现在RPC框架很多，但是真正好用的RPC却是少之又少。那么什么是好用的RPC，什么是不好用的RPC呢，有一个评判标准吗？下面是我列举出来的衡量RPC好用与否的几条标准：
引用
真的像本地函数一样调用
使用简单，用户只需要关注业务即可
灵活，RPC调用的序列化方式可以自由定制，比如支持json，支持msgpack等方式
下面来分别解释这几条标准。
标准1：真的像本地函数一样调用
RPC的本质是为了屏蔽网络的细节和复杂性，提供易用的api，让用户就像调用本地函数一样实现远程调用，所以RPC最重要的就是“像调用本地函数一样”实现远程调用，完全不让用户感知到底层的网络。真正好用的RPC接口，他的调用形式是和本地函数无差别的，但是本地函数调用是灵活多变的。服务器如果提供和客户端完全一致的调用形式将是非常好用的，这也是RPC框架的一个巨大挑战
标准2：使用简单，用户只需要关注业务即可
RPC的使用简单直接，非常自然，就是和调用本地函数一样，不需要写一大堆额外代码，用户只用写业务逻辑代码，而不用关注框架的细节，其他的事情都由RPC框架完成。
标准3：灵活，RPC调用的序列化方式可以自由定制
RPC调用的数据格式支持多种编解码方式，比如一些通用的json格式、msgpack格式或者boost.serialization等格式，甚至支持用户自己定义的格式，这样使用起来才会更灵活。
RPC框架评估
下面根据这几个标准来评估一些国内外知名大公司的RPC框架，这些框架的用法在github的wiki中都有使用示例，使用示例代码均来自官方提供的例子。
谷歌gRPC
gRPC最近发布了1.0版本，他是谷歌公司用c++开发的一个RPC框架，并提供了多种客户端。
协议定义
Java代码
1. 先定义一个.proto的文件，例如
2.
3. // Obtains the feature at a given position.
4. rpc GetFeature(Point) returns (Feature) {}
5. 定义了一个服务接口，接收客户端传过来的Point，返回一个Feature，接下来定义protocol buffer的消息类型，用于序列化/反序列化
6.
7. message Point {
8. 1;
9. 2;
10. }
服务器代码
Java代码
1. class RouteGuideImpl final : public
2. const
3. feature->set_name(GetFeatureName(*point, feature_list_));
4. feature->mutable_location()->CopyFrom(*point);
5. return
6. }
7. }
8.
9. void RunServer(const
10. "0.0.0.0:50051");
11. RouteGuideImpl service(db_path);
12.
13. ServerBuilder builder;
14. builder.AddListeningPort(server_address, grpc::InsecureServerCredentials());
15. builder.RegisterService(&service);
16. std::unique_ptr<Server> server(builder.BuildAndStart());
17. "Server listening on "
18. server->Wait();
19. }
客户端代码
Java代码
1. bool GetOneFeature(const
2. ClientContext context;
3. Status status = stub_->GetFeature(&context, point, feature);
4. if
5. "GetFeature rpc failed."
6. return false;
7. }
8. if
9. "Server returns incomplete feature."
10. return false;
11. }
12.
13. return true;
14. }
评价
gRPC调用的序列化用的是protocal buffer，RPC服务接口需要在.proto文件中定义，使用稍显繁琐。根据标准1，gRPC并没有完全实现像本地调用一样，虽然很接近了，但做不到，原因是RPC接口中必须带一个Context的参数，并且返回类型必须是Status，这些限制导致gRPC无法做到像本地接口一样调用。
根据标准2，gRPC的使用不算简单，需要关注诸多细节，比如Context和Status等框架的细节。根据标准3，gRPC只支持pb协议，无法扩展支持其他协议。
综合评价：70分。
百度sofa-pbRPC
sofa-pbRPC是百度用c++开发的一个RPC框架，和gRPC有点类似，也是基于protocal buffer的，需要定义协议。
协议定义
Java代码
1. // 定义请求消息
2. message EchoRequest {
3. required string message = 1;
4. }
Java代码
1. // 定义回应消息
2. message EchoResponse {
3. 1;
4. }
5.
6. // 定义RPC服务，可包含多个方法（这里只列出一个）
7. service EchoServer {
8. rpc Echo(EchoRequest) returns(EchoResponse);
9. }
服务器端代码
Java代码
1. #include <sofa/pbrpc/pbrpc.h> // sofa-pbrpc头文件
2. #include "echo_service.pb.h" // service接口定义头文件
3. class EchoServerImpl : public
4. {
5. public:
6. EchoServerImpl() {}
7. virtual ~EchoServerImpl() {}
8.
9. private:
10. void
11. const
12. sofa::pbrpc::test::EchoResponse* response,
13. google::protobuf::Closure* done)
14. {
15. sofa::pbrpc::RpcController* cntl =
16. static_cast<sofa::pbrpc::RpcController*>(controller);
17. "Echo(): request message from %s: %s",
18. cntl->RemoteAddress().c_str(), request->message().c_str());
19. "echo message: "
20. done->Run();
21. }
22. };
23. 注意：
24.
25. 服务完成后必须调用done->Run()，通知RPC系统服务完成，触发发送Response；
26. 在调了done->Run()之后，Echo的所有四个参数都不再能访问；
27. done-Run()可以分派到其他线程中执行，以实现了真正的异步处理；
客户端代码
Java代码
1. int
2. {
3. SOFA_PBRPC_SET_LOG_LEVEL(NOTICE);
4.
5. // 定义RpcClient对象，管理RPC的所有资源
6. // 通常来说，一个client程序只需要一个RpcClient实例
7. // 可以通过RpcClientOptions指定一些配置参数，譬如线程数、流控等
8. sofa::pbrpc::RpcClientOptions client_options;
9. 8;
10. sofa::pbrpc::RpcClient rpc_client(client_options);
11.
12. // 定义RpcChannel对象，代表一个消息通道，需传入Server端服务地址
13. "127.0.0.1:12321");
14.
15. // 定义EchoServer服务的桩对象EchoServer_Stub，使用上面定义的消息通道传输数据
16. sofa::pbrpc::test::EchoServer_Stub stub(&rpc_channel);
17.
18. // 定义和填充调用方法的请求消息
19. sofa::pbrpc::test::EchoRequest request;
20. "Hello world!");
21. // 可以通过RpcClientOptions指定一些配置参数，譬如线程数、流控等
22. sofa::pbrpc::RpcClientOptions client_options;
23. 8;
24. sofa::pbrpc::RpcClient rpc_client(client_options);
25.
26. // 定义RpcChannel对象，代表一个消息通道，需传入Server端服务地址
27. "127.0.0.1:12321");
28.
29. // 定义EchoServer服务的桩对象EchoServer_Stub，使用上面定义的消息通道传输数据
30. sofa::pbrpc::test::EchoServer_Stub stub(&rpc_channel);
31.
32. // 定义和填充调用方法的请求消息
33. sofa::pbrpc::test::EchoRequest request;
34. "Hello world!");
35.
36. // 定义方法的回应消息，会在调用返回后被填充
37. sofa::pbrpc::test::EchoResponse response;
38.
39. // 定义RpcController对象，用于控制本次调用
40. // 可以设置超时时间、压缩方式等；默认超时时间为10秒，默认压缩方式为无压缩
41. sofa::pbrpc::RpcController controller;
42. 3000);
43. // 发起调用，最后一个参数为NULL表示为同步调用
44. stub.Echo(&controller, &request, &response, NULL);
45.
46. // 调用完成后，检查是否失败
47. if
48. // 调用失败后的错误处理，譬如可以进行重试
49. "request failed: %s", controller.ErrorText().c_str());
50. }
51.
52. return
53. }
评价
sofa-pbRPC的使用并没有像sofa这个名字那样sofa，根据标准1，服务端的RPC接口比gRPC更加复杂，更加远离本地调用了。根据标准2，用户要做很多额外的事，需要关注框架的很多细节，比较难用。根据标准3，同样只支持pb协议，无法支持其他协议。
综合评价：62分。
腾讯Pebble
腾讯开源的Pebble也是基于protocal buffer的，不过他的用法比gRPC和sofaRPC更好用，思路都是类似的，先定义协议。
协议定义
Java代码
1. struct HeartBeatInfo {
2. 1: i64 id,
3. 2: i32 version = 1,
4. 3: string address,
5. 4: optional string comment,
6. }
7.
8. service BaseService {
9.
10. 1:i64 id, 2:HeartBeatInfo data),
11.
12. void log(1: string content)
13.
14. }
服务器端代码
Java代码
1. class BaseServiceHandler : public
2. public:
3.
4. void log(const
5. "receive request : log(" << content << ")"
6. }
7. };
8.
9. int main(int argc, char* argv[]) {
10. // 初始化RPC
11. pebble::rpc::Rpc* rpc = pebble::rpc::Rpc::Instance();
12. "", 0, "");
13.
14. // 注册服务
15. BaseServiceHandler base_service;
16. rpc->RegisterService(&base_service);
17.
18. // 配置服务监听地址
19. "tcp://127.0.0.1:");
20. if (argc > 1) {
21. 1]);
22. else
23. "8200");
24. }
25. // 添加服务监听地址
26. rpc->AddServiceManner(listen_addr, pebble::rpc::PROTOCOL_BINARY);
27.
28. // 启动server
29. rpc->Serve();
30.
31. return 0;
32. }
客户端代码
Java代码
1. // 初始化RPC
2. pebble::rpc::Rpc* rpc = pebble::rpc::Rpc::Instance();
3. rpc->Init("", -1, "");
4.
5. // 创建rpc client stub
6. BaseServiceClient client(service_url, pebble::rpc::PROTOCOL_BINARY);
7.
8. // 同步调用
9. int ret = client.log("pebble simple test : log");
10. std::cout << "sync call, ret = "
评价
Pebble比gRPC和sofa-pbrpc更好用，根据标准1，调用方式和本地调用一致了，接口中没有任何限制。根据标准2，除了定义协议稍显繁琐之外已经比较易用了，不过服务器在使用上还是有一些限制，比如注册服务的时候只能注册一个类对象的指针，不能支持lambda表达式，std::function或者普通的function。根据标准3，gRPC只支持pb协议，无法扩展支持其他协议。
综合评价：75分。
apache msgpack-RPC
msgpack-RPC是基于msgpack定义的RPC框架，不同于基于pb的RPC，他无需定义专门的协议。
服务器端代码
Java代码
1. #include <jubatus/msgpack/rpc/server.h>
2.
3. class myserver : public
4. public:
5. void add(msgpack::rpc::request req, int a1, int
6. {
7. req.result(a1 + a2);
8. }
9.
10. public:
11. void
12. try
13. std::string method;
14. req.method().convert(&method);
15.
16. if(method == "add") {
17. int, int> params;
18. req.params().convert(¶ms);
19. 0>(), params.get<1>());
20.
21. else
22. req.error(msgpack::rpc::NO_METHOD_ERROR);
23. }
24.
25. catch
26. req.error(msgpack::rpc::ARGUMENT_ERROR);
27. return;
28. } catch
29. req.error(std::string(e.what()));
30. return;
31. }
32. };
客户端代码
Java代码
1. #include <jubatus/msgpack/rpc/client.h>
2. #include <iostream>
3.
4. int main(void)
5. {
6. "127.0.0.1", 9090);
7. int result = c.call("add", 1, 2).get<int>();
8. std::cout << result << std::endl;
9. }
评价
msgpack-RPC使用起来也很简单，不需要定义proto文件，根据标准1，客户端的调用和本地调用一致，不过，服务器的RPC接口有一个msgpack::rpc::request对象，并且也必须派生于base类，使用上有一定的限制。根据标准2，服务器端提供RPC服务的时候需要根据method的名字来dispatch，这种方式不符合开闭原则，使用起来有些不方便。根据标准3，msgpack-rpc只支持msgpack的序列化，不能支持其他的序列化方式。
综合评价：80分。
总结
目前虽然国内外各大公司都推出了自己的RPC框架，但是真正好用易用的RPC框架却是不多的，这里对各个厂商的RPC框架仅从好用的角度做一个评价，一家之言，仅供参考，希望可以为大家做RPC的技术选型的时候提供一些评判依据。
