云平台部把使用ubrpc的模块改造为使用brpc。由于使用了mcpack2pb的转换功能,这个模块既能被老的ubrpc client访问,也可以通过protobuf类的协议访问(标准协议,sofa-pbrpc协议等等)。
原有使用43台机器(对ubrpc也有富余),brpc使用3台机器即可(此时访问redis的io达到瓶颈)。当前流量4w qps,支持流量增长,考虑跨机房冗余,避免redis和vip瓶颈,brpc实际使用8台机器提供服务。
brpc改造后的connecter收益明显,可以用较少的机器提供更优质的服务。收益分3个方面:
通过逐渐缩容,不断增加connecter的压力,获得单机qps和latency的对应数据如下:
机器配置:cpu: 24 Intel(R) Xeon(R) CPU E5645 @ 2.40GHz || mem: 64G
混布情况:同机部署了逻辑层2.0/3.0和C逻辑层,均有流量
图中可以看到随着压力的增大:
- brpc的延时,增加微乎其微,提供了较为一致的延时体验
- ubrpc的延时,快速增大,到了6000~8000qps的时候,出现queue full,服务不可用。
qps固定为6500,观察延时。
机器名称 | 略 | 略 |
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cpu | 24 Intel(R) Xeon(R) CPU E5645 @ 2.40GHz | 24 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 0 @ 2.00GHz |
ubrpc | 8363.46(us) | 12649.5(us) |
brpc | 3364.66(us) | 3382.15(us) |
有此可见:
-
ubrpc在不同配置下性能表现差异大,在配置较低的机器下表现较差。
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brpc表现的比ubrpc好,在较低配置的机器上也能有好的表现,因机器不同带来的差异不大。
机器配置:cpu: 24 Intel(R) Xeon(R) CPU E5645 @ 2.40GHz || mem:64G
在线上缩容 不断增大压力过程中:
- ubrpc cpu idle分布在35%~60%,在55%最集中,最低30%;
- brpc cpu idle分布在60%~85%,在75%最集中,最低50%; brpc比ubrpc对cpu的消耗低。