1 前言
阅读文章之前，请先了解一下thrift相关知识。thrift官方并没有提供客户端连接池的实现方案，而我们在实际使用时，thrift客户端必须复用，来保证较为可观的吞吐量，并避免在高QPS调用情况下，不断的创建、释放客户端所带来的机器端口耗尽问题。
本文会详细讲解如何实现一个简单可靠的thrift客户端连接池，并通过对照实验来说明thrift客户端连接池所带来的好处。
由于篇幅的原因，本文只粘出关键代码，源代码请查看Thrift Client Pool Demo
1.1 运行环境
Golang版本： go1.14.3 darwin/amd64
Thrift Golang库版本： 0.13.0
Thrift IDL编辑器版本： 0.13.0
1.2 .thrift文件
注：请通过安装Thrift IDL编译器，并生成客户端、服务端代码。
1.3 对照实验说明
通过脚本开启100个协程并发调用rpc服务10分钟，统计这段时间内，未使用thrift客户端连接池与使用客户端连接池服务的平均吞吐量、Thrift API调用平均延迟、机器端口消耗等数据进行性能对比。
实验一： 未使用thrift客户端连接池
实验二： 使用thrift客户端连接池
2 Thrift客户端连接池实现
2.1 连接池的功能
首先，我们要明确一下连接池的职责，这里我简单的总结一下，连接池主要功能是维护连接的创建、释放，通过缓存连接来复用连接，减少创建连接所带来的开销，提高系统的吞吐量，一般连接池还会有连接断开的重连机制、超时机制等。这里我们可以先定义出大部分连接池都会有的功能，只是定义，可以先不管每个功能的具体实现。每一个空闲Thrift客户端其实底层都维护着一条空闲TCP连接，空闲Thrift客户端与空闲连接在这里其实是同一个概念。
这里有两个关键的数据结构，ThriftPool和IdleClient，ThriftPool负责实现整个连接池的功能，IdleClient封装了真正的Thrift客户端。
先看一下ThriftPool的定义：
Thrift客户端创建与关闭，涉及到业务细节，这里抽离成Dial方法和Close方法。
连接池需要维护空闲客户端，这里用双端队列来存储。
一般的连接池，都应该支持最大连接数配置，MaxConn可以配置连接池最大连接数，同时我们用count来记录连接池当前已经创建的连接。
为了实现连接池的超时管理，当然也得有相关超时配置。
连接池的状态、当前连接数等这些属性，是多协程并发操作的，这里用同步锁lock来确保并发操作安全。
在看一下IdleClient实现：
RawClient是真正的Thrift客户端，与实际逻辑相关。
Transport Thrift传输层，Thrift传输层，封装了底层连接建立、维护、关闭、数据读写等细节。
idleConn封装了IdleClient，用来实现空闲连接超时管理，idleConn记录一个时间，这个时间是Thrift客户端最近一次被放入空闲队列的时间。
2.2 获取连接
p.Get()的逻辑比较清晰：如果空闲队列没有连接，且当前连接已经到达p.config.MaxConn，就休眠等待重试；当满足获取连接条件时p.idle.Len() != 0 || atomic.LoadInt32(&p.count) < p.config.MaxConn，有空闲连接，则返回空闲连接，减少创建连接的开销，没有的话，再重新创建一条新的连接。
这里有两个关键的地方需要注意：
等待重试的逻辑，不要用递归的方式来实现，防止运行栈溢出。
注意p.lock.Lock()的和p.lock.UnLock()调用时机，确保公共数据并发操作安全。
2.3 释放连接
p.Put()逻辑也比较简单，如果连接已经失效，p.count需要-1，并进行连接关闭操作。否则丢到空闲队列里，这里还是丢到队头，没错，还是丢到队头，p.Get()和p.Put()都是从队头操作，有点像堆操作，为啥这么处理，等下面说到空闲连接超时管理就清楚了，这里先记住丢回空闲队列的时候，会更新空闲连接的时间。
2.4 超时管理
获取连接超时管理p.Get()方法已经讲过了，创建连接超时管理由p.Dial()去实现，下面说的是空闲连接的超时管理，空闲队列的连接，如果一直没有使用，超过一定时间，需要主动关闭掉，服务端的资源有限，不需要用的连接就主动关掉，而且连接放太久，服务端也会主动关掉。
清理超时空闲连接的时候，是从队尾开始清理掉超时或者无效的连接，直到找到第一个可用的连接或者队列为空。p.Get()和p.Put()都从队头操作队列，保证了活跃的连接都在队头，如果一开始创建的连接太多，后面业务操作变少，不需要那么多连接的时候，那多余的连接就会沉到队尾，被超时管理所清理掉。另外，这样设计也可以优化操作的时间复杂度<O(n)。
2.5 重连机制
事实上，thrift的transport层并没有提供一个检查连接是否有效的方法，一开始实现连接池的时候，检测方法是调用thrift.TTransport.IsOpen()来判断
可在测试阶段发现当底层当TCP连接被异常断开的时候（服务端重启、服务端宕机等），c.Transport.IsOpen()并不能如期的返回false，如果我们查看thrift的源码，可以发现，其实c.Transport.IsOpen()只和我们是否调用了c.Transport.Open()方法有关。为了能实现断开重连机制，我们只能在使用阶段发现异常连接时，重连连接。
这里我在ThriftPool上封装了一层代理ThriftPoolAgent，来实现断开重连逻辑，具体请参考代码实现。
3 对照实验
启用100个协程，不断调用Thrift服务端API 10分钟，对比服务平均吞吐量、Thrift API调用平均延迟、机器端口消耗。
平均吞吐量（r/s） = 总成功数 / 600
API调用平均延迟（ms/r） = 总成功数 / API成功请求总耗时（微秒） / 1000
机器端口消耗计算：netstat -nt | grep 9444 -c
3.1 实验一：未使用连接池
机器端口消耗
平均吞吐量、平均延迟
从结果看，API的平均延迟在77ms左右，但是服务的平均吞吐量才到360，比理论值1000 / 77 * 1000 = 1299少了很多，而且有96409次错误，报错的主要原因是：connect can't assign request address，100个协程并发调用就已经消耗了1.6w个端口，如果并发数更高的场景，端口消耗的情况会更加严重，实际上，这1.6w条TCP连接，几乎都是TIME_WAIT状态，Thrfit客户端用完就close掉，根据TCP三次握手可知主动断开连接的一方最终将会处于TIME_WAIT状态，并等待2MSL时间。
3.2 实验二：使用连接池
机器端口消耗
平均吞吐量、平均延迟
可以看出，用了连接池后，平均吞吐量可达到1.8w，API调用平均延迟才0.5ms，你可能会问，理论吞吐量不是可以达到1000 / 0.5 * 100 = 20w？理论归理论，如果按照1.8w吞吐量算，一次处理过程总时间消耗是1000 / (18000 / 100) = 5.6ms，所以这里影响吞吐量的因素已经不是API调用的耗时了，1.8w的吞吐量其实已经挺不错了。
另外，消耗的端口数也才194/2 = 97（除余2是因为server端也在本地跑），而且都是ESTABLISH状态，连接一直保持着，不断的在被复用。连接被复用，少了创建TCP连接的三次握手环节，这里也可以解释为啥API调用的平均延迟可以从77ms降到0.5ms，不过0.5ms确实有点低，线上环境Server一般不会和Client在同一台机器，而且业务逻辑也会比这里复杂，API调用的平均延迟会相对高一点。
4 总结
调用Thrift API必须使用Thrift客户端连接池，否则在高并发的情况下，会有大量的TCP连接处于TIME_WAIT状态，机器端口被大量消耗，可能会导致部分请求失败甚至服务不可用。每次请求都重新创建TCP连接，进行TCP三次握手环节，API调用的延迟会比较高，服务的吞吐量也不会很高。
使用Thrift客户端连接池，可以提高系统的吞吐量，同时可以避免机器端口被耗尽的危险，提高服务的可靠性。