RPC框架：10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用？
我们已经决定对系统做服务化拆分，以便解决扩展性和研发成本高的问题。与此同时，我们在不断学习的过程中还发现，系统做了服务化拆分 之后，会引入一些新的问题，这些问题我在上节课提到过，归纳起来主要是两点：
- 服务拆分单独部署后，引入的服务跨网络通信的问题；
- 在拆分成多个小服务之后，服务如何治理的问题；
如果想要解决这两方面问题，就需要了解，微服务化所需要的中间件的基本原理，和使用技巧，我们先解决第一点问题的核心组件：RPC 框架。
来思考这样一个场景：我们的系统的 QPS 已经达到了每秒 2 万次，在做了服务化拆 分之后，由于我们把业务逻辑，都拆分到了单独部署的服务中，那么假设你在完成一次完整 的请求时，需要调用 4~5 次服务，计算下来，RPC 服务需要承载大概每秒 10 万次的请 求。那么，你该如何设计 RPC 框架，来承载如此大的请求量呢？我们要做的是：
- 选择合适的网络模型，有针对性地调整网络参数，以优化网络传输性能；
- 选择合适的序列化方式，以提升封包、解包的性能；
RPC
说到 RPC(Remote Procedure Call，远程过程调用)，我们并不陌生，它指的是通过网络，调用另一台计算机上部署服务的技术。
而 RPC 框架就封装了网络调用的细节，让你像调用本地服务一样，调用远程部署的服务。 也许我们觉得只有像 Dubbo、Grpc、Thrift 这些新兴的框架才算是 RPC 框架，其实严格来 说，很早之前就接触到与 RPC 相关的技术了。
RPC 并不是互联网时代的产物，也不是服务化之后才衍生出来的技术，而是一种规范，只要是封装了网络调用的细节，能够实现远程调用其他服务，就可以算作是一种 RPC 技术了。
那么我们的垂直电商项目在使用 RPC 框架之后，会产生什么变化呢？
在性能上的变化是不可忽视的，举个例子。 比方说，你的电商系统中， 商品详情页面需要商品数据、评论数据还有店铺数据，如果在一体化的架构中，你需要从商品库，评论库和店铺库获取数据就可以了，不考虑缓存的情况下有三次网络请求。
但是，如果独立出商品服务、评论服务和店铺服务之后，那么就需要分别调用这三个服务，而这三个服务又会分别调用各自的数据库，这就是六次网络请求。如果服务拆分的更细粒度，那么多出的网络调用就会越多，请求的延迟就会更长，而这就是我们为了提升系统的扩展性，在性能上所付出的代价。
那么，我们要如果优化 RPC 的性能，从而尽量减少网络调用，对于性能的影响呢？在这 里，首先需要了解一次 RPC 的调用都经过了哪些步骤，因为这样，才可以针对这些步骤中可能存在的性能瓶颈点提出优化方案。步骤如下：
- 在一次 RPC 调用过程中，客户端首先会将调用的类名、方法名、参数名、参数值等信 息，序列化成二进制流；
- 然后客户端将二进制流，通过网络发送给服务端；
- 服务端接收到二进制流之后，将它反序列化，得到需要调用的类名、方法名、参数名和参数值，再通过动态代理的方式，调用对应的方法得到返回值；
- 服务端将返回值序列化，再通过网络发送给客户端；
- 客户端对结果反序列化之后，就可以得到调用的结果了；
过程图如下：
从这张图中可以看到，有网络传输的过程，也有将请求序列化和反序列化的过程， 所 以，如果要提升 RPC 框架的性能，需要从网络传输和序列化两方面来优化。
如何提升网络传输性能
在网络传输优化中，首要做的，是选择一种高性能的 I/O 模型。所谓 I/O 模型，就是我们处理 I/O 的方式。而一般单次 I/O 请求会分为两个阶段，每个阶段对于 I/O 的处理方式 是不同的。
首先，I/O 会经历一个等待资源的阶段
，比方说，等待网络传输数据可用，在这个过程中我 们对 I/O 会有两种处理方式：
- 阻塞。指的是在数据不可用时，I/O 请求一直阻塞，直到数据返回；
- 非阻塞。指的是数据不可用时，I/O 请求立即返回，直到被通知资源可用为止；
然后是使用资源的阶段
，比如说从网络上接收到数据，并且拷贝到应用程序的缓冲区里面。 在这个阶段我们也会有两种处理方式：
- 同步处理。指的是 I/O 请求在读取或者写入数据时会阻塞，直到读取或者写入数据完成；
- 异步处理。指的是 I/O 请求在读取或者写入数据时立即返回，当操作系统处理完成 I/O 请求，并且将数据拷贝到用户提供的缓冲区后，再通知应用 I/O 请求执行完成。
将这两个阶段的四种处理方式，做一些排列组合，再做一些补充，就得到了我们常见的五种 I/O 模型：
- 同步阻塞 I/O
- 同步非阻塞 I/O
- 同步多路 I/O 复用
- 信号驱动 I/O
- 异步 I/O
这五种 I/O 模型，我们需要理解它们的区别和特点，不过在理解上可能会有些难度，所以来做个比喻，方便我们理解。
我们来把 I/O 过程比喻成烧水倒水的过程，等待资源(就是烧水的过程)，使用资源(就 是倒水的过程)：
- 如果我们站在烧水壶旁一直等着（等待资源）水烧开，然后倒水(使用资源)，那么就是同步阻塞 I/O；
- 如果我们想偷点儿懒，在烧水的时候躺在沙发上看会儿电视（不再时时刻刻等待资源），但是还是要时不时的去看看水开了没有，一旦水开了，马上去倒水（使用资源），那么这就是同步非阻塞 I/O；
- 如果我们想要洗澡，需要同时烧好多壶水，那我们就在看电视的间隙去看看哪壶水开了（等待多个资源），哪一壶开了就先倒哪一壶，这样就加快了烧水的速度，这就是同步多路 I/O 复用；
- 不过我们发现自己总是跑去看水开了没，太累了，于是就考虑给我们的水壶加一个报警器（信号），只要水开了就马上去倒水，这就是信号驱动 I/O；
- 最后一种就高级了，我们发明了一个智能水壶，在水烧好后自动就可以把水倒好，这就是异步 I/O。
这五种 I/O 模型中最被广泛使用的是多路 I/O 复用，Linux 系统中的 select、epoll 等系统 调用都是支持多路 I/O 复用模型的，Java 中的高性能网络框架 Netty 默认也是使用这种模 型。所以，我们可以选择它。
那么，选择好了一种高性能的 I/O 模型，是不是就能实现，数据在网络上的高效传输呢?？其实并没有那么简单，网络性能的调优涉及很多方面，其中不可忽视的一项就是网络参数的调优。
选择合适的序列化方式
在对网络数据传输完成调优之后，另外一个需要关注的点就是，
数据的序列化和反序列化
。 通常所说的序列化，是将传输对象转换成二进制串的过程，而反序列化则是相反的动作，是 将二进制串转换成对象的过程。
从上面的 RPC 调用过程中你可以看到，一次 RPC 调用需要经历两次数据序列化的过程， 和两次数据反序列化的过程，可见它们对于 RPC 的性能影响是很大的，那么我们在选择序 列化方式的时候需要考虑哪些因素呢？
首先需要考虑的肯定是性能嘛，性能包括时间上的开销和空间上的开销，时间上的开销就是序列化和反序列化的速度，这是显而易见需要重点考虑的，而空间上的开销则是序列化后的二进制串的大小，过大的二进制串也会占据传输带宽，影响传输效率。
除去性能之外，我们需要考虑的是它是否可以跨语言，跨平台，这一点也非常重要，因为一 般的公司的技术体系都不是单一的，使用的语言也不是单一的，那么如果选择的 RPC 框架中传输的数据只能被一种语言解析，那么这无疑限制了框架的使用。
另外，扩展性也是一个需要考虑的重点问题。你想想，如果对象增加了一个字段就会造成传输协议的不兼容，导致服务调用失败，这会是多么可怕的事情。
综合上面的几个考虑点，在我看来，我们的序列化备选方案主要有以下几种：
- 首先是大家熟知的 JSON，它起源于 JavaScript，是一种最广泛使用的序列化协议，它的优势简单易用，人言可读，同时在性能上相比 XML 有比较大的优势。
- 另外的 Thrift 和 Protobuf 都是需要引入 IDL(Interface description language)的， 就是需要按照约定的语法写一个 IDL 文件，然后通过特定的编译器将它转换成各语言对应 的代码，从而实现跨语言的特点。
Thrift 是 Facebook 开源的高性能的序列化协议，也是一个轻量级的 RPC 框架； Protobuf 是谷歌开源的序列化协议。它们的共同特点是，无论在空间上还是时间上都有着很高的性能，缺点就是由于 IDL 存在带来一些使用上的不方便。
那么，要如何选择这几种序列化协议呢？这里有几点建议：
- 如果对于性能要求不高，在传输数据占用带宽不大的场景下，可以使用 JSON 作为序列化协议；
- 如果对于性能要求比较高，那么使用 Thrift 或者 Protobuf 都可以。而 Thrift 提供了配 套的 RPC 框架，所以想要一体化的解决方案，你可以优先考虑 Thrift；
- 在一些存储的场景下，比如说你的缓存中存储的数据占用空间较大，那么你可以考虑使用 Protobuf 替换JSON，作为存储数据的序列化方式。
总结：
为了优化 RPC 框架的性能，我们了解了网络 I/O 模型和序列化方式的选择，它 们是实现高并发 RPC 框架的要素，总结起来有三个要点：
- 选择高性能的 I/O 模型，这里我推荐使用同步多路 I/O 复用模型；
- 调试网络参数，这里面有一些经验值的推荐。比如将 tcp_nodelay 设置为 true，也有一 些参数需要在运行中来调试，比如接受缓冲区和发送缓冲区的大小，客户端连接请求缓冲队 列的大小(back log)等等；
- 序列化协议依据具体业务来选择。如果对性能要求不高，可以选择 JSON，否则可以从 Thrift 和 Protobuf 中选择其一。