xxxx1111（为何微服务都开始用grpc）

RPC

什么是rpc框架？

简单来说服务A调用服务B，不需要显式的发起http或者tcp的请求，只需要调用本地函数，本地函数再通过http或tcp发起调用，然后数据返回。对于服务A来说，它并不关心函数内部是如何实现的网络调用，因此实现一个rpc框架需要：

因为服务多，函数多。服务A 可能会调用服务B的f1，也可能调用服务B的f2。一般一个func会对应的一个ID，对于服务B提供的func来说，每个func应该都是唯一的。ID可以数字映射，也可以是字符串。func接收的参数得传递过去，这就涉及到序列化。序列化可以把id和参数一起传递过去，可以是json，也可以xml。序列化好的数据，通过网络传输过去，可以是http协议，也可以是tcp协议等。服务B监听的socket，拿到数据包。按照事先约定好的序列化方案，反序列化。反序列化，得到执行的func的ID和params，通过ID映射找到真正执行的func把params注入到func中，执行。结果序列化，通过网络返回服务A按照同样的方式解析数据，拿到结果。

RPC的好处是把远程调用封装成本地调用，隐藏了底部的通信细节，对于开发者来说，只关注业务函数的输入和输出，不需要关心数据如何传输过去的。

GRPC

gRPC 一开始由 google 开发，是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用(RPC)系统。grpc只不过是一种特殊的rpc协议框架，相比常规的rpc，grpc拥有更好性能。

http2.0protobuf

http2.0的好处在于二进制分帧、多路复用、头部压缩、服务端push。这里不再赘述，细节参考http2.0为什么这么快 数据包在网络中传输来传输去的成本，关系到带宽的成本。grpc序列化方式采用protobuf，protobuf比json和xml要好很多，缺点就是没有json好阅读。 在有效的带宽中，同样的数据包，protobuf可以传输更多次。且数据越小，序列化越快。protobuf是跨平台的，和语言无关。可以用proto工具生成各个语言的代码，非常方便。

json是文本文件，文本文件是基于字符的。protobuf是二进制编码，基于值的。

这两者有什么区别，举个例子：对于123这样的数字，json编码后占3个字节，而对于二进制编码因为123可以用int8类型来表示，所以占用一个字节。 在整数和浮点数编码方面，大多数情况下json占用的空间是大于protobuf的（1，2这样的大家都是1个字节）。protobuf序列化的message大致数据结构如下:

我们的传参可能有filed1、field2...这些field都是类似k、v这种紧凑在一起，差别就是有的需要length，相同类型的repeated可能多个value连在一起，然后组成整个message数据流。然后对于k也就是tag部分，它的数据结构可能是这样的：

number就是我们定义proto时，每个字段的numberwire_type始终占用低3位，一共可以表示8个数字，每个数字代表不同的类型

看个例子：

int64的1，protobuf是如何压榨空间的：

首先低3位 000表示0，0的话用varint编码编码后的结果是只需要8位-1字节

int64按常理64位占用8字节，这里却只要1个字节。

varint

编码过程：

获取对应的补码从补码低位开始，每取7位，依次从高往低拼接拼接过程，如果当前的位置后面还要填充。则当前最高位补1，否则补0。

以int32的251为例：

正数的补码就是他本身，取低7位，假设叫段A

因为前面还有1，所以接着取7位，假设叫段B，开始拼接，段A在段B前面，段A后面还有段B，所以段A的最高位补1，段B的最高位补0。所以最终为：

varint编码结束，原先需要4字节的存储，现在只需要2字节。每个字节的最高位不表示本身了，而是标识它的后面还有没有数据。解码的过程也是相反的：

varint编码的缺点也有，比如对于int32的数据来说，每个字节都要消耗一位来msb，所以最多只能表示2^28个数 对于在2^28～2^32之间的数字，还要额外的一个字节。但是往往越大的数，出现的概率越小。

zigzag

varint对于正数可以有较大的空间优化，但是负数却适得其反，已int32的-1为列：

负数的最高位始终是1，这将表示负数将占满整个字节。如果采用varint编码：先取补码（符号位不变，其余各位取反，最后加1）：

然后每取7位，加上msb：

最后发现一个简简单单的-1，通过varint编码还多出一个字节。

说明一下，protobuf因为支持很多语言，有的语言没有int8，int16的概念，所以protobuf没有int8和int16

zigzag的思想是映射，把负数转成正数，然后正数再通过varint编码，来减少空间。先来看个1+(-1) = -2的问题：

1的原码 和 -1的原码相加竟然等于-2，这很明显违反常理，于是设计出了补码，1的补码和-1的补码相加等于0,计算机通过补码的方式来运算的。来看个-1（int32）编码的过程：

int32的 -1的补码 1111xxxx1111左移一位 1111xxxx1110右移31位 1111xxxx1111异或运算 0000xxxx 0001

通过这种方法可以看出-1被转成了1，然后通过varint压缩，去掉高位的0，最终4字节的-1被转成了1字节的1。zigzag核心编解码算法：

编码：(n << 1) ^ (n >> 31)
解码：(((unsignedint)n) >>1) ^ -(n & 1)