go语言RPC远程调用 Go rpc
如何使用Go语言实现远程执行命令
一般命令
目前创新互联公司已为千余家的企业提供了网站建设、域名、雅安服务器托管、网站托管运营、企业网站设计、贵德网站维护等服务,公司将坚持客户导向、应用为本的策略,正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化,与客户和合作伙伴齐心协力一起成长,共同发展。
所谓一般命令,就是在一定时间内会执行完的命令。比如 grep, cat 等等。 执行命令的步骤是:连接,执行,获取结果
连接
连接包含了认证,可以使用 password 或者 sshkey 2种方式来认证。下面的示例为了简单,使用了密码认证的方式来完成连接。
import (
"fmt"
"time"
"golang.org/x/crypto/ssh"
)
func connect(user, password, host string, port int) (*ssh.Session, error) {
var (
auth []ssh.AuthMethod
addr string
clientConfig *ssh.ClientConfig
client *ssh.Client
session *ssh.Session
err error
)
// get auth method
auth = make([]ssh.AuthMethod, 0)
auth = append(auth, ssh.Password(password))
clientConfig = ssh.ClientConfig{
User: user,
Auth: auth,
Timeout: 30 * time.Second,
}
// connet to ssh
addr = fmt.Sprintf("%s:%d", host, port)
if client, err = ssh.Dial("tcp", addr, clientConfig); err != nil {
return nil, err
}
// create session
if session, err = client.NewSession(); err != nil {
return nil, err
}
return session, nil
}
连接的方法很简单,只要提供登录主机的 用户*, *密码*, *主机名或者IP*, *SSH端口
执行,命令获取结果
连接成功后,执行命令很简单
import (
"fmt"
"log"
"os"
"time"
"golang.org/x/crypto/ssh"
)
func main() {
session, err := connect("root", "xxxxx", "127.0.0.1", 22)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer session.Close()
session.Run("ls /; ls /abc")
}
上面代码运行之后,虽然命令正常执行了,但是没有正常输出的结果,也没有异常输出的结果。 要想显示结果,需要将 session 的 Stdout 和 Stderr 重定向 修改 func main 为如下:
func main() {
session, err := connect("root", "xxxxx", "127.0.0.1", 22)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer session.Close()
session.Stdout = os.Stdout
session.Stderr = os.Stderr
session.Run("ls /; ls /abc")
}
这样就能在屏幕上显示正常,异常的信息了。
交互式命令
上面的方式无法远程执行交互式命令,比如 top , 远程编辑一个文件,比如 vi /etc/nginx/nginx.conf 如果要支持交互式的命令,需要当前的terminal来接管远程的 PTY。
func main() {
session, err := connect("root", "olordjesus", "dockers.iotalabs.io", 2210)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer session.Close()
fd := int(os.Stdin.Fd())
oldState, err := terminal.MakeRaw(fd)
if err != nil {
panic(err)
}
defer terminal.Restore(fd, oldState)
// excute command
session.Stdout = os.Stdout
session.Stderr = os.Stderr
session.Stdin = os.Stdin
termWidth, termHeight, err := terminal.GetSize(fd)
if err != nil {
panic(err)
}
// Set up terminal modes
modes := ssh.TerminalModes{
ssh.ECHO: 1, // enable echoing
ssh.TTY_OP_ISPEED: 14400, // input speed = 14.4kbaud
ssh.TTY_OP_OSPEED: 14400, // output speed = 14.4kbaud
}
// Request pseudo terminal
if err := session.RequestPty("xterm-256color", termHeight, termWidth, modes); err != nil {
log.Fatal(err)
}
session.Run("top")
}
从 0 到 1:全面理解 RPC 远程调用
作者 | Python编程时光
责编 | 胡巍巍
什么是RPC呢?百度百科给出的解释是这样的:“RPC(Remote Procedure Call Protocol)——远程过程调用协议,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议”。
这个概念听起来还是比较抽象,没关系,继续往后看,后面概念性的东西,我会讲得足够清楚,让你完全掌握 RPC 的基础内容。
在 OpenStack 里的进程间通信方式主要有两种,一种是基于HTTP协议的RESTFul API方式,另一种则是RPC调用。
那么这两种方式在应用场景上有何区别呢?
有使用经验的人,就会知道:
首先,给你提两个问题,带着这两个问题再往下看:
1、RPC 和 REST 区别是什么?2、为什么要采用RPC呢?
首先,第一个问题:RPC 和 REST 区别是什么?
你一定会觉得这个问题很奇怪,是的,包括我,但是你在网络上一搜,会发现类似对比的文章比比皆是,我在想可能很多初学者由于基础不牢固,才会将不相干的二者拿出来对比吧。既然是这样,那为了让你更加了解陌生的RPC,就从你熟悉得不能再熟悉的 REST 入手吧。
01、所属类别不同
REST,是Representational State Transfer 的简写,中文描述表述性状态传递(是指某个瞬间状态的资源数据的快照,包括资源数据的内容、表述格式(XML、JSON)等信息。)
REST 是一种软件架构风格。这种风格的典型应用,就是HTTP。其因为简单、扩展性强的特点而广受开发者的青睐。
而RPC 呢,是 Remote Procedure Call Protocol 的简写,中文描述是远程过程调用,它可以实现客户端像调用本地服务(方法)一样调用服务器的服务(方法)。
而 RPC 可以基于 TCP/UDP,也可以基于 HTTP 协议进行传输的,按理说它和REST不是一个层面意义上的东西,不应该放在一起讨论,但是谁让REST这么流行呢,它是目前最流行的一套互联网应用程序的API设计标准,某种意义下,我们说 REST 可以其实就是指代 HTTP 协议。
02、使用方式不同
03、面向对象不同
从设计上来看,RPC,所谓的远程过程调用 ,是面向方法的 ,REST:所谓的 Representational state transfer ,是面向资源的,除此之外,还有一种叫做 SOA,所谓的面向服务的架构,它是面向消息的,这个接触不多,就不多说了。
04、序列化协议不同
接口调用通常包含两个部分,序列化和通信协议。
通信协议,上面已经提及了,REST 是 基于 HTTP 协议,而 RPC 可以基于 TCP/UDP,也可以基于 HTTP 协议进行传输的。
常见的序列化协议,有:json、xml、hession、protobuf、thrift、text、bytes等,REST 通常使用的是 JSON或者XML,而 RPC 使用的是 JSON-RPC,或者 XML-RPC。
通过以上几点,我们知道了 REST 和 RPC 之间有很明显的差异。
然后第二个问题:为什么要采用RPC呢?
那到底为何要使用 RPC,单纯的依靠RESTful API不可以吗?为什么要搞这么多复杂的协议,渣渣表示真的学不过来了。
关于这一点,以下几点仅是我的个人猜想,仅供交流哈:
说了这么多,我们该如何选择这两者呢?我总结了如下两点,供你参考:
“远程调用”意思就是:被调用方法的具体实现不在程序运行本地,而是在别的某个地方(分布到各个服务器),调用者只想要函数运算的结果,却不需要实现函数的具体细节。
光说不练嘴把式,接下来,我将分别用三种不同的方式全面地让你搞明白 rpc 远程调用是如何实现的。
01、基于 xml-rpc
Python实现 rpc,可以使用标准库里的 SimpleXMLRPCServer,它是基于XML-RPC 协议的。
有了这个模块,开启一个 rpc server,就变得相当简单了。执行以下代码:
有了 rpc server,接下来就是 rpc client,由于我们上面使用的是 XML-RPC,所以 rpc clinet 需要使用xmlrpclib 这个库。
然后,我们通过 server_proxy 对象就可以远程调用之前的rpc server的函数了。
SimpleXMLRPCServer是一个单线程的服务器。这意味着,如果几个客户端同时发出多个请求,其它的请求就必须等待第一个请求完成以后才能继续。
若非要使用 SimpleXMLRPCServer 实现多线程并发,其实也不难。只要将代码改成如下即可。
02、基于json-rpc
SimpleXMLRPCServer 是基于 xml-rpc 实现的远程调用,上面我们也提到 除了 xml-rpc 之外,还有 json-rpc 协议。
那 python 如何实现基于 json-rpc 协议呢?
答案是很多,很多web框架其自身都自己实现了json-rpc,但我们要独立这些框架之外,要寻求一种较为干净的解决方案,我查找到的选择有两种
第一种是 jsonrpclib
第二种是 python-jsonrpc
先来看第一种 jsonrpclib
它与 Python 标准库的 SimpleXMLRPCServer 很类似(因为它的类名就叫做 SimpleJSONRPCServer ,不明真相的人真以为它们是亲兄弟)。或许可以说,jsonrpclib 就是仿照 SimpleXMLRPCServer 标准库来进行编写的。
它的导入与 SimpleXMLRPCServer 略有不同,因为SimpleJSONRPCServer分布在jsonrpclib库中。
服务端
客户端
再来看第二种python-jsonrpc,写起来貌似有些复杂。
服务端
客户端
调用过程如下
还记得上面我提到过的 zabbix API,因为我有接触过,所以也拎出来讲讲。zabbix API 也是基于 json-rpc 2.0协议实现的。
因为内容较多,这里只带大家打个,zabbix 是如何调用的:直接指明要调用 zabbix server 的哪个方法,要传给这个方法的参数有哪些。
03、基于 zerorpc
以上介绍的两种rpc远程调用方式,如果你足够细心,可以发现他们都是http+rpc 两种协议结合实现的。
接下来,我们要介绍的这种(zerorpc),就不再使用走 http 了。
zerorpc 这个第三方库,它是基于TCP协议、 ZeroMQ 和 MessagePack的,速度相对快,响应时间短,并发高。zerorpc 和 pyjsonrpc 一样,需要额外安装,虽然SimpleXMLRPCServer不需要额外安装,但是SimpleXMLRPCServer性能相对差一些。
调用过程如下
客户端除了可以使用zerorpc框架实现代码调用之外,它还支持使用“命令行”的方式调用。
客户端可以使用命令行,那服务端是不是也可以呢?
是的,通过 Github 上的文档几个 demo 可以体验到这个第三方库做真的是优秀。
比如我们可以用下面这个命令,创建一个rpc server,后面这个 time Python 标准库中的 time 模块,zerorpc 会将 time 注册绑定以供client调用。
经过了上面的学习,我们已经学会了如何使用多种方式实现rpc远程调用。
通过对比,zerorpc 可以说是脱颖而出,一支独秀。
为此,我也做了一番思考:
OpenStack 组件繁多,在一个较大的集群内部每个组件内部通过rpc通信频繁,如果都采用rpc直连调用的方式,连接数会非常地多,开销大,若有些 server 是单线程的模式,超时会非常的严重。
OpenStack 是复杂的分布式集群架构,会有多个 rpc server 同时工作,假设有 server01,server02,server03 三个server,当 rpc client 要发出rpc请求时,发给哪个好呢?这是问题一。
你可能会说轮循或者随机,这样对大家都公平。这样的话还会引出另一个问题,倘若请求刚好发到server01,而server01刚好不凑巧,可能由于机器或者其他因为导致服务没在工作,那这个rpc消息可就直接失败了呀。要知道做为一个集群,高可用是基本要求,如果出现刚刚那样的情况其实是很尴尬的。这是问题二。
集群有可能根据实际需要扩充节点数量,如果使用直接调用,耦合度太高,不利于部署和生产。这是问题三。
引入消息中间件,可以很好的解决这些问题。
解决问题一:消息只有一份,接收者由AMQP的负载算法决定,默认为在所有Receiver中均匀发送(round robin)。
解决问题二:有了消息中间件做缓冲站,client 可以任性随意的发,server 都挂掉了?没有关系,等 server 正常工作后,自己来消息中间件取就行了。
解决问题三:无论有多少节点,它们只要认识消息中间件这一个中介就足够了。
既然讲到了消息队列,如果你之前没有接触过这块内容,最好花几分钟的时间跟我好好过下关于消息队列的几个基础概念。
首先,RPC只是定义了一个通信接口,其底层的实现可以各不相同,可以是 socket,也可以是今天要讲的 AMQP。
AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)是一种基于队列的可靠消息服务协议,作为一种通信协议,AMQP同样存在多个实现,如Apache Qpid,RabbitMQ等。
以下是 AMQP 中的几个必知的概念:
Publisher:消息发布者
Queue:用来保存消息的存储空间,消息没有被receiver前,保存在队列中。
Exchange:用来接收Publisher发出的消息,根据Routing key 转发消息到对应的Message Queue中,至于转到哪个队列里,这个路由算法又由exchange type决定的。
Exchange type:主要四种描述exchange的类型。
direct:消息路由到满足此条件的队列中(queue,可以有多个):routing key = binding key
topic:消息路由到满足此条件的队列中(queue,可以有多个):routing key 匹配 binding pattern. binding pattern是类似正则表达式的字符串,可以满足复杂的路由条件。
fanout:消息路由到多有绑定到该exchange的队列中。
binding :binding是用来描述exchange和queue之间的关系的概念,一个exchang可以绑定多个队列,这些关系由binding建立。前面说的binding key /binding pattern也是在binding中给出。
为了让你明白这几者的关系,我画了一张模型图。
关于AMQP,有几下几点值得注意:
前面铺垫了那么久,终于到了讲真实应用的场景。在生产中RPC是如何应用的呢?
其他模型我不太清楚,在 OpenStack 中的应用模型是这样的
至于为什么要如此设计,前面我已经给出了自己的观点。
接下来,就是源码解读 OpenStack ,看看其是如何通过rpc进行远程调用的。如若你对此没有兴趣(我知道很多人对此都没有兴趣,所以不浪费大家时间),可以直接跳过这一节,进入下一节。
目前Openstack中有两种RPC实现,一种是在oslo messaging,一种是在openstack.common.rpc。
openstack.common.rpc是旧的实现,oslo messaging是对openstack.common.rpc的重构。openstack.common.rpc在每个项目中都存在一份拷贝,oslo messaging即将这些公共代码抽取出来,形成一个新的项目。oslo messaging也对RPC API 进行了重新设计,对多种 transport 做了进一步封装,底层也是用到了kombu这个AMQP库。(注:Kombu 是Python中的messaging库。Kombu旨在通过为AMQ协议提供惯用的高级接口,使Python中的消息传递尽可能简单,并为常见的消息传递问题提供经过验证和测试的解决方案。)
关于oslo_messaging库,主要提供了两种独立的API:
因为 notify 实现是太简单了,所以这里我就不多说了,如果有人想要看这方面内容,可以收藏我的博客() ,我会更新补充 notify 的内容。
OpenStack RPC 模块提供了 rpc.call,rpc.cast, rpc.fanout_cast 三种 RPC 调用方法,发送和接收 RPC 请求。
rpc.call 和 .rpc.cast 从实现代码上看,他们的区别很小,就是call调用时候会带有wait_for_reply=True参数,而cast不带。
要了解 rpc 的调用机制呢,首先要知道 oslo_messaging 的几个概念主要方法有四个:
transport:RPC功能的底层实现方法,这里是rabbitmq的消息队列的访问路径
transport 就是定义你如何访连接消息中间件,比如你使用的是 Rabbitmq,那在 nova.conf中应该有一行transport_url的配置,可以很清楚地看出指定了 rabbitmq 为消息中间件,并配置了连接rabbitmq的user,passwd,主机,端口。
target用来表述 RPC 服务器监听topic,server名称和server监听的exchange,是否广播fanout。
rpc server 要获取消息,需要定义target,就像一个门牌号一样。
rpc client 要发送消息,也需要有target,说明消息要发到哪去。
endpoints:是可供别人远程调用的对象
RPC服务器暴露出endpoint,每个 endpoint 包涵一系列的可被远程客户端通过 transport 调用的方法。直观理解,可以参考nova-conductor创建rpc server的代码,这边的endpoints就是 nova/manager.py:ConductorManager
dispatcher:分发器,这是 rpc server 才有的概念
只有通过它 server 端才知道接收到的rpc请求,要交给谁处理,怎么处理?
在client端,是这样指定要调用哪个方法的。
而在server端,是如何知道要执行这个方法的呢?这就是dispatcher 要干的事,它从 endpoint 里找到这个方法,然后执行,最后返回。
Serializer:在 python 对象和message(notification) 之间数据做序列化或是反序列化的基类。
主要方法有四个:
每个notification listener都和一个executor绑定,来控制收到的notification如何分配。默认情况下,使用的是blocking executor(具体特性参加executor一节)
模仿是一种很高效的学习方法,我这里根据 OpenStack 的调用方式,抽取出核心内容,写成一个简单的 demo,有对 OpenStack 感兴趣的可以了解一下,大部分人也可以直接跳过这章节。
注意以下代码不能直接运行,你还需要配置 rabbitmq 的连接方式,你可以写在配置文件中,通过 get_transport 从cfg.CONF 中读取,也可以直接将其写成url的格式做成参数,传给 get_transport 。而且还要nova或者其他openstack组件的环境中运行(因为需要有ctxt这个环境变量)
简单的 rpc client
简单的 rpc server
【End】
热 文 推 荐
☞Facebook 发币 Libra;谷歌十亿美金为穷人造房;第四代树莓派 Raspberry Pi 4 发布 | 开发者周刊
☞WebRTC 将一统实时音视频天下?
☞小米崔宝秋:小米 AIoT 深度拥抱开源
☞华为在美研发机构 Futurewei 意欲分家?
☞老司机教你如何写出没人敢维护的代码!
☞Python有哪些技术上的优点?比其他语言好在哪儿?
☞上不了北大“图灵”、清华“姚班”,AI专业还能去哪上?
☞公链史记 | 从鸿蒙初辟到万物生长的十年激荡……
☞边缘计算容器化是否有必要?
☞马云曾经偶像,终于把阿里留下的1400亿败光了!
你点的每个“在看”,我都认真当成了喜欢
一学就会,手把手教你用Go语言调用智能合约
智能合约调用是实现一个 DApp 的关键,一个完整的 DApp 包括前端、后端、智能合约及区块 链系统,智能合约的调用是连接区块链与前后端的关键。
我们先来了解一下智能合约调用的基础原理。智能合约运行在以太坊节点的 EVM 中。因此要 想调用合约必须要访问某个节点。
以后端程序为例,后端服务若想连接节点有两种可能,一种是双 方在同一主机,此时后端连接节点可以采用 本地 IPC(Inter-Process Communication,进 程间通信)机制,也可以采用 RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)机制;另 一种情况是双方不在同一台主机,此时只能采用 RPC 机制进行通信。
提到 RPC, 读者应该对 Geth 启动参数有点印象,Geth 启动时可以选择开启 RPC 服务,对应的 默认服务端口是 8545。。
接着,我们来了解一下智能合约运行的过程。
智能合约的运行过程是后端服务连接某节点,将 智能合约的调用(交易)发送给节点,节点在验证了交易的合法性后进行全网广播,被矿工打包到 区块中代表此交易得到确认,至此交易才算完成。
就像数据库一样,每个区块链平台都会提供主流 开发语言的 SDK(Software Development Kit,软件开发工具包),由于 Geth 本身就是用 Go 语言 编写的,因此若想使用 Go 语言连接节点、发交易,直接在工程内导入 go-ethereum(Geth 源码) 包就可以了,剩下的问题就是流程和 API 的事情了。
总结一下,智能合约被调用的两个关键点是节点和 SDK。
由于 IPC 要求后端与节点必须在同一主机,所以很多时候开发者都会采用 RPC 模式。除了 RPC,以太坊也为开发者提供了 json- rpc 接口,本文就不展开讨论了。
接下来介绍如何使用 Go 语言,借助 go-ethereum 源码库来实现智能合约的调用。这是有固定 步骤的,我们先来说一下总体步骤,以下面的合约为例。
步骤 01:编译合约,获取合约 ABI(Application Binary Interface,应用二进制接口)。 单击【ABI】按钮拷贝合约 ABI 信息,将其粘贴到文件 calldemo.abi 中(可使用 Go 语言IDE 创建该文件,文件名可自定义,后缀最好使用 abi)。
最好能将 calldemo.abi 单独保存在一个目录下,输入“ls”命令只能看到 calldemo.abi 文件,参 考效果如下:
步骤 02:获得合约地址。注意要将合约部署到 Geth 节点。因此 Environment 选择为 Web3 Provider。
在【Environment】选项框中选择“Web3 Provider”,然后单击【Deploy】按钮。
部署后,获得合约地址为:0xa09209c28AEf59a4653b905792a9a910E78E7407。
步骤 03:利用 abigen 工具(Geth 工具包内的可执行程序)编译智能合约为 Go 代码。abigen 工具的作用是将 abi 文件转换为 Go 代码,命令如下:
其中各参数的含义如下。 (1)abi:是指定传入的 abi 文件。 (2)type:是指定输出文件中的基本结构类型。 (3)pkg:指定输出文件 package 名称。 (4)out:指定输出文件名。 执行后,将在代码目录下看到 funcdemo.go 文件,读者可以打开该文件欣赏一下,注意不要修改它。
步骤 04:创建 main.go,填入如下代码。 注意代码中 HexToAddress 函数内要传入该合约部署后的地址,此地址在步骤 01 中获得。
步骤 04:设置 go mod,以便工程自动识别。
前面有所提及,若要使用 Go 语言调用智能合约,需要下载 go-ethereum 工程,可以使用下面 的指令:
该指令会自动将 go-ethereum 下载到“$GOPATH/src/github.com/ethereum/go-ethereum”,这样还算 不错。不过,Go 语言自 1.11 版本后,增加了 module 管理工程的模式。只要设置好了 go mod,下载 依赖工程的事情就不必关心了。
接下来设置 module 生效和 GOPROXY,命令如下:
在项目工程内,执行初始化,calldemo 可以自定义名称。
步骤 05:运行代码。执行代码,将看到下面的效果,以及最终输出的 2020。
上述输出信息中,可以看到 Go 语言会自动下载依赖文件,这就是 go mod 的神奇之处。看到 2020,相信读者也知道运行结果是正确的了。
网页名称:go语言RPC远程调用 Go rpc
文章来源:http://pwwzsj.com/article/hgieeh.html