BRPC中Stream RPC服务端向客户端发送消息的时序问题分析
2025-05-13 13:46:59作者:魏献源Searcher
在分布式系统开发中,双向流式RPC(Stream RPC)是一种强大的通信模式,它允许客户端和服务端建立连接后,双方可以随时发送消息。Apache BRPC作为一款优秀的RPC框架,提供了完善的Stream RPC支持。然而,在使用过程中,如果不注意消息发送的时序,可能会遇到一些难以排查的问题。
问题现象
开发者在实现一个BRPC Stream RPC服务时,遇到了一个奇怪的现象:服务端在向客户端发送流式消息后,客户端解析响应失败,最终导致RPC调用超时。从日志中可以看到,客户端在解析响应时发现协议头不符合预期,报出了"header is not PRPC"的错误。
问题分析
通过深入分析BRPC的实现机制,我们发现这个问题源于服务端消息发送的时序问题。在BRPC的Stream RPC实现中,有一个重要的时序约束:
- 服务端必须首先完成RPC响应(即调用done->Run())
- 然后才能通过StreamWrite发送流式消息
如果违反这个时序,先发送流式消息再完成RPC响应,就会导致客户端在解析时出现混乱。这是因为BRPC协议规定,客户端首先需要接收并解析RPC响应,建立好流式通道后,才能正确处理后续的流式消息。
正确的实现方式
正确的服务端实现应该遵循以下步骤:
- 接受流式连接(StreamAccept)
- 准备并发送RPC响应(通过done->Run())
- 通过StreamWrite发送流式消息
示例代码如下:
void MyServer::MyMethod(::google::protobuf::RpcController* cntl_base,
const MyRequest* request,
MyResponse* response,
::google::protobuf::Closure* done) {
brpc::ClosureGuard done_guard(done);
// 1. 接受流式连接
brpc::StreamId stream_id;
if (brpc::StreamAccept(&stream_id, *static_cast<brpc::Controller*>(cntl_base), nullptr) != 0) {
response->set_success(false);
return;
}
// 2. 发送RPC响应
done_guard.reset(nullptr);
// 3. 发送流式消息
butil::IOBuf serialized_message_iobuf = GenerateData();
if (brpc::StreamWrite(stream_id, serialized_message_iobuf) != 0) {
brpc::StreamClose(stream_id);
}
}
客户端实现要点
客户端实现也需要注意几个关键点:
- 创建流式连接(StreamCreate)
- 发起RPC调用
- 实现StreamInputHandler接口处理流式消息
- 正确处理流式连接的关闭和超时
示例客户端实现:
class ClientHandler : public google::protobuf::Closure, public brpc::StreamInputHandler {
public:
void Run() override {
// RPC响应处理
if (cntl_.Failed()) {
brpc::StreamClose(stream_id_);
return;
}
// 其他处理...
}
int on_received_messages(brpc::StreamId id, butil::IOBuf* const messages[], size_t size) override {
// 处理流式消息
return 0;
}
void SendRequest() {
brpc::StreamOptions options;
options.handler = this;
if (brpc::StreamCreate(&stream_id_, cntl_, &options) == 0) {
MyService_Stub(channel_.get()).MyMethod(&cntl_, &request_, &response_, this);
}
}
private:
brpc::StreamId stream_id_;
// 其他成员变量...
};
总结
在使用BRPC的Stream RPC功能时,开发者需要特别注意消息发送的时序问题。服务端必须先完成RPC响应,再发送流式消息,这是BRPC协议的一个基本约束。违反这个约束会导致协议解析失败,进而引发各种难以排查的问题。
正确的实现方式不仅能避免这些问题,还能使系统更加健壮和可靠。希望本文的分析能够帮助开发者更好地理解和使用BRPC的Stream RPC功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0131
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
496
3.64 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
300
338
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
307
131
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
868
479
暂无简介
Dart
744
180
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
297
346
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
66
20
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
150
882