深入理解 RPC : 基于 Python 自建分布式高并发 RPC 服务

RPC（Remote Procedure Call）服务，也即远程过程调用，在互联网企业技术架构中占据了举足轻重的地位，尤其在当下微服务化逐步成为大中型分布式系统架构的主流背景下，RPC 更扮演了重要角色。Google 开源了 gRPC，Facebook 开源了 Thrift，Twitter 开源了 Finagle，百度开源了 bRPC，腾讯开源了 Tars，阿里开源了 Dubbo 和 SOFA，新浪开源了 Motan 等，一线互联网大厂们纷纷亮出自己研制的 RPC 框架武器，在解决分布式高并发业务问题的同时，也向外界展示自己的技术实力。

互联网公司百花齐放，貌似高深复杂的 RPC 框架解决了哪些业务难题？其技术含量究竟高在哪里？后端开发者该如何深入掌握 RPC 开发？这些都是本小册想要解读的问题。

分布式高并发服务是只有高手才能涉足的领域
虽然大部分后端开发者在日常开发中都会隐式或显式的使用 RPC，但对初级开发者来说 RPC 总是略显神秘而有距离，而即便有多年 RPC 使用经验的程序员，也可能依然对 RPC 背后的原理不甚了解，难以精通，遇到复杂问题时难免误用。

由于 RPC 本身理论繁杂，涉及的技术栈和工具也比较多，能将理论落实到代码层面，并结合业务实际情况，避开各种坑，最终实现性能和工程上的极致优化，这对后端开发者来说是一个极大的挑战。而对 RPC 服务开发原理的认知水平，也正是区分后端高级开发者和普通开发者的重要参考标准之一。在分布式高并发服务领域，只有高手才能担当重任，在业务工程领域有创新建树。