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SOFA Scalable Open Financial Architecture 是蚂蚁金服自主研发的金融级分布式中间件，包含了构建金融级云原生架构所需的各个组件，是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。

本文为《剖析 | SOFARPC 框架》第七篇，作者莫那·鲁道 ，来自 E签宝。 《剖析 | SOFARPC 框架》系列由 SOFA 团队和源码爱好者们出品， 项目代号：<SOFA:RPCLab/>，官方目录目前已经全部认领完毕。

前言

我们知道，在 RPC 调用中，客户端需要加载服务端提供的接口定义类，但是，很多情况下，这个并不总是可行的，于是，衍生了泛化调用的需求，一个成熟的，功能完善的 RPC 框架一般都会支持泛化调用，那么什么是泛化调用呢？SOFA RPC 又是如何支持泛化调用的？同时又是如何实现的？ 和其他的 RPC 泛化调用又有何不同？有何优势？我们将在本文一一解答这些问题。

泛化调用介绍

当客户端因为某种原因无法得到服务提供方的接口 jar 包时，或者是客户端是一个比较通用的系统，并不想依赖每个服务提供方提供的 facade接口，但是又需要进行调用，那么此时就需要进行泛化调用。

例如：

1. 当分布式系统由多个语言开发，假设是 Node Js ，同时 Node Js 需要调用 Java 语言的 RPC 服务，那么，我们就需要在两者之间架设适配层，让适配层处理 Node Js 的请求后再转发给 Java 的 RPC 服务。
2. 一些中间系统的功能，比如某些内部网关，需要以一个统一的方式实现对其他下游系统的调用（非 SPI的情况），逐个依赖下游的包显然是不可能的。
3. 一些流量回放类的线上系统，可以将数据采集拦截，之后，通过泛化调用回放，而不需要依赖全站的应用。

那么这种情况下，肯定不能包含所有接口的 jar 文件，否则就太臃肿了。实际上也是不现实的，总不能每增加一个服务端，就增加一个 jar 包依赖，然后应用进行发布重启。

这个时候就可以使用泛化调用，将相应的请求包装成泛化调用，就能够实现不依赖接口 jar 包，多语言调用 RPC 服务，避免重复开发。

SOFA RPC 的泛化调用使用

SOFA RPC 的官方文档十分详细，在官方 wiki 泛化调用 中，已有详细介绍。同时，在源码中的 example 模块中，也有现成的 demo 可以跑起来，读者可以自己 clone 源码阅读，这里我们简要说明一下使用方式，以便大家有一个直观的了解。

接口定义

总的来说，泛化调用有 2 个 API，包含 5 个方法，其中， 2 个方法已经废弃，也就是说，有 3 个主要方法。分别是：

/**
 * 泛化调用
 * @return 正常类型（不能是GenericObject类型）
 */
Object $invoke(String methodName, String[] argTypes, Object[] args);

/**
 * 支持参数类型无法在类加载器加载情况的泛化调用
 * @return 除了JDK等内置类型，其它对象是GenericObject类型
 */
Object $genericInvoke(String methodName, String[] argTypes, Object[] args);

/**
 * 支持参数类型无法在类加载器加载情况的泛化调用
 * @return 返回指定的T类型返回对象
 */
<T> T $genericInvoke(String methodName, String[] argTypes, Object[] args, Class<T> clazz);

1. \$invoke 该方法使用场景：用户知道参数类型和返回值类型，那么就可以使用该方法。
2. \$genericInvoke 该方法是个重载方法，重载一的使用场景是：如果你的应用不知道接口的参数类型和返回值类型，这个时候，你就需要使用 GenericObject 类，来包装返回值和参数。
3. \$genericInvoke 重载二的使用场景是：如果应用不知道接口参数类型，但是知道接口返回值的类型，那么就不需要使用 GenericObject 作为返回值了。

基本上，已经覆盖了常用的集中场景，可以说功能相当全面。

泛化使用

由于篇幅有限，这里就不贴使用 demo 了，感兴趣的可以通过链接查看官方的 demo 或者源码，包含 SOFARPC 的 API 使用方式和 SOFABoot 的使用方式：

1. demo wiki 地址：用户手册->基本特性->泛化调用
2. 源码地址：示例源码

接下来我们重点来介绍 SOFARPC 是如何实现泛化调用的。

框架调用设计

简单来说，泛化调用的关键就是对象表示和序列化，SOFARPC 提供了 GenericObject 等对象来表示参数对象或者返回值对象，而将 GenericObject 对象序列化成目标对象，或者将返回值反序列化成 GenericObject 对象，是 SOFARPC 实现泛化的关键。

这里我们先来看一下 SOFARPC 泛化调用的流程图，有助于后面理解泛化实现。

我们来说一下这个图：

1. 泛化 API 调用时，会加载泛化过滤器，作用是做一些参数转换，同时设置序列化工厂类型。
2. SOFARPC 在使用 SOFABolt 进行网络调用前，会创建 context 上下文并传递给 SOFABolt，上下文中包含着序列化工厂类型信息，这个信息将决定使用何种序列化器，同时这个上下文将流转于整个调用期间。
3. 在 SOFABolt 正式发送数据之前，会将 GenericObject 对象序列化成普通对象的字节流，这样，服务提供方就不必关心是否为泛化调用，从图中可见，提供方不用对泛化调用做任何改变 —— 这是 SOFARPC 泛化区别于其他 RPC 泛化的关键。
4. 当提供方成功接收请求后，使用普通序列化器即可反序列化数据，只需要正常调用并返回即可。
5. 当消费者的 SOFABolt 接收到响应数据后，便根据 context 的序列化类型，对返回值做反序列化，即将普通的字节流反序列化成 GenericObject 对象 —— 因为客户端有可能不知道返回值的 Class 类型。
6. 最终，泛化 API 即可得到 GenericObject 类型的返回值。

从上面的流程可以看出，序列化器在泛化调用中，占了极大的篇幅和作用。而 SOFARPC 针对泛化调用，对 hessian3 进行了改造，使其支持泛化调用所需要的序列化功能。
SOFA-Hessian 的改动可以参考这里。

Hessian泛化实现

SOFA-Hessian 在 hessian 的包中加入了 com.alipay.hessian.generic 包，此包的作用就是处理泛化调用，重写的关键是实现或继承 SerializerFactory 类和 Serializer、Deserializer 等接口。在这里，设计了一下几个类，来描述 中对应的类型信息，同时实现这几个类的序列化和反序列化。对应关系如下

我们以 GenericObjectSerializer 为例，该序列化器重写了 writeObject 方法，该方法的作用就是将 GenericObject 对象序列化成目标对象字节流。即，拿出 GenericObject 的 type 字段和 fields 字段，组装成目标对象的字节流。

例如： 有一个类型是的 RPC 对象

public class TestObj {
    private String str;
    private int    num;
}

在泛化调用客户端，可以直接构造一个 GenericObject对象

  GenericObject genericObject = new GenericObject(
                    "com.alipay.sofa.rpc.invoke.generic.TestObj");
                genericObject.putField("str", "xxxx");
                genericObject.putField("num", 222);

此时，GenericObjectSerializer 就可以通过这些信息，将 GenericObject 对象转成 TestObj 对象的字节流。
服务提供方就可以通过普通的 hessian2 反序列化得到对象。

相比较其他 RPC 框架两端都需要对泛化进行支持，SOFARPC 显得要友好的多。也就是说，如果应用想要支持泛化，只需要升级客户端（消费者）即可，服务端（提供者）是无感知的。因为在服务端看来，收到的对象是完全一致的。你可能觉得对于复杂类型，写出这样一个构造是很困难的。SOFA-Hessian中已经提供了一个工具类

com.alipay.hessian.generic.util.GenericUtils

来辅助使用者来生成，可以直接使用。

SOFARPC 与 Dubbo 的泛化调用比较

下面我们来介绍下泛化调用和业界一些其他产品的比较，首先介绍一下序列化本身的一些性能和优势比较。

序列化本身的比较

在 github 上，有一个专门针对 Java 序列化进行的 benchmark，可以稍微做一下参考。虽然在实际的场景中， 每个序列化的场景不同，带来的结果可能和这里的 benchmark 结果不同，但还是有参考意义，从该项目的基准测试可以看出：Json 无论是压缩比还是序列化时间，相比 hessian 等都有相当大的劣势。

同时，虽然 hessian 相对于 protostuff、kryo 等在性能上有一点差距，但是 hessian 反序列化无需指定类型，这个优势是非常有价值的。

Dubbo的泛化调用

在众多的 RPC 框架中，Dubbo 也提供了泛化调用的功能，接下来我们再来说说 Dubbo 的泛化。Dubbo 泛化和 SOFA RPC 泛化最大的不同就是：Dubbo 需要服务端也支持泛化，因此，如果想提供泛化功能，服务端也必须进行升级，这看起来可能没有 SOFA RPC 友好。

Dubbo 的泛化调用流程如下图：

可以看到，Dubbo 的服务端也需要泛化过滤器将 Map 解析成 POJO 来解析数据。

总结

本文主要讲解了 SOFARPC 泛化调用的设计与实现，介绍了泛化调用的场景，同时，提及了 SOFA RPC 泛化调用的 API 使用，也详细讲解了 SOFARPC 的泛化设计和实现。最后，对社区中的一些 RPC 框架的泛化调用做了简单的比较。

这里对SOFARPC 的泛化设计与实现做个小结：

1. 设计目标是：服务端无需感知是否泛化，一切都是由客户端进行处理。带来的好处是：应用如果想要支持泛化，不需要改动服务端，只需要修改客户端即可。这是和其他 RPC 框架泛化调用最大的区别。
2. 实现方式：通过SOFA-Hessian 序列化支持泛化序列化，在进行泛化调用时，bolt 会根据上下文的序列化标记来使用对应的序列化器，SOFA-Hessian 特有的泛化序列化器可将 GenericObject 对象序列化成目标对象的字节流，服务端按正常反序列化即可。SOFA-Hessian 特有的泛化反序列化器也可将目标返回值反序列化成 GenericObject 等对象。

参考

https://github.com/eishay/jvm-serializers
https://github.com/alipay/sofa-hessian
http://www.sofastack.tech/sofa-rpc/docs/Generic-Invoke

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文章转自【剖析 | SOFARPC 框架】之SOFARPC 泛化调用实现剖析

注意: 由于原文章链接发生变更，因此将链接更新为 sofastack 官网，可在官网查询相关文章.

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