一个浏览器和NodeJS通用的RPC框架

2024年1月16日 291次阅读 来源: 王伟嘉

迎接关注我的知乎专栏： https://zhuanlan.zhihu.com/starkwang

starkwang/Maus: A Simple JSON-RPC Framework running in NodeJS or Browser, based on websocket.

这几天写了个小型的RPC框架，最初只是想用 TCP-JSON 写个纯 NodeJS 平台的东西，厥后无意中开了个脑洞，假如基于 Websocket 把浏览器当作 RPC Server ，那岂不是只如果能运转浏览器（或许nodejs）的装备，都能够作为分布式盘算中的一个 Worker 了吗？

翻开一张网页，就能够成为分布式盘算的一个节点，看起来照样挺酷炫的。

一、什么是RPC

能够参考：谁能用浅显的言语诠释一下什么是RPC框架？ – 知乎

简朴地说就是你能够如许注册一个恣意数目的worker（权且叫这个名字好了），它内里声清楚明了详细的要领完成：

var rpcWorker = require('maus').worker;
rpcWorker.create({
    add: (x, y) => x + y
}, 'http://192.168.1.100:8124');

然后你能够在另一个node历程里如许挪用：

var rpcManager = require('maus').manager;
rpcManager.create(workers => {
    workers.add(1, 2, result => console.log(result));
}, 8124)

这里我们封装了底层的通讯细节（能够是tcp、http、websocket等等）和使命分配，只须要用异步的体式格局去挪用worker供应的要领即可，经由过程这个我们能够易如反掌地做到分布式盘算的map和reduce：

rpcManager.create(workers => {
    //起首定义一个promise化的add
    var add = function(x, y){
        return new Promise((resolve, reject)=>{
            workers.add(x, y, result => resolve(result));
        })
    }
    //map&reduce
    Promise.all([add(1,2), add(3,4), add(4,5)])
        .then(result => result.reduce((x, y) => x + y))
        .then(sum => console.log(sum)) //19
}, 8124)

假如我们有三个已注册的Worker（多是当地的另一个nodejs历程、某个装备上的浏览器、另一个机械上的nodejs），那末我们这里会离别在这三个机械上离别盘算三个add，而且将三个结果在当地相加，获得末了的值，这就是分布式盘算的基本。

二、Manager的完成

0、通讯规范

要完成双向的通讯，我们起首要定义如许一个“长途挪用”的通讯规范，在我的完成中比较简朴：

{
    [id]: uuid          //在某些通讯中须要唯一标识码
    message: '......'   //音讯种别
    body: ......        //照顾的数据
}

1、初始化

起首我们要处理的题目是，怎样让Manager晓得Worker供应了哪些要领可供挪用？

这个题目实在很简朴，只要在 websocket 竖立的时刻发送一个init音讯就能够够了，init音讯也许长如许：

{
    message: 'init',
    body: ['add', 'multiply'] //body是要领名构成的数组
}

同时，我们要将Manager传入的回调函数，记录到Manager.__workersStaticCallback中，以便耽误挪用：

manager.create(callback, port) //记录下这个callback

//一段时候后。。。。。。

manager.start() //使命最先

2、天生workers实例

如今我们的Manager收到了一个长途可挪用的要领名构成的数组，我们接下来须要在Manager中天生一个workers实例，它应当包括一切这些要领名，但底层依然是挪用一个webpack通讯。这里我们能够用相似元编程的奇技淫巧，下面的是部份代码：

//收到worker发来的init音讯以后
var workers = {
    __send: this.__send.bind(this), //这个this指向Manager，而不是本身
    __functionCall: this.__functionCall.bind(this) //同上
};
var funcNames = data.body; //比方['add', 'multiply']
funcNames.forEach(funcName => {
    //运用new Function的奇技淫巧
    rpc[funcName] = new Function(`
        //截取参数
        var params = Array.prototype.slice.call(arguments,0,arguments.length-1);
        var callback = arguments[arguments.length-1];
        
        //这个__functionCall挪用了Manager底层的通讯，详细在背面诠释
        this.__functionCall('${funcName}',params,callback);
    `)
})
//将workers注册到Manager内部
this.__workers = workers;
//假如此时Manager已在守候最先了，那末最先使命
if (this.__waitingForInit) {
    this.start();
}

还记得上面我们有个start要领么？它是如许写的：

start: function() {
    if (this.__workers != undefined) {
        //假如初始化终了，workers实例存在
        this.__workersStaticCallback(this.__workers);
        this.__waitingForInit = false;
    } else {
        //否则将守候初始化终了
        this.__waitingForInit = true;
    }
},

3、序列化

假如只是单个Worker和单个Manager，而且长途要领都是同步而非异步的，那末我们明显不须要斟酌返回值递次的题目：

比方我们的Manager挪用了下面一堆要领：

workers.add(1, 1, callback);
workers.add(2, 2, callback);
workers.add(3, 3, callback);

由于Worker中add的是同步的要领，那末明显我们收到返回值的递次是：

2
4
6

但假如Worker中存在一个异步挪用，那末这个递次就会被打乱：

workers.readFile('xxx', callback);
workers.add(1, 1, callback);
workers.add(2, 2, callback);

明显我们收到的返回值递次是：

2
4
content of xxx

所以这里就须要对发出的函数挪用做一个序列化，详细的要领就是关于每一个挪用都给一个uuid（唯一标识码）。

比方我们挪用了：

workers.add(1, 1, stupid_callback);

那末起首Manager会对这个挪用天生一个 uuid ：

9557881b-25d7-4c94-84c8-2463c53b67f4

然后在__callbackStore中将这个 uuid 和stupid_callback 绑定，然后向选中的某个Worker发送函数挪用信息（详细怎样选Worker我们背面再说）：

{
    id: '9557881b-25d7-4c94-84c8-2463c53b67f4',
    message: 'function call',
    body: { 
        funcName: 'add', 
        params: [1, 1] 
    }
}

Worker实行这个函数以后，发送返来一个函数返回值的信息体，也许是如许：

{
    id: '9557881b-25d7-4c94-84c8-2463c53b67f4',
    message: 'function call',
    body: { 
        result: 2 
    }
}

然后我们就能够够在__callbackStore中找到这个 uuid 对应的 callback ，而且实行它：

this.__callbackStore[id](result);

这就是workers.add(1, 1, stupid_callback)这行代码背地的道理。

4、使命分配

假如存在多个Worker，明显我们不能把一切的挪用都傻傻地发送到第一个Worker身上，所以这里就须要有一个使命分配机制，我的机制比较简朴，也许说就是在一张内外对每一个Worker记录下它是不是忙碌的状况，每次当有挪用需求的时刻，先遍历这张表，

  1. 假如找到有余暇的Worker，那末就将对它发送挪用；

  2. 假如一切Worker都忙碌，那末先把这个挪用暂存在一个行列当中；

  3. 当收到某个Worker的返回值后，会搜检行列中是不是有使命，有的话，那末就对这个Worker发送最前的函数挪用，若没有，就把这个Worker设为余暇状况。

详细使命分配的代码比较冗余，疏散在各个要领内，所以只引见要领，就不贴上来了/w\

悉数的Manager代码在这里（抱歉还没时候补解释）：

Maus/manager.js at master · starkwang/Maus

三、Worker的完成

这里要再说一遍，我们的RPC框架是基于websocket的，所以Worker能够是一个PC浏览器！！！能够是一个手机浏览器！！！能够是一个平板浏览器！！！

Worker的完成远比Manager简朴，由于它只须要对唯一一个Manager通讯，它的逻辑只要：

  1. 吸收Manager发来的数据；

  2. 依据数据做出响应的回响反映（函数挪用、初始化等等）；

  3. 发送返回值

所以我们也不放代码了，有兴致的能够看这里：

Maus/worker.js at master · starkwang/Maus

四、写一个分布式算法

假定我们的加法是经由过程这个框架异步挪用的，那末我们该怎样写算法呢？

在单机情况下，写个斐波拉契数列几乎跟喝水一样简朴（事实上这类暴力递归的写法异常异常傻逼且机能低下，只是作为类型演示用）：

var fib = x => x>1 ? fib(x-1)+fib(x-2) : x

但是在分布式环境下，我们要将workers.add要领封装成一个Promise化的add：

//这里的x, y多是数字，也多是个Promise，所以要先挪用Promise.all
var add = function(x, y){
    return Promise.all([x, y])
        .then(arr => new Promise((resolve, reject) => {
            workers.add(arr[0], arr[1], result => resolve(result));
        }))
}

然后我们就能够够用相似同步的递归要领如许写一个分布式的fib算法：

var fib = x => x>1 ? add(fib(x-1), fib(x-2)) : x;

然后你能够尝试用你的电脑里、树莓派里、服务器里的nodejs、手机平板上的浏览器作为一个Worker，总之鸠合一切的盘算才能，一起来盘算这个傻傻的算法（事实上比拟于单机算法会慢许多许多，由于通讯上的耽误远大于单机的加法盘算，但只是为了演示啦）：

//分布式盘算fib(40)
fib(40).then(result => console.log(result));
    原文作者：王伟嘉
    原文地址: https://segmentfault.com/a/1190000005102984
    本文转自网络文章，转载此文章仅为分享知识，如有侵权，请联系博主进行删除。
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