高性能異步RPC框架 kiss-rpc-flatbuffer介紹和測試

kiss-rpc特性:

1. 輕量級，簡單易用。支持idl和手動編寫協議兩種方式。模擬函數式調用方式，更加符合rpc遠程調用方式。

1. 易修改易使用，已有的代碼能夠直接發佈使用

2. 數據格式支持向下兼容,採用flatbuffer協議，兼容性更好，速度更快。

3. 支持多值返回特性，支持超時機制，類比grpc,thrift,dubbo快幾倍甚至 幾十倍。

4. 支持snappy壓縮算法，壓縮速度，性能優越。

5. 支持管道數據壓縮，動態數據壓縮，請求式數據壓縮，運用場景靈活普遍。

開發環境

 * 環境: linux, unix, windows, macOS
 * 傳輸協議:flatbuffer for dlang(須要安裝此依賴庫, https://github.com/huntlabs/g...
 * 壓縮協議:snappy(須要安裝此依賴庫, https://github.com/google/sna...
 * 開發語言：dlang
 * 編譯器:dub
 * github:https://github.com/huntlabs/kiss-rpc
 * 開發者筆記:[開發筆記](http://e222f542.wiz03.com/share/s/3y8Ll23R1kuW2E2Bv211ZNaJ3xapdS0TaQCk2ieqTL2UN24T))

IDL介紹和使用說明:

• IDL協議編寫和使用說明：IDL協議詳細說明](http://e222f542.wiz03.com/sha...

關於kiss-rpc使用的壓縮方式

• 數據壓縮:使用google snappy壓縮技術, 支持強制壓縮和動態壓縮方式，靈活的壓縮方式可以運用於各類場景。

• 動態壓縮技術: 當數據包大於200字節或者設定的閾值的時候，會壓縮數據包，不然不壓縮數據包，有助於空間的利用和性能的提高，response也會根據請求是否須要動態壓縮數據。

• 單請求壓縮：對於單個request請求進行壓縮，response也會根據請求的數據包壓縮方式進行壓縮。

• 管道壓縮: 可對指定的管道進行數據包壓縮。

待開發

• 數據加密: 使用多證書加密和單證書加密，更加安全。

• 負載均衡，反向代理：主動發現服務器，動態感知集羣狀態。

kiss rpc 同步和異步測試:

 * 環境：ubuntu 16.04 lts(64位)
 * 硬件：xeon cpu e3-1230@3.3GHz x 8
 * 內存：8G
 * 網絡:localhost(本地環回)

kiss rpc flatbuffer版本測試:

• 單鏈接 100w QPS同步測試，耗時:20秒，平均每秒5w QPS

• 單鏈接 100w QPS異步測試,   耗時5秒，平均每秒20w QPS

1000併發異步測試

• 1000併發, 100wQPS異步測試, 耗時:5秒，平均每秒QPS:20W

其餘rpc性能對比 測試:(http://blog.csdn.net/jek12345...

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* 海量互聯網業務系統只能依賴分佈式架構來解決，而分佈式開發的基石則是RPC；本文主要針對兩個開源的RPC框架（gRPC、 Apache Thrift），以及配合GoLang、C++兩個開發語言進行性能對比分析。

• 測試場景client, server都是單進程，長鏈接，在單次鏈接內發起1w（5w）次rpc調用，計算耗時；
  client, server都是單進程，短鏈接，共發起1w（5w）次鏈接，每次鏈接單次RPC調用，計算耗時；

併發4個client進程，每一個進程長鏈接10w rpc，服務端單進程多線程（協程），計算耗時；

• 因爲不一樣語言，耗時統計存在誤差，好比boost.timer在程序裏計算出來的耗時明顯偏小，因此統一使用linux命令time來計算耗時；

1.單進程下，長短鏈接，兩個RPC框架和兩大語言對比

• 小結：
  總體上看，長鏈接性能優於短鏈接，性能差距在兩倍以上；

對比Go語言的兩個RPC框架，Thrift性能明顯優於gRPC，性能差距也在兩倍以上；
對比Thrift框架下的的兩種語言，長鏈接下Go 與C++的RPC性能基本在同一個量級，在短鏈接下，Go性能大概是C++的二倍；
對比Thrift&C++下的TSimpleServer與TNonblockingServer，在單進程客戶端長鏈接的場景下，TNonblockingServer由於存在線程管理開銷，性能較TSimpleServer差一些；但在短鏈接時，主要開銷在鏈接創建上，線程池管理開銷可忽略；
兩套RPC框架，以及兩大語言運行都很是穩定，5w次請求耗時約是1w次的5倍；

2.多進程（線程，協程）下，兩大RPC框架和兩大語言對比