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开源软件介绍：

一个基于QSRPC, 结合 spring-boot 实现远程调用的轻量级高性能RPC框架

• 使用 nacos(2.0) / zookeeper 服务发现, 自动注册扩展服务
• 使用长连接TCP池, netty 作为网络IO, 支持全双工通信, 高性能
• 支持异步调用,提升qps上限
• 默认使用 Protostuff 序列化
• 支持压缩snappy, gzip
• 支持针对整个服务/单个接口进行qps限制, 超时等设置
• 支持权重调用服务负载均衡
• 欢迎学习交流~

Maven

<dependency>    <groupId>com.github.tohodog</groupId>    <artifactId>qsrpc-starter</artifactId>    <version>1.1.1</version></dependency><!--导入如有问题,可尝试添加jitpack源--><repositories>  <repository>      <id>jitpack.io</id>      <url>https://jitpack.io</url>  </repository></repositories>

Demo(4step)

First configurednacos/zookeeper

1.application.properties(yml)

#nacos qsrpc.nacos.addr=192.168.0.100:8848#zookeeper #qsrpc.zk.ips=127.0.0.1:2181#节点IPqsrpc.node.ip=192.168.0.100 (请配置为内(外)网IP,不配置自动获取)qsrpc.node.port=19980#option#请求权重(1-127) 默认平均1#qsrpc.node.weight=1#压缩,带宽不足可选#qsrpc.node.zip=snappy/gzip#全局请求超时时间#qsrpc.connect.timeout=60000

2.SpringBootApplication

@EnableQSRpc//add this//@EnableQSRpc(qps = 100000) 限制整个服务qps@SpringBootApplicationpublic class RPCApplication {    public static void main(String[] args) {        SpringApplication.run(RPCApplication.class, args);    }}

3.public api

public interface IRPCServer {    String hello(String name);    RPCFuture<String> future(String name);//异步}

4.1 server

@QSRpcService//@QSRpcService(value = "2.0", qps = 1f) 设置版本号及该服务qpspublic class RPCServer implements IRPCServer {    @Override    public String hello(String name) {        return "hello:" + name;    }    @Override    public RPCFuture<String> future(String name) {        return RPCFuture.Ok(name);        //服务端如需异步处理,可创建RPCFuture rpc=new RPCFuture();        //先行返回rpc,后续异步调用rpc.handleResult(t)返回结果    }}

4.2 client

@QSRpcReference//@QSRpcReference(version = "2.0",timeout = 10000) 配置版本号及超时IRPCServer rpcServer;//同步调用@ResponseBody@GetMapping("/hello")public String hello() {    return rpcServer.hello("QSPRC");}//异步调用@GetMapping("/future")public String future() {    RPCFuture<String> future = rpcServer.future("QSPRC");    future.setCallback(new Callback<String>() {        @Override         public void handleResult(String result) {            System.out.println("result:" + result);        }       @Override        public void handleError(Throwable error) {            System.err.println("error:" + error);        }    });    return "ok";}

Future

• 服务调用支持异步
• 断路器策略
• 服务统计治理
• ...

Test

4-core自发自收的情况下2.3万/秒的并发数,实际会更高 Test截图 截图2
异步调用可达10w+,可拉取test分支测试

QSRPC项目技术选型及简介

1.TCP通信

1.1 连接模式:

　本项目tcp通信使用长连接+全双工通信(两边可以同时收/发消息),可以保证更大的吞吐量/更少的连接数资源占用,理论上使用一个tcp连接即可满足通信(详见pool),如果使用http/1.1协议的请求-响应模式,同一个连接在同一个时刻只能有一个消息进行传输,如果有大量请求将会阻塞或者需要开更多tcp连接来解决

1.2 协议:

　首先,使用长连接那就需要解决tcp粘包问题,常见的两种方式:

• 包头长度:优点最简单,也是最高效的,缺点是无法感知数据包错误,会导致后续所有包错乱
• 特定包尾:优点能感知包错误,不影响后续包,缺点需要遍历所有字节,且不能与包内容冲突

1.3 压缩/加密:

　当出现带宽不足而CPU性能有余时,压缩就派上用场了,用时间换空间。目前支持了snappy/gzip两种压缩,snappy应用于google的rpc上,具有高速压缩速度和合理的压缩率,gzip速度次于snappy,但压缩率较高,根据实际情况配置,前提必须是带宽出现瓶颈/要求,否则不需要开启压缩
　加密功能计划中(加盐位算法)

1.4 IO框架:

网络IO目前是基于netty搭建的,支持nio,zero-copy等特性,由于本框架连接模式使用长连接,连接数固定且较少,所以本框架性能对于IO模式(BIO/NIO/AIO)并不是很敏感,netty对于http,iot服务这种有大量连接数的优势就很大了

2. Tcp pool

　前面说了一个tcp连接即可支撑通信,为啥又用pool了呢,原因有两个:1. netty工作线程对于同一个连接使用同一个线程来处理的,所以如果客户端发送大量请求时,服务端只有一个线程在处理导致性能问题,起初是想服务端再把消息分发到线程池,但后续测试发现此操作在高并发下会导致延迟增大,因为又把消息放回线程池排队了。2. 相对于一条tcp链接,使用pool会更加灵活,且连接数也很少,并没有性能影响; 本框架还基于pool实现了一个[请求-响应]的通信模式*
　客户端Pool的maxIdle(maxActive)=服务节点配置的CPU线程数*2=服务节点netty的工作线程数,pool采用FIFO先行先出的策略,可以保证在高并发下均匀的使用tcp连接,服务端就不用再次分发消息了

3. 服务注册发现

　分布式系统中都需要一个配置/服务中心,才能进行统一管理.本框架目前使用zookeeper(已支持nacos)进行服务注册,zookeeper是使用类似文件目录的结构,每个目录都可以存一个data
　节点注册是使用[IP:PROT_TIME]作为目录名,data存了节点的json数据,创建模式为EPHEMERAL_SEQUENTIAL(断开后会删除该目录),这样就达到了自动监听节点上下线的效果,加入时间戳是为了解决当节点快速重启时,注册了两个目录,便于进行区分处理
　客户端通过watch目录变化信息,从而获取到所有服务节点信息,同步一个副本到本地Map里(需加上读写锁),客户端就可以实现高效调用对应的服务了,性能瓶颈不用依赖于注册中心,系统可靠性更强,即使注册中心挂了依赖副本也可正常运行

Log

v1.1.1(2021-11-25)

• 支持异步调用,提升框架qps上限
• 升级依赖
• 其他优化...

v1.0.3(2021-04-16)

• 支持Nacos 2.0
• 支持yml,自动获取node ip
• 其他优化...

v1.0.2(2020-11-26)

• 客户端支持选择调用指定节点
• 异常处理优化

v1.0.1(2020-11-23)

• Upgrade dependencies

v0.1.0(2020-11-16)

• open source

Other

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