在传统Web应用开发过程中,我们都是基于HTTP协议实现请求-响应式的交互方式。这种交互方案很简单,但不够灵活,也无法应对所有的响应式应用场景。那么,有没有在网络协议层上提供更加丰富的交互方式呢?答案是肯定的,这就是我们本文要讨论的RSocket协议。
RSocket协议
在引入RSocket协议之前,我们先来讨论为什么需要这样一个协议的背景,让我们从传统的请求-响应模式的问题开始说起。
请求-响应模式的问题
我们知道常用的HTTP 协议的优势在于其广泛的适用性,有非常多的服务器和客户端实现的支持,但 HTTP 协议本身比较简单,只支持请求-响应模式。而这种模式对于很多应用场景来说是不合适的。典型的例子是消息推送,以 HTTP 协议为例,如果客户端需要获取最新的推送消息,就必须使用轮询。客户端不停的发送请求到服务器来检查更新,这无疑造成了大量的资源浪费。请求-响应模式的另外一个问题是,如果某个请求的响应时间过长,会阻塞之后的其他请求的处理。
虽然服务器发送事件(Server-Sent Events,SSE)可以用来推送消息,不过 SSE 是一个简单的文本协议,仅提供有限的功能。此外,WebSocket 可以进行双向数据传输,但由于连接造成的服务之间的紧密耦合,WebSocket的使用不符合响应式系统要求,因为协议不提供控制背压的可能性,而背压是回弹性系统的重要组成部分。
事实上,响应式编程的实施目前主要有两个障碍,一个是关系型的数据访问,另一个就是网络协议,幸运的是,响应式流规范背后的团队理解了跨网络、异步、低延迟通信的必要性。在2015年中,RSocket协议就在这样的背景下诞生了。
RSocket协议与交互模式
Socket是一种新的第7层语言无关的应用网络协议,用来解决单一的请求-响应模式以及现有网络传输协议所存在的问题,提供Java,JavaScript,C++和Kotlin等多种语言的实现版本。
RSocket RSocket是一个二进制的协议,以异步消息的方式提供4种交互模式,除了请求-响应(request/response)模式之外,还包括请求-响应流(request/stream)、发后不管(fire-and-forget)和通道(channel)这三种新的交互模式。
- 请求-响应模式:这是最典型也最常见的模式。发送方在发送消息给接收方之后,等待与之对应的响应消息。
- 请求-响应流模式:发送方的每个请求消息,都对应于接收方的一个消息流作为响应。
- 即发即忘模式:发送方的请求消息没有与之对应的响应。
- 通道模式:在发送方和接收方之间建立一个双向传输的通道。
RSocket专门设计用于与响应式风格应用配合使用,在使用RSocket协议时,背压和流量控制仍然有效。
为了更好的理解RSocket协议,让我们将它与HTTP协议做一个对比。我们知道Servlet基于HTTP协议之上的是一套Java API规范,将HTTP请求转化为一个ServletRequest对象,并将处理结果封装成一个ServletResponse对象进行返回。HTTP协议为了兼容各种应用方式,本身有一定的复杂性,性能一般。而RSocket采用的是自定义二进制协议,本身的定位就是高性能通讯协议,性能上比HTTP高出一个数量级。
在交互模式上,与HTTP的请求-响应这种单向的交互模式不同,RSocket倡导的是对等通讯,不再使用传统的理解是客户端-服务器端改进,而是在两端之间可以自由的相互发送和处理请求。RSocket协议在交互方式上可以参考下图:
使用RSocket实现远程交互
想要在应用程序中使用RSocket协议,我们需要引入如下依赖:
<dependency>
<groupId>io.rsocket</groupId>
<artifactId>rsocket-core</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.rsocket</groupId>
<artifactId>rsocket-transport-netty</artifactId>
</dependency>
可以看到这里使用了rsocket-transport-netty包,该包的底层实现就是Reactor Netty组件,支持TCP 和 WebSocket协议。如果你想使用UDP协议,那么可以引入rsocket-transport-aeron包。
RSocket接口
我们先来看一下RSocket协议中最核心的接口,即RSocket接口的定义,如下所示:
import org.reactivestreams.Publisher;
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Mono;
public interface RSocket extends Availability, Closeable {
//推送元信息,数据可以自定义
Mono<Void> metadataPush(Payload payload);
//请求-响应模式,发送一个请求并接收一个响应。该协议也比 HTTP 更具优势,因为它是异步且多路复用的
Mono<Payload> requestResponse(Payload payload);
//即发-即忘模式,请求-响应的优化,在不需要响应时非常有用
Mono<Void> fireAndForget(Payload payload);
//请求-响应流模式,类似于返回集合的请求/响应,集合将以流的方式返回,而不是等到查询完成
Flux<Payload> requestStream(Payload payload);
//通道模式,允许任意交互模型的双向消息流
Flux<Payload> requestChannel(Publisher<Payload> payloads);
}
显然,RSocket接口通过四个方法分别实现了它所提供的四种交互模式,其中requestResponse方法返回的是一个Mono<Payload>对象,这里的Payload代表的就是一种消息对象,由两部分组成,元信息metadata和数据data,类似于常见的消息通信中的消息头和消息体的概念。
然后,我们发现fireAndForget方法返回的是一个Mono<Void>流,符合即发-即忘模式的语义。而requestStream作为请求-响应流模式的实现,与requestResponse的区别在于它的返回值是一个Flux流,而不是一个Mono对象。最后,我们注意到这几个方法的输入都是一个Payload消息对象,而不是一个响应式流对象。但requestChannel方法就不一样了,它的输入同样是一个代表响应式流的Publisher对象,意味着这种模式下的输入输出都是响应式流,也就是说可以进行客户端和服务器端之间的双向交互。
在rsocket-core包中,针对RSocket接口提供了一个抽象的实现类AbstractRSocket,对上述方法做了简单的实现封装,在具体使用过程中,我们可以基于这个AbstractRSocket类来具体提供某一个交互模式的实现逻辑,而不需要完成实现RSocket接口中的所有方法。
使用RSocket的交互模式
这里以最常见的请求-响应交互模式为例,给出使用RSocket协议的使用方法。与使用HTTP协议一样,这个过程需要构建服务器端和客户端,并通过客户端来发起请求。
我们先来看如何构建RSocket服务器端,示例代码如下所示:
RSocketFactory.receive()
.acceptor(((setup, sendingSocket) -> Mono.just(
new AbstractRSocket() {
@Override
public Mono<Payload> requestResponse(Payload payload) {
return Mono.just(DefaultPayload.create("Hello: " + payload.getDataUtf8()));
}
}
)))
.transport(TcpServerTransport.create("localhost", 7000))
.start()
.subscribe();
这里的RSocketFactory.receive()方法返回用来创建服务器的 ServerRSocketFactory 类的对象。ServerRSocketFactory 的acceptor()方法的参数是 SocketAcceptor 接口。上述代码中,我们用到了前面介绍的RSocket抽象实现类AbstractRSocket,重写了其中的requestResponse()方法,对输入的参数前面添加一个"Hello: "前缀并返回。接下来的transport()方法指定ServerTransport接口的实现类TcpServerTransport作为 RSocket 底层的传输层实现,显然,我们监听本地服务器上的7000端口。最后,通过 start().subscribe()来触发整个启动过程。
构建完服务器端,我们来构建客户端组件,如下所示:
RSocket socket = RSocketFactory.connect()
.transport(TcpClientTransport.create("localhost", 7000))
.start()
.block();
RSocketFactory.connect() 方法用来创建 RSocket 客户端,返回 ClientRSocketFactory 类的对象。接下来的 transport() 方法指定传输层 ClientTransport 实现 。和服务器端组件TcpServerTransport对应,这里使用的是TcpClientTransport来连接本地服务器上的7000端口。最后调用start().block()方法等待客户端启动并返回RSocket对象。
现在,我们就可以使用RSocket的requestResponse()方法来发送请求并获取响应了,如下所示:
socket.requestResponse(DefaultPayload.create("World"))
.map(Payload::getDataUtf8)
.doOnNext(System.out::println)
.doFinally(signalType -> socket.dispose())
.then()
.block();
我们可以使用DefaultPayload.create()方法来简单地创建 Payload 对象,然后通过RSocket 类的 dispose() 方法用来销毁该对象。这样,整个调用过程就结束了。执行这次请求,我们会在控制台上获取“Hello: World”。
RSocket与框架集成
通常,我们不会直接使用RSocket开发库进行应用程序的开发,而是借助于特定的开发框架。在Java领域中,Spring Boot、Spring Cloud以及Dubbo等主流开发框架都集成了RSocket协议。
集成RSocket与Spring框架
想要在Spring Boot中使用RSocket协议,我们需要引入如下依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-rsocket</artifactId>
</dependency>
然后,我们同样先来构建一个请求-响应式交互方式。我们可以构建如下所示一个简单Controller:
@Controller
public class HelloController {
@MessageMapping("hello")
public Mono<String> hello(String input) {
return Mono.just("Hello: " + input);
}
}
注意到这里引入了一个新的注解@MessageMapping,跟@RequestMapping注解类似,@MessageMapping是Spring中提供用来指定WebSocket、RSocket等协议中消息处理的目的地。然后,我们输入了一个String类型的参数并返回一个Mono对象,符合请求-响应相互模式的定义。
为了访问这个RSocket端点,我们需要构建一个RSocketRequester对象,构建方式如下所示:
@Autowired
RSocketRequester.Builder builder;
RSocketRequester requester = builder.dataMimeType(MimeTypeUtils.TEXT_PLAIN)
.connect(TcpClientTransport.create(7000)).block();
基于这个RSocketRequester对象,我们就可以通过它的route方法路由到前面通过@MessageMapping注解构建的"hello"端点,如下所示:
Mono<String> response = requester.route("hello")
.data("World")
.retrieveMono(String.class);
我们再来看一个请求-响应流的示例,如下所示:
@MessageMapping("stream")
Flux<Message> stream(Message request) {
return Flux
.interval(Duration.ofSeconds(1))
.map(index -> new Message(request.getParam, index));
}
这里我们根据输入的Message对象,返回一个Flux流,每一秒发送一个添加了Index的新Message对象。
集成RSocket与其他框架
针对其他开发框架,Dubbo 在 3.0.0-SNAPSHOT 版本里基于 RSocket 对响应式编程提供了支持,开发人员可以非常方便的使用RSocket的API。而随着Spring框架的持续升级,5.2版本中也把RSocket作为缺省的通讯协议。