假期做了一项调研：大厂为啥都自研 RPC？结果合乎情理！

作者：冰河

2023-05-04
四川
本文字数：1432 字
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大家好，我是冰河~~

五一假期过的可真快，今天开始，又要搬砖了。在五一假期当中，冰河做了一项调研，感觉结果还是挺合乎情理的。

翻看招聘信息

先来看我在某招聘网站上随便搜索了下 Java 招聘的岗位，看到的招聘信息。

可以看到，很多岗位都要求有分布式、微服务相关的开发经验，并且清一色都需要掌握 RPC 框架，有 RPC 开发经验，并且某大厂给出的 RPC 中间件架构师岗位更是给出了 60-70K，16 薪的薪资。在这个超级内卷加大裁员的背景下，还是挺有诱惑力的。

不过话说回来，为啥大厂在招聘的时候，都需要具备分布式、微服务的开发经验，并且为啥对 RPC 框架也这么情有独钟呢？

其实，很多大厂都有一套自研的 RPC 框架，这无形当中会增加对面试者的要求，那就是要掌握 RPC 的基础知识，基本原理，具备一定的开发经验，这样，你才能更快的掌握大厂的核心业务系统，甚至参与大厂核心 RPC 框架的研发工作，并且你掌握的越深入，你的薪资基本上也会越高。

大厂都自研 RPC？

众所周知，大厂无论是在用户体量还是在业务规模上，体量都是比较大的，并且一整套系统中都会拆分成很多的服务，甚至不同的业务线之间的系统也会存在数据之间的交互。这就需要有一套成熟、稳定，并且性能高效的 RPC 框架作为多个服务、甚至是不同业务线的多套系统之间的底层通信设施。

所以，一般大厂都会基于自身业务的特点，自研符合自身发展需求的 RPC 框架。比如阿里的 Dubbo、微博的 Motan、腾讯的 Tars、谷歌的 gRPC、Facebook 的 Thrift 都是业界比较出名的 RPC 框架。就拿阿里的 Dubbo 来说，被广泛应用于整个集团内部众多服务之间的底层通信上。

如果你想进阿里、微博、腾讯、谷歌、Facebook 等这些大厂时，如果你已经深度掌握了像 Dubbo、Motan、Tars、gRPC 和 Thrift 等 RPC 框架，这无疑会是你的加分项，因为从情感上来讲，大厂还是比较倾向于招聘已经深度掌握自身公司开源框架的候选人，这一点，别问我是怎么知道的。

如何深度学习 RPC？

既然分布式、微服务、尤其是 RPC 框架已经成为很多互联网大厂在招聘过程中的重要面试考察点，那作为程序员的我们，平时有很多 CRUD 的工作要做，抽不出大量的时间来深度学习 RPC 知识。尽管网上有很多开源的 RPC 框架，但是庞大的源码弄的人眼花缭乱，还没看几个类就已经晕头转向了，更别提深度掌握了。

正是考虑到这些问题，冰河单独写了一个很长的《RPC 手撸专栏》。并且《RPC 手撸专栏》是冰河带着星球的小伙伴们一起从零开始手撸的一款可在真实场景使用的、高性能、可扩展的 RPC 框架，整个专栏目前已更新了 三十四个大的篇章，122+篇文章，122+代码工程，130+代码分支。

涵盖：自定义注解、自定义包扫描类、自定义协议、请求与响应协议的封装、服务提供者、服务消费者、注册中心、负载均衡与增强型负载均衡、序列化与反序列化、动态代理、反射机制、心跳机制、重试机制、整合 Spring、整合 SpringBoot、整合 Docker、整合 SpringCloud Alibaba、结果缓存、路由控制、延迟连接、并发控制、流控分析、连接控制、SPI 扩展连接淘汰策略、数据缓冲、服务容错、服务限流、基于 SPI 扩展限流策略、超出限流规则、服务熔断、基于 SPI 扩展熔断策略、异常监控等篇章。

RPC 框架采用微内核、插件化的架构设计，会涉及大量的 SPI 扩展点，供小伙伴们按照自身实际场景扩展对应的功能，涉及到的核心技术点如下图所示。