这是我参与「第五届青训营 」笔记创作活动的第14天
1.基本概念
本地函数调用
func main(){
var a=2
var b=3
result := calculate(a,b)
fmt.Println(result)
return
}
func calculate(x,y int){
z := x*y
return z
}
远程函数调用
RPC需要解决的问题
- 函数映射
- 数据转换成字节流
- 网络传输
RPC概念模型
一次RPC的完整过程
- IDL文件
IDL通过一种中立的方式来描述接口,使得在不同平台上运行的对象和用不同语言添加编写的程序可以相互通信
- 生成代码
通过编译器工具把IDL文件转换成语言对应的静态库
- 编解码
内存序列的转换称为编码,反之为解码,也常称为序列化和反序列化
- 通信协议
规范了内容和格式,还包含了部分元数据
- 网络传输
使用TCP/UDP协议进行传输
RPC的好处
- 单一职责,有利于分工合作和运维开发
- 可扩展性强,,资源使用率更优
- 故障隔离,整体可靠性更高
RPC的问题
- 服务宕机带来的问题
- 调用过程中网络异常
- 请求量突增导致服务无法处理
2.分层设计
编解码层
graph LR
Client --> IDL文件
Server --> IDL文件
IDL文件 --> Java
IDL文件 --> C++
IDL文件 --> Go
IDL文件的数据格式
- 语言特定格式:许多编程语言都内建了把内存对象编码为字节序列的支持,Java有java.io.Serializable
- 文本格式:JSON、XML、CSV等文本格式,具有人类可读性
- 二进制编码:跨语言且高性能,常见的由Thrift的BinaryProtocol,Protobuf等
二进制编码
TLV编码
- Tag:标签,可以理解为类型
- Length:长度
- Value:值,Value也可以是个TLV结构
struct Person{
1: required string userName,
2: optional i64 favoriteNumber,
3:optional list<string> interests
}
将上面的结构体映射如下:
选型
- 兼容性:支持增加新的字段而不影响老的服务
- 通用性:支持跨平台、跨语言
- 性能:从时间和空间两个维度来考虑
协议层
概念
- 特殊结束符:一个特殊字符作为每个协议单元结束的标示
| message body | \r\n | messagebody | \r\n |
|---|
-变长协议:定长加不定长的部分组成,定长部分需要描述不定长部分的长度
| length | message body | length | message body |
|---|
协议构造
- length:数据包大小,不包含自身
- header magic:版本信息
- sequence number:数据包的seqId,用于多路复用,单连接内递增
- header size:头部长度,从第14个字节开始计算到payload前
- protocol ID:编解码方式,有Binary和Compact两种
- transform ID:压缩方式,如zlib和snappy
- info ID:传递一些定制的meta信息
- payload:消息体
协议解析
graph LR
MagicNumber --> PayloadCodec --> Payload
网络通信层
Sockets API
网络库
- 提供易用API:封装底层Socket API、连接管理和事件分发
- 功能:协议支持:tcp、udp和uds等
- 性能:应用层buffer减少copy,高性能定时器、对象池等
3.关键指标
稳定性
- 熔断:保护调用方,防止被调用的服务出现问题而影响整个链路
- 限流:保护被调用方,防止大流量把服务压垮
- 超时控制:避免浪费资源在不可用节点上
请求成功率
负载均衡和重试机制
长尾请求
长尾请求指响应时间超过平均响应时间的占比比较少的请求:P99标准
对于长尾请求,在期待时间内没有返回的情况下,不等待错误返回,直接发送重试请求
注册中间件
WithTimeout()、WithRateLimiter()、WithLoadbalancer()...
易用性
- 开箱即用:合理的默认参数选项、丰富的文档
- 周边工具:生成代码工具、脚手架工具
扩展性
Middleware、Option、编解码层、协议层、网络传输层、代码生成工具插件扩展
观测性
graph TD
RPC_Framework --> Log
RPC_Framework --> Metric
RPC_Framework --> Tracing
RPC_Framework --> 内置观测服务
高性能
- 场景:单机多机、单连接多连接、单/多client 单/多server、不同大小的请求包、不同的请求类型,如:pingpong和streaming等
- 目标:高吞吐、低延迟
- 手段:连接池、多路复用、高性能编解码协议、高性能网络库
4.企业实践-以字节跳动Kitex为例
整体架构
- Kitex Core:核心组件
- Kitex Byted:公司内部基础设施集成
- Kitex Tool:代码生成工具
自研网络库
背景
- 原生库无法感知连接状态
- 原生库存在goroutine暴涨的风险
NEtpoll
- 引入epoll主动监听机制,感知连接状态
- 建立goroutine池,复用goroutine
- 提升性能,引入Nocopy Buffer,向上层提供NoCopy的调用接口,编解码层面零拷贝
扩展性设计
支持多协议,也支持自定义协议扩展
- Interaction: Ping-Pong/Streaming/Oneway
- Codec: Trift/Protobuf
- Application Layer Protocol:TTHeader/HTTP2/-
- Transport Layer:TCP/UDP/RDMA
性能优化
- 调度优化:epoll_wait在调度上的控制、gopool重用goroutine降低同时运行的协程数
- LinkBuffer:读写并行无锁,支持nocopy地流式读写、高效扩缩容,Nocopy Buffer池化,减少GC开销
- Pool:引入内存池和对象池,减少GC开销
- Codegen:预计算并预分配内存,减少内存操作次数,包括内存分配和拷贝,inline减少函数调用次数
- JIT:使用JIT编译技术改善用户体验的同时带来更强的编解码性能,减轻用户维护生成代码的负担(JIT(Just In Time)仅将代码在第一次执行时进行编译)
合并部署
微服务过微,传输和序列化开销越来越大
将亲和性强的实例尽可能调度到同一个物理机,远程RPC调用优化为本地IPC调用。
总结
本节课程从本地函数调用讲起,引出了RPC相关的概念,并且介绍了RPC框架的重点层以及框架的核心指标。最后分享了字节跳动的RPC框架,并且介绍了合并部署这一个RPC未来可能的优化方向。