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# 背景
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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（baidu_std，sofa_pbrpc等）。
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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。
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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：
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# 相同配置的机器qps和latency的比较
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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：
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机器配置：cpu: 24 Intel(R) Xeon(R) CPU E5645 @ 2.40GHz || mem: 64G
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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
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图中可以看到随着压力的增大：
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* brpc的延时，增加微乎其微，提供了较为一致的延时体验
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* ubrpc的延时，快速增大，到了6000~8000qps的时候，出现*queue full*，服务不可用。
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# 不同配置机器qps和延时的比较
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qps固定为6500，观察延时。
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| 机器名称 | 略 | 略 |
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| ----- | ---------------------------------------- | ---------------------------------------- |
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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 |
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| ubrpc | 8363.46（us） | 12649.5（us） |
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| brpc | 3364.66（us） | 3382.15（us） |
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有此可见：
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* 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。
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# 相同配置机器idle分布的比较
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机器配置：cpu： 24 Intel(R) Xeon(R) CPU E5645 @ 2.40GHz || mem：64G
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在线上缩容 不断增大压力过程中：
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* ubrpc cpu idle分布在35%~60%，在55%最集中，最低30%；
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* 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。
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