使用c++开发分布式框架实践

目前比较流行的分布式框架有dubbo，springcloud，JMX等，都是java实现的，但是在做c++项目时，也有分布式的需求，这时我们可以基于grpc自己设计一套分布式框架。

整体思路如下：

Consumer服务消费者，Provider服务提供者。Provider的位置对于Consumer来说是透明的，消费者通过grpc远程调用提供者。服务提供者先启动start，然后注册服务。消费订阅服务，如果没有订阅到自己想获得的服务，它会不断的尝试订阅。新的服务注册到注册中心以后，注册中心会将这些服务通过notify到消费者。

整体思路和dubbo类似，不过它是基于gRPC使用c++开发的。gRPC 是一个高性能、开源和通用的 RPC 框架，面向移动和 HTTP/2 设计。目前提供 C、Java 和 Go 语言版本，分别是：grpc,grpc-java,grpc-go. 其中 C 版本支持C,C++,Node.js,Python,Ruby,Objective-C,PHP和C#支持。

那么什么是RPC呢？远程过程调用（Remote Procedure Call ，缩写为RPC）是一个计算机通讯协议。该协议允许运行于一台计算机的程序调用另一台计算机的子程序，就像调用本地程序一样，无需额外的为这个交互作用编程（无需关注细节）。RPC是一种服务器-客户端模式，经典实现是一个通过发送请求-接收响应进行信息交互的系统。

注册中心使用redis实现。redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件。

那么当有多个provider，不停有消费者调用服务时，就需要有相应的负载均衡策略，而不是把压力都给某个provider。Dubbo内置了4种负载均衡策略，我们都可以参考其思想自己实现：

1.随机负载均衡。随机的选择一个。

2.轮询负载均衡。轮询选择一个。

3.最少活跃调用数，相同活跃数的随机。活跃数指调用前后计数差。使慢的 Provider 收到更少请求，因为越慢的 Provider 的调用前后计数差会越大。

4.一致性哈希负载均衡。相同参数的请求总是落在同一台机器上。

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