洞察管理小程序实例的关键在于实现跨平台能力与数据安全,如何利用FinClip助力企业在数字化转型中既合规又高效?
1212
2022-10-23
PhxRPC:微信开源的 C/C++ RPC 框架
PhxRPC是微信后台团队推出的一个非常简洁小巧的RPC框架,编译生成的库只有450K。
作者: Sifan Liu, Haochuan Cui 和 Duokai Huang
联系我们:phxteam@tencent.com
想了解更多, 以及更详细的编译手册,请进入中文WIKI,和扫描右侧二维码关注我们的公众号
总览
使用Protobuf作为IDL用于描述RPC接口以及通信数据结构。基于Protobuf文件自动生成Client以及Server接口,用于Client的构建,以及Server的实现。半同步半异步模式,采用独立多IO线程,通过Epoll管理请求的接入以及读写,工作线程采用固定线程池。IO线程与工作线程通过内存队列进行交互。支持协程Worker,可配置多个线程,每个线程多个协程。提供完善的过载保护,无需配置阈值,支持动态自适应拒绝请求。提供简易的Client/Server配置读入方式。基于lambda函数实现并发访问Server,可以非常方便地实现Google提出的 Backup Requests 模式。
局限
不支持多进程模式。
性能
使用Sample目录下的Search RPC C/S进行Echo RPC调用的压测,相当于Worker空转情况。
运行环境
CPU:24 x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v3 @ 2.40GHz 内存:32 GB 网卡:千兆网卡 Client/Server机器之间PING值: 0.05ms 请求写入并发:1000个线程 业务数据大小:除去HTTP协议部分20b Worker线程数:20
性能测试结果(qps)
短连接
ucontext类型/IO线程 | 1 | 3 | 8 | 20 |
---|---|---|---|---|
system | 41k | 85k | 90k | 92k |
boost | 45k | 95k | 95k | 95k |
长连接
ucontext类型/IO线程 | 1 | 3 | 8 | 20 |
---|---|---|---|---|
system | 55k | 160k | 360k | 500k |
boost | 62k | 175k | 410k | 500k |
如何编译
Protobuf准备
PhxRPC必须依赖的第三方库只有Protobuf。在编译前,在third_party目录放置好protobuf目录,或者通过软链的形式。
boost优化
PhxRPC在ServerIO以及Client并发连接管理上使用了ucontext,而boost的ucontext实现要比system默认的更为高效,推荐使用boost。如果需要使用boost的话需要在third_party目录放置好boost目录,或者通过软链的形式。
编译环境
LinuxGCC-4.8及以上版本boost 1.56及以上版本(可选)
编译安装方法
进入PhxRPC根目录。
make (默认是-O2编译,如需编译debug版,执行 make debug=y)make boost (可选,编译PhxRPC的boost优化插件,编译之前先准备好boost库)
如何使用
编写proto文件
下面是sample目录下的proto文件样例。
syntax = "proto3";package search;import "google/protobuf/wrappers.proto";import "google/protobuf/empty.proto";import "phxrpc/phxrpc.proto";enum SiteType { BLOG = 0; NEWS = 1; VIDEO = 2; UNKNOWN = 3;}message Site { string url = 1; string title = 2; SiteType type = 3; tring summary = 4;}message SearchRequest { string query = 1;}message SearchResult { repeated Site sites = 1;}service Search { rpc Search(SearchRequest) returns (SearchResult) { option(phxrpc.CmdID) = 1; option(phxrpc.OptString) = "q:"; option(phxrpc.Usage) = "-q
生成代码
(PhxRPC根目录)/codegen/phxrpc_pb2server -I (PhxRPC根目录) -I (Protobuf include目录) -f (proto文件路径) -d (生成代码放置路径)# sample../codegen/phxrpc_pb2server -I ../ -I ../third_party/protobuf/include -f search.proto -d .../codegen/phxrpc_pb2server -I ../ -I ../third_party/protobuf/include -f search.proto -d . -u
两种生成模式,区别在于-u参数。
第一种生成默认的线程池worker模型。
第二种-u参数指定生成uthread worker模型,也就是工作线程池里面每个线程里面运行着多个协程。
调用完工具后,在生成代码放置目录下执行make,即可生成全部的RPC相关代码。
选择是否启用Boost优化
打开生成代码放置目录下的Makefile文件。
# choose to use boost for network#LDFLAGS := $(PLUGIN_BOOST_LDFLAGS) $(LDFLAGS)
可以看到以上两行,取消注释掉第二行,重新make clean && make即可开启Boost对PhxRPC的优化。开启前记得编译好PhxRPC的Boost插件。
补充自己的代码
Server(xxx_service_impl.cpp)
int SearchServiceImpl::PHXEcho(const google::protobuf::StringValue &req, google::protobuf::StringValue *resp) { resp->set_value(req.value()); return 0;}int SearchServiceImpl::Search(const search::SearchRequest &req, search::SearchResult *resp) { // 这里补充这个RPC调用的Server端代码 return -1;}int SearchServiceImpl::Notify(const google::protobuf::StringValue &req, google::protobuf::Empty *resp) { // 这里补充这个RPC调用的Server端代码 return -1;}
Client (xxx_client.cpp)
// 这个是默认生成的代码,可自行修改,或利用我们提供的stub API自定义封装Clientint SearchClient::PHXEcho(const google::protobuf::StringValue &req, google::protobuf::StringValue *resp) { const phxrpc::Endpoint_t *ep = global_searchclient_config_.GetRandom(); if (ep != nullptr) { phxrpc::BlockTcpStream socket; bool open_ret = phxrpc::PhxrpcTcpUtils::Open(&socket, ep->ip, ep->port, global_searchclient_config_.GetConnectTimeoutMS(), nullptr, 0, *(global_searchclient_monitor_.get())); if (open_ret) { socket.SetTimeout(global_searchclient_config_.GetSocketTimeoutMS()); SearchStub stub(socket, *(global_searchclient_monitor_.get())); return stub.PHXEcho(req, resp); } } return -1;}
UThread Client (xxx_client_uthread.cpp)
// 这个是默认生成的代码,可自行修改,或利用我们提供的stub API自定义封装Client// UThread Client只能在采用PhxRPC uthread worker模型的server中调用。// UThread Client构造函数需要传入UThreadEpollScheduler*类型参数,// 这个参数来源可以在xxx_service_impl.h的私有变量中获得。int SearchClientUThread::PHXEcho(const google::protobuf::StringValue &req, google::protobuf::StringValue *resp) { const phxrpc::Endpoint_t *ep = global_searchclientuthread_config_.GetRandom(); if (uthread_scheduler_ != nullptr && ep != nullptr) { phxrpc::UThreadTcpStream socket; bool open_ret = phxrpc::PhxrpcTcpUtils::Open(uthread_scheduler_, &socket, ep->ip, ep->port, global_searchclientuthread_config_.GetConnectTimeoutMS(), *(global_searchclientuthread_monitor_.get())); if (open_ret) { socket.SetTimeout(global_searchclientuthread_config_.GetSocketTimeoutMS()); SearchStub stub(socket, *(global_searchclientuthread_monitor_.get())); return stub.PHXEcho(req, resp); } } return -1;}
Client并发调用样例
int SearchClient::PHXBatchEcho(const google::protobuf::StringValue &req, google::protobuf::StringValue *resp) { int ret = -1; size_t echo_server_count = 2; uthread_begin; for (size_t i = 0; i < echo_server_count; i++) { uthread_t [=, &uthread_s, &ret](void *) { const phxrpc::Endpoint_t *ep = global_searchclient_config_.GetByIndex(i); if (ep != nullptr) { phxrpc::UThreadTcpStream socket; if(phxrpc::PhxrpcTcpUtils::Open(&uthread_s, &socket, ep->ip, ep->port, global_searchclient_config_.GetConnectTimeoutMS(), *(global_searchclient_monitor_.get()))) { socket.SetTimeout(global_searchclient_config_.GetSocketTimeoutMS()); SearchStub stub(socket, *(global_searchclient_monitor_.get())); int this_ret = stub.PHXEcho(req, resp); if (this_ret == 0) { ret = this_ret; uthread_s.Close(); } } } }; } uthread_end; return ret;}
uthread_begin, uthread_end, uthread_s, uthread_t这几个关键字是PhxRPC自定义的宏,分别表示协程的准备、结束,协程调度器以及协程的创建。
上面的代码实现了Google提出的 Backup Requests 模式。实现的功能是分别对两个Server同时发起Echo调用,当有一个Server响应的时候,则整个函数结束。在这段代码里面,我们提供了一种异步IO的同步写法,并给予了一些方便使用的宏定义。首先使用uthread_begin进行准备,然后使用uthread_t以lambda的形式创建一个协程,而在任意一个协程里面都可使用我们PhxRPC生成的Client API进行RPC调用,并可使用uthread_s随时结束所有RPC调用。最后的uthread_end真正通过协程调度发起这些lambda内的RPC调用,并等待结束。
当然你可以借用这4个宏定义,以同步代码的写法,进行更自定义的并发访问。
Server配置说明 (xxx_server.conf)
[Server]BindIP = 127.0.0.1 // Server IPPort = 16161 // Server PortMaxThreads = 16 // Worker 线程数WorkerUThreadCount = 50 // 每个线程开启的协程数,采用-u生成的Server必须配置这一项WorkerUThreadStackSize = 65536 // UThread worker的栈大小IOThreadCount = 3 // IO线程数,针对业务请自行调节PackageName = search // Server 名字,用于自行实现的监控统计上报MaxConnections = 800000 // 最大并发连接数MaxQueueLength = 20480 // IO队列最大长度FastRejectThresholdMS = 20 // 快速拒绝自适应调节阀值,建议保持默认20ms,不做修改[ServerTimeout]SocketTimeoutMS = 5000 // Server读写超时,Worker处理超时
版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。
发表评论
暂时没有评论,来抢沙发吧~