gRPC — это современный фреймворк для удалённых вызовов процедур, который стал популярным благодаря своей производительности и гибкости в построении распределённых систем. Его широко используют в разнообразных проектах, от микросервисов до крупных распределённых баз данных. Однако даже такие мощные инструменты могут сталкиваться с неожиданными проблемами, особенно когда речь идёт о работе в сетях с низкой задержкой и высокой пропускной способностью. Одним из таких открытий стал выявленный узкий гRPC-бойлерплейт на стороне клиента, который значительно ограничивает возможности масштабирования и негативно влияет на задержку запросов. Понимание причин и последующее устранение этого ограничения играет ключевую роль в поддержании высокой производительности систем, построенных с использованием gRPC.
В ядре gRPC лежит HTTP/2 — протокол, обеспечивающий мультиплексирование потоков в одном TCP-соединении. Это значит, что несколько RPC-вызовов могут выполняться одновременно, эффективно используя соединение. Однако стоит учитывать, что каждый TCP-сокет накладывает ограничения, связанные с максимальным количеством одновременно активных HTTP/2 потоков, а также внутренними механизмами планирования внутри самого фреймворка. В случае, если число одновременных запросов на одном соединении достигает определённого предела, новые запросы оказываются в очереди, что приводит к росту задержек. Исследования в YDB.
tech выявили интересную закономерность: уменьшение количества узлов в вычислительном кластере по факту не приводит к пропорциональному снижению нагрузки на клиентские системы, а напротив — наблюдается рост латентности и увеличение неиспользуемых ресурсов. Появляется ощущение дисбаланса, когда клиент, который должен решать задачи быстрого параллелизма и масштабируемости, становится узким местом всей архитектуры. Появилась необходимость детального разбора, чтобы определить источник проблемы и найти оптимальные решения. Команда разработчиков YDB реализовала специализированный микробенчмарк на базе gRPC — grpc_ping — для воспроизведения и глубокого анализа поведения клиента при различных конфигурациях и нагрузках. Бенчмарк, написанный на C++, позволяет контролировать количество одновременно выполняемых RPC-запросов (in-flight), использовать разные варианты каналов и потоков, а также тестировать как обычные, так и потоковые RPC-вызовы.
При этом инфраструктура была развернута на физически разделённых серверах с процессорами Intel Xeon Gold и высокоскоростным сетевым каналом 50 Гбит/с с минимальной сетевой задержкой (около 0.04 мс), что устраняло влияние сетевых факторов как причины ухудшения производительности. Подобный подход позволил выявить, что при использовании стандартной конфигурации клиента gRPC, в которой несколько рабочих потоков клиента используют идентичные каналы с одинаковыми параметрами, на самом деле происходит объединение всех операций внутрь одного TCP-соединения и HTTP/2-потока. Несмотря на многопоточность и параллелизм на уровне приложения, в сети проявляется серьёзная последовательность запросов, обусловленная ограничением в количестве одновременных потоков HTTP/2 и особенностями внутренней очереди gRPC-клиента. Следствием стал скачок латентности и замедление общего throughput, вплоть до того, что увеличение числа рабочих потоков не приводило к желаемому росту RPS.
Анализ трафика с помощью tcpdump и Wireshark подтвердил отсутствие сетевых проблем: не было ни задержек, ни потерь, ни переполнения буферов. Также был отключён алгоритм Нейгла (TCP_NODELAY), а размер TCP-окна был оптимален. Сервер обрабатывал запросы быстро и стабильно. Основным фактором задержек оказался именно клиент, который после получения ответов создавал значительные паузы перед отправкой новых запросов. Это поведение совпало с особенностями реализации gRPC, где методы синхронизации, обработка событий и внутреннее планирование потоков создавали нежелательные задержки.
Для обхода проблемы рассматривались два официально рекомендованных решения: создание отдельного канала gRPC для разных нагрузочных зон системы и использование пула каналов, чтобы распределить нагрузку по нескольким TCP-соединениям. На практике, при сохранении одинаковых параметров каналов, оба способа не дали ощутимого улучшения, так как каналы всё равно объединялись внутри одного TCP-соединения. Однако изменение параметров каналов, чтобы сделать их уникальными и тем самым принудительно создать отдельные TCP-соединения, кардинально изменило ситуацию. Внедрение аргумента GRPC_ARG_USE_LOCAL_SUBCHANNEL_POOL, который заставляет клиента использовать локальный пул субканалов, также помогло разгрузить очередь и снизить задержки. Эксперименты подтвердили, что возрастает одновременно и пропускная способность, и уменьшается задержка при значительном числе одновременных запросов.
Производительность при таком подходе значительно превышала исходные значения — почти в 6 раз для обычных RPC и в 4.5 раза для потоковых вызовов. При этом масштабирование по количеству одновременных запросов стало практически линейным, а рост латентности минимальным. Это особенно важно для систем, где критична стабильность задержек и высокая параллельность. Интересно, что при тестировании в сети с искусственно увеличенной задержкой до 5 миллисекунд разница между стандартным и модифицированным поведением клиента практически нивелировалась.
Это говорит о том, что описанный узкий фактор проявляется преимущественно в условиях сверхнизкой сетевой задержки и высокой пропускной способности, когда роль программных и архитектурных особенностей клиента выходит на первый план. Стоит отметить, что обсуждаемые проблемы актуальны не только для C++ реализации gRPC, но и затрагивают другие языки, такие как Java, что подтверждает общность выводов для большинства современных реализаций. Разработчики YDB открыто делятся результатами и инструментами для воспроизведения ситуации и приглашают сообщество к сотрудничеству и поиску новых путей оптимизации. В заключение, описанный случай с gRPC демонстрирует, что даже широко распространённые и хорошо документированные технологии могут иметь скрытые «узкие места», которые раскрываются только в специфических условиях — в данном случае, в сетях с очень низкой задержкой и высокой скоростью передачи данных. Оптимизация клиента, в частности выделение отдельного канала на каждый рабочий поток с уникальными параметрами или использование локальных пулов субканалов, становится одним из ключевых методов устранения задержек и повышения пропускной способности.
Эти выводы важны для разработчиков высоконагруженных распределённых систем и микросервисной архитектуры, которые стремятся к максимальной эффективности и минимальным задержкам в коммуникациях. Понимание фундаментальных ограничений и возможностей gRPC клиента позволит создавать более устойчивые и масштабируемые решения, избегая неожиданных деградаций производительности при увеличении нагрузки. Кроме того, опыт работы с gRPC и выявления проблем в реальных высокопроизводительных сценариях подчёркивает важность тщательного тестирования и мониторинга систем на разных уровнях. Часто узкие места следует искать не только на серверной стороне или в сети, но и внутри клиентской библиотеки и взаимодействия компонентов между собой. Пользователям gRPC рекомендуется внимательно следить за настройками каналов и учитывать влияние мультиплексирования HTTP/2, особенно если их приложения работают в условиях низкой задержки и высокой параллельности.
Применение решений, основанных на разделении каналов и использовании локальных пулов, обеспечит значительный прирост производительности и устойчивость систем в долгосрочной перспективе.
