RPC框架的核心是让开发者像调用本地函数一样调用远程服务，通过代理隐藏网络细节。1. 客户端调用本地存根，将函数名和参数序列化为JSON字节流。2. 通过TCP发送至服务端，服务端反序列化后查表找到对应函数执行。3. 执行结果序列化回传，客户端解析并返回结果。4. 框架包含Server、Client、Serializer和服务注册表，使用std::function注册回调。5. 可扩展多线程、异步调用、错误处理等机制提升实用性。
远程过程调用（RPC）的核心目标是让开发者像调用本地函数一样调用远程服务。在 C++ 中实现一个简单的 RPC 框架，需要解决网络通信、数据序列化、服务注册与调用等关键问题。下面从原理出发，逐步构建一个基础可用的简易 RPC 框架。
1. RPC 基本原理
RPC 的本质是将函数调用“包装”成网络请求发送给远程服务器，服务器执行后将结果返回。整个流程包括：
客户端发起调用：程序调用一个看起来是本地的函数。 参数序列化：把函数名和参数转换为字节流（如 JSON 或 Protobuf）。 网络传输：通过 TCP/HTTP 发送到服务端。 服务端反序列化并执行：找到对应函数，运行并获取结果。 结果返回：将结果序列化后回传给客户端。
这个过程中，客户端使用的“本地函数”其实是代理（Stub），它隐藏了底层网络细节。
2. 简单 RPC 框架设计与实现
我们使用 TCP 作为传输层，JSON 作为序列化格式（便于调试），结合 C++17 和标准库实现最小可用版本。
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核心组件：Server：监听端口，接收请求，调用本地函数并返回结果。 Client：封装远程调用，发送请求并等待响应。 Serializer：负责结构体与字符串之间的转换（这里用 nlohmann/json）。 Service Registry：函数名到实际函数的映射表。
先定义通用的消息格式：
{ "method": "add", "params": [10, 20], "id": 1}
服务端处理完返回：
{ "result": 30, "id": 1}
3. 代码实现示例
使用 nlohmann/json 处理 JSON，用 std::function 实现回调注册。
服务端部分（简化版）：
#include #include #include #include #include "json.hpp"using json = nlohmann::json;class RpcServer {public: using MethodCallback = std::function; void registerMethod(const std::string& name, MethodCallback cb) { methods[name] = cb; } void start(int port) { // 这里简化：假设已建立连接并收到 request_str json req = json::parse(request_str); auto it = methods.find(req["method"]); if (it != methods.end()) { json result = it->second(req["params"]); json resp{{"result", result}, {"id", req["id"]}}; sendResponse(resp.dump()); } }private: std::unordered_map methods;};
注册一个加法函数：
int main() { RpcServer server; server.registerMethod("add", [](const json& params) { return params[0].get() + params[1].get(); }); server.start(8080); return 0;}
客户端代理封装：
class RpcClient { // 封装 connect/send/receivepublic: template json call(const std::string& method, Args... args) { json req{{"method", method}, {"params", json::array({args...})}, {"id", 1}}; std::string data = req.dump(); send(data); // 通过 socket 发送 std::string resp = receive(); // 阻塞等待返回 return json::parse(resp)["result"]; }};
客户端调用方式：
RpcClient client;client.connect("127.0.0.1", 8080);auto result = client.call("add", 10, 20);std::cout << result.get() << std::endl; // 输出 30
4. 关键技术点说明
要使框架更实用，还需考虑以下几点：
序列化扩展性：可替换为 Protobuf 或 FlatBuffers 提高性能。 多线程支持：服务端应使用线程池处理并发请求。 错误处理：返回 error 字段而非抛异常。 连接管理：使用 RAII 管理 socket 生命周期。 异步调用：引入 callback 或 future 支持非阻塞调用。
例如改进调用接口：
template void async_call(const std::string& method, F callback, Args... args);
基本上就这些。一个轻量级的 C++ RPC 框架可以从这个模型开始迭代，逐步加入注册中心、负载均衡、超时重试等特性。关键是理解“本地调用伪装成远程”的代理机制和数据交换流程。
以上就是c++++如何实现一个简单的RPC框架_c++远程过程调用原理与实践的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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