9月14日，百度正式在GitHub上基于Apache 2.0协议开源了其RPC框架brpc。brpc是一个基于protobuf接口的RPC框架，在百度内部称为“baidu-rpc”，它囊括了百度内部所有RPC协议，并支持多种第三方协议，从目前的性能测试数据来看，brpc的性能领跑于其他同类RPC产品。

brpc开发于2014年，主要使用的语言是C++和Java，是百度内部使用最为广泛的RPC框架，它经受了高并发高负载的生产环境验证，并支撑了百度内部大约75万个同时在线的实例。据InfoQ了解，百度内部曾有多款RPC框架，甚至在2014年时还开源过另外一款RPC框架sofa-pbrpc。那brpc是在什么样的背景下诞生的 它有什么样的优势 又为何要开源 就这些问题，InfoQ记者采访了brpc负责人戈君。

Q：谈谈brpc的一些基本情况 什么时候开始研发的 经过了怎么样的迭代和升级 目前在内部应用情况如何 

戈君：brpc于2014年创建，在百度内部称为“baidu-rpc”。到目前为止，brpc一共进行了3000次左右的改动，现在仍在持续优化中，百度内的wiki上可以查询到每次改动的描述。brpc的主要语言是C++和Java，对其他语言的支持主要是通过包装C++版本，比如brpc的Python版包含C++版的大部分功能。

brpc目前支撑百度内部大约75万个同时在线的实例(不含client)，超过500种服务(去年的统计，现在已不统计这类数据)。Hadoop、Table、Mola(另一种广泛使用的存储)、高性能计算、模型训练、大量的在线检索服务都使用了brpc。brpc第一次统一了百度内分布式系统和业务线的通信框架。

Q：为什么百度当时要研发brpc 

戈君：我们在实践中意识到，RPC作为最基础的通信组件，当时的百度已经不领先了。我当时的经理刘炀曾是Google的工程师，非常重视基础架构的建设，也愿意在这个方向投入资源。

我们在内部会更加深入地讨论这些问题。“好用”有时看起来很主观，但其实还是有据可循的，它的关键点是能不能真正地提高用户的效率：开发、调试、维护都要考虑到，如果用户效率真的被提高了，用户会想着你的，靠吹嘘或政令推广的东西得不了人心。我们创建brpc的初衷是解决百度业务所面临的实际挑战，同时也希望成为百度同学最喜爱的工具，哪怕离开百度也会怀念brpc。我们希望在提供了一个好用框架的同时，也展现了一种工作方法：注释怎么写，日志怎么打，ChangeLog怎么写，版本怎么发布，文档怎么组织，甚至对未来不在百度的同学的工作也有帮助，所以从这点来说brpc从一开始就是拥抱开源的。事实上，我们在口碑上做得还不错，brpc的wiki可能是百度内被点赞最多的内容之一。

Q：与其他的一些开源的RPC框架相比，brpc的优势是什么 

戈君：brpc主打的是深度和易用性。一方面我们没有精力像gRPC那样摊大饼，什么都做。另一方面我们也注意到gRPC(包括更早的Thrift)的深度和易用性并不够。技术方面的东西就是这样，看示例程序，文档非常牛逼，但实战中可能就是另一回事了，为什么各个公司都要造自己的轮子，一个隐藏原因就是表面高大上的东西在一些细节上让你无法忍受。

RPC真正的痛点是什么 是可靠性、易用性和定位问题的便利性。服务中不要出现不可解释的长尾，程序的可变项要尽量少，各种诡异问题要有工具支持快速排查。而这些在目前开源的RPC框架中做的并不好，它们大多看着很牛，但就是无法在自己组织中推广开来。回到前面那三点，brpc是如何做的呢 

可靠性。这一方面是代码质量问题，通过为brpc团队设立很高的招聘门槛，以及在团队中深入的技术讨论，我们确保了稳固的代码基础。另一个问题是长尾问题，这是设计问题，brpc其实包含了很多模块，其中的bthread是一个M:N线程库，就是为了更好地提高并发避免阻塞。brpc中的读和写都是wait-free的，这是最高程度的并发。技术细节请点击链接查看。

易用性。有种设计是什么选择都做成选项丢给用户，号称功能都有，但一旦出问题，则是用户“配置错了”。而且这样用户还非常依赖开发团队，没有开发团队的支持基本用不了，开发团队有足够的理由扩充团队。这么做其实非常不负责任，用户面对海量的选项也很难受。brpc对于增加选项非常谨慎，框架能自己做判断的绝不扔给用户，所有用户选项都有最合理的默认值，不设也能用。我们认为这对用户体验来说非常重要。

定位问题的便利性。这点其它开源框架目前做的都不好，正常使用是可以的，但出问题就麻烦了。这个问题在百度内部其实也很严重，brpc之前用户排查问题都要拉RPC同学一起排查，RPC框架对用户是个黑盒，用户根本不知道里面发生了什么。按我们的经验，基本每天都有几个用户在群里问server卡顿，client超时之类的问题，排查问题是常态，人手必然不够。时间长了用户就觉得你这个框架各种问题，人还拽的不行很少回他们消息。brpc的解决办法是给server内加入各种HTTP接口的内置服务，通过这些服务，用户可以很快看到server的延时、错误、连接、跟踪某个RPC、CPU热点、内存分配、锁竞争等信息，用户还可以使用bvar来自定义各类统计信息，并在百度的运维平台NOAH上汇总。这样大部分问题用户可以自助解决。其实我们去看也是看这些，只是会更加专业。内置服务的具体说明可以看这里。

Q：作为公司内部的RPC框架，在服务治理方面有什么考虑 

戈君：百度内部RPC使用非常广泛，基本都是RPC调用，一些产品线还会通过local RPC隔离工程框架和策略代码。这么多年下来，服务周边的系统也比较全面了：编译是BCLOUD，发布是Agile，服务注册和发现是BNS，认证是Giano，监控和运维是NOAH。在百度内部，brpc和这些系统做了比较紧密的绑定，用户体验是一站式的。虽然在开源版本中，这些结合大都删掉了，但用户可以根据自己组织中的基础设施来进行定制：交互协议，名字服务，负载均衡算法都可以定制。对于其中一些特别通用的，我们希望用户反馈到开源版本中来以方便所有人。

Q：之前百度还开源过sofa-pbrpc，brpc与它的区别是什么 

戈君：sofa-pbrpc也是百度开发的一个比较早期的RPC框架，属于sofa编程框架的一部分，在搜索有应用。brpc相比sofa-pbrpc有如下优点:

对协议的抽象更一般化，并统一了全百度的通信架构。bprc能容纳非常多的协议，基于Protobuf的，基于HTTP的，百度内的nshead/mcpack，开源的Redis/Memcached，甚至RTMP/FLV/HLS直播协议，brpc能逐渐地嵌入现有系统，而不需要彻底重构，但sofa-pbrpc则不具备扩展协议的能力。类似的，sofa-pbrpc也无法定制负载均衡算法，brpc默认提供round-robin、随机、一致性哈希，Locality-aware(局部性感知)四种算法，用户还能定制。

多线程质量更好。多线程编程是非常困难的，看起来简单的RPC遍布多线程陷阱，比如处理超时的代码可能在RPC还没发出去时就运行了;发送函数还没结束，处理回复的回调就被运行了;一个回复还在被处理另一个回复回来了，诸如此类。另外，一个异步RPC的回调里发起一个同步RPC会发生什么，带着锁做同步RPC会发生什么。这些问题我们都不能在sofa-pbrpc中找到满意的答案。

完备的调试和运维支持。解决这个问题的本质还在可扩展性，你如何让用户参与进来定制他们感兴趣的指标，为此我们设计了bvar，让用户能用比原子变量代价还小的方式自由地定制各种指标，用户能在浏览器上看到指标的变化曲线，或在运维平台NOAH看到汇总的监控数据。brpc还加入了大量内置服务方便用户调试程序，查看连接，在线修改gflags，追踪RPC，分析CPU热点，内存分配，锁竞争等一应俱全。

无需讳言，brpc在诞生之初和sofa-pbrpc在百度内部是有竞争关系的，但就像其他地方一样，这种竞争带来了活力。类似的，brpc和其他已经开源的RPC框架也是良性的竞争关系，在比拼谁能真正提高用户效率的过程中共同进步。每个用户都可以去对比代码、文档质量，接口设计，易用程度，扩展能力等，投出自己的一票。

InfoQ：谈谈brpc的整体架构 

戈君：技术栈无外乎是从传输层垒到应用层，就略过不讲了，具体可以去看下开源出来的文档。brpc在架构上强调“在不牺牲易用性的前提下增强可扩展性”，比如brpc支持非常多的协议，在百度内部一个brpc server同端口可以支持二十几种协议，这对于服务的平滑迁移就非常好用。

Client端的协议也非常多，用户用brpc和bthread用得很爽，所以希望我们最好能统一所有的客户端，像对Redis和Memcached的客户端支持也是在这个背景下做的，这两个客户端比官方Client好用多了，感兴趣的读者可以去尝试一下。但这么多协议的配置非常简单，填个字符串就行了，比如HTTP就是把ChannelOptions.protocol设为“http”，Redis就是“redis”。Server端甚至不用设，它会自动判断每个client的协议，怎么做到的开源文档里也有。

名字服务、负载均衡也都可以定制。但为了对用户负责，我们也不鼓励“太自由”的定制，比如一点点需求的变化就要搞个新的，这时更需要想清楚本质区别是什么。这个事情我们在百度内的支持群里每天都在做，我们是开放的”乙方”，但我们也是严厉的”乙方”。

InfoQ：brpc的性能如何 这么高的性能是怎么做到的 

戈君：性能是我们非常看中的一点，它和用户体验也是紧密联系的。好用但性能不行，或不好用但性能很牛，用户会很难受，我们不希望用户纠结。从另一个角度来看，在推广初期，我们要说服产品线用brpc靠什么 最直观的就是性能提升。而且这儿的性能不能停留在benchmark的图片上，而是能在真实应用中体现出来。开放出来的案例文档中或多或少都包含了性能提升，具体如下：

百度地图API入口

联盟DSP

ELF学习框架

云平台代理服务

和其他RPC框架(包含thrift、gRPC)的性能对比可以见这里。

开源文档中概括了性能上的设计， “RPC in depth”这一节下的文档会谈的更细点。这里我不赘述，还请直接阅读文档。

Q：为什么要将brpc开源 接下来在开源项目的迭代方面有什么计划吗 

戈君：因为马上还有不少依赖RPC的百度系统要开源啊。RPC作为最基础的组件，开源不仅仅是为了自身，也是为其它开源项目铺路，比如说我们马上还会开源基于brpc的RAFT库，搭建高可用分布式系统非常方便;以及使用brpc的bigflow，让流式计算变得很顺手。这些年百度对开源的认识也在不断加深，开源看似曝光了百度的核心技术，但带来的生态影响力更重要。从Apollo、PaddlePaddle开始，百度真的开始拥抱开源了。brpc的开源版和内部版很接近，只是去掉了对百度内部独有的一些基础设施的支持，我们在内网写的深入分析RPC技术细节的文档也都一并开源了，后续也会及时推送改动，请大家放心。这是一个活项目，不会拉个开源分支就不管了。

嘉宾介绍

百度主任架构师，brpc主要作者，在系统编程，数据结构，设计和实现大规模分布式系统方面有广泛的实践。

来源：36大数据