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Go 语言网络库 getty 的那些事

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发布于: 49 分钟前

个人从事互联网基础架构系统研发十年余，包括我自己在内的很多朋友都是轮子党。<br />​


2011 年我在深圳某大厂干活时，很多使用 C 语言进行开发的同事都有一个自己的私人 SDK 库，尤其是网络通信库。个人刚融入这个环境时，觉得不能基于 epoll/iocp/kqueue 接口封装一个异步网络通信库，会在在同事面前矮人三分。现在想起来当时很多同事很大胆，把自己封装的通信库直接在测试生产环境上线使用，据说那时候整个公司投入生产环境运行的 RPC 通信库就有 197 个之多。<br />​


个人当时耗费两年周末休息时间造了这么一个私人 C 语言 SDK 库：包含所有 C++ STL 的 C 语言实现、定时器、TCP/UDP 通信库、输出速度可达 150MiB/s 的日志输出库、基于 CAS 实现的各种锁、规避了 ABA 问题的多生产者多消费者无锁队列 等等。自己当时不懂 PHP，其实稍微封装下就可以做出一个类似于 Swoole 的框架。如果一直坚持写下来，可能它也堪媲美老朋友郑树新老师的 ACL 库了。<br /><br />自己 2014 年开始接触 Go 语言，经过一段时间学习之后，发现了它有 C 语言一样的特点：基础库太少 -- 又可以造轮子了。我清晰地记得自己造出来的第一个轮子每个 element 只使用一个指针的双向链表 xorlist【见参考 1】。<br /><br />2016 年 6 月我在做一个即时通讯项目时，原始网关是一个基于 netty 实现的 Java 项目，后来使用 Go 语言重构时其 TCP 网路库各个接口实现就直接借鉴了 netty。同年 8 月份在其上添加了 websocket 支持时，觉得 websocket 提供的 onopen/onclose/onmessage 网络接口极其方便，就把它的网络接口改为 OnOpen/OnClose/OnMessage/OnError/OnCron 后，把全部代码放到了 github 上，并在小范围内进行了宣传【见参考 2】。<a name="RzbXB"></a>

1 Getty 分层设计

<br />Getty 严格遵循着分层设计的原则。主要分为数据交互层，业务控制层，网络层，同时还提供非常易于扩展的监控接口，其实就是对外暴露的网络库使用接口。<br />



<a name="sKXnE"></a>

1.1 数据交互层

<br />很多人提供的网络框架自己定义好了网络协议格式，至少把网络包头部格式定义好，只允许其上层使用者在这个头部之后做扩展，这就限制了其使用范围，Getty 不对上层协议格式做任何假设，由使用者自己定义，所以向上提供了数据交互层。<br />​


就其自身而言，数据交互层做的事情其实很单一，专门处理客户端与服务器的数据交互，是序列化协议的载体。使用起来非常简单，只要实现 ReadWriter interface 即可。


Getty 定义了 ReadWriter 接口，具体的序列化/反序列化逻辑则交给了用户手动实现。当网络连接的一端通过 net.Conn 读取到了 peer 发送来的字节流后，会调用 Read 方法进行反序列化。而 Writer 接口则是在网络发送函数中被调用，一个网络包被发送前，Getty 先调用 Write 方法将发送的数据序列化为字节流，再写入到 net.Conn 中。


// Reader is used to unmarshal a complete pkg from buffertype Reader interface {  // Parse tcp/udp/websocket pkg from buffer and if possible return a complete pkg.  // When receiving a tcp network streaming segment, there are 4 cases as following:  // case 1: a error found in the streaming segment;  // case 2: can not unmarshal a pkg header from the streaming segment;  // case 3: unmarshal a pkg header but can not unmarshal a pkg from the streaming segment;  // case 4: just unmarshal a pkg from the streaming segment;  // case 5: unmarshal more than one pkg from the streaming segment;  //  // The return value is (nil, 0, error) as case 1.  // The return value is (nil, 0, nil) as case 2.  // The return value is (nil, pkgLen, nil) as case 3.  // The return value is (pkg, pkgLen, nil) as case 4.  // The handleTcpPackage may invoke func Read many times as case 5.  Read(Session, []byte) (interface{}, int, error)}
// Writer is used to marshal pkg and write to sessiontype Writer interface {  // if @Session is udpGettySession, the second parameter is UDPContext.  Write(Session, interface{}) ([]byte, error)}
// package handler interfacetype ReadWriter interface {  Reader  Writer}
复制代码


ReadWriter 接口定义代码如上。Read 接口之所以有三个返回值，是为了处理 TCP 流粘包情况：<br />​<br />


  • 如果发生了网络流错误，如协议格式错误，返回 (nil, 0, error)​

  • 如果读到的流很短，其头部 (header) 都无法解析出来，则返回 (nil, 0, nil)​

  • 如果读到的流很短，可以解析出其头部 (header) 但无法解析出整个包 (package)，则返回 (nil, pkgLen, nil)​

  • 如果能够解析出一个完整的包 (package)，则返回 (pkg, 0, error)​<a name="xvruf"></a>

1.2 业务控制层

<br />业务控制层是 getty 设计的精华所在，由 Connection 和 Session 组成。


  • Connection 负责建立的 Socket 连接的管理，主要包括：连接状态管理，连接超时控制，连接重连控制，数据包的相关处理，如数据包压缩，数据包拼接重组等。

  • Session 负责客户端的一次连接建立的管理，记录着本次连接的状态数据，管理 Connection 的创建，关闭，控制数据的发送/接口的处理。<a name="IgBrX"></a>

1.2.1 Session

<br />Session 可以说是 getty 中最核心的接口了，每个 Session 代表着一次会话连接。向下，Session 对 go 内置的网络库做了完善的封装，包括对 net.Conn 的数据流读写、超时机制等。向上，Session 提供了业务可切入的接口，用户只需实现 EventListener 就可以将 getty 接入到自己的业务逻辑中。<br />​


目前 Session 接口的实现只有 session 结构体，Session 作为接口仅仅是提供了对外可见性以及遵循面向编程接口的机制，之后我们谈到  Session，其实都是在讲 session 结构体。<br />​<br /><a name="AujDw"></a>

1.2.2 Connection

<br />Connection 对 Go 内置网络库进行了抽象封装，根据不同的通信模式，Connection 分别有三种实现：<br />


  • gettyTCPConn：底层是 *net.TCPConn

  • gettyUDPConn：底层是 *net.UDPConn

  • gettyWSConn：底层使用第三方库实现<a name="IcOl6"></a>

1.3 网络 API 接口 EventListener

<br />本文开头提到，Getty 网络 API 接口命名是从 WebSocket 网络 API 接口借鉴而来。Getty 维护者之一 郝洪范 同学喜欢把它称为 “监控接口”，理由是：网络编程最麻烦的地方当出现问题时不知道如何排查，通过这些接口可以知道每个网络连接的每个阶段的状态。



  • OnOpen：连接建立时提供给用户使用，若当前连接总数超过用户设定的连接数，则可以返回一个非 nil 的 error，Getty 就会在初始阶段关闭这个连接

  • OnError：用于连接有异常时的监控，Getty 执行这个接口后关闭连接

  • OnClose：用于连接关闭时的监控，Getty 执行这个接口后关闭连接

  • OnMessage：当 Getty 调用 Reader 接口成功从 TCP 流/UDP/WebSocket 网络中解析出一个 package 后，通过这个接口把数据包交给用户处理

  • OnCron：定时接口，用户可以在这里接口函数中执行心跳检测等一些定时逻辑


<br />这五个接口中最核心的是 OnMessage，该方法有一个 interface{} 类型的参数，用于接收对端发来的数据。可能大家有个疑惑，网络连接最底层传输的是二进制，到我们使用的协议层一般以字节流的方式对连接进行读写，那这里为什么要使用 interface{} 呢？这是 getty 为了让我们能够专注编写业务逻辑，将序列化和反序列化的逻辑抽取到了 EventListener 外面，也就是前面提到的 Reader/Writer 接口，session 在运行过程中，会先从 net.Conn 中读取字节流，并通过 Reader 接口进行反序列化，再将反序列化的结果传递给 OnMessage 方法。<br /><br />如果想把对应的指标接入到 Prometheus，在这些 EventListener 接口中很容易添加各种 metrics 的收集。<a name="xmiHu"></a>

2 Getty 网络端数据流程

<br />下图是 getty 核心结构的类图，囊括了整个 Getty 框架的设计。<br />​



<br />


说明：图中灰色部分为 Go 内置库


<br />下面以 TCP 为例介绍下 getty 如何使用以及该类图里各个接口或对象的作用。其中 server/client 是提供给用户使用的封装好的结构，client 的逻辑与 server 很多程度上一致，因此本章只讲 server。<br />



<br />getty 启动代码流程图如上。server 服务的启动流程只需要两行代码：<br />


server := getty.NewTCPServer(options...)server.RunEventLoop(NewHelloServerSession)
复制代码


<br />第一行非常明显是一个创建 server 的过程，options 是一个 func (*ServerOptions)  函数，用于给 server 添加一些额外功能设置，如启用 ssl，使用任务队列提交任务的形式执行任务等。<br /><br />第二行的 server.RunEventLoop(NewHelloServerSession) 则是启动 server，同时也是整个 server 服务的入口，它的作用是监听某个端口（具体监听哪个端口可以通过 options 指定），并处理 client 发来的数据。RunEventLoop 方法需要提供一个参数 NewSessionCallback，该参数的类型定义如下：<br />


type NewSessionCallback func(Session) error
复制代码


<br />这是一个回调函数，将在成功建立和 client 的连接后被调用，一般提供给用户用于设置网络参数，如设置连接的 keepAlive 参数、缓冲区大小、最大消息长度、read/write 超时时间等，但最重要的是，用户需要通过该函数，为 session 设置好要用的 Reader、Writer 以及 EventListener。<br />​


至此，getty 中 server 的处理流程大体如下图：<br />



<br />对于这些接口的使用，除了 getty 自身提供的代码示例外，另一篇极好的例子就是 seata-golang，感兴趣的朋友可参阅 《分布式事务框架 seata-golang 通信模型》一文【参考 6】。<a name="NBZQU"></a>

3 优化

​


软件开发一条经验法则是：“Make it work, make it right, make it fast”，过早优化是万恶之源。比较早期的一个例子是 erlang 的发明者 Joe Armstrong 早年花费了相当多的精力去熬夜加班改进 erlang 性能，其后果之一是他在后期发现早期做的一些优化工作很多是无用功，其二是过早优化损坏了 Joe 的健康，导致 2019 年在他 68 岁的年纪便挂掉了。<br /><br />2017 年时曾与 astaxie 讨论是否打算把 beego 的 HTTP 网络库替换为 fasthttp，老谢说只会使用 Go 语言原生的 HTTP 包，因为其网络性能够用了。我觉得老谢的判断是有道理，按照分层原理一层干一层的事情，Go 官方库毕竟也在不断进化。<br />​


把时间单位拉长到五年甚至是十年，可能会发现早期所做的一些优化工作在后期会成为维护工作的累赘。2006 年时很多专家还在推荐大家只用 Java 做 ERP 开发，不要在互联网后台编程中使用 Java，理由是在当时的单核 CPU 机器上与 C/C++ 相比其性能确实不行，理由当然可以怪罪于其解释语言的本质和 JVM GC，但是 2010 年之后就几乎很少听见有人再抱怨其性能了。<br />​


类比之，作为一个比 Java 年轻很多的新语言，Go 语言定义了一种编程范式，编程效率是其首要考虑，至于其程序性能尤其是网络 IO 性能，可以交给时间，五年之后当前大家抱怨的很多问题可能就不是问题了。如果程序真的遇到网络 IO 性能瓶颈且机器预算紧张，可以考虑换成更低级的语言如 C/C++/Rust。<br />​


总结一句话就是：getty 只考虑使用 Go 语言原生的网络接口，如果遇到网络性能瓶颈也只会在自身层面寻找优化突破点。<br />​


getty 每年都会一次重大的升级，本文给出 getty 近年的几次重大升级。<a name="jGqHz"></a>

3.1 Goroutine Pool

<br />Getty 初始版本针对一个网络连接启用两个 goroutine：一个 goroutine 进行网络字节流的接收、调用 Reader 接口拆解出网络包 (package)、调用 EventListener.OnMessage() 接口进行逻辑处理；另一个 goroutine 负责发送网络字节流、调用 EventListener.OnCron() 执行定时逻辑。<br /><br />后来出于提升网络吞吐的需要，getty 进行了一次大的优化：将逻辑处理这步逻辑从第一个 goroutine 任务中分离，添加 Goroutine Pool【下文简称 gr pool】专门处理网络逻辑。即网络字节流接收、逻辑处理和网络字节流发送都有单独的 goroutine 处理。<br />​


Gr Pool 成员有任务队列【其数目为 M】和 Gr 数组【其数目为 N】以及任务【或者称之为消息】，根据 N 的数目变化其类型分为可伸缩 gr pool 与固定大小 gr pool。可伸缩 Gr Pool 好处是可以随着任务数目变化增减 N 以节约 CPU 和内存资源。<br />​<br /><a name="pY3b0"></a>

3.1.1 固定大小 Gr Pool

<br />按照 M 与 N 的比例，固定大小 Gr Pool 又区分为 1:1、1:N、M:N 三类。<br />​


1:N 类型的 Gr Pool 最易实现，个人 2017 年在项目 kafka-connect-elasticsearch 中实现过此类型的 Gr Pool：作为消费者从 kafka 读取数据然后放入消息队列，然后各个 worker gr 从此队列中取出任务进行消费处理。<br />​


这种模型的 gr pool 整个 pool 只创建一个 chan， 所有 gr 去读取这一个 chan，其缺点是：队列读写模型是 一写多读，因为 go channel 的低效率【整体使用一个 mutex lock】造成竞争激烈，当然其网络包处理顺序更无从保证。<br />​


getty 初始版本的 gr pool 模型为 1:1，每个 gr 多有自己的 chan，其读写模型是一写一读，其优点是可保证网络包处理顺序性， 如读取 kafka 消息时候，按照 kafka message 的 key 的 hash 值以取余方式【hash(message key) % N】将其投递到某个 task queue，则同一 key 的消息都可以保证处理有序。但这种模型的缺陷：每个 task 处理要有时间，此方案会造成某个 gr 的 chan 里面有 task 堵塞，就算其他 gr 闲着，也没办法处理之【任务处理“饥饿”】。<br />​


更进一步的 1:1 模型的改进方案：每个 gr 一个 chan，如果 gr 发现自己的 chan 没有请求，就去找别的 chan，发送方也尽量发往消费快的协程。这个方案类似于 go runtime 内部的 MPG 调度算法使用的 goroutine 队列，但其算法和实现会过于复杂。<br />​


getty 后来实现了 M:N 模型版本的 gr pool，每个 task queue 被 N/M 个 gr 消费，这种模型的优点是兼顾处理效率和锁压力平衡，可以做到总体层面的任务处理均衡，Task 派发采用 RoundRobin 方式。<br />​<br />


// ┌───────┐  ┌───────┐  ┌───────┐                 ┌─────────────────────────┐// │worker0│  │worker2│  │worker4│               ┌─┤ taskId % NumQueues == 0 │// └───────┘  └───────┘  └───────┘               │ └─────────────────────────┘//     │          │          │                   │//     └───────consume───────┘                enqueue//                ▼                             task    ╔══════════════════╗//              ┌──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┬──┐  │      ║ baseWorkerPool:  ║//  TaskQueue0  │t0│t1│t2│t3│t4│t5│t6│t7│t8│t9│◀─┘      ║                  ║//              ├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤         ║ *NumWorkers=6    ║//  TaskQueue1  │t0│t1│t2│t3│t4│t5│t6│t7│t8│t9│◀┐       ║ *NumQueues=2     ║//              └──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┴──┘ │       ║ *QueueSize=10    ║//                ▲                          enqueue    ╚══════════════════╝//     ┌───────consume───────┐                 task//     │          │          │                  │// ┌───────┐  ┌───────┐  ┌───────┐              │  ┌─────────────────────────┐// │worker1│  │worker3│  │worker5│              └──│ taskId % NumQueues == 1 │// └───────┘  └───────┘  └───────┘                 └─────────────────────────┘
复制代码


​


其整体实现如上图所示。具体代码实现请参见 gr pool【参考 7】 连接中的 TaskPool 实现。<br />


<a name="l8SWP"></a>

3.1.2 无限制 Gr Pool

<br />使用固定量资源的 gr pool，在请求量加大的情况下无法保证吞吐和 RT，有些场景下用户希望使用尽可能用尽所有的资源保证吞吐和 RT。<br />​


后来借鉴 "A Million WebSockets and Go" 一文【参考 8】中的 “Goroutine pool” 实现了一个 可无限扩容的 gr pool。<br />​


具体代码实现请参见 gr pool【参考 7】 连接中的 taskPoolSimple 实现。<br />​<br /><a name="REKEX"></a>

3.1.3 网络包处理顺序

<br />固定大小的 gr pool 优点是限定了逻辑处理流程对机器 CPU/MEMORY 等资源的使用，而 无限制 Gr Pool 虽然保持了弹性但有可能耗尽机器的资源导致容器被内核杀掉。但无论使用何种形式的 gr pool，getty 无法保证网络包的处理顺序。<br />​


譬如 getty 服务端收到了同一个客户端发来的 A 和 B 两个网络包，gr pool 模型可能造成服户端先处理 B 包后处理 A 包。同样，客户端也可能先收到服务端对 B 包的 response，然后才收到 A 包的 response。<br />​


如果客户端的每次请求都是独立的，没有前后顺序关系，则带有 gr pool 特性的 getty 不考虑顺序关系是没有问题的。如果上层用户关注 A 和 B 请求处理的前后顺序，则可以把 A 和 B 两个请求合并为一个请求，或者把 gr pool 特性关闭。<a name="iLpFA"></a>

3.2 Lazy Reconnect

​


Getty 中 session 代表一个网络连接，client 其实是一个网络连接池，维护一定数量的连接 session，这个数量当然是用户设定的。Getty client 初始版本【2018 年以前的版本】中，每个 client 单独启动一个 goroutine 轮询检测其连接池中 session 数量，如果没有达到用户设定的连接数量就向 server 发起新连接。<br />​


当 client 与 server 连接断开时，server 可能是被下线了，可能是意外退出，也有可能是假死。如果上层用户判定对端 server 确实不存在【如收到注册中心发来的 server 下线通知】后，调用 client.Close() 接口把连接池关闭掉。 如果上层用户没有调用这个接口把连接池关闭掉，client 就认为对端地址还有效，就会不断尝试发起重连，维护连接池。<br />​


综上，从一个旧 session 关闭到创建一个新 session，getty client 初始版本的重连处理流程是：<br />​<br />


  • 1 旧 session 关闭网络接收 goroutine；

  • 2 旧 session 网络发送 goroutine 探测到 网络接收 goroutine 退出后终止网络发送，进行资源回收后设定当前 session 无效；

  • 3 client 的轮询 goroutine 检测到无效 session 后把它从 session 连接池删除；

  • 4 client 的轮询 goroutine 检测到有效 session 数目少于 getty 上层使用者设定的数目 且 getty 上层使用者没有通过 client.Close() 接口关闭连接池时，就调用连接接口发起新连接。


​


上面这种通过定时轮询方式不断查验 client 中 session pool 中每个 session 有效性的方式，可称之为主动连接。主动连接的缺点显然是每个 client 都需要单独启用一个 goroutine。当然，其进一步优化手段之一是可以启动一个全局的 goroutine，定时轮询检测所有 client 的 session pool，不必每个 client 单独启动一个 goroutine。但是个人从 2016 年开始一直在思考一个问题：能否换一种 session pool 维护方式，去掉定时轮询机制，完全不使用任何的 goroutine 维护每个 client 的 session pool？<br />​


2018 年 5 月个人在一次午饭后遛弯时，把 getty client 的重连逻辑又重新梳理了一遍，突然想到了另一种方法，在步骤 2 中完全可以对 网络发送 goroutine 进行 “废物利用”，在这个 goroutine 标记当前 session 无效的逻辑步骤之后再加上一个逻辑：<br />​<br />


  • 1 如果当前 session 的维护者是一个 client【因为 session 的使用者也可能是 server】；

  • 2 且如果其当前 session pool 的 session 数量少于上层使用者设定的 session number；

  • 3 且如果上层使用者还没有通过 client.Close() 设定当前 session pool 无效【即当前 session pool 有效，或者说是对端 server 有效】

  • 4 满足上面三个条件，网络发送 goroutine 执行连接重连即可；

  • 5 新网络连接 session 建立成功且被加入 client 的 session pool 后，网络发送 goroutine 使命完成直接退出。


<br />我把这种重连方式称之为 lazy reconnect，网络发送 goroutine 在其生命周期的最后阶段应该被称之为 网络重连 goroutine。通过 lazy reconnect这种方式，上述重连步骤 3 和 步骤 4 的逻辑被合入了步骤 2，client 当然也就没必要再启动一个额外的 goroutine 通过定时轮询的方式维护其 session pool 了。<br />



<br />lazy reconnect 整体流程图如上。如果对相关代码流程感兴趣，请移步 "参考 13" 给出的链接，很容易自行分析出来。<a name="rVfye"></a>

3.3 定时器

<br />在引入 gr pool 后，一个网络连接至少使用三个 goroutine：<br />​<br />


  • 一个 goroutine 进行网络字节流的接收、调用 Reader 接口拆解出网络包 (package)

  • 第二个 goroutine 调用 EventListener.OnMessage() 接口进行逻辑处理

  • 第三个 goroutine 负责发送网络字节流、调用 EventListener.OnCron() 执行定时逻辑以及 lazy reconnect


<br />在连接较少的情况下这个模型尚可稳定运行。但当集群规模到了一定规模，譬如每个服务端的连接数达 1k 以上时，单单网络连接就至少使用 3k 个 goroutine，这是对 CPU 计算资源和内存资源极大地浪费。上面三个 goroutine 中，第一个 goroutine 无可拆解，第二个 goroutine 实际是 gr pool 一部分，可优化的对象就是第三个 goroutine 的任务。<br />​


2020 年底 getty 维护团队首先把网络字节流任务放入了第二个 goroutine：处理完逻辑任务后立即进行同步网络发送。此处改进后，第三个 goroutine 就只剩下 EventListener.OnCron() 定时处理任务和 lazy reconnect 任务。这个定时逻辑其实可以抛给 getty 上层调用者处理，但出于方便用户和向后兼容地考虑，我们使用了另一种优化思路：引入时间轮管理定时心跳检测。<br />​



<br /><br />2017 年 9 月时，我曾实现了一个 Go 语言 timer 时间轮库 timer wheel (链接见参考 10)，兼容 Go 的 timer 所有原生接口，其优点是所有时间任务都在一个 goroutine 内执行。2020 年 12 月把它引入 getty 后，getty 所有的 EventListener.OnCron() 定时处理任务均交由 timer wheel 处理，第三个 goroutine 就可以完美地消失了【后续：两个月后发现 timer 库被另一个擅长拉 star 的 rpc 项目抄走了^+^】。<br />​


此时第三个 goroutine 就剩下最后一个任务：lazy reconnect。当第三个 goroutine 不存在后，这个任务完全可以放入第一个 goroutine：在当网络字节流接收 goroutine 检测到网络错误退出前的最后一个步骤，执行 lazy reconnect。<br />​


优化改进后的一个网络连接最多只使用两个 goroutine：<br />​<br />


  • 一个 goroutine 进行网络字节流的接收、调用 Reader 接口拆解出网络包 (package)、 lazy reconnect

  • 第二个 goroutine 调用 EventListener.OnMessage() 接口进行逻辑处理、发送网络字节流


​


第二个 goroutine 来自 gr pool。考虑到 gr pool 中的 goroutine 都是可复用的公共资源，单个连接实际上只单独占用了第一个 goroutine。<a name="JqS39"></a>

3.4 Getty 压测

<br />Getty 维护团队的郝洪范同学，借鉴了 rpcx 的 benchmark 程序后实现了 getty benchmark (参考 11)，对优化后的 v1.4.3 版本进行过压测。压测环境如下：


系统：CentOS Linux release 7.5.1804 (Core)CPU：8核内存：16G类型：2 台腾讯云虚机，一台运行 100 个客户端，另一台运行一个服务端Go 版本：1.15.6服务访问方式：模拟局域网请求网络参数：每个客户端发送 100000 个请求，每个请求 915B
复制代码


压测结果：<br />



<br />​


压测结果如上，服务端 TPS 数达 12556，网络吞吐可达 12556 * 915 B/s ≈ 11219 KiB/s ≈ 11 MiB/s。<br />​



<br />如上图，可见网络压测前后服务单的 CPU/MEMORY 资源变化，getty 服务端仅仅使用了 6% 的 CPU，内存占用也仅越 100MiB，且在测试压力去掉后很快就把资源还给了系统。<br />​


测试时 getty 服务端的 goroutine 使用见下图：单个 TCP 连接仅使用一个 goroutine。 <br />



<br />​


整个测试结果以及相关代码请参加 benmark result (链接见参考 12)。这个压测当然没有压出 getty 的极限性能，但已经能够满足阿里主要场景下的使用需求。<a name="mca1D"></a>

4 发展 timeline

​


从我个人 2016 年时写 getty 开始，到目前有一个专门的开源团队维护 getty，getty 一路走来殊为不易。梳理其 timeline，其主要发展时间节点如下：<br />​<br />


  • 2016 年 6 月份开发出第一个生产可用版本，支持 TCP/websocket 两种通信协议，同年 10 月在 gocn 上发帖 https://gocn.vip/topics/8229 推广；

  • 2017 年 9 月时，实现了一个 Go 语言 timer 时间轮库 timer wheel https://github.com/AlexStocks/goext/blob/master/time/time.go

  • 2018 年 3 月在其上加入 UDP 通信支持；

  • 2018 年 5 月实现了 lazy reconnect；

  • 2018 年 5 月支持至于 protobuf 和 json 的 RPC；

  • 2018 年 8 月加入基于 zookeeper 和 etcd 的服务注册和发现功能，取名 micro；

  • 2019 年 5 月 getty 的底层 tcp 通信实现被独立拆出迁入 github.com/dubbogo，后迁入 github.com/apache/dubbo-getty；

  • 2019 年 5 月 getty RPC 包被携程的两位同学迁入 [https://github.com/apache/dubbo-go/tree/master/protocol/dubbo](https://github.com/apache/dubbo-go/tree/master/protocol/dubbo)， 构建了 dubbogo 基于 hessian2 协议的 RPC 层；

  • 2019 年 5 月，加入固定大小 goroutine pool；

  • 2019 年底，刘晓敏同学告知其基于 getty 实现了 seata-golang；

  • 2020 年 11 月，把网络发送与逻辑处理合并放入 gr pool 中处理；

  • 2021 年 5 月，完成定时器优化；


<br />最后，还是如第三节 优化 开头部分所说，getty 维护团队不追求无意义的 benchmark 数据，不做无意义的炫技式优化，只根据生产环境需求来进行自身改进。只要维护团队在，getty 稳定性和性能定会越来越优秀。<a name="bEdae"></a>


如果对 dubbo-go 感兴趣，欢迎加入搜索钉钉群号 23331795【或者扫描如下二维码】钉钉群与社区进行交流。


作者

  • 于雨，github 账号 AlexStocks，dubbogo 社区负责人，一个有十一年服务端基础架构和中间件研发一线工作经验的程序员。陆续参与和改进过 Redis/Pika/Pika-Port/etcd/Muduo/Dubbo/dubbo-go/Sentinel-golang/Seata-golang 等知名项目，目前在蚂蚁集团可信原生技术部从事云原生工作。

  • 董剑辉，github 账号 Mulavar，2021 年 5 月份从浙江大学著名 VLIS 实验室研究生毕业。曾在蚂蚁集团杭州总部支付业务资金服务技术部实习，目前就职于美团大数据北京总部计算引擎组，从事 flink 相关开发工作。


​<br /><a name="bsswW"></a>

参考

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发布于: 49 分钟前阅读数: 6

版权声明: 本文为 InfoQ 作者【apache/dubbo-go】的原创文章。

原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/3b84bbd47a4b8674c7673d028】。文章转载请联系作者。

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