XRPC：一个能写进简历的 C++ 高性能分布式 RPC 框架，QPS 13万+

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大家好，我是小康。

先说一个让很多人沉默的问题

你在简历上写过"熟悉 RPC 框架"吗？

如果面试官接着问："RPC 调用的完整链路是什么？从客户端发起请求，到服务端返回响应，中间每一步发生了什么？"

能流畅回答的人，大概不到 10%。

能进一步回答"连接池为什么能把 P99 延迟从 10ms 压到 0.2ms"的人，更是凤毛麟角。

这不是他们不努力，而是他们用的学习路径从一开始就走偏了——调过 gRPC，改过 GitHub 上别人的 RPC demo，但从来没有亲手造过一个。

今天这篇文章，就是为想造一个的人写的。

为什么不直接学 gRPC / brpc / srpc？

这个问题我被问过很多次，答案很直接。

gRPC 的核心 C++ 实现超过 50 万行。brpc 也在 10 万行 以上。你打开任何一个文件，迎接你的是层层宏定义、平台兼容代码、协议扩展点……光理清模块依赖关系就要花一周。

更关键的是：这些项目展示的是一个经历了多年打磨的成品。

你看不到 RpcChannel 的异步调用链是怎么一步步设计出来的，看不到 protobuf 反射 dispatch 是在哪个阶段接进去的，看不到连接池的 acquire/release 接口为什么要这样设计，更看不到 msgid 透传是怎么从协议层一路贯穿到链路追踪的。

这些"从0到1"的过程，是任何成品代码都给不了你的东西。

XRPC：4700 行，25 天，从空文件夹到完整 RPC 框架

这个项目叫 XRPC，基于我之前实现的 ReactorX 事件驱动引擎和 NetCore 网络库，向上构建完整的 RPC 框架层。

核心代码 4700+ 行，含测试与压测代码总计约 8600 行，25 天完整教学，每天增量实现，每天结束都能编译运行。

先看架构全貌：

先看压测数据

同一台机器，连接池开启，1000 次顺序 RPC 调用：

P50 延迟：  0.061 ms
P95 延迟：  0.163 ms
P99 延迟：  0.226 ms   ← 不到 0.23ms
最大延迟：  0.357 ms
顺序 QPS：  12,821 次/秒

延迟分布：
  <0.1ms ████████████████████████████████████  821次  (82.1%)
  <0.2ms ███████                               162次  (16.2%)
  <0.3ms                                        13次  (1.3%)

扩展性曲线，连接池开启 vs 关闭，并发 32 workers：

并发数  │  无连接池 QPS   P99      │  有连接池 QPS   P99     加速比
────────┼────────────────────────┼───────────────────────────────
  1     │      2,564      1.02ms  │     12,500     0.20ms    4.9x
  4     │      7,692      8.62ms  │     50,000     0.20ms    6.5x
  16    │     12,698     10.18ms  │    123,077     0.21ms    9.7x
  32    │     17,778      7.28ms  │    133,333     0.46ms    7.5x

连接池开启，32 并发时 QPS 达到 13.3 万，P99 仍在 0.5ms 以内。

没有连接池的版本，P99 高达 7～10ms，这就是每次 RPC 新建 TCP 连接的代价——每次都要经历三次握手，在高并发下彻底成为瓶颈。这个对比，是 Day 12 压测专题的核心内容，数据是真实跑出来的，不是估算。

三行启动服务端，五行发起调用

接口设计参考 gRPC 风格，学完之后切换任何主流 RPC 框架几乎无缝衔接：

// ══ 第一步：实现业务方法 ══════════════════════════════
class OrderServiceImpl : public order::Order {
public:
    void makeOrder(google::protobuf::RpcController*,
                   const order::MakeOrderRequest*  req,
                   order::MakeOrderResponse*        rsp,
                   google::protobuf::Closure*       done) override {
        rsp->set_order_id("ORD-" + std::to_string(++seq_));
        rsp->set_total_amount(req->quantity() * 99.0);
        rsp->set_ret_code(0);
        done->Run();   // 框架在此编码响应并回包
    }
private:
    std::atomic<int> seq_{1000};
};

// ══ 第二步：3 行启动 RpcServer ═══════════════════════
EventLoop loop;
RpcServer server(&loop, InetAddress(9090), /*io_threads=*/4);
server.registerService(std::make_shared<OrderServiceImpl>());
server.start();
loop.loop();

// ══ 第三步：客户端异步调用 ══════════════════════════
auto ctrl = std::make_shared<RpcController>();
ctrl->SetTimeout(3000);   // per-call 超时 3s
auto closure = std::make_shared<RpcClosure>([&]() {
    printf("订单号: %s  金额: %.2f 元\n",
           rsp->order_id().c_str(), rsp->total_amount());
});
auto channel = std::make_shared<RpcChannel>(
    &client_loop, InetAddress("127.0.0.1", 9090));
channel->Init(ctrl, req, rsp, closure);
order::Order_Stub stub(channel.get());
stub.makeOrder(ctrl.get(), req.get(), rsp.get(), closure.get());

// ══ 进阶：连接池（零额外代码切换）══════════════════
ConnectionPool pool(InetAddress("127.0.0.1", 9090), /*pool_size=*/8);
pool.start();
auto channel = std::make_shared<RpcChannel>(&pool);  // 只改这一行
// 其余调用代码完全相同，框架自动取用空闲连接并归还

从无池切换到有池，只需改一行——RpcChannel 的构造参数从 EventLoop+地址 换成 ConnectionPool，其余调用代码一字不改。

25 天，你会亲手构建什么

整个教程分三个递进阶段，每一阶段结束都有完整可运行的交付物。

第一阶段：ReactorX 事件驱动引擎（Day 1–5）

一切性能的根基。

• Day 1 实现 epoll 封装（Poller）和事件分发抽象（Channel），第一次运行时你会看到键盘输入被事件循环捕获——这是事件驱动从概念变成代码的一刻
• Day 2 构建 EventLoop，实现 One Loop Per Thread 框架，到这天结束你已经能写一个真正跑起来的 echo server
• Day 3 接入基于 timerfd 的定时器
• Day 4 实现 eventfd 跨线程唤醒和线程池
• Day 5 做压测，QPS 可达 50 万+

第二阶段：NetCore 高性能网络库（Day 6–10）

在事件驱动引擎之上，搭建完整的网络抽象层。

• Day 6 封装 Socket RAII
• Day 7 实现 Acceptor 连接接受器（含 idleFd 技巧防止 fd 耗尽）
• Day 8 实现三区域自动扩容 Buffer（readv 系统调用一次读取所有数据）
• Day 9 是整个网络库最难也最精华的一天——TcpConnection 的四状态机、shared_ptr + weak_ptr + tie 机制防止野指针和提前析构、高水位回调控制发送缓冲
• Day 10 把所有组件粘合成 Multi-Reactor 架构的 TcpServer，主 Reactor 只接连接，Sub Reactor 池负责 IO，Round-Robin 负载均衡，三十行代码启动支持数万并发的多线程服务器

第三阶段：RocketRPC 框架层（Day 11–25）

这才是今天的核心。

Day 11：项目骨架 + protobuf 入门

CMake 工程配置，第一个 .proto 文件，protoc 代码生成流程，用 NetCore TcpServer 验证接口。很多人卡在这里——不知道 protobuf 生成的代码是怎么跟框架连接起来的。这天讲清楚。

Day 12–13：协议抽象层 + TinyPB 编解码

Day 12 实现 AbstractProtocol 和 AbstractCoder 抽象层，用开闭原则讲清楚为什么要有这一层——协议可以换，上层框架代码一行不改。Day 13 是课程第一个硬核技术点：TinyPB 二进制帧格式逐字节讲解，查表法 CRC32 真实实现（对比 rocket 原版硬编码为 1 的"假校验"），网络字节序处理，encode/decode 完整实现。

Day 14：TcpClient 实现

NetCore 原生没有客户端组件，这是本项目新增的。非阻塞 connect 的 EINPROGRESS 处理（很多人在这里踩坑），基于 map<msg_id, callback> 的异步响应匹配——这是 RPC 客户端能做到"发出请求、回调通知"的底层机制。

Day 15：异步日志系统

独立线程写磁盘，sem_t + 条件变量驱动，framework log 与 app log 分离设计，日志文件按大小自动切分。为什么要在框架层之前先做日志？因为后面每一个模块出了问题，你都需要它。

Day 16：错误码 + msgid + 配置系统

pid + 时间戳 + 原子计数器生成全局唯一 msgid，这是跨服务链路追踪的基础。配置文件驱动端口、线程数、日志级别，不再硬编码。

Day 17：RpcController + RpcClosure

protobuf 四件套（Service / RpcChannel / RpcController / Closure）的关系从这天开始清晰起来。RpcController 携带 msgid、超时、错误码，RpcClosure 包装 std::function 回调。对比 rocket 原版的裸指针，说明 shared_ptr 在这里为什么是必要的，不是风格偏好，是生命周期问题。

Day 18：RpcDispatcher（本课程最精华的一天）

protobuf 反射 dispatch 逐行拆解：FindMethodByName → GetRequestPrototype → ParseFromString → CallMethod → SerializeToString。五个调用，串起了从"收到一个字节流"到"业务方法被调用"的完整路径。看懂这一天，你就真正理解了 gRPC 的 dispatch 机制是怎么回事。

Day 19：RpcServer（服务端整合）

messageCallback 接入 TinyPBCoder decode，解码后进 RpcDispatcher，dispatch 完成后 encode + send。配置文件驱动启动流程。

Day 20：RpcChannel（客户端异步调用链）

CallMethod 的完整路径：序列化 → connect → writeMessage → readMessage → 反序列化 → closure 回调。per-call 超时控制用 EventLoop.runAfter 触发取消，shared_from_this 保证异步回调时对象还活着。RpcChannel 使用独立的 client_loop，与服务端 EventLoop 完全隔离——这个设计决策在文档里说清楚为什么这样做。

Day 21：端到端联调（第一个完整 RPC 调用）

OrderImpl 上线，客户端 Order_Stub 发起 makeOrder，std::promise/future 封装同步调用接口，端到端跑通。这是整个课程的第二个里程碑时刻——你第一次看到自己写的 RPC 框架完成一次真实调用。

Day 22：ConnectionPool（连接池 + 性能对比）

演示无池版本每次 RPC 新建连接的开销，然后实现连接池：空闲队列 + mutex + 条件变量，acquire/release 接口，心跳探活剔除失效连接，RpcChannel 改造接入连接池。压测数据就是上面那张表——从 P99 10ms 压到 0.2ms，QPS 从 1.2 万涨到 13.3 万，同一套业务代码，只换了连接池。

Day 23：ZooKeeper 服务注册 + 心跳

IP 硬编码的问题在这天被彻底解决。ZooKeeper 临时节点即心跳——session 断开，节点自动消失，天然的存活检测。服务启动后注册 /rpc/ServiceName/ip:port，无需额外心跳线程。

Day 24：服务发现 + 负载均衡

客户端从 ZK 读子节点获取可用地址，watcher 动态更新，随机/轮询两种策略可配置。两个 OrderService 实例 + 一个客户端，演示请求被自动分发到不同节点。

Day 25（加餐）：综合压测专题

P50/P95/P99/P100 延迟分布直方图，QPS 随并发数的扩展性曲线（workers 1→32，无池 vs 有池），服务端 IO 线程数对吞吐的影响（io_threads = 0/2/4）。这天的数据，是你向别人介绍这个项目时最有说服力的部分。

与开源 RPC 项目的关键差异

很多人学 RPC，要么啃工业级开源项目（几万到几十万行代码，看不懂），要么找 GitHub 上的"简化版 demo"（代码量少，但问题也不少）。这些项目有一个共同特点：你拿到的是别人的成品，不是"造出来的过程"。

XRPC 不一样的地方在于：

对比点	网上常见 RPC demo	XRPC
CRC32 校验	硬编码或跳过	真实查表法实现
连接池	无，每次新建连接	完整实现，P99 从 10ms 压到 0.2ms
内存管理	裸指针为主	全程 shared_ptr，无内存泄漏
调用方式	仅异步 callback	异步 + future 同步封装两种
服务发现	配置文件写死地址	ZooKeeper 真实注册与动态发现
教学文档	无或极简	25 天逐日详解，每个决策讲清"为什么"
代码来源	改自开源项目	小康本人从空文件夹原创实现

每一个差异背后都有教学价值——CRC32 的真假让你理解校验的意义，连接池的有无让你感受 TCP 握手的代价，ZooKeeper 临时节点让你理解心跳的本质。这些不是功能点的堆砌，是课程设计刻意选择的教学场景。

学完能带走什么

一个能写进简历的完整项目。 4700 行核心代码，含测试共 8600 行，压测数据完整，面试时从协议帧格式讲到 protobuf 反射 dispatch，从连接池设计讲到服务发现的 watcher 机制，每个细节你都经手过。

对 RPC 框架的完整认知。 从协议帧的每一个字节，到 msgid 怎么穿越整个调用链，到连接池的 acquire/release 什么时候会死锁，到 ZooKeeper 临时节点为什么天然等价于心跳——这些认知，只有自己实现过一遍才会有。

一套可以继续扩展的基础设施。 ReactorX → NetCore → XRPC 这条技术链路，往上可以加 HTTP 服务器、WebSocket、分布式 KV，每一个上层项目都站在你已经写出来的底层之上，而不是又一次从零开始。

适合谁

有 C++ 基础，想真正弄懂 RPC 框架底层的开发者。对网络编程、系统设计、分布式基础有兴趣的同学。简历上缺乏有深度项目经验的应届生和工作几年的工程师——尤其是那些会用 gRPC 但说不清楚 dispatch 机制的人。

定价与报名

XRPC 完整版（Day 1–25）：999 元

你将获得：

• XRPC 全部源码（4700+ 行核心代码 + 测试共 8600 行，含详细注释）
• 25 天逐日教学文档（设计思路 + 实现步骤）
• 完整压测脚本与基准数据
• CMake 构建配置，开箱即编译
• 专属答疑群（我本人亲自答疑）

搜索 jkfwdkf，备注「XRPC」，确认后付款即可当天进群获取全部资料。

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最后说一句真心话。

写三年 C++ 后端，调过各种 RPC 框架，但从没造过一个——这件事我见过太多人。

不是能力问题，是从来没人带着你把这条路走完过。

我已经走完了，25 天，每一天都记录下来了。

要不要跟着走一遍，你决定。

文章来源:https://www.cnblogs.com/xiaokang-coding/p/20052650
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