这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 14 天
Thrift 序列化/反序列化优化 序列化是指把数据结构或对象转换成字节序列的过程，反序列化则是相反的过程。RPC 在通信时需要约定好序列化协议，client 在发送请求前进行序列化，字节序列通过网络传输到 server，server 再反序列进行逻辑处理，完成一次 RPC 请求。Thrift 支持 Binary、Compact 和 JSON 序列化协议。目前公司内部使用的基本都是 Binary，这里只介绍 Binary 协议。 Binary 采用 TLV 编码实现，即每个字段都由 TLV 结构来描述，TLV 意为：Type 类型， Lenght 长度，Value 值，Value 也可以是个 TLV 结构，其中 Type 和 Length 的长度固定，Value 的长度则由 Length 的值决定。TLV 编码结构简单清晰，并且扩展性较好，但是由于增加了 Type 和 Length，有额外的内存开销，特别是在大部分字段都是基本类型的情况下有不小的空间浪费。 序列化和反序列的性能优化从大的方面来看可以从空间和时间两个维度进行优化。从兼容已有的 Binary 协议来看，空间上的优化似乎不太可行，只能从时间维度进行优化，包括： 减少内存操作次数，包括内存分配和拷贝，尽量预分配内存，减少不必要的开销； 减少函数调用次数，比如可调整代码结构和 inline 等手段进行优化；
思路
减少内存操作
buffer 管理
无论是序列化还是反序列化，都是从一块内存拷贝数据到另一块内存，这就涉及到内存分配和内存拷贝操作，尽量避免内存操作可以减少不必要的系统调用、锁和 GC 等开销。
事实上 KiteX 已经提供了 LinkBuffer 用于 buffer 的管理，LinkBuffer 设计上采用链式结构，由多个 block 组成，其中 block 是大小固定的内存块，构建对象池维护空闲 block，由此复用 block，减少内存占用和 GC。
刚开始我们简单地采用 sync.Pool 来复用 netpoll 的 LinkBufferNode，但是这样仍然无法解决对于大包场景下的内存复用（大的 Node 不能回收，否则会导致内存泄漏）。目前我们改成了维护一组 sync.Pool，每组中的 buffer size 都不同，新建 block 时根据最接近所需 size 的 pool 中去获取，这样可以尽可能复用内存，从测试来看内存分配和 GC 优化效果明显。
string / binary 零拷贝
对于有一些业务，比如视频相关的业务，会在请求或者返回中有一个很大的 Binary 二进制数据代表了处理后的视频或者图片数据，同时会有一些业务会返回很大的 String（如全文信息等）。这种场景下，我们通过火焰图看到的热点都在数据的 copy 上，那我们就想了，我们是否可以减少这种拷贝呢？
答案是肯定的。既然我们底层使用的 Buffer 是个链表，那么就可以很容易地在链表中间插入一个节点。
