問題

你想在一個(gè)消息傳輸層如 sockets 、multiprocessing connections 或 ZeroMQ 的基礎(chǔ)之上實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的遠(yuǎn)程過程調(diào)用（RPC）。

解決方案

將函數(shù)請(qǐng)求、參數(shù)和返回值使用pickle編碼后，在不同的解釋器直接傳送pickle字節(jié)字符串，可以很容易的實(shí)現(xiàn)RPC。 下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的PRC處理器，可以被整合到一個(gè)服務(wù)器中去：

# rpcserver.pyimport pickleclass RPCHandler: def __init__(self): self._functions = { } def register_function(self, func): self._functions[func.__name__] = func def handle_connection(self, connection): try: while True:# Receive a messagefunc_name, args, kwargs = pickle.loads(connection.recv())# Run the RPC and send a responsetry: r = self._functions[func_name](*args,**kwargs) connection.send(pickle.dumps(r))except Exception as e: connection.send(pickle.dumps(e)) except EOFError: pass

要使用這個(gè)處理器，你需要將它加入到一個(gè)消息服務(wù)器中。你有很多種選擇， 但是使用 multiprocessing 庫(kù)是最簡(jiǎn)單的。下面是一個(gè)RPC服務(wù)器例子：

from multiprocessing.connection import Listenerfrom threading import Threaddef rpc_server(handler, address, authkey): sock = Listener(address, authkey=authkey) while True: client = sock.accept() t = Thread(target=handler.handle_connection, args=(client,)) t.daemon = True t.start()# Some remote functionsdef add(x, y): return x + ydef sub(x, y): return x - y# Register with a handlerhandler = RPCHandler()handler.register_function(add)handler.register_function(sub)# Run the serverrpc_server(handler, (’localhost’, 17000), authkey=b’peekaboo’)

為了從一個(gè)遠(yuǎn)程客戶端訪問服務(wù)器，你需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)對(duì)應(yīng)的用來傳送請(qǐng)求的RPC代理類。例如

import pickleclass RPCProxy: def __init__(self, connection): self._connection = connection def __getattr__(self, name): def do_rpc(*args, **kwargs): self._connection.send(pickle.dumps((name, args, kwargs))) result = pickle.loads(self._connection.recv()) if isinstance(result, Exception):raise result return result return do_rpc

要使用這個(gè)代理類，你需要將其包裝到一個(gè)服務(wù)器的連接上面，例如：

>>> from multiprocessing.connection import Client>>> c = Client((’localhost’, 17000), authkey=b’peekaboo’)>>> proxy = RPCProxy(c)>>> proxy.add(2, 3)5>>> proxy.sub(2, 3)-1>>> proxy.sub([1, 2], 4)Traceback (most recent call last): File '<stdin>', line 1, in <module> File 'rpcserver.py', line 37, in do_rpc raise resultTypeError: unsupported operand type(s) for -: ’list’ and ’int’>>>

要注意的是很多消息層（比如 multiprocessing ）已經(jīng)使用pickle序列化了數(shù)據(jù)。 如果是這樣的話，對(duì) pickle.dumps() 和 pickle.loads() 的調(diào)用要去掉。

討論

RPCHandler 和 RPCProxy 的基本思路是很比較簡(jiǎn)單的。 如果一個(gè)客戶端想要調(diào)用一個(gè)遠(yuǎn)程函數(shù)，比如 foo(1, 2, z=3) ,代理類創(chuàng)建一個(gè)包含了函數(shù)名和參數(shù)的元組 (’foo’, (1, 2), {’z’: 3}) 。 這個(gè)元組被pickle序列化后通過網(wǎng)絡(luò)連接發(fā)生出去。 這一步在 RPCProxy 的 __getattr__() 方法返回的 do_rpc() 閉包中完成。 服務(wù)器接收后通過pickle反序列化消息，查找函數(shù)名看看是否已經(jīng)注冊(cè)過，然后執(zhí)行相應(yīng)的函數(shù)。 執(zhí)行結(jié)果(或異常)被pickle序列化后返回發(fā)送給客戶端。我們的實(shí)例需要依賴 multiprocessing 進(jìn)行通信。 不過，這種方式可以適用于其他任何消息系統(tǒng)。例如，如果你想在ZeroMQ之上實(shí)習(xí)RPC， 僅僅只需要將連接對(duì)象換成合適的ZeroMQ的socket對(duì)象即可。

由于底層需要依賴pickle，那么安全問題就需要考慮了 （因?yàn)橐粋€(gè)聰明的黑客可以創(chuàng)建特定的消息，能夠讓任意函數(shù)通過pickle反序列化后被執(zhí)行）。 因此你永遠(yuǎn)不要允許來自不信任或未認(rèn)證的客戶端的RPC。特別是你絕對(duì)不要允許來自Internet的任意機(jī)器的訪問， 這種只能在內(nèi)部被使用，位于防火墻后面并且不要對(duì)外暴露。

作為pickle的替代，你也許可以考慮使用JSON、XML或一些其他的編碼格式來序列化消息。 例如，本機(jī)實(shí)例可以很容易的改寫成JSON編碼方案。還需要將 pickle.loads() 和 pickle.dumps() 替換成 json.loads() 和 json.dumps() 即可：

# jsonrpcserver.pyimport jsonclass RPCHandler: def __init__(self): self._functions = { } def register_function(self, func): self._functions[func.__name__] = func def handle_connection(self, connection): try: while True:# Receive a messagefunc_name, args, kwargs = json.loads(connection.recv())# Run the RPC and send a responsetry: r = self._functions[func_name](*args,**kwargs) connection.send(json.dumps(r))except Exception as e: connection.send(json.dumps(str(e))) except EOFError: pass# jsonrpcclient.pyimport jsonclass RPCProxy: def __init__(self, connection): self._connection = connection def __getattr__(self, name): def do_rpc(*args, **kwargs): self._connection.send(json.dumps((name, args, kwargs))) result = json.loads(self._connection.recv()) return result return do_rpc

實(shí)現(xiàn)RPC的一個(gè)比較復(fù)雜的問題是如何去處理異常。至少，當(dāng)方法產(chǎn)生異常時(shí)服務(wù)器不應(yīng)該奔潰。 因此，返回給客戶端的異常所代表的含義就要好好設(shè)計(jì)了。 如果你使用pickle，異常對(duì)象實(shí)例在客戶端能被反序列化并拋出。如果你使用其他的協(xié)議，那得想想另外的方法了。 不過至少，你應(yīng)該在響應(yīng)中返回異常字符串。我們?cè)贘SON的例子中就是使用的這種方式。

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