作者简介

刘诚，携程酒店研发性能架构师。2014年加入携程，致力于通过架构的演进，控制企业硬件成本。

一、初识RSocket

在QCon2019北京大会上第一次得知RSocket。印象深刻的是Netifi公司通过他们研发的RSocket帮助企业实现微服务，在40,000RPS的场景下，Istio需要每月3495美金，而Netifi每月只要388美金，同时性能提升10倍，这无疑对任何企业都是极具吸引力的。

Netiffi的创始人在会上也谈到，使用Netiffi的Broker，得益于RSocket协议，无需独立部署监控、服务发现、健康检查、负载均衡等等中间件。如果是跨云部署，例如谷歌云与亚马逊云之间，或者亚马逊云与企业本地数据中心，都只要通过Netiffi的Broker即可无缝沟通，无需处理复杂的适配问题。

回来查询了不算丰富的资料后发现，Istio的技术专家发文称RSocket Broker的service mesh比Istio有将近10倍的速度提升。考虑到Istio专家的观点还有一定说服力的，那么RSocket真的有那么厉害？

二、RSocket生产实践

我们决定到生产上面去实践RSocket，看看性能到底如何。现在已经支持RSocket的service框架有Spring Flux：

Dubbo3.0 snapshot

压测对比的是Dubbo2.7。Dubbo2.7的样例代码如下：

Dubbo3的样例代码如下：

SpringFlux的样例代码如下：

分别压测QPS200，400和800的情况，结果显示CPU、内存和响应时间基本一致。是不是压测方式有问题，为什么性能一点也没有提高？

三、RSocket的定义

在解答上面的问题之前，我们先来看看RSocket到底是什么？

官方定义：RSocket是基于reactive stream flow control的双向的、多路的、基于消息的、二进制通讯协议。它提供了4种交互模式：

• request - response：一个请求，一个响应。现在的Restful服务既是如此；

• fire-and-forget：对于那些不关心结果的请求，直接返回；

• request – stream：一个请求，多次结果返回；

• channel：服务器可以发多个请求给客户端，客户端也可以发多个结果给服务器；

几个特点：

• 可取消：请求和响应都可取消，能够高效的清理系统资源；

• 可中断后继续：如果被调用方卡住了，请求方可断开后，过一会再过来重试；

• 可租赁：响应者可根据自己的实际情况来控制调用方的频率，其实就是响应式编程中的背压的实现；

上面只是定义了RSocket协议，在具体的实现上面是非常灵活的。

进一步查询资料后发现，现有JAVA的RSocket实现一般都是基于TCP长连接。熟悉Dubbo的朋友，立刻就会想到Dubbo不就是基于TCP长连接进行服务调用的么。是的，但是不同之处在于RSocket是一系列的协议规范，原先的Dubbo虽然也是基于TCP长连接实现的，但是并没有完全按照RSocket的规范来进行实现。

更加确切的来说，那个时候应该还没有RSocket。这个也就帮助我们理解为什么Dubbo3开始接入RSocket，以及阿里为什么也是RSocket的拥护者之一。至此就能理解为什么性能没提高了，在我们实践的场景中，只是把原来基于HTTP的请求方式变成了基于TCP的实现。就生产结果而言，并没有性能大幅提升，更别提10倍的提升。

那RSocket只有TCP长连接的优势？

四、RSocket协议的业务开发优势

作为一名一线业务开发者，可能更关心的是使用RSocket协议写业务代码时的优劣势。就我个人而言，感觉还是很棒的。例如下面这个传入参数为Mono，返回也为Mono类型的接口定义方式。

熟悉响应式编程的同学应该知道Mono是Pivotal Reactor Core中的一种类型。是一种特殊的发布者，最多只发布一次。

如果应用本身就是以非堵塞的方式写的，那这里就可以直接使用reactor core的所有API。当然也有同学会说，即使不返回Mono，例如Dubbo2.7中的返回CompletableFuture，我们只要自己内部转换一下即可。然后应用里面照样可以使用reactor core或者rxjava等响应式编程的框架。

的确如此，但是如果是Flux呢？可以多次、不断地往流里面写入结果的呢？CompletableFuture还能支持么？显然不行。因为flux本身就定义为最多可以发布n次。

那为什么要用flux？

flux是响应式编程中的一种常用对象，其实就是request -> stream一种实现。一个请求发起后，结果可以分批写回。好处是什么？例如：A服务调用B服务，B服务调用C和D服务，但是D服务很慢，如果是request -> response模式，那必须要等到C和D完成后，才能返回结果给A。如果是Request -> stream模式，则可以先把C的结果返回给A，然后等D的结果拿到了，在返回给A。这样就可以高效的利用系统资源，减少等待。

熟悉Dubbo的同学可能会说，request -> stream这种模式也不是RSocket独有的吧，例如Dubbo就可以使用下面的方式来实现：

看完上面的代码，然后我们可以思考一下如何用上面提供的API去实现下面的功能。你就会发现flux的这种Reactive Functional Programming的编程方式大大降低了编程的难度与代码量，提升了代码的可读性：

但是这还不是全部的好处，下面我们来看看RSocket的另外一种使用场景。

五、RSocket的展望

响应式编程中有一个比较有名的功能叫背压。例如：当上游服务调用下游服务，而下游服务来不及处理的时候，可以选择性的限制上游服务的调用。

而我们日常在刷手机的时候，经常会由于手机卡顿，无论是APP导致的还是网络导致的，重复点击或者刷新页面的情况。而HTTP本身是无状态的，所以只要有请求，无论是有效的还是无效的，服务器都会进行处理直到完成。

但是如果有背压，那我们就可以一定程度上减少APP的无效和重复的请求。

例如：用户查看订单列表，如果一下子过来10个请求，其实只要返回最后一个即可，前面9个都可以忽略。如果实现了，服务器就会减少流量，对硬件成本的控制有着非常积极的作用。InfoQ的文章中就提到：Facebook的工程师现在就是这样实现APP与服务器之间的通讯。

之所以称之为展望，因为这个也是我们下一个实践的目标。

参考资料

• https://qconsp.com/system/files/presentation-slides/rsocket_and_spring_cloud_gateway-spencer.gibb_.pdf

• https://projectreactor.io/docs/core/release/reference/

• https://www.infoq.com/news/2018/10/rsocket-facebook/

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