提升RPC性能需从序列化、连接管理、并发控制和协议选择入手。1. 使用Protobuf替代Gob或JSON以降低开销；2. 启用长连接与连接池，利用HTTP/2多路复用和Keep-Alive减少握手开销；3. 通过goroutine池和sync.Pool限制并发、减少GC压力；4. 优选gRPC、Kitex等高性能框架，结合异步调用提升吞吐。最终需结合场景压测优化。
提升Golang中RPC性能的关键在于减少延迟、提高吞吐量和合理利用系统资源。以下从序列化、连接管理、并发控制和协议选择等方面给出具体优化建议。
使用高效的序列化方式
默认的Gob或JSON序列化效率较低，影响传输速度和CPU占用。
- 采用Protocol Buffers（Protobuf）替代默认编码，它体积小、解析快，是gRPC的默认选择。
- 考虑使用FlatBuffers或MessagePack，尤其在对反序列化性能要求极高的场景。
- 避免在每次调用中重复生成序列化结构体，可复用对象或使用sync.Pool缓存。
启用长连接与连接复用
频繁建立和关闭TCP连接会带来显著开销。
- 使用连接池管理客户端到服务端的连接，避免每次请求都握手。
- 在gRPC中，默认支持HTTP/2多路复用，一个连接可并行多个请求，合理设置MaxConcurrentStreams。
- 开启Keep-Alive机制，防止连接被中间设备断开，减少重连概率。
合理控制并发与资源使用
过高并发可能导致GC压力大、上下文切换频繁。
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- 限制服务端同时处理的请求数，通过goroutine池控制资源消耗，防止雪崩。
- 客户端避免无节制并发调用，使用限流或信号量控制并发度。
- 关注GC表现，减少每次RPC产生的临时对象，例如复用buffer、预分配结构体。
选择合适的RPC框架与底层协议
不同框架和协议在性能上有明显差异。
- 优先使用gRPC而非标准net/rpc，gRPC基于HTTP/2和Protobuf，性能更强且跨语言支持好。
- 对于内部高性能微服务，可考虑Kitex、Tars等专为性能优化的框架。
- 必要时使用异步调用模型，避免阻塞主流程，提升整体吞吐。
基本上就这些。关键是根据实际场景权衡延迟、吞吐和维护成本，持续压测验证优化效果。
