gRPC уже давно зарекомендовал себя как эффективный и надежный инструмент для межсервисного взаимодействия в распределенных системах. Его построение поверх протокола HTTP/2 и возможности поддержки множества параллельных потоков делают его одним из основных выборов для современных приложений, требующих масштабируемого и быстрого обмена данными. Однако, несмотря на хорошие характеристики, при работе в условиях низкой сетевой задержки может неожиданно возникнуть узкое место, связанное с самим клиентским компонентом gRPC. Это явление было подробно изучено командой разработчиков YDB, открывшей важные нюансы в поведении gRPC клиента в высокопроизводительных средах. Они не только выявили причину проблемы, но и предложили проверенные методы её устранения, что значительно повышает общую эффективность работы систем с использованием gRPC.
YDB — это открытая распределенная SQL-база данных с высокой доступностью, масштабируемостью и поддержкой строгой согласованности и транзакций ACID. Для предоставления API клиентам используется gRPC, и нагрузочные тесты выполняются именно при помощи gRPC клиентов. В ходе экспериментов выяснилось, что при уменьшении количества нод в кластере нагрузка с клиента становится сложнее, причем наблюдается увеличивающаяся латентность на стороне клиента несмотря на наличие свободных ресурсов в кластере. Этот парадокс привел к внимательному анализу и выявлению настоящей причины — узкого места именно на клиентской стороне gRPC. Ключом к пониманию проблемы стала внутренняя архитектура gRPC клиента и особенности работы HTTP/2.
Каждый gRPC канал обычно соответствует одному или нескольким HTTP/2 соединениям, каждое из которых способно поддерживать ограниченное число параллельных потоков (RPC). Когда количество одновременно активных RPC на одном соединении достигает лимита (по умолчанию около 100), последующие запросы ставятся в очередь и ожидают освобождения потоков. Такой подход создает очередь на клиенте, которая и становится источником задержек при высоких нагрузках. Согласно официальным рекомендациям gRPC, существует два способа сгладить эту проблему. Первый — создавать отдельные каналы для разных областей с высокой нагрузкой, второй — использовать пул каналов для распределения запросов по нескольким TCP соединениям.
В проекте YDB применялся в основном первый подход, но в ходе анализа выяснилось, что оба варианта по сути являются частями одного решения, а именно — разделением нагрузки между несколькими каналами с разными параметрами конфигурации. Для более глубокого исследования разработчики YDB реализовали микро-бенчмарк на C++ — grpc_ping, который позволяет измерять производительность и задержки на уровне отдельных RPC вызовов в различных конфигурациях. В рамках бенчмарка клиент и сервер запускались на мощном железе с двухпроцессорными системами Intel Xeon Gold и скоростной сетью 50 Гбит/с с задержкой порядка нескольких десятков микросекунд. Такой сетевой уровень практически нивелировал влияние задержек сети, что позволило сфокусироваться на внутренней работе gRPC. Эксперименты показали, что при использовании одного gRPC канала для множества параллельных запросов производительность масштабировалась далеко не линейно.
Увеличение количества одновременно выполняемых запросов в 10 раз приводило лишь к росту пропускной способности в 3,7 раза, а при увеличении в 20 раз прирост составлял около 4. При этом латентность существенно возрастала с ростом нагрузки. Анализ сетевого трафика показал, что клиент и сервер успешно обмениваются пакетами, без признаков сетевой перегрузки или задержек, а основным источником простой стала пауза в 150-200 микросекунд, обусловленная поведением клиента при отправке и обработке запросов. Дополнительные эксперименты с разделением каналов на каждого рабочего клиента и использованием различных аргументов для создания отдельных TCP соединений показали значительный прирост производительности — около шестикратного увеличения пропускной способности и заметное снижение латентности. Применение специального параметра GRPC_ARG_USE_LOCAL_SUBCHANNEL_POOL, позволяющего избегать повторного использования одних и тех же подканалов внутри gRPC, также успешно устраняло узкое место.
Это значит, что для высокопроизводительных приложений с низкой сетевой задержкой рекомендуется не полагаться на один канал с множеством параллельных RPC вызовов, а создавать индивидуальные каналы для каждого потока или использовать пулы каналов с разными параметрами для уменьшения конкуренции и устранения очередей на уровне HTTP/2 потоков. Интересно, что при увеличении сетевой задержки, например до нескольких миллисекунд, описанная проблема существенно уменьшалась, и клиент с одним каналом показывал почти такую же производительность, как при использовании пула каналов. Это связано с тем, что при большей сетевой латентности задержки, вызванные очередями в gRPC, становятся менее критичными на фоне самой сетевой задержки. В целом, опыт YDB подчеркивает важность глубокого понимания особенностей работы gRPC на клиентской стороне в задачах с низкой задержкой. Простое следование базовым рекомендациям без учета конкретной нагрузки и архитектуры может привести к снижению эффективности и неоптимальному использованию ресурсов.
Оптимальной стратегией является создание множества гRPC каналов с разными настройками, что ведет к значительному улучшению показателей как пропускной способности, так и времени отклика. Помимо выявленной проблемы, важно отметить, что производительность gRPC зависит от множества факторов, включая стратегию обработки завершенных запросов, количество потоков, привязку к NUMA узлам, а также особенности аппаратного обеспечения и сетевой инфраструктуры. Таким образом, каждая система требует индивидуальной настройки и тестирования под конкретные сценарии использования. Для разработчиков и системных архитекторов, использующих gRPC, рекомендации по эффективной работе клиентских компонентов включают в себя тщательный мониторинг числа TCP соединений, анализ распределения RPC вызовов по различным каналам и использование современных версий gRPC с актуальными параметрами конфигурации. Понимание работы HTTP/2 мультиплексирования и ограничений на количество параллельных потоков — также обязательное условие для избежания неожиданных узких мест.
Заключение, к которому пришла команда YDB, может послужить важным ориентиром для других разработчиков. Создавая индивидуальные каналы под каждого клиента с уникальными параметрами или используя локальный пул подканалов, можно существенно повысить как общую пропускную способность, так и снизить задержки в системах со сверхнизкой сетевой латентностью. В комбинации с другими оптимизациями и эффективным распределением ресурсов, такой подход легитимно выводит производительность и отзывчивость приложений на качественно новый уровень. В будущем могут появиться дополнительные методы и улучшения, поскольку gRPC и сетевые технологии продолжают развиваться. Комьюнити и эксперты постоянно совершенствуют инструменты для тестирования и выявления узких мест.
Если вы сталкиваетесь с похожими проблемами, рекомендуется подключаться к сообществам, делиться результатами экспериментов и принимать участие в улучшении открытых проектов, связанных с gRPC. Такой обмен опытом помогает повышать общую надежность и производительность распределенных систем, построенных на современных технологиях. Таким образом, выявление и устранение неожиданного клиентского узкого места gRPC является примером того, как глубокий анализ и практическое тестирование одного из компонентов архитектуры могут привести к значительному росту эффективности при работе в условиях минимальных задержек. Внимательное отношение к деталям реализации и грамотное конфигурирование каналов клиента позволяет добиться наилучших результатов и избежать типичных проблем, которые иногда оказывались скрытыми даже для опытных разработчиков.
