祁宇-基于C++20+协程的C++20+高性能基础库--雅兰亭库助力开发者构建高性能应用

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1 .C++20 基础库--雅兰亭库助力开发者构建高性能应用祁宇 chufeng.qy@alibaba-inc.com

2 .主要内容 • 雅兰亭库简介 • 雅兰亭库序列化库 • 雅兰亭库rpc 库 • 雅兰亭库http 库

3 .C++20 基础库(雅兰亭库) C++20/23 新特性阿里云编译器

4 .Alibaba Cloud Compiler(LLVM) Alibaba Cloud Compiler(ACC) LLVM编译器，相比GCC，或其他Clang/LLVM版本在编译、构建速度上有很大的提升；利用ACCThinLTO、AutoFDO和Bolt等技术可以在不同程度上优化程序性能。通过编译器切换升级到ACC，可以在不用大幅修改代码的情况下获得性能提升和编译速度大幅提升。 ACC与C++基础库，为龙蜥社区开发者提供了C++开发的一站式解决方案，快速构建高性能的 C++应用。

5 .雅兰亭库简介 • C++ 20 雅兰亭库 yaLanTingLibs • https://github.com/alibaba/yalantinglibs.git • 雅兰亭库是一个高性能易用的C++20 库合集，包括这些子库 • 序列化库(struct_pack, struct_pb, struct_json) • 基于协程的rpc 库 coro_rpc • 基于协程的http库 coro_http_client • 协程库async_simple

6 .高性能易用的序列化库—struct_pack • 序列化一个简单对象 struct person { protobuf序列化这样一个对象 int64_t id; std::string name; // person.proto void serialize_person() { int age; message person { person res; double salary; int32 id = 1; res.set_id(1); }; string name = 2; res.set_name("hello"); int32 age = 3; res.set_age(20); double salary = 4; res.set_salary(1024); } std::string buf; res.SerializeToString(&buf); }

7 .高性能易用的序列化库—struct_pack boost序列化库序列化person，one by one的去序列化字段 namespace boost::serialization { template<class Archive> void serialize(Archive & ar, person & p, const unsigned int){ ar & p.id; ar & p.name; ar & p.age; ar & p.salary; } } // namespace boost::serialization std::stringstream stream; boost::archive::binary_oarchive archive(stream); person p{}; archive << p; std::string buf = stream.str();

8 .高性能易用的序列化库—struct_pack • struct_pack: 一行代码完成对象序列化/反序列化 struct person { int64_t id; std::string name; int age; double salary; }; person p{.id = 1, .name = "tom", .age = 32}; // 一行代码序列化 auto buffer = struct_pack::serialize(p); // 一行代码反序列化 person res = struct_pack::deserialize<person>(buffer);

9 .enum Color : uint8_t { Red, Green, Blue }; struct Vec3 { float x; float y; float z; }; struct Weapon { std::string name; //一行代码序列化 int16_t damage; auto buffer = struct_pack::serialize(monster); }; //一行代码反序列化 struct Monster { auto monster2 = struct_pack::deserialize(buffer); Vec3 pos; int16_t mana; 不管对象多少字段，一行代码搞定，没有宏，没有DSL，没 int16_t hp; 有任何多余的代码 std::string name; std::vector<uint8_t> inventory; Color color; std::vector<Weapon> weapons; Weapon equipped; std::vector<Vec3> path; };

10 .高性能易用的序列化子库—struct_pack 性能比目前广泛使用的protobuf 高一个数量级 https://github.com/alibaba/yalant inglibs/blob/main/src/struct_pack /benchmark/benchmark.cpp

11 .struct_pb • protobuf C++17 的实现 • 比google protobuf 更高效 • 可以无缝迁移

12 .struct_pb • 通过protoc 生成protobuf序列化代码

13 .monster 场景struct_pb 的性能是google protobuf 的2 倍 https://github.com/alibaba/yalantinglibs/tree/main/src/struc t_pack/benchmark

14 .struct_json • 无需手写json代码，一行代码实现对象到json

15 .coro_rpc • coro_rpc server example std::string echo(std::string str); // rpc_service.h std::string echo(std::string str) { return str; } // rpc_service.cpp #include <coro_rpc/coro_rpc_server.hpp> #include "rpc_service.h" int main() { register_handler<echo>(); // register rpc function coro_rpc_server server(/*thread_num =*/10, 8801); server.start(); } https://github.com/alibaba/yalantinglibs.git

16 .coro_rpc # include "rpc_service.h" # include <coro_rpc/coro_rpc_client.hpp> Lazy<void> test_client() { coro_rpc_client client; co_await client.connect("localhost", /*port =*/9000); auto r = co_await client.call<echo>("hello coro_rpc"); //调用rpc函数 std::cout << r.result.value() << "\n"; //will print "hello coro_rpc" } int main() { syncAwait(test_client()); } api调用很安全，有类型和参数检查； Client只依赖rpc函数的头文件，rpc的实现不会暴露给client;

17 .coro_rpc的特色 • 易用 • 就像定义普通函数一样定义rpc函数 • 就像调用本地函数一样调用远程rpc函数 • 几行代码就可以完成一个rpc服务 • 用户只需要关注业务逻辑，不用关心底层细节(序列化、路由由框架完成，用户无感知) • 免安装，包含头文件就可以用 • 安全 • client调用rpc，会在编译期检查做类型和参数的检查 • client只依赖rpc函数的头文件，rpc的实现不会暴露给client • 高性能(详见benchmark部分)

18 .支持任意个数参数 int get_value(int a, int b){return a + b;} person get_person(person p, int id) { return p;} struct dummy { std::string echo(std::string str) { return str; } }; 参数的序列化由struct_pack自动完成，用户无感知 int main() { register_handler<get_value, get_person>();//注册任意参数类型的普通函数 dummy d{}; register_handler<&dummy::echo>(&d); //注册成员函数 coro_rpc_server server(/*thread_num =*/10, /*port =*/9000); server.start(); }

19 .支持协程rpc函数 Lazy<int> get_coro_value(int val) { co_return val; } int main() { register_handler<get_coro_value>();//注册协程函数 coro_rpc_server server(/*thread_num =*/10, /*port =*/9000); server.start(); } auto client = create_client(); auto ret = client.call<get_coro_value>(42); CHECK(ret.value() == 42);

20 .coro_rpc benchmark • 环境 Intel(R) Xeon(R) Platinum 8163 CPU @ 2.50GHz 96核 OS: Linux version 4.9.151-015.ali3000.alios7.x86_64 编译器：Alibaba Cloud Compiler(Clang-13)、C++20 编译选项：Release –O3

21 .Benchmark 说明 • 测试case • 客户端和服务端都在同一台机器上，使用不同连接数发送请求做echo测试 • Pipeline 模式下极限qps 测试 • Ping-pong模式下的qps和时延测试 • 测试备注 • brpc由于采用了连接复用，实际上的socket连接数并没有那么多(实际连接数为96)， coro_rpc的连接数是实际的连接数。 • 测试客户端统一用coro_rpc的压测客户端测试，压测效果较好，基本能把cpu打满。没有使用brpc测试客户端原因是：如果用brpc客户端压测，brpc qps会降低一倍； • grpc的qps始终不会超过10万，故没有放进来做性能比较； • 目前测试场景仅仅是echo测试，没有测试更多更复杂的场景，测试数据仅供参考；

22 .极限qps 最大压力性能测试（QPS） 25000000 20228649 20000000 15000000 12809662 QPS 10399775 10000000 4987564 4530545 4137420 5000000 2186932 1029137 1918217 963124 1 0 4B 500B 1KB 5KB 10KB MESSAGE SIZE brpc coro_rpc

23 .ping-pong qps ping-pong QPS测试 5000000 4507942 4500000 4049234 4223495 4037650 4000000 3721739 3456991 3500000 3000000 2523798 QPS 2500000 1889515 2000000 1220241 1500000 1015568 1000000 500000 1 0 5 500 1000 5000 10000 PAYLOAD(BYTE) CORO_RPC QPS BRPC QPS

24 .ping-pong 时延 ping-pong测试(负载4B) 1.2 1 中位延迟时间(毫秒） 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0 192 384 576 768 960 1152 1344 1536 1728 1920 客户端连接数量 CORO_RPC BRPC

25 .长尾测试 qps 长尾测试平均 QPS 3500000 3000000 2500000 2000000 QPS 1500000 1000000 500000 0 96 192 288 384 480 576 672 768 864 960 1056115212481344144015361632172818241920 客户端数量 CORO RPC BRPC

26 .长尾测试时延长尾测试 90% 延迟时间 1.2 1 延迟时间（毫秒） 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0 192 384 576 768 960 1152 1344 1536 1728 1920 客户端数量 CORO RPC BRPC

27 .coro_http_client • 基于C++20 协程的http(https) client，包含了常用的get/post, websocket, multipart 文件上传, chunked/ranges 下载, redirect, proxy 等常用功能。

28 .coro_http_client • 以同步方式写异步http请求

29 .https://github.com/alibaba/yalantinglibs.git 雅兰亭库可以帮助用户轻松构建高性能C++ 应用！未来还会增加越来越多的高性能易用的基础库，敬请期待！

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