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go语言rpc性能对比 go语言运行效率( 四 )

IT技术系统


以下是 AMQP 中的几个必知的概念：
Publisher：消息发布者
Queue：用来保存消息的存储空间，消息没有被receiver前 ， 保存在队列中 。
Exchange：用来接收Publisher发出的消息 ， 根据Routing key 转发消息到对应的Message Queue中，至于转到哪个队列里，这个路由算法又由exchange type决定的 。
Exchange type：主要四种描述exchange的类型 。
direct：消息路由到满足此条件的队列中(queue,可以有多个)：routing key = binding key
topic：消息路由到满足此条件的队列中(queue,可以有多个)：routing key 匹配 binding pattern. binding pattern是类似正则表达式的字符串，可以满足复杂的路由条件 。
fanout：消息路由到多有绑定到该exchange的队列中 。
binding ：binding是用来描述exchange和queue之间的关系的概念，一个exchang可以绑定多个队列，这些关系由binding建立 。前面说的binding key /binding pattern也是在binding中给出 。
为了让你明白这几者的关系 ， 我画了一张模型图 。
关于AMQP，有几下几点值得注意：
前面铺垫了那么久，终于到了讲真实应用的场景 。在生产中RPC是如何应用的呢？
其他模型我不太清楚，在 OpenStack 中的应用模型是这样的
至于为什么要如此设计，前面我已经给出了自己的观点 。
接下来，就是源码解读 OpenStack ，看看其是如何通过rpc进行远程调用的 。如若你对此没有兴趣（我知道很多人对此都没有兴趣，所以不浪费大家时间），可以直接跳过这一节，进入下一节 。
目前Openstack中有两种RPC实现，一种是在oslo messaging,一种是在openstack.common.rpc 。
openstack.common.rpc是旧的实现，oslo messaging是对openstack.common.rpc的重构 。openstack.common.rpc在每个项目中都存在一份拷贝 ， oslo messaging即将这些公共代码抽取出来，形成一个新的项目 。oslo messaging也对RPC API 进行了重新设计，对多种 transport 做了进一步封装，底层也是用到了kombu这个AMQP库 。（注：Kombu 是Python中的messaging库 。Kombu旨在通过为AMQ协议提供惯用的高级接口，使Python中的消息传递尽可能简单，并为常见的消息传递问题提供经过验证和测试的解决方案 。）
关于oslo_messaging库，主要提供了两种独立的API:
因为 notify 实现是太简单了 ， 所以这里我就不多说了，如果有人想要看这方面内容，可以收藏我的博客()，我会更新补充 notify 的内容 。
OpenStack RPC 模块提供了 rpc.call，rpc.cast, rpc.fanout_cast 三种 RPC 调用方法，发送和接收 RPC 请求 。
rpc.call 和 .rpc.cast 从实现代码上看，他们的区别很小，就是call调用时候会带有wait_for_reply=True参数，而cast不带 。
要了解 rpc 的调用机制呢，首先要知道 oslo_messaging 的几个概念主要方法有四个：
transport：RPC功能的底层实现方法 ， 这里是rabbitmq的消息队列的访问路径
transport 就是定义你如何访连接消息中间件，比如你使用的是 Rabbitmq ， 那在 nova.conf中应该有一行transport_url的配置，可以很清楚地看出指定了 rabbitmq 为消息中间件，并配置了连接rabbitmq的user，passwd，主机 ， 端口 。
target用来表述 RPC 服务器监听topic，server名称和server监听的exchange，是否广播fanout 。
rpc server 要获取消息 ， 需要定义target，就像一个门牌号一样 。
rpc client 要发送消息，也需要有target，说明消息要发到哪去 。
endpoints：是可供别人远程调用的对象
RPC服务器暴露出endpoint，每个 endpoint 包涵一系列的可被远程客户端通过 transport 调用的方法 。直观理解，可以参考nova-conductor创建rpc server的代码，这边的endpoints就是 nova/manager.py:ConductorManager

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