# 服务间实时信令，为什么我们把 WebSocket 换成了 gRPC 双向流  
&gt; 适用场景：WebRTC 实时音视频通话，浏览器←→网关走 WebRTC，网关←→业务服务、调度服务、录制服务之间用 gRPC 双向流。  

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## 1. 背景  
假如公司新版在线教室需要支持 **300 路同时开麦、千人房间、服务端旁路录制/转推**。  
早期为了“快”，所有服务间信令（进房、开关麦、大小流变更、关键帧请求）全部用一个 **WebSocket 长连接池** 硬扛。上线后问题集中爆发：  

- 一条 TCP 串行，JSON 文本冗余，**1 kB 的信令能膨胀到 3 kB**；  
- 微服务扩缩容 / 滚动发布，IP 漂移，**断线重连 30s+ 黑洞**；  
- 心跳、退避、幂等、重放，**每个团队重复造轮子**；  
- 负载均衡只能做到“连接”级，**单房间热点无法打散**。  

于是我们把目光投向 **gRPC 双向流**。  

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## 2. 技术选型：WebSocket vs gRPC 双向流  
| 维度 | WebSocket | gRPC Bidirectional Stream |
| ---- | --------- | ------------------------- |
| 传输层 | TCP + 自定义帧 | HTTP/2 多路复用 |
| 序列化 | JSON/text（冗余） | Protobuf（二进制） |
| 单连接吞吐 | 头部阻塞 | 逻辑独立 Stream，无阻塞 |
| 消息边界 | 手动分包 | 框架自带长度前缀 |
| 重连/超时 | 业务自己写 | 官方 Retry/Backoff 插件 |
| 负载均衡 | L4 连接级 | L7 语义级（header 哈希） |
| 浏览器 | 原生支持 | 需 gRPC-Web（双向受限） |
| 调试体感 | 浏览器 F12 直接看 | 需抓码工具（grpcurl/BloomRPC） |

&gt; 一句话：**服务 ↔ 服务** 用 gRPC 更省、更快、更稳；**浏览器 ↔ 网关** 仍用 WebSocket/WebRTC DataChannel。  

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## 3. 省多少？上线前压测数据  
- 场景：1 万路并发，每路 5 条信令/秒（开麦、大小流、关键帧请求、网络探测、心跳）。  
- 包大小（均值）  
  - WebSocket+JSON：2.8 kB  
  - gRPC+Protobuf：0.9 kB  **↓68%**  
- CPU（网关 Pod）  
  - WebSocket：2.6 core  
  - gRPC：1.4 core  **↓46%**  
- 端到端延迟 P99  
  - WebSocket：187 ms  
  - gRPC：112 ms  **↓40%**  

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## 4. 架构落地  
### 4.1 整体链路  
Browser ─WebRTC─>  Edge-GW  ─gRPC Bidi Stream─>  Room-Service ├─>  Record-Service └─>  Relay-Service


### 4.2 Proto 定义（核心片段）  
```protobuf
syntax = "proto3";

service RoomSig {
  // 一进房就建立长生命周期的双向流
  rpc Dialog(stream ClientFrame) returns (stream ServerFrame) {}
}

message ClientFrame {
  oneof payload {
    JoinReq      join      = 1;
    AudioOn      audio_on  = 2;
    VideoLayer   layer     = 3;
    KeyframeReq  kf_req    = 4;
  }
}

message ServerFrame {
  oneof payload {
    JoinResp     join_resp = 1;
    PeerJoin     peer_join = 2;
    KeyframeInd  kf_ind    = 3;
  }
}
```
### 4.3 重连与一致性

- 链路断时 gRPC-Go 自动指数退避重连；
- 业务层只做 **幂等 ID**（UUID），重放无副作用；
- 房间状态全量同步 → 重连后 1 个 RTT 内补齐。

### 4.4 负载均衡

后续上云的话，HTTP/2 的 `:authority` + 房间 ID 做 **一致性哈希**，同一房间始终打到同一 Pod，**消息零转发**。

## 5. 填过的坑

表格复制

|坑|解法|
|:-:|:-:|
|gRPC 默认 maxHeaderListSize 16 kB，信令带元数据超了|启动参数调大：`--grpc-max-header-list-size=1MB`|
|滚动发布瞬间，旧 Pod 优雅退出，长流被强制 RST|在 K8s PreStop 先 `GracefulStop()`，等待 5 s 再退出|
|录制服务是 Python，官方 grpcio 性能拉胯|换 rust-grpc + async-stream，CPU 降 60%|
|浏览器调试困难|本地用 grpcui 代理，浏览器也能看明文|


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## 6. 什么时候别用 gRPC

- 前端就是网页，且不想多跑一层 **gRPC-Web 代理**；
- 需要明文随手抓包定位，团队对 Protobuf 不熟；
- 消息体 > 1 MB 的纯媒体流（仍走 RTP/UDP 或 SRT）。


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## 7. 结论

在 **WebRTC 网关之后** 的服务间信令战场，gRPC 双向流用 **更低的 CPU、更小的带宽、原生重连/负载均衡**，让我们把 300 路并发时的 P99 延迟从 187 ms 压到 112 ms，**运维报警也降了一个量级**。
浏览器侧继续用 WebSocket 或 WebRTC DataChannel，**两者并不冲突**——让合适的工具做合适的事，就是最好的架构。

##附录

### 1. **性能特性**

#### gRPC流式优势：
```go
// gRPC音视频流示例
service AudioVideoService {
  // 音频流：16kHz, 16bit, 每包20ms
  rpc StreamAudio(stream AudioPacket) returns (AudioPacket);
  
  // 视频流：H.264, 30fps, 每包33ms  
  rpc StreamVideo(stream VideoPacket) returns (VideoPacket);
  
  // 信令流：控制信息，低频率
  rpc StreamControl(stream ControlMessage) returns (ControlMessage);
}
```

**优势：**
- **协议开销小**: Protocol Buffers二进制格式，压缩率30-50%
- **多路复用**: HTTP/2天然支持多路复用
- **错误处理**: 内置重试、超时、流控
- **负载均衡**: 服务发现+负载均衡原生支持

#### WebSocket优势：
```javascript
// WebSocket音视频流示例
const ws = new WebSocket('wss://media.example.com/stream');

ws.onopen = () => {
  // 发送音频数据
  ws.send(audioData);
  // 发送视频数据
  ws.send(videoData);
};
```

**优势：**
-  **生态成熟**: Web端原生支持
-  **调试简单**: 浏览器DevTools直接查看
-  **穿透性好**: HTTP标准，代理友好

### 2. **实时性能对比**

| 指标 | gRPC流 | WebSocket |
|------|---------|-----------|
| **连接建立** | TCP+TLS 1-2RTT | TCP升级 1-2RTT |
| **数据包头** | ~5-20字节 | ~2-14字节 |
| **压缩比** | 高（Protobuf） | 无（需手动） |
| **延迟** | 50-150ms | 30-120ms |
| **吞吐量** | 更高 | 中等 |

### 3. **网络适应性**

#### gRPC网络特性：
```go
// 内置网络适应
// 1. 重试机制
grpc.WithRetry(grpc.BackoffExponential(100ms, 3s))

// 2. 超时控制  
grpc.WithTimeout(5 * time.Second)

// 3. 流控
grpc.WithInitialWindowSize(65535)
### 适合gRPC的场景：

#### 1. **微服务间媒体流**
```
[客户端] → [API网关] → [媒体服务] → [存储服务]
                    ↓gRPC流
                [语音识别] 
                [人脸检测]
                [实时转码]
#### 2. **服务端实时处理**
- 多个AI模型并行处理
- 实时翻译/转录
- 实时美颜/滤镜

#### 3. **移动端到服务端**
- 客户端：gRPC轻量级SDK
- 服务端：强大处理能力
- 场景：直播、短视频

### gRPC在音视频流的**高级特性**：

1. **背压处理**：自动控制发送速度，防止缓冲区溢出
2. **流控**：内置窗口大小控制
3. **错误恢复**：网络抖动时自动重试
4. **多路复用**：单一连接承载多个流


> 适用场景：WebRTC 实时音视频通话，浏览器←→网关走 WebRTC，网关←→业务服务、调度服务、录制服务之间用 gRPC 双向流。

gRPC or WebSocket之实时流式场景

架构

音视频

网络与通信

架构设计

WebRTC实时音视频通话场景下，gRPC双向流比WebSocket更优：68%带宽节省、46%CPU降低、40%延迟优化。采用HTTP/2多路复用+Protobuf序列化，解决WebSocket的串行阻塞、JSON冗余问题，实现服务间高效信令传输，同时保持浏览器端WebSocket兼容。

实时音视频

负载均衡

语音识别

Python

JSON

2万分钟实时音视频通用时长新用户9.9元


trtc

cngw

facerecognition

文章

问答

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