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在实际项目中，选择合适的RPC框架和序列化工具是至关重要的。许多开发者在面对高并发场景时，选择了Netty框架配合Protobuf进行RPC对象传输。然而，在实际部署和压测中，可能会遇到各种性能瓶颈和错误问题。本文将分享一个真实的优化案例，讲述从问题到解决的全过程。
在项目初期，我们参考了网上的一些开源示例，采用Netty框架搭配Protobuf进行RPC传输。最初的实现看起来相当顺利，本地测试环境中一切正常，未出现任何异常。然而，在进入预发环境并进行压测时，问题便如潮水般涌现。
在压测中，我们采用了极具挑战性的参数设置：单机每秒发送2万个对象，其他900ms保持空闲，形成一个死循环发送模式。40台机器作为客户端同时向2台Netty服务器发送对象。这意味着每个服务器每秒需要接收40万个对象。然而，我们的业务逻辑每秒只能处理35万实测，这意味着系统在高负载下可能会成为性能瓶颈。
面对这些问题，我们进行了多次深入的代码修改和测试，最终成功将每秒接收的对象数量提升到35万以上，实现了稳定的高并发处理。
Protobuf的序列化与反序列化过程相对简单，网上可以找到丰富的工具类库支持。我们主要使用了Protobuf的默认序列化方式，并结合Netty的异步通信特性，实现了高效的数据传输。
在项目中，我们引入了以下Protobuf相关的依赖：
io.protostuff protostuff-core ${protostuff.version} io.protostuff protostuff-runtime ${protostuff.version}
我们选择了版本1.7.2的Protobuf核心和运行时依赖。通过合理的依赖管理，确保了代码的兼容性和性能。
在实际开发中，我们做了以下几点代码优化：
缓存Schema：为了减少每次序列化时的计算开销，我们对常用Schema进行了缓存处理。通过使用ConcurrentHashMap来存储已注册的Schema实例，显著提升了序列化效率。
缓冲机制优化：我们引入了LinkedBuffer来进行缓冲管理。虽然在本地测试环境中使用默认缓冲大小没有问题，但在高并发场景下，未清空的缓冲区可能导致内存泄漏和性能问题。因此，我们进行了缓冲区的动态分配和管理优化。
线程安全处理：在高并发环境中，线程安全问题是性能优化的重要课题。我们通过引入线程安全的ConcurrentHashMap来确保Schema缓存和其他共享资源的安全性。
经过一系列优化，我们的Netty服务器在高负载下表现优异。每秒接收40万个对象的压力已稳定处理，业务逻辑也得到了相应的优化支持。这种性能水平使得我们的系统在实际应用中表现出色。
通过对Protobuf序列化与反序列化过程的深入优化，以及对Netty框架的有效利用，我们成功解决了高并发场景下的性能问题。这一经历不仅验证了我们的技术能力，也为后续项目的开发提供了宝贵的经验。
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