大数据架构中RPC传输是什么，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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RPC（Remote ProcedureCall），即远程过程调用，通过网络实现两个服务器之前的调用，RPC是跨越传输层和应用层。

RPC的调用过程：

客户端端发起一个RPC请求，本地调用client stub负责将调用的接口、方法和参数按照事先约定好的协议进行序列化，然后由RPC框架的RPCRuntime实例通过socket传输到远程服务器上，远程服务器端RPCRuntime收到实例后在通过server stub进行反序列化，发起最终的method调用。

比较优秀的RPC开源框架：

国内Dubbo、Motan，国外Thrift、gRPC

从以下方面理解RPC的实现原理：

1、动态代理：代理就是要做一件事，不用亲自去做，找一个代理代做，动态是指可以动态指定执行的方法及任务数。

2、反射：是指计算机程序在运行时可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力。传入远程服务名和方法名，通过反射自动定位到需要被调用的方法，再传入入参，从而进行RPC调用。

3、序列化：将内存中的数据体转换为字节流，反序列化是将字节流转换为数据体。

4、网络编程：RPC一般以TCP协议为基础。

服务RPC请求异常的定位方法：

第1步、分析网络情况，查看是否延迟严重，是否存在TCP重传。

第2步、分析服务端和调用端的运行情况，查看是否压力较大，比如CPU使用率、CPU负载、内存占用大小等

第3步、查看传输对象是否很大很复杂，这对序列化影响很大。

第4步、如果服务端有队列，可以试着减少队列，或者改为固定线程池，减少线程池数量。

第5步、控制CPU不用使用太高，尽量不要超过80%，有个计算公式（核数*7）然后去百分比，eg：4c的容器，那么2.8%的使用率属于正常水平，当达到80%可能有线程阻塞。

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