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RPC - Remote procedure call

2016-01-16 15:44:51

목차

소개

Remote prodecure call (이하 RPC)는 다른 주소공간에서 서브루틴이나 프로시져를 실행시키기위한 컴퓨터 프로그래밍 기술이다. 이 기술을 이용하면 프로그래머는 마치 로컬에서 프로그램을 돌리는 것과 같은 결과를 얻어올 수 있다.

이렇게 여러대의 컴퓨터에 프로시져를 분산하고, 결과를 취합하는 모델은 분산시스템을 위한 훌륭한 대안이 될 수 있다.

여기에서는 RPC 프로그래밍과 관련된 내용을 다룰 것이다.

클라이언트/서버 모델

RPC는 전형적인 클라이언트 모델을 따른다. 서비스를 요청하는 쪽이 클라이언트가 되고, 서비스를 받아서 프로시저가 된다. RPC 클라이언트/서버 모델을 이해하기 위해서는 다음 용어들을 숙지해둘 필요가 있다.

RPC 메커니즘

서브/클라이언트 모델을 따르기 때문에, 데이터 통신을 위한 메커니즘은 단순하다고 할 수 있다. 클라이언트에서 서비스를 요청하면 서버에서 프로시져를 호출해서 처리하고 리턴값을 되돌려주는 방식이다.

그러나 여기에는 몇가지 고려해야할 사항이 있다. 이는 서버와 클라이언트 사이에서 전송되는 데이터들에 대해서 타입에 맞게 재해석하고 변환해주는 장치가 필요함을 의미한다. 이러한 장치는 표준적으로 제공하는 것이 있는데, 그 중 하나가 ONC RPC에서 이용하는 eXternal Data Representaion, XDR이다. XDR은 C함수와 매크로의 모음으로 구성되어 있는데, 주고 받을 데이터를 각 머신에 맞도록 표준적인 방법으로 재해석하는 일을 한다. XDR은 데이터를 재해석하기 위한 int, float, string과 같은 원시 데이터 타입과, 몇개의 레코드로 이루어진 복잡한 데이터들 - 리스트, 구조체 같은 - 들을 재해석하기 위한 자료타입을 가지고 있다.

RPC 데이터 흐름

attachment:RPC.png
  1. Client 데이터는 XDR 필터를 통과해서 인코딩된 후 전달된다.
  2. XDR 인코딩된 데이터는 네트워크를 가로질러서 원격지 호스트로 전달된다.
  3. 데이터를 받은 서버는 XDR 필터를 통해서 디코딩한다.
  4. 디코딩된 데이터를 처리하고 결과 데이터를 XDR 필터를 통해서 인코딩한다.
  5. 인코딩된 XDR 데이터가 네트워크를 가로질러서 클라이언트에 전달된다.
  6. 클라이언트는 XDR 디코딩을하고 결과를 처리한다.

RPC 네트워크 프로그래밍 개론

RPC를 통해서 어떻게 데이터가 흐르는지 알아보았다. 이제 네트워크 프로그래밍 관점에서 이 과정을 살펴보기로 하자.

네트워크 상에서 데이터가 전송되기 위해서는 다음과 같은 5개의 요소들이 필요하다. protocol은 두개의 호스트 사이의 데이터 전송 매커니즘으로, 보통 TCP(:12)와 UDP(:12)를 사용한다. 한쪽 호스트는 다른쪽 호스트에 데이터를 전송하기 위해서 네트워크 상에서의 호스트의 위치를 알고 있어야 한다. 이를 위해서 local-address/process, foregn-addresss/process가 필요하다.

address로 IP주소가 사용되며, 이를 통해서 컴퓨터의 위치를 식별한다는 것은 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 남은 문제는 process를 어떻게 식별할 수 있느냐 하는 것이다. 컴퓨터에는 보통 수십개에서 수백개의 process가 떠 있는데, 이중 작업을 처리할 process로 데이터를 보낼 수 있어야 하기 때문이다. 이러한 프로세스의 식별은 port를 통해서 이루어진다. 네트워크 프로그램은 실행될때, 자신이 사용할 PORT 번호를 요청할 수 있으며, 이 Port번호를 통해서 어떤 프로세스로 데이터가 전달될지를 명확히 할 수 있다. 예를 들면 FTP 서비스를 위한 포트는 21번이고, 어떤 프로세스가 실행되어서 21번 포트를 할당 받았다면, FTP와 관련된 데이터는 이 프로세스에게 전달이 된다.

RPC Call Binding

이상에서 RPC를 이용한 프로시져 기반의 프로그램도 네트워크를 거쳐야 함으로 PORT 번호가 필요함을 알 수 있을 것이다. 이러한 대표적인 Port binding 프로그램이 ONC RPC에서 사용하는 portmap이다. 이 프로그램은 RPC 프로그램에 포트번호를 할당해 준다. 최종적으로 RPC 프로그램은 다음과 같은 방식으로 네트워크를 가로지르게 된다.

attachment:flow.png sdfsefw

프로토콜 컴파일러

이상 RPC에 대해서 간단히 알아보았는데, 예상과는 달리 꽤나 복잡해 보인다는 느낌을 받았을 것이다. 주고 받을 데이터의 타입을 명시를 해주어야하고, 포트를 bind시켜주기 위해서 portmap을 실행시켜줘야 한다. 특히 프로토콜이라고 할 수 있는 데이터와 데이터 타입을 XDR 형식에 맞도록 만들어야 하는데 부담이 될 것이다.

그러나 걱정할 것 없다. 이러한 프로토콜을 자동으로 만들어주는 RPC 개발 프로그램이 있기 때문이다. rpcgen이라고 불리우는 프로토콜 컴파일러를 이용하면, 프로시저에 전달할 데이터 인자의 갯수와 각각의 타입을 정하는 정도로 간단하게 서버/클라이언트 그리고 XDR 필터를 생성할 수 있다. 개발자는 프로시저만 만들어주면 된다.

주어진 숫자들에 대해서 평균값을 구해주는 rpc 서비스를 구현해 보도록 하자. 우선 데이터와 데이터의 타입을 정의한 파일을 만들고 이것을 rpcgen으로 컴파일 시킨다. 이 파일의 이름은 avg.x라고 하자. avg.x 는 다음과 같은 내용을 담고 있다.
/*
 * 프로시져는 double형의 배열데이터를 받는데, 받을 수 있는 최대 배열의 크기는
 * 200으로 제한한다.
 * 리턴값은 double 형이다.
 */
const MAXAVGSIZE  = 200;

// 입력데이터의 타입과 크기를 정의 한다.
struct input_data {
  double input_data<200>;
};

typedef struct input_data input_data;

// 프로그램의 이름과 버전을 정의 한다.
program AVERAGEPROG {
    version AVERAGEVERS {
        double AVERAGE(input_data) = 1;
    } = 1;
} = 22855;
이제 컴파일 하자.
# rpcgen avg.x

rpcgen을 수행하면 아래와 같은 3개의 파일을 생성한다.
  1. avg_clnt.c : 클라이언트 caller 프로세스를 위한 stud 프로그램
  2. avg_svc.c : 서버 callee 프로세스를 위한 main 프로그램
  3. avg_xdr.c : 서버와 클라이언트 양쪽에서 사용될 XDR 루틴이 들어있다.
  4. avg.h : XDR과 각종 함수들이 선언되어 있다.
이제 서버 소스코드를 담고 있는 avg_svc.c를 수정해야 한다. average_1average_1_svc함수를 정의해 주면 된다. 인자로 넘어온 데이터는 XDR 필터에 의해서 리스트형태로 넘어온다. 이 리스트의 값을 모두 더한다음에, 리스트의 길이 만큼 나눠준 결과 값을 리턴하면 된다.
static double sum_avg;

double * average_1(input_data *input, 
  CLIENT *client) {

  double *dp = input->input_data.input_data_val;
  u_int i;
  sum_avg = 0;
  for(i=1;i<=input->input_data.input_data_len;i++) {
    sum_avg = sum_avg + *dp; dp++;
  }
  sum_avg = sum_avg /
    input->input_data.input_data_len;
  return(& sum_avg);
}

double * average_1_svc(input_data *input, 
    struct svc_req *svc) {
  CLIENT *client;
  return(average_1(input,client));
}

이제 클라이언트 코드인 avg_clnt.c에 코드를 추가한다.
void
averageprog_1( char* host, int argc, char *argv[])
{
   CLIENT *clnt;
   double  *result_1, *dp, f;
      char *endptr;
      int i;
   input_data  average_1_arg;
   average_1_arg.input_data.input_data_val = 
     (double*) malloc(MAXAVGSIZE*sizeof(double));

   dp = average_1_arg.input_data.input_data_val;
   average_1_arg.input_data.input_data_len = argc - 2;
   for (i=1;i<=(argc - 2);i++) 
   {
        f = strtod(argv[i+1],&endptr);
        printf("value   = %e\n",f);
        *dp = f;
        dp++;
    }
   clnt = clnt_create(host, AVERAGEPROG, AVERAGEVERS, "udp");
   if (clnt == NULL) 
   {
      clnt_pcreateerror(host);
      exit(1);
   }
   result_1 = average_1(&average_1_arg, clnt);
   if (result_1 == NULL) 
   {
      clnt_perror(clnt, "call failed:");
   }
   clnt_destroy( clnt );
      printf("average = %e\n",*result_1);
}

main( int argc, char* argv[] )
{
   char *host;

   if(argc < 3) 
   {
     printf(
      "usage: %s server_host value ...\n",
      argv[0]);
      exit(1);
   }
   if(argc > MAXAVGSIZE + 2) 
   {
      printf("Two many input values\n");
      exit(2);
   }
   host = argv[1];
   averageprog_1( host, argc, argv);
}

좀더 확장성있는 코드를 원한다면, progen 으로 만들어진 코드들을 변경하지 말고 추가되는 함수들을 별도에 코드로 분리하는게 좋을 것이다.

다음은 makefile이다.
BIN =  avg_clnt avg_svc
GEN = avg_clnt.c avg_svc.c avg_xdr.c avg.h
RPCCOM = rpcgen
CC = gcc

all: $(BIN)

avg_clnt: avg_clnt.o avg_xdr.o
	$(CC) -o $@ avg_clnt.o avg_xdr.o

avg_clnt.o: avg_clnt.c avg.h
	$(CC) -g avg_clnt.c -c

avg_svc: avg_svc.o avg_xdr.o
	$(CC) -o $@ avg_svc.o avg_xdr.o

avg_proc.o: avg_proc.c avg.h

portmapper

이제 만들어진 rpc 응용 프로그램을 테스트 해보기로 하자. 쉽게 테스트 하기 위해서 로컬컴퓨터에서 클라이언트/서버 환경을 구축하는 걸로 하겠다.

위에서 언급했듯이, rpc 응용을 이용하기 위해서는 프로그램과 포트를 연결시켜주는 portmapper 프로그램이 우선실행되어 있어야 한다. rpcinfo를 이용하면 portmapper이 실행되어 있는지를 확인할 수 있다. portmaper이 설치되어 있지 않다면, portmap 패키지를 설치하도록 한다.
$ rpcinfo -p localhost
program    vers   proto    port
100000        2     tcp     111   portmapper
100000        2     udp     111   portmapper
만약 에러가 떨어진다면 portmap(8) 프로그램이 떠있는지 확인하고, 띄워주도록 한다. portmap를 루트권한으로 실행시켜야 한다. 이제 avg_svc를 실행시키고 rpcinfo 로 다시 확인해 보도록 하자.
$ rpcinfo -p localhost
program    vers   proto    port
100000        2     tcp     111   portmapper
100000        2     udp     111   portmapper
 22855        1     udp   35621   
 22855        1     tcp   56094   
22855를 눈여겨 보기 바란다. 이 값은 avg.x에 정의된 값으로 프로그램의 이름을 가리키는 프로그램 번호다. 1은 프로그램의 버전번호다. 100000 번 프로그램의 경우 portmapper이라고 이름이 나오는데, 우리가 실행시킨 rpc 프로그램은 프로그램이름이 나오지 않음을 알 수 있다. 이는 22855 번호에 대한 프로그램이름이 RPC 서비스명에 등록되어 있지 않기 때문이다. 이름 대신 번호로 되어 있으면 관리하기가 쉽지 않으므로, 번호를 이름으로 맵핑시키도록 하자. RPC 서비스명은 /etc/rpc에 등록되어 있다. 아래와 같이 22855 프로그램을 RPC 서비스에 등록하도록 하자.
...
avg             22855
portmapper      100000  portmap sunrpc
rstatd          100001  rstat rstat_svc rup perfmeter
rusersd         100002  rusers
nfs             100003  nfsprog
ypserv          100004  ypprog
...
다시 rpcinfo로 확인해 보면 이름이 프로그램 번호에 대응되는 이름이 출력되는걸 볼 수 있다.
$ rpcinfo -p localhost
program    vers   proto    port
100000        2     tcp     111   portmapper
100000        2     udp     111   portmapper
 22855        1     udp   35621   avg 
 22855        1     tcp   56094   avg

이제 RPC 클라이언트를 이용해서 avg 서비스를 테스트해보도록 하자. 우리가 실행시킨 RPC 클라이언트는 111번에 연결해서 portmapper로 부터 22855 프로그램을 위한 포트번호를 얻어오고 여기에 연결해서 서비스를 요청하게 된다.
$ ./avg_clnt localhost $RANDOM $RANDOM $RANDOM
value   = 2.716100e+04
value   = 2.341800e+04
value   = 1.599100e+04
average = 2.219000e+04

RPC의 활용 용도

최근에는 RPC를 그다지 사용하지 않는 것 같다. 하지만 RPC의 작동방식은 여러 방식으로 응용되어서 활용하고 있다. XML-RPC, 자바의 RMI가 대표적인 RPC응용 소프트웨어다.

RPC가 지금도 응용되는 이유는, RPC의 작동방식이 분산 데이터를 처리하는데 좋은 방안을 제시해 주기 때문이다.

예를들어 10000000개의 데이터의 연산을 해야 한다고 가정해보자. 하나의 컴퓨터로는 매우 많은 시간이 걸릴 것이다. 이것을 RPC로 구현하면, 10대의 RPC서버에서 데이터를 나누어서 처리하고 그 결과를 RPC클라이언트에서 취합해서 처리하도록 할 수 있다. 이렇게 하면 (산술적으로)데이터 처리 시간을 10배가량 줄일 수 있을 것이다.

이러한 RPC의 분산 데이터 처리 방식은 구글의 MapReduce(:12)나 hadoop(:12)에도 그대로 응용되고 있다.

참고문헌