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1. 什么是 RPC？和 HTTP 调用有什么区别？

RPC 是远程调度框架，主要功能是服务注册发现以及远程通信，支持多种通信协议以及不用的序列化机制。主要用于微服务项目中不同服务之间的通信，利用代理机制使得调用者可以忽略连接发起请求等细节，而是像本地调用一样调用另一个服务的接口。

而 HTTP 调用只是单纯的利用 httpClient 或者 okClient 等请求工具发起 HTTP 请求。HTTP 调用可以是 RPC 通信协议的一种实现选择，可以采用 TCP，HTTP/2 等协议。

如果是内部系统不同服务之间的调用，可以采用 TCP + 二进制序列化的形式实现以追求高性能，而在需要对外提供接口 API 的时候，可以采用 HTTP 协议统一规范。

2. 一次完整的 RPC 调用流程是怎样的？

调用方通过类似本地服务调用的方式调用外部服务，而在启动项目时， RPC 框架已经自动将外部服务的接口生成了代理类，所以在调用外部接口时，会执行代理拦截器的业务逻辑，主要是封装类，方法名，参数类型，参数值等到一个请求中，再通过通信协议 HTTP，TCP 等发起请求，如果有序列化机制，还会将请求序列化压缩为二进制形式，被调用端方接收到请求后，反序列化解析请求并通过反射，Beanfactory 等机制调用具体服务实例的方法，最后封装为结果并返回。

3. RPC 框架中，如何实现服务注册与发现？

在 RPC 框架中，服务注册与发现通过一个注册中心实现，服务提供者启动时将自己的服务信息注册进去，服务消费者则在调用前从注册中心获取目标服务地址，从而实现服务解耦和动态发现，常用组件包括 Redis、Zookeeper、Nacos 等。

4. 如何实现客户端的负载均衡？常见策略有哪些？

在自定义 RPC 框架中，客户端负载均衡通常发生在发起远程调用之前，具体流程如下：

1.拉取服务列表

客户端通过服务注册中心（如 Nacos、Zookeeper、Redis 等）根据 serviceName 拉取对应的可用服务实例列表。每个实例包含：

• host、port：服务地址
• serviceName：服务名
• metadata：服务版本、环境（如 version=1.0、env=prod）
• zone/region：区域信息，用于区域感知策略
• 其他信息：权重、协议类型、健康状态等

2.执行负载均衡策略

拉取服务列表后，客户端使用负载均衡模块在多个实例中选择一个目标节点发起调用。可以直接使用现成的负载均衡库（如 Dubbo 的 LoadBalance 接口），也可以自定义策略实现。

5. RPC 调用中的序列化方式有哪些？有什么区别？

RPC 调用中常用序列化方式包括 JSON、Kryo、Protobuf、Thrift 等，不同方式在性能、跨语言、可读性之间存在权衡。业务调试选 JSON，性能敏感选 Protobuf/Kryo，跨语言通信选 Protobuf/Thrift。

特性	Protobuf	JSON	Kryo
性能	✅ 高	❌ 低	✅ 高
可读性	❌ 差	✅ 好	❌ 差
跨语言	✅ 强	✅ 强	❌ 弱（Java专用）
类型安全	✅ 强	❌ 弱	✅ 强
体积	✅ 小	❌ 大	✅ 小

6. RPC 的同步调用和异步调用有什么区别？

• 同步调用（Synchronous）：发送请求后阻塞等待结果返回
• 异步调用（Asynchronous）：发送请求后立即返回，结果稍后通过回调、Future 等方式获取

我们在系统架构中采用同步 RPC + 异步 MQ 的组合策略：

• 对于链路关键、实时性高的场景（如下单、权限验证等），采用 RPC 实时调用，接口设计简洁明确。
• 对于非关键、可容忍延迟的业务（如日志记录、短信通知、第三方回调等），使用消息队列（Kafka/RabbitMQ）解耦业务、提升吞吐、增强可用性。
• 同时结合失败重试、死信队列、消费者幂等性保障消息消费可靠性。

7. 什么是连接池？为什么 RPC 框架中需要连接池？

连接池（Connection Pool）是一种资源池技术，用于维护一定数量的可复用连接（如数据库连接、HTTP连接等）。当应用需要使用连接时，不用每次新建和关闭连接，而是从连接池中取一个可用连接，用完后归还池中，达到连接复用和减少资源开销的目的。

在 RPC 框架中，客户端和服务端需要频繁发起网络请求，频繁新建和关闭连接开销大且影响响应速度，使用连接池能显著提升调用效率和系统稳定性，是保障高性能、高并发的关键组件。

8. RPC 框架中的超时与重试是如何实现的？

在 RPC 框架中，超时控制用于防止客户端无限等待响应，一般通过 Future 或通信层设置超时时间来实现；而重试机制在调用失败时根据策略自动选择其他节点重试，提高系统可用性，但要注意幂等性、异常类型和重试次数等控制，避免误伤或雪崩。

ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();Future<Response> future = executor.submit(() -> rpcClient.send(request));try {// 阻塞等待最多 3 秒Response response = future.get(3, TimeUnit.SECONDS);// 正常处理响应
} catch (TimeoutException e) {// 超时处理逻辑，比如重试或返回失败future.cancel(true); // 取消任务，尝试中断线程
} catch (ExecutionException e) {// 业务异常处理
} catch (InterruptedException e) {// 当前线程被中断处理
}for (int i = 0; i < retryCount; i++) {ServiceInstance instance = loadBalancer.select(serviceName, instances);try {return invoke(instance, request, timeout);} catch (Exception e) {log.warn("调用失败，第 {} 次尝试：{}", i + 1, e.getMessage());// 继续尝试下一个实例}
}
throw new RpcRetryException("重试失败");

9. 在分布式调用链中，如何实现链路追踪（Trace）？

就是在每一次的服务调用时都形成一系列标识信息，并跟随请求发送，无论成功与否都会将当前链路信息存到链路追踪系统。

• traceId 表示整个调用链的唯一标识，贯穿请求始终。
• spanId 标识当前这次服务调用的唯一标识。
• parentSpanId 关联上游调用，形成调用链的父子关系。
• metainfo 包含了方法名、服务名、耗时、状态等调用细节。
• 每个服务只要参与调用，无论成功或失败，都会产生日志（span）并发送到追踪系统，帮助构建完整的调用链路视图。

链路追踪系统是分布式架构中非常重要的监控工具，主要功能包括：

• 调用链数据采集：自动收集各服务间的调用关系和调用时长，形成完整的调用链路。
• 调用链数据存储和可视化：将调用链信息存储后，通过可视化界面展示调用拓扑和时间线，方便分析。
• 性能监控和瓶颈定位：统计各个服务和接口的响应时间，快速定位性能瓶颈。
• 异常诊断和故障追踪：捕获异常和错误调用，帮助快速定位故障根因。
• 服务依赖分析：分析服务之间的调用关系，辅助系统架构优化。
• 告警机制：针对异常调用和性能异常触发告警，保障系统稳定。

整体来说，链路追踪帮助我们在复杂的分布式系统中快速定位问题，提高系统的可观测性和运维效率。

10. 如何保障 RPC 服务的高可用性？

• 超时与重试机制
  通过设置合理的请求和响应超时时间，避免调用方长时间阻塞；同时结合重试机制，限制最大重试次数，并确保接口具备幂等性，避免重复执行带来的副作用。
• 服务降级（Fallback）机制
  在调用失败或超时情况下，自动切换到预设的降级逻辑，保证核心业务不中断，提高系统的容错能力。
• 链路追踪与监控
  通过链路追踪系统收集服务调用的全链路信息，监控服务调用的健康状态和性能指标，及时发现异常调用并触发告警，提升运维效率和系统可靠性。
• 负载均衡和服务注册发现
  利用注册中心动态管理服务实例，结合负载均衡策略，实现请求的均匀分配和故障节点的自动剔除，保证服务的高可用。
• 限流降级与熔断机制
  当系统压力过大时，通过限流、熔断机制保护服务，避免雪崩效应，保障核心服务稳定。