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Redola.Rpc 的一个小目标

Redola.Rpc 的一个小目标

Redola.Rpc 的一个小目标:20000 tps

   Concurrency level: 8 threads
   Complete requests: 20000
Time taken for tests: 0.886 seconds
    Time per request: 0.044 ms (avg)
 Requests per second: 22573 [#/sec] (avg)
   Concurrency level: 8 threads
   Complete requests: 10000
Time taken for tests: 0.424 seconds
    Time per request: 0.042 ms (mean)
 Requests per second: 23584 [#/sec] (avg)

测试环境使用 AWS 虚拟机 AWS EC2 C4 Instance Model c4.2xlarge,配置如下:

Processor: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2666 v3 @ 2.90GHz
     vCPU: 8
   Memory: 15 GiB
  Storage: 30G EBS-Only
Bandwidth: 1,000 Mbps
       OS: Windows Server 2012 R2

Redola.Rpc 是什么?

  • Redola.Rpc 是一个基于 C# 的轻量级 RPC 框架;
  • Redola.Rpc 是一个源代码托管在 GitHub 上的开源项目;
  • Redola.Rpc 是一个发布在 nuget.org 上的可安装软件包;

  源代码开源地址:https://github.com/gaochundong/Redola

  样例测试代码:https://github.com/gaochundong/Redola/tree/master/Tests

Redola.Rpc 的特点

  • 简单粗暴,一看就懂;
  • 简单的注册中心,消除配置障碍;
  • 支持 Request / Response 阻塞模型;
  • 支持任意服务间的消息推送;
  • 内置 protobuf 序列化,提供可替换接口;

Redola.Rpc 内部结构

Redola.Rpc 基于 Cowboy.Sockets 进行构建,使用 TCP Socket 进行服务间通信,默认使用 .NET APM TCP Socket 模式。通过 Actor 模型抽象封装 Socket 连接与交互,实现 Actor 之间的 Register、Lookup、Handshake、KeepAlive 等功能;

Redola.Rpc 概念模型

  • Actor Peer:代表一个 Actor 节点,任意 Actor 之间均可通信;
  • Actor Master:作为 Actor 节点注册中心,用于服务的注册与发现;
  • Actor Identity:一个 Actor 的身份描述,包括 Type、Name、Address、Port 等;
  • RPC Service:用于实现具体的 RPC 服务,一个 Actor 可以注册多个 RPC Service;

Redola.Rpc 通信模型

Actor Peer 与 Actor Peer 之间通过 TCP 长连接进行通信。Actor 封装了 TCP 中关于 TcpClient 和 TcpServer 的抽象,对外不再暴露 Client 和 Server 的概念,仅以 Peer 呈现,Peer 与 Peer 之间是平等的。Actor Master 与其他 Peer 的区别仅是承担了 Register 和 Lookup 的职责。

Actor Peer 间通过 Actor Master 查询到需要通信的对端 Actor Peer 的 Actor Identity,会首先进行 Handshake 交换 Actor Identity,用以记录对方的身份。Handshake 之后,即可进行预定义注册的 RPC 消息通信。

为掌握对端 Peer 的活跃情况,通过内置的 KeepAlive 机制进行服务间保活,每隔约定时间进行消息交互,若超时时间内未获得保活回复,则自动断开连接。KeepAlive 同时做了一定的优化,若服务间在保活时间内有任何 Send 或 Receive 消息操作,则视为有服务间通信,即对端为活跃状态,会延迟发送保活请求。

假设 Actor 1 (Tyep:hello, Name:hello-001, Address:192.168.1.139, Port:8888) 需要与 Actor 2 (Type:world, Name:world-001, Address:192.168.1.158, Port:7777) 进行通信,则仅需发送消息时指定 Actor 2 的身份 (world, world-001),其中 world 为 Actor 2 的类型,world-001 为该 world 类型下名称为 world-001 的 Actor Peer。

Redola.Rpc 基本契约

  • 任意 Actor 均需向 Actor Master 注册,提供自身 Actor Identity 信息;
  • 仅指定 Actor Type 发送消息,则会随机 Lookup 一个该 Type 的 Actor 进行通信;
  • Actor 不区分 Client 和 Server 角色,角色由使用者设计;
  • RPC 调用接口有同步和异步之分,由使用者选择;
  • 支持 Request/Response 同步阻塞模式,可设置阻塞超时时间;
  • 消息注册后,通过反射匹配消息处理方法,On + MessageType 契约编程;
  • RPC 限流在消息处理侧实施,默认 RateLimiter 限制 CPU 相同数量线程;
  • 内部 TCP 配置 Buffer Pool 连续内存会伴随连接数和吞吐增加,单 Buffer 8K 大小;
  • 若 RPC 传递消息大于 84K,.NET 将 Buffer 分配到 LOH 上,GC 未必及时回收;

Redola.Rpc 的依赖库

有那么多 RPC 框架,为什么要自己写一个?

演进出来的,那就是一个故事了。

起初,我们作为一个初创公司,还在尝试思考清楚我们要做的东西究竟应该是什么样子,毕竟市场上少有同类竞品,那么首先设计一个原型是合理的。所以,我们只有一个应用程序,用于定时拉取第三方合作伙伴的 WebService 数据,并通过设计的算法进行计算处理,然后写入数据库;

有了数据,总要找地方展现吧,于是招聘了 Unity3D 前端开始做炫酷的 App,有实时数据推送的展现要求,所以前后端通信使用了 WebSocket 协议,也就产生了 Cowboy.WebSockets;

第三方合作伙伴的 WebService 显然不只一个接口,多个接口并发拉取,每 100 毫秒拉取一次,线程繁忙影响了计算处理和写入数据库;好,将数据拉取分离出去,并进行前期的数据清洗和过滤,然后再发给算法计算引擎;这时,就有了 2 个服务,一个负责拉取数据 Feed,一个负责计算入库 Engine,通过 Cowboy.Sockets 进行 TCP 消息通信;

终于有更多的数据可供展现了,当然 U3D App 也快开发完成了,App 不可能就装在一个手机上吧,万一发布到 AppStore 上火了呢?引入了接入层 Gateway 系列服务,用于保持 WebSocket 长连接和数据推送;好,现在有了 2 + n 个服务了,并且 n > 5 还做了软负载均衡;

算法引擎 Engine 计算完后,要将数据分发到这 n 个 Gateway 服务上,臣妾就这两颗 CPU,着实做不到啊!分发成了瓶颈,万一 n 成长到 50 怎么办?好,将数据推送委托给新服务 Bolt 服务,专门做推送给 Gateway;

引擎算法发现需要更多输入源数据参与计算,好吧,引入更多第三方数据 Feed 提供商,每家一个服务做拉取;艾玛~ 每家实际上是多个服务拉取~ 还有要求主动推送的 ~

哎呀,对于同一领域对象,每家的描述 ID 显然不一样,毕竟不是一个公司,手工匹配好烦,眼睛都快瞎了,做个 Mapping 自动服务根据特征专门负责匹配 ID,匹配好了再发给引擎,妈妈再也不用担心我的 ID;

数据简直不要太多,计算引擎 Engine 边计算边入库,常年 100% CPU 啊我的哥;拆!先将预处理数据入库,再将计算的结果入库;

什么?数据库写入有延迟?线程被阻塞,又跟我的 CPU 过不去!拆,引流写操作到 MQ 消息队列,加上 Durability 落地,爱阻塞谁阻塞谁,爱啥时候写啥时候写。

隔壁老王看了一眼我们的 U3D App,矮油不错哦,狂拽酷霸吊炸天啊!你们这数据算法和计算引擎有些超出我的知识范围,我有一些新的产品想法,要么你们帮我实现 H5,要么你们提供 API 我们自己实现 H5,反正我的想法必须实现,你看这是 20% 预付款你们下个星期能不能上线 API 啊?王哥,有钱还能有办不成的事儿?是吧,说,你都要啥推送接口?Socket + Protobuf 可以吧?HTTP 也行?

刚回国的尼古拉斯赵四听闻有 API 开放能力,那必须接入啊,共享经济实现共赢嘛,有钱大家一起赚,只是这 API 接口能不能修改成 RESTful + 反向 POST?

我相信,明天还会有新需求的!要善待今天的自己,底层封装成 Redola.Rpc 框架!

 

版权声明:本篇文章《Redola.Rpc 的一个小目标》由作者 Dennis Gao 发表自博客园个人技术博客,未经作者本人同意禁止以任何的形式转载,任何自动的或人为的爬虫转载行为均为耍流氓。

posted @ 2016-10-25 18:33 匠心十年 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏