高并发系统设计（十八)：【RPC框架】10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用？
在做了服务化拆分之后，把业务逻辑都拆分到了单独部署的服务中，那么假设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？你要做的是：
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。
- 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。
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。Dubbo、Grpc、Thrift这些新兴的框架才算是RPC框架。
另一个你可能听过的技术是Web Service，它也可以认为是RPC的一种实现方式。它的优势是，使用HTTP+SOAP协议，保证了调用可以跨语言，跨平台。只要你支持HTTP协议，可以解析XML，那么就能够使用Web Service。它由于使用XML封装数据，数据包大，性能还是比较差。
比方说，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，你只需要从商品库，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。如果你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，而这就是你为了提升系统的扩展性，在性能上所付出的代价。
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，你首先需要了解一次RPC的调用都经过了哪些步骤，因为这样，你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。
从这张图中你可以看到，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，你首要做的，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，你需要理解它们的区别和特点，不过在理解上你可能会有些难度，所以我来做个比喻，方便你理解。
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）：
- 如果你站在炤台边上一直等着（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；
- 如果你偷点儿懒，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；
- 如果你想要洗澡，需要同时烧好多壶水，那你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；
- 不过你发现自己总是跑厨房去看水开了没，太累了，于是你考虑给你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，你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。
总结：
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：
- 1.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；
- 2.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；
- 3.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。
