Agileutil是一个Python3RPC框架，client和server可以通过直连的方式访问，也可以通过Consul做服务注册发现。特性像本地函数一样调用使用简单，用户只需要关注业务即可HTTP/UDP/TCP全协议支持支持异步async/await快速开始Python版本>=3.6安装pipinstallagileutilTCPRPC服务端下面是一个TCP协议的服务端例子。创建一个TcpRpcServer对象,指定服务端监听地址和端口通过@rpc装饰器注册需要被客户端请求的方法调用serve()方法，开始处理客户端请求fromagileutil.rpc.serverimportTcpRpcServer,rpcimportasyncio@rpcclassTestService:defhello(self,name):return"Hello,{}!".format(name)asyncdefadd(self,a,b,c):asyncio.sleep(1)returna+b+c@rpcdefhello(name):return"Hello,{}!".format(name)server=TcpRpcServer('0.0.0.0',9988)server.serve()TCPRPC客户端创建TcpRpcClient对象，指定RPC服务端地址通过call()方法，指定服务端方法名称和参数（注意：如果方法名不存在，或者服务端未调用@rpc装饰器注册，那么call()方法将抛出异常）call()方法的返回值和在本地调用一样，原来是什么返回类型，就还是什么（例如返回字典、列表、对象甚至内置类型，经过序列化后，不会发生改变）fromagileutil.rpc.clientimportTcpRpcClientcli=TcpRpcClient('127.0.0.1',9988,timeout=2)resp=cli.call('TestService.hello','xiaoming')print(resp)resp=cli.call('TestService.add',a=1,b=2,c=3)print(resp)resp=cli.call('hello',name='xiaoming')print(resp)指定多个服务端地址通过servers参数，你可以创建一个指定多个服务端地址的client对象，默认采用轮询的负载均衡策略，将请求转发到多个server上，如果请求其中一个server出现了失败，那么会自动重试。fromagileutil.rpc.clientimportTcpRpcClientc=TcpRpcClient(servers=['127.0.0.1:9988','127.0.0.1:9989'])resp=c.call('hello','zhangsan')print(resp)HTTPRPC服务端底层是基于高性能的Sanic异步web框架实现的，使用起来非常简单，和TcpRpcServer的用法类似:fromagileutil.rpc.serverimportHttpRpcServer,rpc@rpcdefsayHello(name):return'hello'+names=HttpRpcServer('0.0.0.0',9988,workers=1)s.serve()HTTPRPCClient客户端使用对应的HttpRpcClient对象:fromagileutil.rpc.clientimportHttpRpcClientc=HttpRpcClient('127.0.0.1',9988)foriinrange(10):resp=c.call('sayHello','zhangsan')print(resp)UDPRPC服务端将TcpRpcServer替换为UdpRpcServer即可。创建UdpRpcServer对象，指定监听的地址和端口调用regist()方法，将需要被客户端请求的方法注册进去调用serve()方法开始处理客户端请求返回的内容和调用本地方法没有差别，框架内部通过序列化和反序列化，将数据转化为程序内的对象（字典、列表、内置类型、各种类对象等等）fromagileutil.rpc.serverimportUdpRpcServer,rpc@rpcdefsayHello(name):return'hello'+nameserver=UdpRpcServer('0.0.0.0',9988)server.serve()UDPRPC客户端创建UdpRpcClient对象，指定服务端地址和端口调用call()方法，并指定服务端的方法名称和参数返回的内容和调用本地方法没有差别，框架内部通过序列化和反序列化，将数据转化为程序内的对象（字典、列表、内置类型、各种类对象等等）fromagileutil.rpc.clientimportUdpRpcClientcli=UdpRpcClient('127.0.0.1',9988)foriinrange(5000):resp=cli.call('sayHello',name='xiaoming')print(resp)服务发现除了客户端与服务端直连，也支持服务注册发现（客户端与服务端直连的例子，请参考上面的TcpRpcServer部分）。目前仅支持基于Consul的服务发现，未来计划支持etcd。下面的例子以TCP为例。健康检查基于Consul的Check机制，服务注册后，自动添加一个定期的检查任务。默认为TCP端口检查，支持TCP/HTTPRPC服务端，UDP服务端暂不支持。一旦服务进程挂掉，那么客户端会请求到其他健康的服务端节点上。快速开始第一步，你需要定义一个DiscoverConfig对象。指定用于服务注册发现的Consul的地址和端口。同时通过serviceName参数指定一个全局唯一的服务名称（用于标记服务端服务）。同时指定服务端监听的地址和端口。fromagileutil.rpc.discoveryimportDiscoveryConfigdisconf=DiscoveryConfig(consulHost='192.168.19.103',consulPort=8500,serviceName='test-rpc-server',serviceHost=local_ip(),servicePort=9988)说明:1.consulHost和consulPort参数指定Consul的地址和端口2.ServiceName参数用于标记服务端名称，并通过服务名称进行服务发现，需要保证全局唯一3.serviceHost和servicePort参数指定服务端监听的端口和地址
第二步、调用setDiscoverConfig()方法将DiscoveryConfig对象传入第三步，调用serve()方法，开始处理请求s=TcpRpcServer('0.0.0.0',9988)s.regist(sayHello)disconf=DiscoveryConfig(consulHost='192.168.19.103',consulPort=8500,serviceName='test-rpc-server',serviceHost=local_ip(),servicePort=9988)s.setDiscoverConfig(disconf)s.serve()完整的服务端示例(UDP/HTTP调用方式相同)fromagileutil.rpc.serverimportTcpRpcServer,rpcfromagileutil.rpc.discoveryimportDiscoveryConfigfromagileutil.utilimportlocal_ip@rpcdefsayHello(name):return'hello'+namedisconf=DiscoveryConfig(consulHost='192.168.19.103',consulPort=8500,serviceName='test-rpc-server',serviceHost=local_ip(),servicePort=10001)server=TcpRpcServer('0.0.0.0',10001)server.setDiscoverConfig(disconf)server.serve()完整的客户端示例（UDP/HTTP调用方式相同）创建DiscoveryConfig对象，指定Consul的地址端口（serviceName参数和服务端的保持一致，且全局唯一）调用setDiscoveryConfig()方法传入服务发现配置fromagileutil.rpc.clientimportTcpRpcClientfromagileutil.rpc.discoveryimportDiscoveryConfigcli=TcpRpcClient()disconf=DiscoveryConfig(consulHost='192.168.19.103',consulPort=8500,serviceName='test-rpc-server')cli.setDiscoveryConfig(disconf)resp=cli.call('sayHello',name='mary')print(resp)数据压缩默认采用lz4进行压缩、解压缩（经过测试，它的压缩效果和gzip,zlib比较接近，压缩、解压缩性能是zlib的10倍左右）。在数据传输大于4KB时，自动开启进行压缩。对端根据一个标记位进行判断，自动进行解压缩处理（或不处理，未经过压缩的情况）。开发者无需关心数据的压缩、解压缩过程，经过测试对性能的影响极低（由于采用了level1级别的压缩），最高可减少75%的网络IO。 
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