msftgitsklsd
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7 years ago 一个典型的RPC调用，A服务器中的应用传递对象给B服务器，B服务器根据A传递的对象参数给出特定的返回值。
因此，在A服务器应用中，会把对象序列化成二进制的流，再通过socket或者http等形式传输到B服务器，B服务器的应用收到二进制流之后，通过反序列化，转换成对象。
所以RPC调用的核心是序列化和反序列化，序列化的内容推荐看下http://kb.cnblogs.com/page/515982/。
序列化比较通用的是使用xml和json，好处是通用，不挑语言（java做服务端，php、python、go做客户端，或者反过来）。
针对高性能的场景，通常传递的对象非常大，序列化和反序列化的性能就成为非常重要的指标（RPC通常都提供自己的序列化和反序列化方式），最核心的两个是： 1.cpu开销，把对象转成2进制流，并反转成对象的cpu消耗，复杂的序列化协议会导致较长的解析时间，这可能会使得序列化和反序列化阶段成为整个系统的瓶颈。 2.序列化后用于传输的2进制流的大小。对于海量分布式存储来说数据量往往以TB计算，因此空间开销过大意味着高昂的硬件成本。
目前业界公认的，最为优秀的序列化反序列化方案有：google开源的protocol buffer(https://developers.google.com/protocol-buffers/ ) 和apache thrift(http://thrift.apache.org/ ) 和apache avro。
profocol buffer是google出品，thrift是facebook开发，后贡献给Apache，两个都是非常优秀的RPC框架。avro没有仔细了解过，不多说。
各大互联网公司 RPC 组件现状 Google: protobuf, 基于 protobuf的 RPC 框架 Stubby. Facebook: thrift 百度: sofa-pbrpc（基于protobuf） 腾讯: Tars、Pebble(c++) 阿里: Dubbo、HSF
wubingyang
希望大家不吝赐教。