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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?
• 如何访问一个包含很多机器的集群？
• 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。

我们来看看上面的一些问题是如何解决的：

• RPC需要序列化，protobuf在这方面做的很好。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。
• 用户不需要关心连接是如何建立的，但可以选择不同的连接方式：短连接，连接池，单连接。
• 一个集群中的所有机器一般通过名字服务被发现，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.
• 连接断开时按用户的配置进行重试。如果server没有在给定时间内返回response，那么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?

百度内最常使用的工业级RPC框架, 有超过600,000个实例(不包含client)和500多种服务, 在百度内叫做"baidu-rpc". 目前只开源C++版本。

你可以使用它：

• 搭建一个能在同端口支持多协议的服务, 或访问各种服务
  • restful http/https, h2/h2c (与grpc兼容, 即将开源). 使用brpc的http实现比libcurl方便多了。
  • redis和memcached, 线程安全，比官方client更方便。
  • rtmp/flv/hls, 可用于搭建直播服务.
  • hadoop_rpc(可能开源)
  • 支持rdma(即将开源)
  • 各种百度内使用的协议: baidu_std, streaming_rpc, hulu_pbrpc, sofa_pbrpc, nova_pbrpc, public_pbrpc, ubrpc和使用nshead的各种协议.
  • 从其他语言通过HTTP+json访问基于protobuf的协议.
  • 基于工业级的RAFT算法实现搭建高可用分布式系统 (即将在braft开源)
• 创建丰富的访问模式
  • 服务都能以同步或异步方式处理请求。
  • 通过同步、异步或半同步访问服务。
  • 使用组合channels声明式地简化复杂的分库或并发访问。
• 通过http调试服务, 使用cpu, heap, contention profilers.
• 获得更好的延时和吞吐.
• 把你组织中使用的协议快速地加入brpc，或定制各类组件, 包括名字服务 (dns, zk, etcd), 负载均衡 (rr, random, consistent hashing)

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:

• 建服务? 包含brpc/server.h并参考注释或示例.
• 访问服务? 包含brpc/channel.h并参考注释或示例.
• 调整参数? 看看brpc/controller.h. 注意这个类是Server和Channel共用的，分成了三段，分别标记为Client-side, Server-side和Both-side methods。

我们尝试让事情变得更加简单，以名字服务为例，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Init("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, 内存分配和锁竞争, 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-tenacy)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。