共计 7208 个字符，预计需要花费 19 分钟才能阅读完成。
概述
在《简易 RPC 框架：需求与设计》这篇文章中已经给出了协议的具体细节，协议类型为二进制协议，如下：
————————————————————————
| magic (2bytes) | version (1byte) | type (1byte) | reserved (7bits) |
————————————————————————
| status (1byte) | id (8bytes) | body length (4bytes) |
————————————————————————
| |
| body ($body_length bytes) |
| |
————————————————————————
协议的解码我们称为 decode，编码我们成为 encode，下文我们将直接使用 decode 和 encode 术语。
decode 的本质就是讲接收到的一串二进制报文，转化为具体的消息对象，在 Java 中，就是将这串二进制报文所包含的信息，用某种类型的对象存储起来。
encode 则是将存储了信息的对象，转化为具有相同含义的一串二进制报文，然后网络收发模块再将报文发出去。
无论是 rpc 客户端还是服务端，都需要有一个 decode 和 encode 的逻辑。
消息类型
rpc 客户端与服务端之间的通信，需要通过发送不同类型的消息来实现，例如：client 向 server 端发送的消息，可能是请求消息，可能是心跳消息，可能是认证消息，而 server 向 client 发送的消息，一般就是响应消息。
利用 Java 中的枚举类型，可以将消息类型进行如下定义：
/**
* 消息类型
*
* @author beanlam
* @version 1.0
*/
public enum MessageType {
REQUEST((byte) 0x01), HEARTBEAT((byte) 0x02), CHECKIN((byte) 0x03), RESPONSE(
(byte) 0x04), UNKNOWN((byte) 0xFF);
private byte code;
MessageType(byte code) {
this.code = code;
}
public static MessageType valueOf(byte code) {
for (MessageType instance : values()) {
if (instance.code == code) {
return instance;
}
}
return UNKNOWN;
}
public byte getCode() {
return code;
}
}
在这个类中设计了 valueOf 方法，方便进行具体的 byte 字节与具体的消息枚举类型之间的映射和转换。
调用状态设计
client 主动发起的一次 rpc 调用，要么成功，要么失败，server 端有责任告知 client 此次调用的结果，client 也有责任去感知调用失败的原因，因为不一定是 server 端造成的失败，可能是因为 client 端在对消息进行预处理的时候，例如序列化，就已经出错了，这种错误也应该作为一次调用的调用结果返回给 client 调用者。因此引入一个调用状态，与消息类型一样，它也借助了 Java 语言里的枚举类型来实现，并实现了方便的 valueOf 方法：
/**
* 调用状态
*
* @author beanlam
* @version 1.0
*/
public enum InvocationStatus {
OK((byte) 0x01), CLIENT_TIMEOUT((byte) 0x02), SERVER_TIMEOUT(
(byte) 0x03), BAD_REQUEST((byte) 0x04), BAD_RESPONSE(
(byte) 0x05), SERVICE_NOT_FOUND((byte) 0x06), SERVER_SERIALIZATION_ERROR(
(byte) 0x07), CLIENT_SERIALIZATION_ERROR((byte) 0x08), CLIENT_CANCELED(
(byte) 0x09), SERVER_BUSY((byte) 0x0A), CLIENT_BUSY(
(byte) 0x0B), SERIALIZATION_ERROR((byte) 0x0C), INTERNAL_ERROR(
(byte) 0x0D), SERVER_METHOD_INVOKE_ERROR((byte) 0x0E), UNKNOWN((byte) 0xFF);
private byte code;
InvocationStatus(byte code) {
this.code = code;
}
public static InvocationStatus valueOf(byte code) {
for (InvocationStatus instance : values()) {
if (code == instance.code) {
return instance;
}
}
return UNKNOWN;
}
public byte getCode() {
return code;
}
}
消息实体设计
我们将 client 往 server 端发送的统一称为 rpc 请求消息，一个请求对应着一个响应，因此在 client 和 server 端间流动的信息大体上其实就只有两种，即要么是请求，要么是响应。我们将会定义两个类，分别是 RpcRequest 和 RpcResponse 来代表请求消息和响应消息。
另外由于无论是请求消息还是响应消息，它们都有一些共同的属性，例如说“调用上下文 ID”，或者消息类型。因此会再定义一个 RpcMessage 类，作为父类。
RpcMessage
/**
* rpc 消息
*
* @author beanlam
* @version 1.0
*/
public class RpcMessage {
private MessageType type;
private long contextId;
private Object data;
public long getContextId() {
return this.contextId;
}
public void setContextId(long id) {
this.contextId = id;
}
public Object getData() {
return this.data;
}
public void setData(Object data) {
this.data = data;
}
public void setType(byte code) {
this.type = MessageType.valueOf(code);
}
public MessageType getType() {
return this.type;
}
public void setType(MessageType type) {
this.type = type;
}
@Override
public String toString() {
return “[messageType=” + type.name() + “, contextId=” + contextId + “, data=”
+ data + “]”;
}
}
RpcRequest
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
/**
* rpc 请求消息
*
* @author beanlam
* @version 1.0
*/
public class RpcRequest extends RpcMessage {
private static final AtomicLong ID_GENERATOR = new AtomicLong(0);
public RpcRequest() {
this(ID_GENERATOR.incrementAndGet());
}
public RpcRequest(long contextId) {
setContextId(contextId);
setType(MessageType.REQUEST);
}
}
RpcResponse
/**
*
* rpc 响应消息
*
* @author beanlam
* @version 1.0
*/
public class RpcResponse extends RpcMessage {
private InvocationStatus status = InvocationStatus.OK;
public RpcResponse(long contextId) {
setContextId(contextId);
setType(MessageType.RESPONSE);
}
public InvocationStatus getStatus() {
return this.status;
}
public void setStatus(InvocationStatus status) {
this.status = status;
}
@Override
public String toString() {
return “RpcResponse[contextId=” + getContextId() + “, status=” + status.name() + “]”;
}
}
netty 编解码介绍
netty 是一个 NIO 框架，应该这么说，netty 是一个有良好设计思想的 NIO 框架。一个 NIO 框架必备的要素就是 reactor 线程模型，目前有一些比较优秀而且开源的小型 NIO 框架，例如分库分表中间件 mycat 实现的一个简易 NIO 框架，可以在这里看到。
netty 的主要特点有：微内核设计、责任链模式的业务逻辑处理、内存和资源泄露的检测等。其中编解码在 netty 中，都被设计成责任链上的一个一个 Handler。
decode 对于 netty 来说，它提供了 ByteToMessageDecoder，它也提供了 MessageToByteEncoder。
借助 netty 来实现协议编解码，实际上就是去在这两个 handler 里面实现编解码的逻辑。
decode
在实现 decode 逻辑时需要注意的一个问题是，由于二进制报文是在网络上发送的，因此一个完整的报文可能经过多个分组来发送的，什么意思呢，就是当有报文进来后，要确认报文是否完整，decode 逻辑代码不能假设收到的报文就是一个完整报文，一般称这为“TCP 半包问题”。同样，报文是连着报文发送的，意味着 decode 代码逻辑还要负责在一长串二进制序列中，分割出一个一个独立的报文，这称之为“TCP 粘包问题”。
netty 本身有提供一些方便的 decoder handler 来处理 TCP 半包和粘包的问题。不过一般情况下我们不会直接去用它，因为我们的协议比较简单，自己在代码里处理一下就可以了。
完整的 decode 代码逻辑如下所示：
import cn.com.agree.ats.rpc.message.*;
import cn.com.agree.ats.util.logfacade.AbstractPuppetLoggerFactory;
import cn.com.agree.ats.util.logfacade.IPuppetLogger;
import io.netty.buffer.ByteBuf;
import io.netty.channel.ChannelHandlerContext;
import io.netty.handler.codec.ByteToMessageDecoder;
import java.util.List;
/**
* 协议解码器
*
* @author beanlam
* @version 1.0
*/
public class ProtocolDecoder extends ByteToMessageDecoder {
private static final IPuppetLogger logger = AbstractPuppetLoggerFactory
.getInstance(ProtocolDecoder.class);
private boolean magicChecked = false;
@Override
protected void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in, List<Object> list)
throws Exception {
if (!magicChecked) {
if (in.readableBytes() < ProtocolMetaData.MAGIC_LENGTH_IN_BYTES) {
return;
}
magicChecked = true;
if (!(in.getShort(in.readerIndex()) == ProtocolMetaData.MAGIC)) {
logger.warn(
“illegal data received without correct magic number, channel will be close”);
ctx.close();
magicChecked = false; //this line of code makes no any sense, but it’s good for a warning
return;
}
}
if (in.readableBytes() < ProtocolMetaData.HEADER_LENGTH_IN_BYTES) {
return;
}
int bodyLength = in
.getInt(in.readerIndex() + ProtocolMetaData.BODY_LENGTH_OFFSET);
if (in.readableBytes() < bodyLength + ProtocolMetaData.HEADER_LENGTH_IN_BYTES) {
return;
}
magicChecked = false;// so far the whole packet was received
in.readShort(); // skip the magic
in.readByte(); // dont care about the protocol version so far
byte type = in.readByte();
byte status = in.readByte();
long contextId = in.readLong();
byte[] body = new byte[in.readInt()];
in.readBytes(body);
RpcMessage message = null;
MessageType messageType = MessageType.valueOf(type);
if (messageType == MessageType.RESPONSE) {
message = new RpcResponse(contextId);
((RpcResponse) message).setStatus(InvocationStatus.valueOf(status));
} else {
message = new RpcRequest(contextId);
}
message.setType(messageType);
message.setData(body);
list.add(message);
}
}
可以看到，我们解决半包问题的时候，是判断有没有收到我们期望收到的报文，如果没有，直接在 decode 方法里面 return，等有更多的报文被收到的时候，netty 会自动帮我们调起 decode 方法。而我们解决粘包问题的思路也很清晰，那就是一次只处理一个报文，不去动后面的报文内容。
还需要注意的是，在 netty 中，对于 ByteBuf 的 get 是不会消费掉报文的，而 read 是会消费掉报文的。当不确定报文是否收完整的时候，我们都是用 get 开头的方法去试探性地验证报文是否接收完全，当确定报文接收完全后，我们才用 read 开头的方法去消费这段报文。
encode
直接贴代码，参考前文提到的协议格式阅读以下代码：
/**
*
* 协议编码器
*
* @author beanlam
* @version 1.0
*/
public class ProtocolEncoder extends MessageToByteEncoder<RpcMessage> {
@Override
protected void encode(ChannelHandlerContext ctx, RpcMessage rpcMessage, ByteBuf out)
throws Exception {
byte status;
byte[] data = (byte[]) rpcMessage.getData();
if (rpcMessage instanceof RpcRequest) {
RpcRequest request = (RpcRequest) rpcMessage;
status = InvocationStatus.OK.getCode();
} else {
RpcResponse response = (RpcResponse) rpcMessage;
status = response.getStatus().getCode();
}
out.writeShort(ProtocolMetaData.MAGIC);
out.writeByte(ProtocolMetaData.VERSION);
out.writeByte(rpcMessage.getType().getCode());
out.writeByte(status);
out.writeLong(rpcMessage.getContextId());
out.writeInt(data.length);
out.writeBytes(data);
}
}