概述
Thrift是一个可互操作和可伸缩服务的框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发。它结合了功能强大的软件堆栈和代码生成引擎，以构建在 C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, and OCaml 等等编程语言间无缝结合的、高效的服务。
Thrift最初由facebook开发，07年四月开放源码，08年5月进入apache孵化器。thrift允许你定义一个简单的定义文件中的数据类型和服务接口（IDL）。以作为输入文件，编译器生成代码用来方便地生成RPC客户端和服务器通信的无缝跨编程语言。
其传输数据采用二进制格式，相对于XML和JSON等序列化方式体积更小，对于高并发、大数据量和多语言的环境更有优势。 Thrift它含有三个主要的组件：protocol，transport和server，其中，protocol定义了消息是怎样序列化的，transport定义了消息是怎样在客户端和服务器端之间通信的，server用于从transport接收序列化的消息，根据protocol反序列化之，调用用户定义的消息处理器，并序列化消息处理器的响应，然后再将它们写回transport。
官网地址：thrift.apache.org
基本概念
架构图
堆栈的顶部是从Thrift定义文件生成的代码。Thrift 服务生成的客户端和处理器代码。这些由图中的棕色框表示。红色框为发送的数据结构（内置类型除外）也会生成代码。协议和传输是Thrift运行时库的一部分。因此使用Thrift可以定义服务，并且可以自由更改协议和传输，而无需重新生成代码。 Thrift还包括一个服务器基础结构，用于将协议和传输绑定在一起。有可用的阻塞，非阻塞，单线程和多线程服务器。 堆栈的“底层I / O”部分根据所开发语言而有所不同。对于Java和Python网络I / O，Thrift库利用内置库，而C ++实现使用自己的自定义实现。
数据类型：
基本类型：
·bool：布尔值，true 或 false，对应 Java 的 boolean
· byte：8 位有符号整数，对应 Java 的 byte
· i16：16 位有符号整数，对应 Java 的 short
· i32：32 位有符号整数，对应 Java 的 int
· i64：64 位有符号整数，对应 Java 的 long
· double：64 位浮点数，对应 Java 的 double
· string：未知编码文本或二进制字符串，对应 Java 的 String
结构体类型：
· struct：定义公共的对象，类似于 C 语言中的结构体定义，在 Java 中是一个 JavaBean
集合类型：
· list：对应 Java 的 ArrayList
· set：对应 Java 的 HashSet
· map：对应 Java 的 HashMap
异常类型：
exception：对应 Java 的 Exception
服务类型：
service：对应服务的类
数据传输层Transport
· TSocket —— 使用阻塞式 I/O 进行传输，是最常见的模式
· TFramedTransport —— 使用非阻塞方式，按块的大小进行传输，类似于 Java 中的 NIO，若使用 TFramedTransport 传输层，其服务器必须修改为非阻塞的服务类型
· TNonblockingTransport —— 使用非阻塞方式，用于构建异步客户端
数据传输协议Protocol
Thrift 可以让用户选择客户端与服务端之间传输通信协议的类别，在传输协议上总体划分为文本 (text) 和二进制 (binary) 传输协议，为节约带宽，提高传输效率，一般情况下使用二进制类型的传输协议为多数，有时还会使用基于文本类型的协议，这需要根据项目 / 产品中的实际需求。
常用协议有以下几种：
· TBinaryProtocol : 二进制格式.
· TCompactProtocol : 高效率的、密集的二进制压缩格式
· TJSONProtocol : JSON格式
· TSimpleJSONProtocol : 提供JSON只写协议, 生成的文件很容易通过脚本语言解析
注意：客户端和服务端的协议要一致。
服务器类型Server
TSimpleServer ——单线程服务器端使用标准的阻塞式 I/O，一般用于测试。
TThreadPoolServer —— 多线程服务器端使用标准的阻塞式 I/O，预先创建一组线程处理请求。
TNonblockingServer —— 多线程服务器端使用非阻塞式 I/O，服务端和客户端需要指定 TFramedTransport 数据传输的方式。
THsHaServer —— 半同步半异步的服务端模型，需要指定为： TFramedTransport 数据传输的方式。它使用一个单独的线程来处理网络I/O，一个独立的worker线程池来处理消息。这样，只要有空闲的worker线程，消息就会被立即处理，因此多条消息能被并行处理。
TThreadedSelectorServer —— TThreadedSelectorServer允许你用多个线程来处理网络I/O。它维护了两个线程池，一个用来处理网络I/O，另一个用来进行请求的处理。当网络I/O是瓶颈的时候，TThreadedSelectorServer比THsHaServer的表现要好。
实现逻辑
服务端
实现服务处理接口 impl。创建TProcessor 创建TServerTransport 创建TProtocol 创建TServer 启动Server。
客户端
创建Transport 创建TProtocol 基于TTransport和TProtocol创建 Client 调用Client的相应方法。
ThriftServerDemo实例
新建 Maven 项目，并且添加 thrift 依赖包。
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>
<artifactId>libthrift</artifactId>
<version>0.9.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.7.12</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-api</artifactId>
<version>2.7</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-core</artifactId>
<version>2.7</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.3</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
<encoding>utf-8</encoding>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
编写 IDL 接口并生成接口文件。
namespace java thrift.service
// 计算类型 - 仅限整数四则运算
enum ComputeType {
ADD = 0;
SUB = 1;
MUL = 2;
DIV = 3;
}
// 服务请求
struct ComputeRequest {
1:required i64 x;
2:required i64 y;
3:required ComputeType computeType;
}
// 服务响应
struct ComputeResponse {
1:required i32 errorNo;
2:optional string errorMsg;
3:required i64 computeRet;
}
service ComputeServer {
ComputeResponse getComputeResult(1:ComputeRequest request);
}
执行编译命令：
thrift-0.11.0.exe -r -gen java computeServer.thrift
拷贝生成的 Service 类文件到 IDEA。
服务端接口实现
public class ThriftTestImpl implements ComputeServer.Iface {
private static final Logger logger = LogManager.getLogger(ThriftTestImpl.class);
public ComputeResponse getComputeResult(ComputeRequest request) {
ComputeType computeType = request.getComputeType();
long x = request.getX();
long y = request.getY();
logger.info("get compute result begin. [x:{}] [y:{}] [type:{}]", x, y, computeType.toString());
long begin = System.currentTimeMillis();
ComputeResponse response = new ComputeResponse();
response.setErrorNo(0);
try {
long ret;
if (computeType == ComputeType.ADD) {
ret = add(x, y);
response.setComputeRet(ret);
} else if (computeType == ComputeType.SUB) {
ret = sub(x, y);
response.setComputeRet(ret);
} else if (computeType == ComputeType.MUL) {
ret = mul(x, y);
response.setComputeRet(ret);
} else {
ret = div(x, y);
response.setComputeRet(ret);
}
} catch (Exception e) {
response.setErrorNo(1001);
response.setErrorMsg(e.getMessage());
logger.error("exception:", e);
}
long end = System.currentTimeMillis();
logger.info("get compute result end. [errno:{}] cost:[{}ms]", response.getErrorNo(), (end - begin));
return response;
}
private long add(long x, long y) {
return x + y;
}
private long sub(long x, long y) {
return x - y;
}
private long mul(long x, long y) {
return x * y;
}
private long div(long x, long y) {
return x / y;
}
}
服务端实现
public class ServerMain {
private static final Logger logger = LogManager.getLogger(ServerMain.class);
public static void main(String[] args) {
try {
//实现服务处理接口impl
ThriftTestImpl workImpl = new ThriftTestImpl();
//创建TProcessor
TProcessor tProcessor = new ComputeServer.Processor<ComputeServer.Iface>(workImpl);
//创建TServerTransport,非阻塞式 I/O，服务端和客户端需要指定 TFramedTransport 数据传输的方式
final TNonblockingServerTransport transport = new TNonblockingServerSocket(9999);
//创建TProtocol
TThreadedSelectorServer.Args ttpsArgs = new TThreadedSelectorServer.Args(transport);
ttpsArgs.transportFactory(new TFramedTransport.Factory());
//二进制格式反序列化
ttpsArgs.protocolFactory(new TBinaryProtocol.Factory());
ttpsArgs.processor(tProcessor);
ttpsArgs.selectorThreads(16);
ttpsArgs.workerThreads(32);
logger.info("compute service server on port :" + 9999);
//创建TServer
TServer server = new TThreadedSelectorServer(ttpsArgs);
//启动Server
server.serve();
} catch (Exception e) {
logger.error(e);
}
}
}
服务端整体代码结构：
log4j2.xml配置文件：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!--日志级别以及优先级排序: OFF > FATAL > ERROR > WARN > INFO > DEBUG > TRACE > ALL -->
<!--Configuration后面的status，这个用于设置log4j2自身内部的信息输出，可以不设置，当设置成trace时，你会看到log4j2内部各种详细输出-->
<!--monitorInterval：Log4j能够自动检测修改配置 文件和重新配置本身，设置间隔秒数-->
<configuration status="INFO" monitorInterval="30">
<!--先定义所有的appender-->
<appenders>
<!--这个输出控制台的配置-->
<console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
<!--输出日志的格式-->
<PatternLayout pattern="%highlight{[ %p ] [%-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}] [%l] %m%n}"/>
</console>
<RollingFile name="RollingFileInfo" fileName="log/log.log" filePattern="log/log.log.%d{yyyy-MM-dd}">
<!-- 只接受level=INFO以上的日志 -->
<ThresholdFilter level="info" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
<PatternLayout pattern="[ %p ] [%-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}] [ LOGID:%X{logid} ] [%l] %m%n"/>
<Policies>
<TimeBasedTriggeringPolicy modulate="true" interval="1"/>
<SizeBasedTriggeringPolicy/>
</Policies>
</RollingFile>
<RollingFile name="RollingFileError" fileName="log/error.log" filePattern="log/error.log.%d{yyyy-MM-dd}">
<!-- 只接受level=WARN以上的日志 -->
<Filters>
<ThresholdFilter level="warn" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY" />
</Filters>
<PatternLayout pattern="[ %p ] %-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [ %t:%r ] [%l] %m%n"/>
<Policies>
<TimeBasedTriggeringPolicy modulate="true" interval="1"/>
<SizeBasedTriggeringPolicy/>
</Policies>
</RollingFile>
</appenders>
<!--然后定义logger，只有定义了logger并引入的appender，appender才会生效-->
<loggers>
<!--过滤掉spring和mybatis的一些无用的DEBUG信息-->
<logger name="org.springframework" level="INFO"></logger>
<logger name="org.mybatis" level="INFO"></logger>
<root level="all">
<appender-ref ref="Console"/>
<appender-ref ref="RollingFileInfo"/>
<appender-ref ref="RollingFileError"/>
</root>
</loggers>
</configuration>
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