rpc是什么？如何处理？

远程过程调用 (RPC) 是一种协议，程序可使用这种协议向网络中的另一台计算机上的程序请求服务。由于使用 RPC 的程序不必了解支持通信的网络协议的情况，因此 RPC 提高了程序的互操作性。在 RPC 中，发出请求的程序是客户程序，而提供服务的程序是服务器。 \x0d\x0aRPC 中处理 TCP/IP 上的消息交换的部分存在一个缺陷。错误地处理格式不正确的消息会导致出现错误。这种特定的错误会影响底层的 DCOM 接口，此接口侦听 TCP/IP 端口 135。通过发送格式不正确的 RPC 消息，攻击者可以使一台计算机上的 RPC 服务出现问题，进而使任意代码得以执行。 \x0d\x0a远程过程调用 (RPC) 是 Windows 操作系统使用的一个协议。RPC 提供了一种进程间通信机制，通过这一机制，在一台计算机上运行的程序可以顺畅地执行某个远程系统上的代码。该协议本身是从 OSF（开放式软件基础）RPC 协议衍生出来的，只是增加了一些 Microsoft 特定的扩展。 \x0d\x0a\x0d\x0aRPC 中处理通过 TCP/IP 的消息交换的部分有一个漏洞。此问题是由错误地处理格式不正确的消息造成的。这种特定的漏洞影响分布式组件对象模型 (DCOM) 与 RPC 间的一个接口，此接口侦听 TCP/IP 端口 135。此接口处理客户端计算机向服务器发送的 DCOM 对象激活请求（例如通用命名约定 (UNC) 路径）。 \x0d\x0a\x0d\x0a为利用此漏洞，攻击者可能需要向远程计算机上的 135 端口发送特殊格式的请求。 \x0d\x0a\x0d\x0a减轻影响的因素： \x0d\x0a\x0d\x0a为利用此漏洞，攻击者可能需要拥有向远程计算机上的 135 端口发送精心编造的请求的能力。对于 Intranet 环境，此端口通常是可以访问的；但对于通过 Internet 相连的计算机，防火墙通常会封堵 135 端口。如果没有封堵该端口，或者在 Intranet 环境中，攻击者就不需要有任何其他特权。 \x0d\x0a\x0d\x0a最佳做法是封堵所有实际上未使用的 TCP/IP 端口。因此，大多数连接到 Internet 的计算机应当封堵 135 端口。RPC over TCP 不适合在 Internet 这样存在着危险的环境中使用。像 RPC over HTTP 这样更坚实的协议适用于有潜在危险的环境。 \x0d\x0a这是一个缓冲区溢出漏洞。成功利用此漏洞的攻击者有可能获得对远程计算机的完全控制。这可能使攻击者能够对服务器随意执行操作，包括更改网页、重新格式化硬盘或向本地管理员组添加新的用户。 \x0d\x0a\x0d\x0a要发动此类攻击，攻击者需要能够向 RPC 服务发送一条格式不正确的消息，从而造成目标计算机受制于人，攻击者可以在它上面执行任意代码。 \x0d\x0a\x0d\x0a防范来自 Internet 的远程 RPC 攻击的最佳方法是：将防火墙配置为封堵 135 端口。RPC over TCP 不适合在 Internet 这样存在着危险的环境中使用。 \x0d\x0a\x0d\x0a此漏洞是由于 Windows RPC 服务在某些情况下不能正确检查消息输入而造成的。如果攻击者在 RPC 建立连接后发送某种类型的格式不正确的 RPC 消息，则会导致远程计算机上与 RPC 之间的基础分布式组件对象模型 (DCOM) 接口出现问题，进而使任意代码得以执行。

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从 0 到 1：全面理解 RPC 远程调用

作者 | Python编程时光

责编 | 胡巍巍

什么是RPC呢？百度百科给出的解释是这样的：“RPC（Remote Procedure Call Protocol）——远程过程调用协议，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议”。

这个概念听起来还是比较抽象，没关系，继续往后看，后面概念性的东西，我会讲得足够清楚，让你完全掌握 RPC 的基础内容。

在 OpenStack 里的进程间通信方式主要有两种，一种是基于HTTP协议的RESTFul API方式，另一种则是RPC调用。

那么这两种方式在应用场景上有何区别呢？

有使用经验的人，就会知道：

首先，给你提两个问题，带着这两个问题再往下看：

1、RPC 和 REST 区别是什么？2、为什么要采用RPC呢？

首先，第一个问题：RPC 和 REST 区别是什么？

你一定会觉得这个问题很奇怪，是的，包括我，但是你在网络上一搜，会发现类似对比的文章比比皆是，我在想可能很多初学者由于基础不牢固，才会将不相干的二者拿出来对比吧。既然是这样，那为了让你更加了解陌生的RPC，就从你熟悉得不能再熟悉的 REST 入手吧。

01、所属类别不同

REST，是Representational State Transfer 的简写，中文描述表述性状态传递（是指某个瞬间状态的资源数据的快照，包括资源数据的内容、表述格式(XML、JSON)等信息。）

REST 是一种软件架构风格。这种风格的典型应用，就是HTTP。其因为简单、扩展性强的特点而广受开发者的青睐。

而RPC 呢，是 Remote Procedure Call Protocol 的简写，中文描述是远程过程调用，它可以实现客户端像调用本地服务(方法)一样调用服务器的服务(方法)。

而 RPC 可以基于 TCP/UDP，也可以基于 HTTP 协议进行传输的，按理说它和REST不是一个层面意义上的东西，不应该放在一起讨论，但是谁让REST这么流行呢，它是目前最流行的一套互联网应用程序的API设计标准，某种意义下，我们说 REST 可以其实就是指代 HTTP 协议。

02、使用方式不同

03、面向对象不同

从设计上来看，RPC，所谓的远程过程调用 ，是面向方法的 ，REST：所谓的 Representational state transfer ，是面向资源的，除此之外，还有一种叫做 SOA，所谓的面向服务的架构，它是面向消息的，这个接触不多，就不多说了。

04、序列化协议不同

接口调用通常包含两个部分，序列化和通信协议。

通信协议，上面已经提及了，REST 是 基于 HTTP 协议，而 RPC 可以基于 TCP/UDP，也可以基于 HTTP 协议进行传输的。

常见的序列化协议，有：json、xml、hession、protobuf、thrift、text、bytes等，REST 通常使用的是 JSON或者XML，而 RPC 使用的是 JSON-RPC，或者 XML-RPC。

通过以上几点，我们知道了 REST 和 RPC 之间有很明显的差异。

然后第二个问题：为什么要采用RPC呢？

那到底为何要使用 RPC，单纯的依靠RESTful API不可以吗？为什么要搞这么多复杂的协议，渣渣表示真的学不过来了。

关于这一点，以下几点仅是我的个人猜想，仅供交流哈：

说了这么多，我们该如何选择这两者呢？我总结了如下两点，供你参考：

“远程调用”意思就是：被调用方法的具体实现不在程序运行本地，而是在别的某个地方（分布到各个服务器），调用者只想要函数运算的结果，却不需要实现函数的具体细节。

光说不练嘴把式，接下来，我将分别用三种不同的方式全面地让你搞明白 rpc 远程调用是如何实现的。

01、基于 xml-rpc

Python实现 rpc，可以使用标准库里的 SimpleXMLRPCServer，它是基于XML-RPC 协议的。

有了这个模块，开启一个 rpc server，就变得相当简单了。执行以下代码：

有了 rpc server，接下来就是 rpc client，由于我们上面使用的是 XML-RPC，所以 rpc clinet 需要使用xmlrpclib 这个库。

然后，我们通过 server_proxy 对象就可以远程调用之前的rpc server的函数了。

SimpleXMLRPCServer是一个单线程的服务器。这意味着，如果几个客户端同时发出多个请求，其它的请求就必须等待第一个请求完成以后才能继续。

若非要使用 SimpleXMLRPCServer 实现多线程并发，其实也不难。只要将代码改成如下即可。

02、基于json-rpc

SimpleXMLRPCServer 是基于 xml-rpc 实现的远程调用，上面我们也提到 除了 xml-rpc 之外，还有 json-rpc 协议。

那 python 如何实现基于 json-rpc 协议呢？

答案是很多，很多web框架其自身都自己实现了json-rpc，但我们要独立这些框架之外，要寻求一种较为干净的解决方案，我查找到的选择有两种

第一种是 jsonrpclib

第二种是 python-jsonrpc

先来看第一种 jsonrpclib

它与 Python 标准库的 SimpleXMLRPCServer 很类似（因为它的类名就叫做 SimpleJSONRPCServer ，不明真相的人真以为它们是亲兄弟）。或许可以说，jsonrpclib 就是仿照 SimpleXMLRPCServer 标准库来进行编写的。

它的导入与 SimpleXMLRPCServer 略有不同，因为SimpleJSONRPCServer分布在jsonrpclib库中。

服务端

客户端

再来看第二种python-jsonrpc，写起来貌似有些复杂。

服务端

客户端

调用过程如下

还记得上面我提到过的 zabbix API，因为我有接触过，所以也拎出来讲讲。zabbix API 也是基于 json-rpc 2.0协议实现的。

因为内容较多，这里只带大家打个，zabbix 是如何调用的：直接指明要调用 zabbix server 的哪个方法，要传给这个方法的参数有哪些。

03、基于 zerorpc

以上介绍的两种rpc远程调用方式，如果你足够细心，可以发现他们都是http+rpc 两种协议结合实现的。

接下来，我们要介绍的这种（zerorpc），就不再使用走 http 了。

zerorpc 这个第三方库，它是基于TCP协议、 ZeroMQ 和 MessagePack的，速度相对快，响应时间短，并发高。zerorpc 和 pyjsonrpc 一样，需要额外安装，虽然SimpleXMLRPCServer不需要额外安装，但是SimpleXMLRPCServer性能相对差一些。

调用过程如下

客户端除了可以使用zerorpc框架实现代码调用之外，它还支持使用“命令行”的方式调用。

客户端可以使用命令行，那服务端是不是也可以呢？

是的，通过 Github 上的文档几个 demo 可以体验到这个第三方库做真的是优秀。

比如我们可以用下面这个命令，创建一个rpc server，后面这个 time Python 标准库中的 time 模块，zerorpc 会将 time 注册绑定以供client调用。

经过了上面的学习，我们已经学会了如何使用多种方式实现rpc远程调用。

通过对比，zerorpc 可以说是脱颖而出，一支独秀。

为此，我也做了一番思考：

OpenStack 组件繁多，在一个较大的集群内部每个组件内部通过rpc通信频繁，如果都采用rpc直连调用的方式，连接数会非常地多，开销大，若有些 server 是单线程的模式，超时会非常的严重。

OpenStack 是复杂的分布式集群架构，会有多个 rpc server 同时工作，假设有 server01，server02，server03 三个server，当 rpc client 要发出rpc请求时，发给哪个好呢？这是问题一。

你可能会说轮循或者随机，这样对大家都公平。这样的话还会引出另一个问题，倘若请求刚好发到server01，而server01刚好不凑巧，可能由于机器或者其他因为导致服务没在工作，那这个rpc消息可就直接失败了呀。要知道做为一个集群，高可用是基本要求，如果出现刚刚那样的情况其实是很尴尬的。这是问题二。

集群有可能根据实际需要扩充节点数量，如果使用直接调用，耦合度太高，不利于部署和生产。这是问题三。

引入消息中间件，可以很好的解决这些问题。

解决问题一：消息只有一份，接收者由AMQP的负载算法决定，默认为在所有Receiver中均匀发送(round robin)。

解决问题二：有了消息中间件做缓冲站，client 可以任性随意的发，server 都挂掉了？没有关系，等 server 正常工作后，自己来消息中间件取就行了。

解决问题三：无论有多少节点，它们只要认识消息中间件这一个中介就足够了。

既然讲到了消息队列，如果你之前没有接触过这块内容，最好花几分钟的时间跟我好好过下关于消息队列的几个基础概念。

首先，RPC只是定义了一个通信接口，其底层的实现可以各不相同，可以是 socket，也可以是今天要讲的 AMQP。

AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)是一种基于队列的可靠消息服务协议，作为一种通信协议，AMQP同样存在多个实现，如Apache Qpid，RabbitMQ等。

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

dispatcher：分发器，这是 rpc server 才有的概念

只有通过它 server 端才知道接收到的rpc请求，要交给谁处理，怎么处理？

在client端，是这样指定要调用哪个方法的。

而在server端，是如何知道要执行这个方法的呢？这就是dispatcher 要干的事，它从 endpoint 里找到这个方法，然后执行，最后返回。

Serializer：在 python 对象和message(notification) 之间数据做序列化或是反序列化的基类。

主要方法有四个：

每个notification listener都和一个executor绑定，来控制收到的notification如何分配。默认情况下，使用的是blocking executor(具体特性参加executor一节）

模仿是一种很高效的学习方法，我这里根据 OpenStack 的调用方式，抽取出核心内容，写成一个简单的 demo，有对 OpenStack 感兴趣的可以了解一下，大部分人也可以直接跳过这章节。

注意以下代码不能直接运行，你还需要配置 rabbitmq 的连接方式，你可以写在配置文件中，通过 get_transport 从cfg.CONF 中读取，也可以直接将其写成url的格式做成参数，传给 get_transport 。而且还要nova或者其他openstack组件的环境中运行（因为需要有ctxt这个环境变量）

简单的 rpc client

简单的 rpc server

【End】

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你点的每个“在看”，我都认真当成了喜欢

GO语言商业案例（十八）：stream

切换到新语言始终是一大步，尤其是当您的团队成员只有一个时有该语言的先前经验。现在，Stream 的主要编程语言从 Python 切换到了 Go。这篇文章将解释stream决定放弃 Python 并转向 Go 的一些原因。

Go 非常快。性能类似于 Java 或 C++。对于用例，Go 通常比 Python 快 40 倍。

对于许多应用程序来说，编程语言只是应用程序和数据库之间的粘合剂。语言本身的性能通常并不重要。然而，Stream 是一个API 提供商，为 700 家公司和超过 5 亿最终用户提供提要和聊天平台。多年来，我们一直在优化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等，但最终，您会达到所使用语言的极限。Python 是一门很棒的语言，但对于序列化/反序列化、排名和聚合等用例，它的性能相当缓慢。我们经常遇到性能问题，Cassandra 需要 1 毫秒来检索数据，而 Python 会花费接下来的 10 毫秒将其转换为对象。

看看我如何开始 Go 教程中的一小段 Go 代码。（这是一个很棒的教程，也是学习 Go 的一个很好的起点。）

如果您是 Go 新手，那么在阅读那个小代码片段时不会有太多让您感到惊讶的事情。它展示了多个赋值、数据结构、指针、格式和一个内置的 HTTP 库。当我第一次开始编程时，我一直喜欢使用 Python 更高级的功能。Python 允许您在编写代码时获得相当的创意。例如，您可以：

这些功能玩起来很有趣，但是，正如大多数程序员会同意的那样，在阅读别人的作品时，它们通常会使代码更难理解。Go 迫使你坚持基础。这使得阅读任何人的代码并立即了解发生了什么变得非常容易。 注意：当然，它实际上有多“容易”取决于您的用例。如果你想创建一个基本的 CRUD API，我仍然推荐 Django + DRF或 Rails。

作为一门语言，Go 试图让事情变得简单。它没有引入许多新概念。重点是创建一种非常快速且易于使用的简单语言。它唯一具有创新性的领域是 goroutine 和通道。（100% 正确CSP的概念始于 1977 年，所以这项创新更多是对旧思想的一种新方法。）Goroutines 是 Go 的轻量级线程方法，通道是 goroutines 之间通信的首选方式。Goroutines 的创建非常便宜，并且只需要几 KB 的额外内存。因为 Goroutine 非常轻量，所以有可能同时运行数百甚至数千个。您可以使用通道在 goroutine 之间进行通信。Go 运行时处理所有复杂性。goroutines 和基于通道的并发方法使得使用所有可用的 CPU 内核和处理并发 IO 变得非常容易——所有这些都不会使开发复杂化。与 Python/Java 相比，在 goroutine 上运行函数需要最少的样板代码。您只需在函数调用前加上关键字“go”：

Go 的并发方法很容易使用。与 Node 相比，这是一种有趣的方法，开发人员必须密切关注异步代码的处理方式。Go 中并发的另一个重要方面是竞争检测器。这样可以很容易地确定异步代码中是否存在任何竞争条件。

我们目前用 Go 编写的最大的微服务编译需要 4 秒。与以编译速度慢而闻名的 Java 和 C++ 等语言相比，Go 的快速编译时间是一项重大的生产力胜利。我喜欢在程序编译的时候摸鱼，但在我还记得代码应该做什么的同时完成事情会更好。

首先，让我们从显而易见的开始：与 C++ 和 Java 等旧语言相比，Go 开发人员的数量并不多。根据StackOverflow的数据， 38% 的开发人员知道 Java， 19.3% 的人知道 C++，只有 4.6% 的人知道 Go。GitHub 数据显示了类似的趋势：Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等语言使用更广泛，但不如 Java 和 C++ 流行。幸运的是，Go 是一种非常简单易学的语言。它提供了您需要的基本功能，仅此而已。它引入的新概念是“延迟”声明和内置的并发管理与“goroutines”和通道。（对于纯粹主义者来说：Go 并不是第一种实现这些概念的语言，只是第一种使它们流行起来的语言。）任何加入团队的 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 开发人员都可以在一个月内在 Go 上发挥作用，因为它的简单性。与许多其他语言相比，我们发现组建 Go 开发人员团队更容易。如果您在博尔德和阿姆斯特丹等竞争激烈的生态系统中招聘人员，这是一项重要的优势。

对于我们这样规模的团队（约 20 人）来说，生态系统很重要。如果您必须重新发明每一个小功能，您根本无法为您的客户创造价值。Go 对我们使用的工具有很好的支持。实体库已经可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任务调度、表达式解析和 RocksDB。与 Rust 或 Elixir 等其他较新的语言相比，Go 的生态系统是一个重大胜利。它当然不如 Java、Python 或 Node 之类的语言好，但它很可靠，而且对于许多基本需求，你会发现已经有高质量的包可用。

Gofmt 是一个很棒的命令行实用程序，内置在 Go 编译器中，用于格式化代码。就功能而言，它与 Python 的 autopep8 非常相似。我们大多数人并不真正喜欢争论制表符与空格。格式的一致性很重要，但实际的格式标准并不那么重要。Gofmt 通过使用一种正式的方式来格式化您的代码来避免所有这些讨论。

Go 对协议缓冲区和 gRPC 具有一流的支持。这两个工具非常适合构建需要通过 RPC 通信的微服务。您只需要编写一个清单，在其中定义可以进行的 RPC 调用以及它们采用的参数。然后从这个清单中自动生成服务器和客户端代码。生成的代码既快速又具有非常小的网络占用空间并且易于使用。从同一个清单中，您甚至可以为许多不同的语言生成客户端代码，例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此，内部流量不再有模棱两可的 REST 端点，您每次都必须编写几乎相同的客户端和服务器代码。.

Go 没有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那样的单一主导框架。这是 Go 社区内激烈争论的话题，因为许多人主张你不应该一开始就使用框架。我完全同意这对于某些用例是正确的。但是，如果有人想构建一个简单的 CRUD API，他们将更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix。对于 Stream 的用例，我们更喜欢不使用框架。然而，对于许多希望提供简单 CRUD API 的新项目来说，缺乏主导框架将是一个严重的劣势。

Go 通过简单地从函数返回错误并期望调用代码来处理错误（或将其返回到调用堆栈）来处理错误。虽然这种方法有效，但很容易失去问题的范围，以确保您可以向用户提供有意义的错误。错误包通过允许您向错误添加上下文和堆栈跟踪来解决此问题。另一个问题是很容易忘记处理错误。像 errcheck 和 megacheck 这样的静态分析工具可以方便地避免犯这些错误。虽然这些变通办法效果很好，但感觉不太对劲。您希望该语言支持正确的错误处理。

Go 的包管理绝不是完美的。默认情况下，它无法指定特定版本的依赖项，也无法创建可重现的构建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系统。但是，使用正确的工具，Go 的包管理工作得很好。您可以使用Dep来管理您的依赖项，以允许指定和固定版本。除此之外，我们还贡献了一个名为的开源工具VirtualGo，它可以更轻松地处理用 Go 编写的多个项目。

我们进行的一个有趣的实验是在 Python 中使用我们的排名提要功能并在 Go 中重写它。看看这个排名方法的例子：

Python 和 Go 代码都需要执行以下操作来支持这种排名方法：

开发 Python 版本的排名代码大约花了 3 天时间。这包括编写代码、单元测试和文档。接下来，我们花了大约 2 周的时间优化代码。其中一项优化是将分数表达式 (simple_gauss(time)*popularity) 转换为抽象语法树. 我们还实现了缓存逻辑，可以在未来的特定时间预先计算分数。相比之下，开发此代码的 Go 版本大约需要 4 天时间。性能不需要任何进一步的优化。因此，虽然 Python 的最初开发速度更快，但基于 Go 的版本最终需要我们团队的工作量大大减少。另外一个好处是，Go 代码的执行速度比我们高度优化的 Python 代码快大约 40 倍。现在，这只是我们通过切换到 Go 体验到的性能提升的一个示例。

与 Python 相比，我们系统的其他一些组件在 Go 中构建所需的时间要多得多。作为一个总体趋势，我们看到 开发 Go 代码需要更多的努力。但是，我们花更少的时间 优化 代码以提高性能。

我们评估的另一种语言是Elixir.。Elixir 建立在 Erlang 虚拟机之上。这是一种迷人的语言，我们之所以考虑它，是因为我们的一名团队成员在 Erlang 方面拥有丰富的经验。对于我们的用例，我们注意到 Go 的原始性能要好得多。Go 和 Elixir 都可以很好地服务数千个并发请求。但是，如果您查看单个请求的性能，Go 对于我们的用例来说要快得多。我们选择 Go 而不是 Elixir 的另一个原因是生态系统。对于我们需要的组件，Go 有更成熟的库，而在许多情况下，Elixir 库还没有准备好用于生产环境。培训/寻找开发人员使用 Elixir 也更加困难。这些原因使天平向 Go 倾斜。Elixir 的 Phoenix 框架看起来很棒，绝对值得一看。

Go 是一种非常高性能的语言，对并发有很好的支持。它几乎与 C++ 和 Java 等语言一样快。虽然与 Python 或 Ruby 相比，使用 Go 构建东西确实需要更多时间，但您将节省大量用于优化代码的时间。我们在Stream有一个小型开发团队，为超过 5 亿最终用户提供动力和聊天。Go 结合了 强大的生态系统 、新开发人员的 轻松入门、快速的性能 、对并发的 可靠支持和高效的编程环境 ，使其成为一个不错的选择。Stream 仍然在我们的仪表板、站点和机器学习中利用 Python 来提供个性化的订阅源. 我们不会很快与 Python 说再见，但今后所有性能密集型代码都将使用 Go 编写。我们新的聊天 API也完全用 Go 编写。

一学就会，手把手教你用Go语言调用智能合约

智能合约调用是实现一个 DApp 的关键，一个完整的 DApp 包括前端、后端、智能合约及区块 链系统，智能合约的调用是连接区块链与前后端的关键。

我们先来了解一下智能合约调用的基础原理。智能合约运行在以太坊节点的 EVM 中。因此要 想调用合约必须要访问某个节点。

以后端程序为例，后端服务若想连接节点有两种可能，一种是双 方在同一主机，此时后端连接节点可以采用 本地 IPC(Inter-Process Communication，进 程间通信)机制，也可以采用 RPC(Remote Procedure Call，远程过程调用)机制;另 一种情况是双方不在同一台主机，此时只能采用 RPC 机制进行通信。

提到 RPC， 读者应该对 Geth 启动参数有点印象，Geth 启动时可以选择开启 RPC 服务，对应的 默认服务端口是 8545。。

接着，我们来了解一下智能合约运行的过程。

智能合约的运行过程是后端服务连接某节点，将 智能合约的调用(交易)发送给节点，节点在验证了交易的合法性后进行全网广播，被矿工打包到 区块中代表此交易得到确认，至此交易才算完成。

就像数据库一样，每个区块链平台都会提供主流 开发语言的 SDK(Software Development Kit，软件开发工具包)，由于 Geth 本身就是用 Go 语言 编写的，因此若想使用 Go 语言连接节点、发交易，直接在工程内导入 go-ethereum(Geth 源码) 包就可以了，剩下的问题就是流程和 API 的事情了。

总结一下，智能合约被调用的两个关键点是节点和 SDK。

由于 IPC 要求后端与节点必须在同一主机，所以很多时候开发者都会采用 RPC 模式。除了 RPC，以太坊也为开发者提供了 json- rpc 接口，本文就不展开讨论了。

接下来介绍如何使用 Go 语言，借助 go-ethereum 源码库来实现智能合约的调用。这是有固定 步骤的，我们先来说一下总体步骤，以下面的合约为例。

步骤 01:编译合约，获取合约 ABI(Application Binary Interface，应用二进制接口)。 单击【ABI】按钮拷贝合约 ABI 信息，将其粘贴到文件 calldemo.abi 中(可使用 Go 语言IDE 创建该文件，文件名可自定义，后缀最好使用 abi)。

最好能将 calldemo.abi 单独保存在一个目录下，输入“ls”命令只能看到 calldemo.abi 文件，参 考效果如下:

步骤 02:获得合约地址。注意要将合约部署到 Geth 节点。因此 Environment 选择为 Web3 Provider。

在【Environment】选项框中选择“Web3 Provider”，然后单击【Deploy】按钮。

部署后，获得合约地址为:0xa09209c28AEf59a4653b905792a9a910E78E7407。

步骤 03:利用 abigen 工具(Geth 工具包内的可执行程序)编译智能合约为 Go 代码。abigen 工具的作用是将 abi 文件转换为 Go 代码，命令如下:

其中各参数的含义如下。 (1)abi:是指定传入的 abi 文件。 (2)type:是指定输出文件中的基本结构类型。 (3)pkg:指定输出文件 package 名称。 (4)out:指定输出文件名。 执行后，将在代码目录下看到 funcdemo.go 文件，读者可以打开该文件欣赏一下，注意不要修改它。

步骤 04:创建 main.go，填入如下代码。 注意代码中 HexToAddress 函数内要传入该合约部署后的地址，此地址在步骤 01 中获得。

步骤 04:设置 go mod，以便工程自动识别。

前面有所提及，若要使用 Go 语言调用智能合约，需要下载 go-ethereum 工程，可以使用下面 的指令:

该指令会自动将 go-ethereum 下载到“$GOPATH/src/github.com/ethereum/go-ethereum”，这样还算 不错。不过，Go 语言自 1.11 版本后，增加了 module 管理工程的模式。只要设置好了 go mod，下载 依赖工程的事情就不必关心了。

接下来设置 module 生效和 GOPROXY，命令如下:

在项目工程内，执行初始化，calldemo 可以自定义名称。

步骤 05:运行代码。执行代码，将看到下面的效果，以及最终输出的 2020。

上述输出信息中，可以看到 Go 语言会自动下载依赖文件，这就是 go mod 的神奇之处。看到 2020，相信读者也知道运行结果是正确的了。

什么是RPC？

RPC是远程过程调用（Remote Procedure Call）的缩写形式。SAP系统RPC调用的原理其实很简单，有一些类似于三层构架的C/S系统，第三方的客户程序通过接口调用SAP内部的标准或自定义函数，获得函数返回的数据进行处理后显示或打印。

进程间通信（IPC）在多任务操作系统或联网的计算机之间运行的程序和进程所用的通信技术。有两种类型的进程间通信（IPC）。

本地过程调用(LPC)LPC用在多任务操作系统中，使得同时运行的任务能互相会话。这些任务共享内存空间使任务同步和互相发送信息。远程过程调用（RPC)RPC类似于LPC，只是在网上工作。RPC开始是出现在Sun微系统公司和HP公司的运行UNⅨ操作系统的计算机中。

扩展资料

通过IPC和RPC，程序能利用其它程序或计算机处理的进程。客户机/服务器模式计算把远程过程调用与其它技术（如消息传递）一道，作为系统间通信的一种机制。客户机执行自己的任务，但靠服务器提供后端文件服务。

RPC为客户机提供向后端服务器申请服务的通信机制，如图R-4所示。如果你把客户机/服务器应用程序想作是一个分离的程序，服务器能运行数据访问部分，因为它离数据最近，客户机能运行数据表示和与用户交互的前端部分。这样，远程过程调用可看作是把分割的程序通过网络重组的部件。LPC有时也称耦合（Coupling）机制。

用这种方式分割程序，当用户要访问数据时就无需每次拷贝整个数据库或它的大部分程序到用户系统。其实，服务器只处理请求，甚至只执行一些数据计算，把得出的结果再发送给用户。因为当数据存放在一个地方时，数据库同步很容易实现，所以多个用户可同时访问相同的数据。

分布式计算环境是由一个通信系统——网络连接的计算机集群。很容易把这个网络看成一个计算平台，若是对等方式，其中任何一台计算机都能成为客户机或服务器。

一些处理任务可被分成独立运行程序在不同的网络计算机上并行处理，而独立的程序被交给最适合这个任务的计算机处理。这种策略可利用计算机空闲资源，提高网络的效益。一个典型的企业网包括许多运行着不同操作系统的异构计算机系统。

go怎么调用自己用c/c++写的so中的方法

直接调用so的函数cgo应该绕不开吧，我写过一个银行的应用程序调用其特色业务接口，因为接口只支持c和java，我就封装了一个c的so，然后用cgo调用后写了一个RPC供远程的go语言调用，因为RPC只负责信息交互不负责业务逻辑，所以写了不到百行，以后基本不用再改。记住虽然go语言自带gc，但cgo还是要手工释放内存哦。

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