深入理解 RPC : 基于 Python 自建分布式高并发 RPC 服务 | 完结

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通过「造轮子」自建 Python RPC 服务,深入理解分布式高并发原理与实践
由于 RPC 本身理论繁杂,涉及的技术栈和工具也比较多,能将理论落实到代码层面,并结合业务实际情况,避开各种坑,最终实现性能和工程上的极致优化,这对后端开发者来说是一个极大的挑战。而对 RPC 服务开发原理的认知水平,也正是区分后端高级开发者和普通开发者的重要参考标准之一。在分布式高并发服务领域,只有高手才能担当重任,在业务工程领域有创新建树。

通过「造轮子」自建 Python RPC 服务,深入理解分布式高并发原理与实践

RPC(Remote Procedure Call)服务,也即远程过程调用,在互联网企业技术架构中占据了举足轻重的地位,尤其在当下微服务化逐步成为大中型分布式系统架构的主流背景下,RPC 更扮演了重要角色。Google 开源了 gRPC,Facebook 开源了 Thrift,Twitter 开源了 Finagle,百度开源了 bRPC,腾讯开源了 Tars,阿里开源了 Dubbo 和 SOFA,新浪开源了 Motan 等,一线互联网大厂们纷纷亮出自己研制的 RPC 框架武器,在解决分布式高并发业务问题的同时,也向外界展示自己的技术实力。

互联网公司百花齐放,貌似高深复杂的 RPC 框架解决了哪些业务难题?其技术含量究竟高在哪里?后端开发者该如何深入掌握 RPC 开发?这些都是本小册想要解读的问题。

分布式高并发服务是只有高手才能涉足的领域

虽然大部分后端开发者在日常开发中都会隐式或显式的使用 RPC,但对初级开发者来说 RPC 总是略显神秘而有距离,而即便有多年 RPC 使用经验的程序员,也可能依然对 RPC 背后的原理不甚了解,难以精通,遇到复杂问题时难免误用。

由于 RPC 本身理论繁杂,涉及的技术栈和工具也比较多,能将理论落实到代码层面,并结合业务实际情况,避开各种坑,最终实现性能和工程上的极致优化,这对后端开发者来说是一个极大的挑战。而对 RPC 服务开发原理的认知水平,也正是区分后端高级开发者和普通开发者的重要参考标准之一。在分布式高并发服务领域,只有高手才能担当重任,在业务工程领域有创新建树。

作为一名资深面试官,身边不少工程师会经常问我如何判断一个程序员的技术水平,如何区分他是高级的资深的,还是普通的一般的。我相信每个面试官都有自己的一套判断标准和参考答案,但通常最重要的一个评判依据是:

  • 高级程序员在技术选择的自由度上往往更大,他们不只会用,而且还知道为什么要这么用,能不能不这么用,有没有更好的办法。
  • 初级程序员只会搬砖,看到别人怎么写我就怎么写,缺乏自主思考的能力。

初级程序员之所以创新能力不足,根本原因在于没有系统深入的掌握技术背后的基础原理,无法进行有效思考,所谓“浮沙之上,难筑高台”。只有在深入理解技术原理之后,工程能力才可能突飞猛进提升。

不想造轮子的程序员成为不了技术专家

软件工程领域有一句很经典的名言「不要重复造轮子」,这句话旨在指导软件工程以低成本高效开发。不过它也有适用范围,因为程序员平时学习使用的所有开源框架和编程语言,本质上都是「新轮子」。从这个角度看,不断造「新轮子、好轮子」才是计算机科学的演进历史,也构建了现代软件工程的基石。

虽然大多数新轮子最终不会被很多人使用,但是 「造轮子」无疑是深入理解技术原理的最佳方法。不会造轮子的同学永远只能停在技术表层,难以进行有创造性的工作。尤其是在高级阶段,造轮子的能力就是开发者的核心竞争力,而轮子也将成为公司之间差异化竞争的重要资本。可以说,要想成为中大型互联网公司的高级工程师或技术专家,必须具备通过造轮子开发出更好工具的实战能力。

本小册的一个核心目的,就是通过实战模块教大家打造一个属于自己的小轮子 —— RPC 服务小框架,带领大家体验这种深度学习方法的价值。这里也引用理论物理大师费曼先生的名言与诸位同学共勉。

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