grpc传输大数据，一元调用比流慢，

Question

我正在尝试使用 grpc 在两个服务之间传输大数据。

数据大小约23M，由42个大List组成。

然后我使用一个一元调用与服务器端流（一次流一个列表）来测试性能。

一元调用需要 276.59 毫秒。

流式调用需要 126.64 毫秒。

但是如果我将数据更改为包含 1000 个小列表，每个列表只有一个数字，流式调用比一元调用慢得多。

结果正常吗？ 为什么？

这是服务器端代码：

public override Task<MemDtoToWbs> GetLargeMEM(Empty request, ServerCallContext context)
{
    return Task.FromResult(MemData.GrpcLargeMem);
}
public override async Task StreamLargeMem(Empty request, IServerStreamWriter<LogDtoToWbs> responseStream, ServerCallContext context)
{
    foreach (var log in MemData.GrpcLargeMem.Logs)
    {
         await responseStream.WriteAsync(log);
    }
}

我使用 .net core 3.1 和 grpc nuget 包 2.32.0。 在 aks 集群中运行测试。

谢谢。

Answer 1

我认为@Jan Tattermusch 是对的。

我在localhost中测试，TCP段大小为64K。 当小消息太小时，比如 32K，它在每个 TCP 段中只有 6.5K 的有效载荷长度。 但是如果消息很大，它可以使用所有的 64K。 所以是的，发送每条消息的开销会加起来，事情最终会变慢。

所以对我来说，如果消息很大，流传输速度会更快是合理的。 因为在服务器端发送数据和在客户端处理数据是并行运行的。