RPC 框架的討論一直是各個技術(shù)交流群中的熱點話題，阿里的 dubbo，新浪微博的 motan，谷歌的 grpc，以及不久前螞蟻金服開源的 sofa，都是比較出名的 RPC 框架。RPC 框架，或者一部分人習(xí)慣稱之為服務(wù)治理框架，更多的討論是存在于其技術(shù)架構(gòu)，比如 RPC 的實現(xiàn)原理，RPC 各個分層的意義，具體 RPC 框架的源碼分析…但卻并沒有太多話題和“如何設(shè)計 RPC 接口”這樣的業(yè)務(wù)架構(gòu)相關(guān)。

可能很多小公司程序員還是比較關(guān)心這個問題的，這篇文章主要分享下一些個人眼中 RPC 接口設(shè)計的最佳實踐。

初識 RPC 接口設(shè)計

由于 RPC 中的術(shù)語每個程序員的理解可能不同，所以文章開始，先統(tǒng)一下 RPC 術(shù)語，方便后續(xù)闡述。

大家都知道共享接口是 RPC 最典型的一個特點，每個服務(wù)對外暴露自己的接口，該模塊一般稱之為 api；外部模塊想要實現(xiàn)對該模塊的遠(yuǎn)程調(diào)用，則需要依賴其 api；每個服務(wù)都需要有一個應(yīng)用來負(fù)責(zé)實現(xiàn)自己的 api，一般體現(xiàn)為一個獨立的進(jìn)程，該模塊一般稱之為 app。

api 和 app 是構(gòu)建微服務(wù)項目的最簡單組成部分，如果使用 maven 的多 module 組織代碼，則體現(xiàn)為如下的形式。

serviceA 服務(wù)

serviceA/pom.xml 定義父 pom 文件

<modules> <module>serviceA-apimodule> <module>serviceA-appmodule> modules> <packaging>pompackaging> <groupId>moe.cnkiritogroupId> <artifactId>serviceAartifactId> <version>1.0.0-SNAPSHOTversion> 

serviceA/serviceA-api/pom.xml 定義對外暴露的接口，最終會被打成 jar 包供外部服務(wù)依賴

<parent> <artifactId>serviceAartifactId> <groupId>moe.cnkiritogroupId> <version>1.0.0-SNAPSHOTversion> parent> <packaging>jarpackaging> <artifactId>serviceA-apiartifactId> 

serviceA/serviceA-app/pom.xml 定義了服務(wù)的實現(xiàn)，一般是 springboot 應(yīng)用，所以下面的配置文件中，我配置了 springboot 應(yīng)用打包的插件，最終會被打成 jar 包，作為獨立的進(jìn)程運行。

<parent> <artifactId>serviceAartifactId> <groupId>moe.cnkiritogroupId> <version>1.0.0-SNAPSHOTversion> parent> <packaging>jarpackaging> <artifactId>serviceA-appartifactId> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.bootgroupId> <artifactId>spring-boot-maven-pluginartifactId> plugin> plugins> build> 

麻雀雖小，五臟俱全，這樣一個微服務(wù)模塊就實現(xiàn)了。

舊 RPC 接口的痛點

統(tǒng)一好術(shù)語，這一節(jié)來描述下我曾經(jīng)遭遇過的 RPC 接口設(shè)計的痛點，相信不少人有過相同的遭遇。

• 查詢接口過多。各種 findBy 方法，加上各自的重載，幾乎占據(jù)了一個接口 80% 的代碼量。這也符合一般人的開發(fā)習(xí)慣，因為頁面需要各式各樣的數(shù)據(jù)格式，加上查詢條件差異很大，便造成了：一個查詢條件，一個方法的尷尬場景。這樣會導(dǎo)致另外一個問題，需要使用某個查詢方法時，直接新增了方法，但實際上可能這個方法已經(jīng)出現(xiàn)過了，隱藏在了令人眼花繚亂的方法中。

• 難以擴(kuò)展。接口的任何改動，比如新增一個入?yún)ⅲ紩?dǎo)致調(diào)用者被迫升級，這也通常是 RPC 設(shè)計被詬病的一點，不合理的 RPC 接口設(shè)計會放大這個缺點。

• 升級困難。 在之前的 “初識 RPC 接口設(shè)計”一節(jié)中，版本管理的粒度是 project，而不是 module，這意味著：api 即使沒有發(fā)生變化，app 版本演進(jìn)，也會造成 api 的被迫升級，因為 project 是一個整體。問題又和上一條一樣了，api 一旦發(fā)生變化，調(diào)用者也得被迫升級，牽一發(fā)而動全身。

• 難以測試。接口一多，職責(zé)隨之變得繁雜，業(yè)務(wù)場景各異，測試用例難以維護(hù)。特別是對于那些有良好習(xí)慣編寫單元測試的程序員而言，簡直是噩夢，用例也得跟著改。

• 異常設(shè)計不合理。在既往的工作經(jīng)歷中曾經(jīng)有一次會議，就 RPC 調(diào)用中的異常設(shè)計引發(fā)了爭議，一派人覺得需要有一個業(yè)務(wù) CommonResponse，封裝異常，每次調(diào)用后，優(yōu)先判斷調(diào)用結(jié)果是否 success，在進(jìn)行業(yè)務(wù)邏輯處理；另一派人覺得這比較麻煩，由于 RPC 框架是可以封裝異常調(diào)用的，所以應(yīng)當(dāng)直接 try catch 異常，不需要進(jìn)行業(yè)務(wù)包裹。在沒有明確規(guī)范時，這兩種風(fēng)格的代碼同時存在于項目中，十分難看！

在千米網(wǎng)的三個月中，看了不少最佳實踐。加上一次公司內(nèi)部易永健老師的分享，涉及到了相同的話題，耳濡目染，這些曾經(jīng)我發(fā)覺的痛點也逐漸有了解決之道。

單參數(shù)接口

如果你使用過 springcloud ，可能會不適應(yīng) http 通信的限制，因為 @RequestBody 只能使用單一的參數(shù)，也就意味著，springcloud 構(gòu)建的微服務(wù)架構(gòu)下，接口天然是單參數(shù)的。而 RPC 方法入?yún)⒌膫€數(shù)在語法層面是不會受到限制的，但如果強制要求入?yún)閱螀?shù)，會解決一部分的痛點。

使用 Specification 模式解決查詢接口過多的問題

public interface StudentApi{ Student findByName(String name); ListfindAllByName(String name); Student findByNameAndNo(String name,String no); Student findByIdcard(String Idcard);
}

如上的多個查詢方法目的都是同一個：根據(jù)條件查詢出 Student，只不過查詢條件有所差異。試想一下，Student 對象假設(shè)有 10 個屬性，最壞的情況下它們的排列組合都可能作為查詢條件，這便是查詢接口過多的根源。

public interface StudentApi{ Student findBySpec(StudentSpec spec); ListfindListBySpec(StudentListSpec spec); PagefindPageBySpec(StudentPageSpec spec);
}

上述接口便是最通用的單參接口，三個方法幾乎囊括了 99% 的查詢條件。所有的查詢條件都被封裝在了 StudentSpec,StudentListSpec,StudentPageSpec 之中，分別滿足了單對象查詢，批量查詢，分頁查詢的需求。如果你了解領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計，會發(fā)現(xiàn)這里借鑒了其中 Specification 模式的思想。

單參數(shù)易于做統(tǒng)一管理

public interface SomeProvider { void opA(ARequest request); void opB(BRequest request); CommonResponseopC(CRequest request);
}

入?yún)⒅械娜雲(yún)㈦m然形態(tài)各異，但由于是單個入?yún)?，所以可以統(tǒng)一繼承 AbstractBaseRequest，即上述的 ARequest，BRequest，CRequest 都是 AbstractBaseRequest 的子類。在千米內(nèi)部項目中，AbstractBaseRequest 定義了 traceId、clientIp、clientType、operationType 等公共入?yún)ⅲ瑴p少了重復(fù)命名，我們一致認(rèn)為，這更加的 OO。

有了 AbstractBaseRequest，我們可以更加輕松地在其之上做 AOP，千米的實踐中，大概做了如下的操作：

• 請求入?yún)⒔y(tǒng)一校驗（request.checkParam(); param.checkParam();）

• 實體變更統(tǒng)一加鎖，降低鎖粒度

• 請求分類統(tǒng)一處理（if (request instanceof XxxRequest)）

• 請求報文統(tǒng)一記日志（log.setRequest(JsonUtil.getJsonString(request)))

• 操作成功統(tǒng)一發(fā)消息

如果不遵守單參數(shù)的約定，上述這些功能也并不是無法實現(xiàn)，但所需花費的精力遠(yuǎn)大于單參數(shù)，一個簡單的約定帶來的優(yōu)勢，我們認(rèn)為是值得的。

單參數(shù)入?yún)⒓嫒菪詮?/span>

還記得前面的小節(jié)中，我提到了 SpringCloud，在 SpringCloud Feign 中，接口的入?yún)⑼ǔ?@RequestBody 修飾，強制做單參數(shù)的限制。千米內(nèi)部使用了 Dubbo 作為 Rpc 框架，一般而言，為 Dubbo 服務(wù)設(shè)計的接口是不能直接用作 Feign 接口的（主要是因為 @RequestBody 的限制），但有了單參數(shù)的限制，便使之成為了可能。為什么我好端端的 Dubbo 接口需要兼容 Feign 接口？可能會有人發(fā)出這樣的疑問，莫急，這樣做的初衷當(dāng)然不是為了單純做接口兼容，而是想充分利用 HTTP 豐富的技術(shù)棧以及一些自動化工具。

• 自動生成 HTTP 接口實現(xiàn)（讓服務(wù)端同時支持 Dubbo 和 HTTP 兩種服務(wù)接口）

看過我之前文章的朋友應(yīng)該了解過一個設(shè)計：千米內(nèi)部支持的是 Dubbo 協(xié)議和 HTTP 協(xié)議族（如 JSON RPC 協(xié)議，Restful 協(xié)議），這并不意味著程序員需要寫兩份代碼，我們可以通過 Dubbo 接口自動生成 HTTP 接口，體現(xiàn)了單參數(shù)設(shè)計的兼容性之強。

• 通過 Swagger UI 實現(xiàn)對 Dubbo 接口的可視化便捷測試

又是一個兼容 HTTP 技術(shù)棧帶來的便利，在 Restful 接口的測試中，Swagger 一直是備受青睞的一個工具，但可惜的是其無法對 Dubbo 接口進(jìn)行測試。兼容 HTTP 后，我們只需要做一些微小的工作，便可以實現(xiàn) Swagger 對 Dubbo 接口的可視化測試。

• 有利于 TestNg 集成測試

自動生成 TestNG 集成測試代碼和缺省測試用例，這使得服務(wù)端接口集成測試變得異常簡單，程序員更能集中精力設(shè)計業(yè)務(wù)用例，結(jié)合缺省用例、JPA 自動建表和 PowerMock 模擬外部依賴接口實現(xiàn)本機環(huán)境。

這塊涉及到了公司內(nèi)部的代碼，只做下簡單介紹，我們一般通過內(nèi)部項目 com.qianmi.codegenerator:api-dubbo-2-restful ，com.qianmi.codegenerator:api-request-json 生成自動化的測試用例，方便測試。而這些自動化工具中大量使用了反射，而由于單參數(shù)的設(shè)計，反射用起來比較方便。

接口異常設(shè)計

首先肯定一點，RPC 框架是可以封裝異常的，Exception 也是返回值的一部分。在 go 語言中可能更習(xí)慣于返回 err,res 的組合，但 JAVA 中我個人更偏向于 try catch 的方法捕獲異常。RPC 接口設(shè)計中的異常設(shè)計也是一個注意點。

初始方案

public interface ModuleAProvider { void opA(ARequest request); void opB(BRequest request); CommonResponseopC(CRequest request);
}

我們假設(shè)模塊 A 存在上述的 ModuleAProvider 接口，ModuleAProvider 的實現(xiàn)中或多或少都會出現(xiàn)異常，例如可能存在的異常 ModuleAException，調(diào)用者實際上并不知道 ModuleAException 的存在，只有當(dāng)出現(xiàn)異常時，才會知曉。對于 ModuleAException 這種業(yè)務(wù)異常，我們更希望調(diào)用方能夠顯示的處理，所以 ModuleAException 應(yīng)該被設(shè)計成 Checked Excepition。

正確的異常設(shè)計姿勢

public interface ModuleAProvider { void opA(ARequest request) throws ModuleAException; void opB(BRequest request) throws ModuleAException; CommonResponseopC(CRequest request) throws ModuleAException;
}

上述接口中定義的異常實際上也是一種契約，契約的好處便是不需要敘述，調(diào)用方自然會想到要去處理 Checked Exception，否則連編譯都過不了。

調(diào)用方的處理方式

在 ModuleB 中，應(yīng)當(dāng)如下處理異常：

public class ModuleBService implements ModuleBProvider { @Reference ModuleAProvider moduleAProvider; @Override public void someOp() throws ModuleBexception{ try{
            moduleAProvider.opA(...);
        }catch(ModuleAException e){ throw new ModuleBException(e.getMessage());
        }
    } @Override public void anotherOp(){ try{
            moduleAProvider.opB(...);
        }catch(ModuleAException e){ // 業(yè)務(wù)邏輯處理 }
    }
}

someOp 演示了一個異常流的傳遞，ModuleB 暴露出去的異常應(yīng)當(dāng)是 ModuleB 的 api 模塊中異常類，雖然其依賴了 ModuleA ，但需要將異常進(jìn)行轉(zhuǎn)換，或者對于那些意料之中的業(yè)務(wù)異常可以像 anotherOp() 一樣進(jìn)行處理，不再傳遞。這時如果新增 ModuleC 依賴 ModuleB，那么 ModuleC 完全不需要關(guān)心 ModuleA 的異常。

異常與熔斷

作為系統(tǒng)設(shè)計者，我們應(yīng)該認(rèn)識到一點：RPC 調(diào)用，失敗是常態(tài)。通常我們需要對 RPC 接口做熔斷處理，比如千米內(nèi)部便集成了 Netflix 提供的熔斷組件 Hystrix。Hystrix 需要知道什么樣的異常需要進(jìn)行熔斷，什么樣的異常不能夠進(jìn)行熔斷。在沒有上述的異常設(shè)計之前，回答這個問題可能還有些難度，但有了 Checked Exception 的契約，一切都變得明了清晰了。

public class ModuleAProviderProxy { @Reference private ModuleAProvider moduleAProvider; @HystrixCommand(ignoreExceptions = {ModuleAException.class}) public void opA(ARequest request) throws ModuleAException {
        moduleAProvider.opA(request);
    } @HystrixCommand(ignoreExceptions = {ModuleAException.class}) public void opB(BRequest request) throws ModuleAException {
        moduleAProvider.oBB(request);
    } @HystrixCommand(ignoreExceptions = {ModuleAException.class}) public CommonResponseopC(CRequest request) throws ModuleAException { return moduleAProvider.opC(request);
    }

}

如服務(wù)不可用等原因引發(fā)的多次接口調(diào)用超時異常，會觸發(fā) Hystrix 的熔斷；而對于業(yè)務(wù)異常，我們則認(rèn)為不需要進(jìn)行熔斷，因為對于接口 throws 出的業(yè)務(wù)異常，我們也認(rèn)為是正常響應(yīng)的一部分，只不過借助于 JAVA 的異常機制來表達(dá)。實際上，和生成自動化測試類的工具一樣，我們使用了另一套自動化的工具，可以由 Dubbo 接口自動生成對應(yīng)的 Hystrix Proxy。我們堅定的認(rèn)為開發(fā)體驗和用戶體驗一樣重要，所以公司內(nèi)部會有非常多的自動化工具。

API 版本單獨演進(jìn)

引用一段公司內(nèi)部的真實對話：

A：我下載了你們的代碼庫怎么編譯不通過啊，依賴中 xxx-api-1.1.3 版本的 jar 包找不到了，那可都是 RELEASE 版本啊。

B：你不知道我們 nexus 容量有限，只能保存最新的 20 個 RELEASE 版本嗎？那個 API 現(xiàn)在最新的版本是 1.1.31 啦。

A：啊，這才幾個月就幾十個 RELEASE 版本啦？這接口太不穩(wěn)定啦。

B：其實接口一行代碼沒改，我們業(yè)務(wù)分析是很牛逼的，一直很穩(wěn)定。但是這個 API 是和我們項目一起打包的，我們需求更新一次，就發(fā)布一次，API 就被迫一起升級版本。發(fā)生這種事，大家都不想的。

在單體式架構(gòu)中，版本演進(jìn)的單位是整個項目。微服務(wù)解決的一個關(guān)鍵的痛點便是其做到了每個服務(wù)的單獨演進(jìn)，這大大降低了服務(wù)間的耦合。正如我文章開始時舉得那個例子一樣：serviceA 是一個演進(jìn)的單位，serviceA-api 和 serviceA-app 這兩個 Module 從屬于 serviceA，這意味著 app 的一次升級，將會引發(fā) api 的升級，因為他們是共生的！而從微服務(wù)的使用角度來看，調(diào)用者關(guān)心的是 api 的結(jié)構(gòu)，而對其實現(xiàn)壓根不在乎。所以對于 api 定義未發(fā)生變化，其 app 發(fā)生變化的那些升級，其實可以做到對調(diào)用者無感知。在實踐中也是如此
api 版本的演進(jìn)應(yīng)該是緩慢的，而 app 版本的演進(jìn)應(yīng)該是頻繁的。
所以，對于這兩個演進(jìn)速度不一致的模塊，我們應(yīng)該單獨做版本管理，他們有自己的版本號。

問題回歸

• 查詢接口過多。各種 findBy 方法，加上各自的重載，幾乎占據(jù)了一個接口 80% 的代碼量。這也符合一般人的開發(fā)習(xí)慣，因為頁面需要各式各樣的數(shù)據(jù)格式，加上查詢條件差異很大，便造成了：一個查詢條件，一個方法的尷尬場景。這樣會導(dǎo)致另外一個問題，需要使用某個查詢方法時，直接新增了方法，但實際上可能這個方法已經(jīng)出現(xiàn)過了，隱藏在了令人眼花繚亂的方法中。

解決方案：使用單參+Specification 模式，降低重復(fù)的查詢方法，大大降低接口中的方法數(shù)量。

• 難以擴(kuò)展。接口的任何改動，比如新增一個入?yún)?，都會?dǎo)致調(diào)用者被迫升級，這也通常是 RPC 設(shè)計被詬病的一點，不合理的 RPC 接口設(shè)計會放大這個缺點。

解決方案：單參設(shè)計其實無形中包含了所有的查詢條件的排列組合，可以直接在 app 實現(xiàn)邏輯的新增，而不需要對 api 進(jìn)行改動（如果是參數(shù)的新增則必須進(jìn)行 api 的升級，參數(shù)的廢棄可以用 @Deprecated 標(biāo)準(zhǔn)）。

• 升級困難。 在之前的 “初識 RPC 接口設(shè)計”一節(jié)中，版本管理的粒度是 project，而不是 module，這意味著：api 即使沒有發(fā)生變化，app 版本演進(jìn)，也會造成 api 的被迫升級，因為 project 是一個整體。問題又和上一條一樣了，api 一旦發(fā)生變化，調(diào)用者也得被迫升級，牽一發(fā)而動全身。

解決方案：以 module 為版本演進(jìn)的粒度。api 和 app 單獨演進(jìn)，減少調(diào)用者的不必要升級次數(shù)。

• 難以測試。接口一多，職責(zé)隨之變得繁雜，業(yè)務(wù)場景各異，測試用例難以維護(hù)。特別是對于那些有良好習(xí)慣編寫單元測試的程序員而言，簡直是噩夢，用例也得跟著改。

解決方案：單參數(shù)設(shè)計+自動化測試工具，打造良好的開發(fā)體驗。

• 異常設(shè)計不合理。在既往的工作經(jīng)歷中曾經(jīng)有一次會議，就 RPC 調(diào)用中的異常設(shè)計引發(fā)了爭議，一派人覺得需要有一個業(yè)務(wù) CommonResponse，封裝異常，每次調(diào)用后，優(yōu)先判斷調(diào)用結(jié)果是否 success，在進(jìn)行業(yè)務(wù)邏輯處理；另一派人覺得這比較麻煩，由于 RPC 框架是可以封裝異常調(diào)用的，所以應(yīng)當(dāng)直接 try catch 異常，不需要進(jìn)行業(yè)務(wù)包裹。在沒有明確規(guī)范時，這兩種風(fēng)格的代碼同時存在于項目中，十分難看！

解決方案：Checked Exception+正確異常處理姿勢，使得代碼更加優(yōu)雅，降低了調(diào)用方不處理異常帶來的風(fēng)險。