Mtype 消息类型(如PULL、REPLY、PUSH)
- URI 资源标识符(对照常见RPC框架中的method,但可以更好地兼容HTTP)
- Meta 元信息(如错误信息、内容协商信息等,对照HTTP Header)
- Body
- BodyCodec 消息正文的编码类型(如JSON、Protobuf)
- Body 消息正文
从下图 teleport 报文属性与 HTTP 报文对比中,不难发现它们有共通之处。
如何实现DIY应用层协议?
应用层协议是指建立在 TCP 协议之上的报文协议。我们希望开发者自己定制该协议,这样更具备灵活性,比如protobuf、thrift等。
首先要做的第一件事是:
抽象出一个 Message 对象,为应用层协议接口提供字节流序列化与反序列化模板。
Step1: 抽象 Message 对象
在 teleport/socket 包中抽象出 Message 结构体(上面已经介绍过了)
Step2: 抽象 Proto 协议接口
提供 Proto 协议接口,对 Message 对象进行序列化与反序列化,从而支持开发者的自定义实现自己的协议格式,其接口声明如下:
type Proto interface {
Version() (byte, string)
Pack(*Message) error
Unpack(*Message) error
}
解释:
Version
:实现该协议接口的版本号Pack
:按照接口实现的规则,将 Message 的属性序列化为字节流Unpack
:按照接口实现的规则,将字节流反序列化进一个 Message 对象
目前框架已经提供三种协议:Raw、JSON、Protobuf。
其中以Raw为示例,展示如下:
# raw protocol format(Big Endian):
{4 bytes message length}
{1 byte protocol version}
{1 byte transfer pipe length}
{transfer pipe IDs}
# The following is handled data by transfer pipe
{2 bytes sequence length}
{sequence}
{1 byte message type} # e.g. CALL:1; REPLY:2; PUSH:3
{2 bytes URI length}
{URI}
{2 bytes metadata length}
{metadata(urlencoded)}
{1 byte body codec id}
{body}
如何实现 Body 编码协商?
在实际业务场景中,报文的类型是多种多样的,所以 teleport 使用 Codec
接口对消息正文(Message Body)进行编解码。
type Codec interface {
Id() byte
Name() string
Marshal(v interface{}) ([]byte, error)
Unmarshal(data []byte, v interface{}) error
}
解释:
-
Id
:编解码器的唯一识别码 -
Name
:编解码器的名称,同样要求全局唯一,主要是便于开发者记忆和可视化 -
Marshal
:编码 -
Unmarshal
:解码
开发者可以将自定义的新编解码器注入 teleport/codec
包,从而在整个项目中使用。
框架已经提供的编解码器实现:JSON、Protobuf、Form(urlencoded)、Plain(raw text)
在自由支持各种编解码类型后,我就可以模仿 HTTP 协议头的 Content-Type 实现一下协商功能了。
在 Request/Response 的通信场景下,按以下步骤进行 Body 编码类型协商:
Step1:请求端将当前 Body 的编码类型设置到 Message 的
BodyCodec
属性Step2:在请求端希望收到请求Body不同的编码类型时(在web开发中很常见),就可以在 Message 对象的 Meta 元信息中设置
X-Accept-Body-Codec
来指定响应的编码类型Step3:响应端根据请求的
BodyCodec
属性解码 Body,执行业务逻辑Step4:响应端在发现有
X-Accept-Body-Codec
元信息时,使用该元信息指定类型编码响应 Body,否则默认使用与请求相同的编码类型。当然,响应端的开发者也可以明确指定编码类型,这样就会忽略前面的规则,强制使用该指定的编码类型。
在上述 Step2 中,请求端设置 Message 对象的 X-Accept-Body-Codec
Meta 元信息的一段代码片段:
session.Call("/a/b", arg, result, tp.WithAcceptBodyCodec(codec.ID_PROTOBUF))
其中,tp.WithAcceptBodyCodec
是一种修饰函数的用法,这类函数可以实现灵活地配置策略,一些相关定义如下。在 teleport/socket 包中:
type MessageSetting func(*Message)
func WithAddMeta(key, value string) MessageSetting {
return func(m *Message) {
m.meta.Add(key, value)
}
}
在 teleport 包中:
const MetaAcceptBodyCodec = "X-Accept-Body-Codec"
func WithAcceptBodyCodec(bodyCodec byte) MessageSetting {
if bodyCodec == codec.NilCodecId {
return func(*Message) {}
}
return socket.WithAddMeta(MetaAcceptBodyCodec, strconv.FormatUint(uint64(bodyCodec), 10))
}
...
type Session interface {
Call(uri string, arg interface{}, result interface{}, setting ...socket.MessageSetting) CallCmd
}
说明:Call 其实类似于 net/http 中的 func (c *Client) Do(req *Request) (*Response, error)
是根据请求参数 Message 进行请求的。
在该场景中为什么选择使用修饰函数?为什么不直接传入 Message 结构体(先将其字段公开)?
- Message 的字段很多,有的必填,有的选填;例如必填参数 uri、arg 都是它的字段(arg对应body字段),meta、context 等为选填;通过上述这种“必填参数+修饰函数不定参”的方法声明,可以从语法层面明确使用规范(如换成使用结构体,只能使用约定,然后在运行时检查)
- 修饰函数的方式可以封装更加复杂的配置逻辑,比如设置两个关联参数的情况,某个字段需要写多行代码进行初始化的情况
- 修饰函数的使用更加灵活,具有很强的封装性,比如可以提供常用的修饰函数包,可以多个修饰函数嵌套组合成一个新的修饰函数等等
- 特意将 Message 的字段声明为私有,同时在当前包内提供一些基础修饰函数,可以大大提高配置的可控性与安全性,同时也避免了开发者学习一些配置约定的成本
概括一下修饰函数的使用场景:
- 配置项很多且一些配置间存在联动性
- 配置项的结构体本身属于内部逻辑的一部分,如果外部传入后再对其进行修改,会对内部造成执行bug的情况
- 若仅仅是简单的配置,建议使用结构体,更加简单直接,比如 mysql 的配置等
如何管理连接?
一般常见的 Go 语言 RPC 框架都没有重视对连接的管理,甚至是没有连接管理功能。那么,是不是就说明连接管理功能不重要?可有可无?其实不然,这只是与 RPC 框架的定位有关:
实现远程过程调用,并不强调连接,甚至是刻意屏蔽掉底层连接!
那么,什么场景下,我们需要使用连接管理?
- 服务端主动推送消息给指定(一批)连接的客户端
- 服务端主动请求客户端,并获得客户端的响应
- 增加会话管理,将每条连接命名为用户ID,并绑定用户信息
- 获取文件描述符,对连接性能进行调优
- 异步主动断开指定(一批)连接
- 与第三方框架/组件对接
下面我们来了解一下 teleport 是如何实现连接管理的。
Step1:封装 Socket 模块
首先,我们以分层的原则对来自net标准包的 net.Conn
进行封装得到 Socket 接口。它作为整个框架的底层通信接口,向上层提供应用层消息通信和连接管理的基础功能。
该接口涉及五个组件:
- 来自标准包的
net.Conn
接口 - 抽象的应用层协议接口
Proto
- 对字节流处理的接口管道
XferPipe
- 抽象出来的
Message
结构体 - 用于编解码
Message
中Body
数据的接口Codec
常用接口方法如下:
-
WriteMessage(message *Message) error
:写入应用层消息 -
ReadMessage(message *Message) error
:读取应用层消息 -
SetId(string)
、Id() string
:设置或读取当前连接ID -
Swap() goutil.Map
:存储与当前连接相关的临时数据 -
ControlFD(f func(fd uintptr)) error
:操作当前连接的文件描述符
Step2:封装 Session 模块
Session 对象封装了 Socket 接口 ,并负责整个会话相关的事务(相当于引擎)。如:
- 读消息协程
- 创建消息处理的上下文
- 执行路由与操作
- 写入消息
- 打印运行日志
- 连接的ID命名
- 绑定连接相关状态信息(用户资料等)
- 连接生命周期(连接超时)
- 一次请求的生命周期(请求超时)
- 主动断开连接
- 拨号端的断线重连
- 连接断开事件通知
Step3:并发 Map 集中管理 Session
Peer 是 teleport 对通信两端的对等抽象,除了 Listener 与 Dialer 固有的角色差异外,两种角色拥有完全一致的API。Peer 就包含有一个并发 Map 用于保存全部 Session。因此,开发者可以通过 Peer 实现:
- 监听地址端口
- 拨号建立连接
- 获取指定 ID 的 Session 实例
- 向所有 Session 广播消息
- 查看当前连接数
- 平滑关闭全部连接
另外,顺便提一下,teleport是采用非阻塞的通信机制,同时支持同步、异步两种编程方式。这样做有什么好处,或者说阻塞通信与非阻塞通信的区别是什么?
golang 的 socket 是非阻塞式的,也就是说不管是accpet,还是读写都是非阻塞的。但是 golang 本身对 socket 做了一定的处理,让其用起来像阻塞的一样简单。
因此,如果我们当真把它作为阻塞通信机制,通过连接池实现并发通信,是很浪费连接资源的!我们知道,“阻塞通信+连接池”的方式,不仅吞吐量相比较低,而且还有一个无法避免的缺陷:
一类请求的慢响应,会很快耗尽整个连接池资源,进而拖慢整个进程的网络通信
如果该进程是分布式系统中的一个节点,那么这种慢响应还会很快蔓延着其他通信节点
但是,如果使用非阻塞通信机制,每个请求都不独占连接,而是共享连接。这样:
- 首先我们可以抛弃复杂的独占式连接池了(文件下载服务可能还是会用到另外一种连接池)
- 其次,一类或者一个慢响应都不会对其他请求造成影响,同时也就解决了慢响应蔓延的问题
- 第三,可以最大化利用连接资源,提升吞吐量
微服务系统中,强烈建议使用这种非阻塞通信机制!
如何设计灵活的插件
插件会给框架带来灵活性和扩展性,是一个非常重要的模块。那么,如何设计好它?teleport 从三方面考虑:
合适且丰富的插件位置
按插件位置量身设计入参和出参
-
一个插件允许包含一个或多个插件位置
以下是 teleport 的一些插件位置定义:
插件位置(函数) | 插件位置(函数) |
---|---|
PreNewPeer(*PeerConfig, *PluginContainer) error | PostNewPeer(EarlyPeer) error |
PostReg(*Handler) error | PostListen(net.Addr) error |
PostDial(PreSession) *Rerror | PostAccept(PreSession) *Rerror |
PreWriteCall(WriteCtx) *Rerror | PostWriteCall(WriteCtx) *Rerror |
PreWriteReply(WriteCtx) *Rerror | PostWriteReply(WriteCtx) *Rerror |
PreWritePush(WriteCtx) *Rerror | PostWritePush(WriteCtx) *Rerror |
PreReadHeader(PreCtx) error | PostReadCallHeader(ReadCtx) *Rerror |
PreReadCallBody(ReadCtx) *Rerror | PostReadCallBody(ReadCtx) *Rerror |
PostReadPushHeader(ReadCtx) *Rerror | PreReadPushBody(ReadCtx) *Rerror |
PostReadPushBody(ReadCtx) *Rerror | PostReadReplyHeader(ReadCtx) *Rerror |
PreReadReplyBody(ReadCtx) *Rerror | PostReadReplyBody(ReadCtx) *Rerror |
PostDisconnect(BaseSession) *Rerror |
上面这些函数的入参中,不带有 *
前缀的都是接口。
其中以 Peer
、Session
、 Ctx
为后缀的入参(接口类型),涉及到一种非常有趣、有用的 interface 用法——限制方法集。
以 Ctx
为例:
实践:轻松组装微服务
tp-micro 是以 teleport + plugin 的方式扩展而来的微服务。虽然目前还有一些功能未开发,但已有两家公司使用。它在完整继承 teleport 特性的同时,增加如下主要模块:
模块 | 模块 | 模块 | 模块 | 模块 | 模块 |
---|---|---|---|---|---|
服务注册插件 | 路由发现插件(含负载均衡) | 心跳插件 | 参数绑定与校验插件 | 安全加密插件 | 断路器 |
脚手架工具:由模板生成项目、热编译 | 网关 | 灰度 | Agent |
聊聊高效开发的一些事儿
实现 RPC 开发范式
实现 RPC 范式的好处是代码书写简单、代码结构清晰明了、对开发者友好。
在此只贴出一个简单代码示例,不展开讨论封装细节。
- server.go
package main
import (
"fmt"
"time"
tp "github.com/henrylee2cn/teleport"
)
func main() {
// graceful
go tp.GraceSignal()
// server peer
srv := tp.NewPeer(tp.PeerConfig{
CountTime: true,
ListenPort: 9090,
PrintDetail: true,
})
// router
srv.RouteCall(new(Math))
// broadcast per 5s
go func() {
for {
time.Sleep(time.Second * 5)
srv.RangeSession(func(sess tp.Session) bool {
sess.Push(
"/push/status",
fmt.Sprintf("this is a broadcast, server time: %v", time.Now()),
)
return true
})
}
}()
// listen and serve
srv.ListenAndServe()
}
// Math handler
type Math struct {
tp.CallCtx
}
// Add handles addition request
func (m *Math) Add(arg *[]int) (int, *tp.Rerror) {
// test query parameter
tp.Infof("author: %s", m.Query().Get("author"))
// add
var r int
for _, a := range *arg {
r += a
}
// response
return r, nil
}
- client.go
package main
import (
"time"
tp "github.com/henrylee2cn/teleport"
)
func main() {
// log level
tp.SetLoggerLevel("ERROR")
cli := tp.NewPeer(tp.PeerConfig{})
defer cli.Close()
cli.RoutePush(new(Push))
sess, err := cli.Dial(":9090")
if err != nil {
tp.Fatalf("%v", err)
}
var result int
rerr := sess.Call("/math/add?author=henrylee2cn",
[]int{1, 2, 3, 4, 5},
&result,
).Rerror()
if rerr != nil {
tp.Fatalf("%v", rerr)
}
tp.Printf("result: %d", result)
tp.Printf("wait for 10s...")
time.Sleep(time.Second * 10)
}
// Push push handler
type Push struct {
tp.PushCtx
}
// Push handles '/push/status' message
func (p *Push) Status(arg *string) *tp.Rerror {
tp.Printf("%s", *arg)
return nil
}
处理错误的姿势
teleport 对于 Handler 的错误返回值,并没有采用 error 接口类型,而是定义了一个 Rerror 结构体:(用法见上面示例代码)
type Rerror struct {
// Code error code
Code int32
// Message the error message displayed to the user (optional)
Message string
// Reason the cause of the error for debugging (optional)
Reason string
}
这样设计有几个好处:
Code 字段表示错误代号,类似 HTTP 状态码,有利于和 HTTP 协议完美兼容,同时也方便插件和客户端对错误类型快速判断与处理
Message 字段用于给客户端的错误提示信息,可进行字符串格式的定制
Reason 字段记录错误发生的原因甚至上下文,助力Debug
如果开发者需要与 error 接口交互,
Rerror.ToError() error
方法可以实现
可能有人会问:为什么不直接实现 ?因为我是故意的!原因则涉及到 interface 的一个经典的坑:(*Rerror)(nil) !=(error)(nil)。如果开发者不小心写出下面的代码,就掉坑里了:Rerror.Error() error
var err error
err = sess.Call(...).Rerror()
if err != nil { // 此处掉坑里了,必定会进入错误处理逻辑,因为 (*Rerror)(nil) != (error)(nil) 永远成立
...
}
推荐:服务端定义一张全局的错误码表,方便于客户端对接以及错误Debug。比如这样的规则:
- 1 ≤ Code ≤ 999:框架错误,包括通信错误,具体可以与 HTTP 状态码保持一致
- 1000 ≤ Code ≤ 9999:基础服务错误
- 1000000 ≤ 999999:业务错误,前四位表示模块或服务,后两位表示当前模块或服务中错误序号
推荐一种很酷的项目结构
这是 tp-micro 中默认的项目组织结构,它有 micro gen
命令由模板自动构建。
├── README.md
├── __tp-micro__gen__.lock
├── __tp-micro__tpl__.go
├── config
│ └── config.yaml
├── config.go
├── internal
│ ├── handler
│ │ ├── call.tmp.go
│ │ └── push.tmp.go
│ └── model
│ ├── init.go
│ ├── mongo_meta.gen.go
│ ├── mysql_device.gen.go
│ ├── mysql_log.gen.go
│ └── mysql_user.gen.go
├── log
│ └── PID
├── main.go
├── router.gen.go
└── sdk
├── rerr.go
├── rpc.gen.go
├── rpc.gen_test.go
├── type.gen.go
└── val.gen.go
该项目结构整体分为两部分。
一部分是对外公开的代码,都位于 sdk 目录下,比如 client 远程调用的函数就在这里。
剩余代码都是不对外公开的,属于 server 进程的部分,其中私有包 internal 下是 server 的主体业务逻辑部分。
这样设计的好处是:
- 外部调用者(一般是客户端)只能导入 sdk 包,其余的包要么在 internal 下被私有化,要么就是 main 包,都无法导入;从而起到了从语法级别隔离代码目的,有效地解决了误用代码、复杂依赖的问题
- 将 sdk 代码与 server 代码放在同一项目中,便于统一管理,减少更新时人为原因造成客户端与服务端接口对不上的情况
脚手架提升开发效率
在 tp-micro 中,提供了一个 micro
工具,介绍两个最常用的命令:
- 命令
micro gen
可以通过模板可以快速生成一个项目(上面提到的项目结构)- 其中包括 mysql、mongo、redis 相关的 model 层代码
- README.md 中会自动写入接口文档等,便于交付给客户端同学
- 支持覆盖更新部分代码,比如新增接口。
- 命令
micro run
可以自动编译运行指定项目,并在项目代码发生变化时自动进行平滑升级
有疑问加站长微信联系(非本文作者)