bRPC简介

bRPC基础介绍。

什么是RPC?

互联网上的机器大都通过TCP/IP协议相互访问,但TCP/IP只是往远端发送了一段二进制数据,为了建立服务还有很多问题需要抽象:

  • 数据以什么格式传输?不同机器间,网络间可能是不同的字节序,直接传输内存数据显然是不合适的;随着业务变化,数据字段往往要增加或删减,怎么兼容前后不同版本的格式?
  • 一个TCP连接可以被多个请求复用以减少开销么?多个请求可以同时发往一个TCP连接么?
  • 如何管理和访问很多机器?
  • 连接断开时应该干什么?
  • 万一server不发送回复怎么办?

RPC可以解决这些问题,它把网络交互类比为“client访问server上的函数”:client向server发送request后开始等待,直到server收到、处理、回复client后,client又再度恢复并根据response做出反应。

rpc.png

我们来看看上面的一些问题是如何解决的:

  • 数据需要序列化,protobuf在这方面做的不错。用户填写protobuf::Message类型的request,RPC结束后,从同为protobuf::Message类型的response中取出结果。protobuf有较好的前后兼容性,方便业务调整字段。http广泛使用json作为序列化方法。
  • 用户无需关心连接如何建立,但可以选择不同的连接方式:短连接,连接池,单连接。
  • 大量机器一般通过命名服务被发现,可基于DNS, ZooKeeper, etcd等实现。在百度内,我们使用BNS (Baidu Naming Service)。brpc也提供“list://“和"file://”。用户可以指定负载均衡算法,让RPC每次选出一台机器发送请求,包括: round-robin, randomized, consistent-hashing(murmurhash3 or md5)和 locality-aware.
  • 连接断开时可以重试。
  • 如果server没有在给定时间内回复,client会返回超时错误。

哪里可以使用RPC?

几乎所有的网络交互。

RPC不是万能的抽象,否则我们也不需要TCP/IP这一层了。但是在我们绝大部分的网络交互中,RPC既能解决问题,又能隔离更底层的网络问题。

对于RPC常见的质疑有:

  • 我的数据非常大,用protobuf序列化太慢了。首先这可能是个伪命题,你得用profiler证明慢了才是真的慢,其次很多协议支持携带二进制数据以绕过序列化。
  • 我传输的是流数据,RPC表达不了。事实上brpc中很多协议支持传递流式数据,包括http中的ProgressiveReader, h2的streams, streaming rpc, 和专门的流式协议RTMP。
  • 我的场景不需要回复。简单推理可知,你的场景中请求可丢可不丢,可处理也可不处理,因为client总是无法感知,你真的确认这是OK的?即使场景真的不需要,我们仍然建议用最小的结构体回复,因为这不大会是瓶颈,并且追查复杂bug时可能是很有价值的线索。

什么是brpc?

百度内最常使用的工业级RPC框架, 有1,000,000+个实例(不包含client)和上千种服务, 在百度内叫做”baidu-rpc". 目前只开源C++版本。

你可以使用它:

brpc的优势

更友好的接口

只有三个(主要的)用户类: Server, Channel, Controller, 分别对应server端,client端,参数集合. 你不必推敲诸如"如何初始化XXXManager", “如何组合各种组件”, “XXXController的XXXContext间的关系是什么”。要做的很简单:

我们尝试让事情变得更加简单,以命名服务为例,在其他RPC实现中,你也许需要复制一长段晦涩的代码才可使用,而在brpc中访问BNS可以这么写"bns://node-name",DNS是"http://domain-name",本地文件列表是"file:///home/work/server.list",相信不用解释,你也能明白这些代表什么。

使服务更加可靠

brpc在百度内被广泛使用:

  • map-reduce服务和table存储
  • 高性能计算和模型训练
  • 各种索引和排序服务
  • ….

它是一个经历过考验的实现。

brpc特别重视开发和维护效率, 你可以通过浏览器或curl查看server内部状态, 分析在线服务的cpu热点, 内存分配锁竞争, 通过bvar统计各种指标并通过/vars查看。

更好的延时和吞吐

虽然大部分RPC实现都声称“高性能”,但数字仅仅是数字,要在广泛的场景中做到高性能仍是困难的。为了统一百度内的通信架构,brpc在性能方面比其他RPC走得更深。

  • 对不同客户端请求的读取和解析是完全并发的,用户也不用区分”IO线程“和”处理线程"。其他实现往往会区分“IO线程”和“处理线程”,并把fd(对应一个客户端)散列到IO线程中去。当一个IO线程在读取其中的fd时,同一个线程中的fd都无法得到处理。当一些解析变慢时,比如特别大的protobuf message,同一个IO线程中的其他fd都遭殃了。虽然不同IO线程间的fd是并发的,但你不太可能开太多IO线程,因为这类线程的事情很少,大部分时候都是闲着的。如果有10个IO线程,一个fd能影响到的”其他fd“仍有相当大的比例(10个即10%,而工业级在线检索要求99.99%以上的可用性)。这个问题在fd没有均匀地分布在IO线程中,或在多租户(multi-tenancy)环境中会更加恶化。在brpc中,对不同fd的读取是完全并发的,对同一个fd中不同消息的解析也是并发的。解析一个特别大的protobuf message不会影响同一个客户端的其他消息,更不用提其他客户端的消息了。更多细节看这里
  • 对同一fd和不同fd的写出是高度并发的。当多个线程都要对一个fd写出时(常见于单连接),第一个线程会直接在原线程写出,其他线程会以wait-free的方式托付自己的写请求,多个线程在高度竞争下仍可以在1秒内对同一个fd写入500万个16字节的消息。更多细节看这里
  • 尽量少的锁。高QPS服务可以充分利用一台机器的CPU。比如为处理请求创建bthread, 设置超时, 根据回复找到RPC上下文, 记录性能计数器都是高度并发的。即使服务的QPS超过50万,用户也很少在contention profiler)中看到框架造成的锁竞争。
  • 服务器线程数自动调节。传统的服务器需要根据下游延时的调整自身的线程数,否则吞吐可能会受影响。在brpc中,每个请求均运行在新建立的bthread中,请求结束后线程就结束了,所以天然会根据负载自动调节线程数。

brpc和其他实现的性能对比见这里

修改于 2022年9月26日: Update _index.md (#96) (41e6dd6)