brpc 生产落地案例全景解析：从互联网业务到分布式数据库的工业级 RPC 实践-平芜编程栈

brpc 生产落地案例全景解析：从互联网业务到分布式数据库的工业级 RPC 实践

【免费下载链接】brpcbrpc is an Industrial-grade RPC framework using C++ Language, which is often used in high performance system such as Search, Storage, Machine learning, Advertisement, Recommendation etc. "brpc" means "better RPC".项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/brpc/brpc

brpc（"better RPC"）是一个用 C++ 编写的工业级 RPC 框架，常用于搜索、存储、机器学习、广告、推荐等高性能系统。本指南以 community/cases.md 收录的社区落地案例为核心，系统梳理 brpc 在百度、vivo、爱奇艺、小红书、滴滴等互联网公司，以及 Apache Doris、StarRocks、BaikalDB 等开源数据库中的真实应用场景、集群规模与版本选择，并结合 README_cn.md 与 docs/cn/overview.md 中的框架能力说明，帮助读者理解 brpc 适合解决哪些问题、在何种规模下经受住了考验，以及如何按规范向社区提交自己的落地案例。

这份案例文档是什么

community/cases.md是 brpc 社区维护的应用案例集合，它的定位非常明确：

方便用户参考：了解 brpc 可以在哪些真实场景下落地，包括推荐系统、广告、搜索、风控、直播、存储、数据库等；
方便社区统计：帮助社区开发者统计 brpc 的版本分布、集群规模、QPS 量级等信息。

换句话说，这份文档既是"brpc 能做什么"的实证清单，也是社区了解框架实际服役状态的窗口。案例信息由各企业的一线工程师（信息提供者）提交，属于社区自报的落地事实，读者在使用时应注意其数据口径来自各提供者自身。

统一的案例记录模板

为了让每个案例可比、可统计，文档定义了一套落地 case 的标准模板，字段如下：

公司名称：落地该场景的企业
落地项目：例如 app 的个性化推荐系统的预测服务
集群规模：例如 100 台
QPS：例如峰值 1000 万、均值 100 万
使用版本：例如社区版本 0.9.7
信息提供者：某某

如果有多个场景，文档建议分开记录。这套模板意味着社区鼓励贡献者提供"可量化"的案例——规模、QPS、版本号都是评估框架服役状态的关键指标。

互联网业务场景：推荐、广告、搜索与风控

案例中占比最大的一类，是互联网公司的核心在线业务系统。brpc 在这些场景中扮演业务服务间通信的底座，覆盖了 docs/cn/overview.md 中所描述的高性能系统典型形态。

百度：框架的诞生地与最大规模战场

公司名称：百度
落地项目：基础架构（分布式计算、存储、数据库等），业务系统（Feed、凤巢、地图等）
集群规模：4000 多个活跃模块，600w 以上实例
使用版本：baidu 内部版本
信息提供者：wwbmmm

百度是 brpc 的原产地与最大规模验证场。docs/cn/overview.md 明确指出 brpc 是"百度内最常使用的工业级 RPC 框架"，有 1,000,000+ 个实例（不包含 client）和上千种服务，在百度内被叫做"baidu-rpc"。案例中"4000 多个活跃模块、600w 以上实例"的口径，印证了它作为百度内部统一通信架构的地位。Feed（信息流）、凤巢（搜索广告）、地图等业务系统与分布式计算/存储/数据库等基础架构同时运行在同一套 RPC 底座上，说明 brpc 既能承载对延迟敏感的在线检索类服务，也能支撑底层基础设施的节点通信。

维沃（vivo）：在线推荐系统

公司名称：维沃（vivo）
落地项目：在线推荐系统
使用版本：社区版本 0.9.7
信息提供者：guodongxiaren

vivo 的在线推荐系统直接使用社区版本 0.9.7，是"直接用开源主线版本即可上线"的典型案例。

爱奇艺（iqiyi）：广告、推荐、搜索三线并进

公司名称：爱奇艺（iqiyi）
落地项目：广告、推荐、搜索
使用版本：基于社区版本定制
集群规模：3000+ 台机器（广告）
信息提供者：cdjingit

爱奇艺在广告、推荐、搜索三条业务线上都使用 brpc，其中广告场景集群规模达 3000+ 台机器，属于大规模定制化使用。

第四范式（4paradigm）：风控、推荐、智能运维

公司名称：第四范式（4paradigm）
落地项目：风控、推荐、智能运维等
使用版本：基于社区版本定制
信息提供者：dl239

第四范式将 brpc 用于 AI 相关的风控、推荐和智能运维场景，说明 brpc 在机器学习/推理类服务链路中的适用性。

小红书：推荐系统与基础架构

公司名称：小红书
落地项目：推荐系统，基础架构（存储等）
集群规模：1w 以上实例（推荐）
使用版本：基于社区版本定制
信息提供者：lzfhust

小红书在推荐系统的集群规模达 1w 以上实例，同时将 brpc 用于存储等基础架构，与百度的"业务 + 基础架构"双线落地模式一致。

作业帮：长连接 IM 与消息分发

公司名称：作业帮
落地项目：长连接 IM，消息分发系统
集群规模：2000+ 核
使用版本：基于 0.9.7 定制
信息提供者：xdh0817

作业帮的案例展示了 brpc 在高并发连接型业务（长连接 IM、消息分发）上的落地，集群规模以 CPU 核数（2000+ 核）为口径。

欢聚时代：推荐与直播

公司名称：欢聚时代
落地项目：推荐、直播
使用版本：基于社区版本定制
信息提供者：chenBright

欢聚时代在推荐与直播场景使用 brpc，直播属于典型的低延迟实时互动场景。

滴滴：地图等业务

公司名称：滴滴（www.didiglobal.com）
落地项目：地图等业务
使用版本：0.9.3
信息提供者：NIGHTFIGHTING

滴滴在地图等位置服务业务上使用 brpc，使用版本为较早的社区版本 0.9.3。

数美科技（nextdata）：智能风控业务

公司名称：数美科技（nextdata）
落地项目：智能风控业务（模型特征服务、规则引擎）
使用版本：1.0.0
信息提供者：day253

数美科技的智能风控业务包含模型特征服务和规则引擎，使用社区版本 1.0.0，是风控领域的高 QPS 特征/规则计算场景。

信网（eyou.com）：分布式元数据存储引擎服务

公司名称：信网（eyou.com）
落地项目：分布式元数据存储引擎服务
使用版本：1.3.0
集群规模：10 台+
信息提供者：haihuju

信网将 brpc 用于分布式元数据存储引擎服务，集群规模 10 台以上，使用社区版本 1.3.0——这是一个规模适中、直接采用较新社区版本的典型中小集群案例。

数据库与存储：MPP 分析型数据库的标准通信底座

第二大类案例来自开源数据库/存储项目，brpc 在这些项目中通常作为节点间内部通信的 RPC 框架，而非业务服务框架。这一类案例尤其能说明 brpc 在"底层基础设施"中的可靠性。

Apache Doris

落地项目：Apache Doris
使用版本：1.2.0
使用情况：Apache Doris 作为一款 MPP 分析型数据库，其内部节点间使用 Apache brpc 作为主要 RPC 框架。brpc 为 Doris 提供了稳定易用的高性能通信机制。并且 brpc 提供的 bthread、bvar 等基础库，以及各种性能调试工具，也极大的方便了 Doris 的开发和调试工作。
信息提供者：morningman

Doris 案例直接点名了 brpc 的几项核心资产：bthread（见 docs/cn/bthread.md）提供了轻量级调度，使每个请求可运行在新建立的 bthread 中、天然随负载调节线程数；bvar（见 docs/cn/bvar.md）提供了多线程环境下近乎零开销的计数器，可通过 /vars 查看；而"各种性能调试工具"则对应 docs/cn/builtin_service.md 介绍的内置服务，以及 CPU/堆/锁竞争剖析器（cpu_profiler、heap_profiler、contention_profiler）。

StarRocks

落地项目：StarRocks
使用版本：内置（vendored）版本
使用情况：StarRocks 作为一款 MPP 分析型数据库，其 BE 节点间使用 brpc 作为主要 RPC 框架，默认通信端口 brpc_port=8060，用于节点间数据传输与通信。
信息提供者：ShawYann

StarRocks 以 vendored（内置）方式引入 brpc，默认 RPC 端口为8060（brpc_port），BE 节点间通过该端口进行数据传输与通信。这个 8060 端口在下文的腾讯、阿里巴巴案例中再次出现，是理解 StarRocks/Doris 系列部署拓扑的关键参数。

BaikalDB

落地项目：BaikalDB
使用版本：社区版 0.9.7 & 百度内部 stable
使用情况：BaikalDB 是一款面向 OLTP 场景为主的 NewSQL 数据库，其内部节点均采用 brpc 框架通信，实现数据处理和复制以及集群管理，brpc 的高性能对 OLTP 场景的低延迟至关重要，同时 brpc 集成的性能调优工具对 SQL 性能优化提效显著。
信息提供者：tullyliu

BaikalDB 是一款面向 OLTP 的 NewSQL 数据库，内部节点全部采用 brpc 通信，覆盖数据处理、数据复制与集群管理。该案例特别强调了两点：低延迟（brpc 的高性能对 OLTP 场景至关重要）与调优工具链（对 SQL 性能优化提效显著），分别呼应 docs/cn/benchmark.md 中的性能对比与上述内置调试体系。

网易：分布式存储系统 Curve

公司名称：网易
实施项目：高性能分布式存储系统 Curve。
集群规模：单个集群 30,000 个节点
使用版本：1.3.0
信息提供者：Divyansh200102

网易的 Curve 是高性能分布式存储系统，单个集群规模高达 30,000 个节点，使用社区版本 1.3.0。这是案例中单集群规模最大的存储场景之一，对节点间通信的稳定性与吞吐提出了极高要求。

RPC 生态与平台侧：协议兼容与命名服务定制

第三类案例体现了 brpc 作为"多协议、可扩展"框架的平台属性。

搜狗：企业级 RPC 系统 SRPC

公司名称：搜狗
实现项目：SRPC 是搜狗几乎所有在线服务都使用的企业级 RPC 系统之一，主要功能包括支持 bRPC 等 RPC 协议。
IDL：PB
通讯方式：TCP
网络数据：二进制
信息提供者：Divyansh20010

搜狗的 SRPC 是一个企业级 RPC 系统，支持 brpc 等 RPC 协议，采用 protobuf（PB）作为 IDL、TCP 作为通讯方式、二进制作为网络数据格式。这体现的是 brpc 协议体系的开放性——通过 docs/cn/new_protocol.md 描述的扩展机制，组织可以把自研协议快速接入 brpc，也可以反过来让自研 RPC 兼容 brpc 协议。

哔哩哔哩（B 站）：命名服务的 zone 发现

公司名称：哔哩哔哩
实现项目：支持 bilibili 在获取服务器节点时发现命名服务的 zone，支持 bilibili 发现服务
使用版本：0.9.7, 0.9.6
信息提供者：Divyansh200102

B 站在 brpc 的命名服务机制上做了定制，支持在获取服务器节点时发现命名服务的 zone。命名服务是 brpc 服务发现的核心扩展点，docs/cn/load_balancing.md 中介绍了基于 DNS、ZooKeeper、etcd 等实现的命名服务，以及"list://"和"file://"等内置形式，B 站的 zone 发现正是对这一扩展点的定制。

腾讯与阿里巴巴：Doris/StarRocks 生态中的 8060 端口

公司名称：腾讯
已实现的项目：Doris、StarRocks 是后端的 brpc 端口，用于后端实例之间的通信。
端口号：8060
信息提供者：Divyansh200102
公司名称：阿里巴巴
已实现项目：阿里云，brpc 端口用于与另一个 BE 通信。
端口名称：brpc_port
默认端口号：8060
通讯方向：FE <--> BE，BE <--> BE
信息提供者：Divyansh200102

腾讯与阿里巴巴的案例口径一致：在两家的 Doris/StarRocks 部署中，brpc 端口（brpc_port）默认均为8060，用于后端实例（BE）之间的通信，通讯方向覆盖 FE <--> BE 与 BE <--> BE。这与 StarRocks 案例中的 brpc_port=8060 完全吻合，说明 8060 已成为该数据库生态中事实上的标准 RPC 端口。阿里巴巴的案例还特别注明其部署在阿里云上，说明该生态的云上托管形态同样沿用这一端口约定。

案例趋势分析：brpc 都在解决什么问题

综合上述案例，可以归纳出 brpc 生产落地的几条清晰主线：

在线业务服务（推荐/广告/搜索）：vivo、爱奇艺、小红书、欢聚时代、数美科技等，特征是 QPS 高、对延迟敏感，依赖 brpc 的多协议支持与低开销统计能力；
基础架构与存储：百度、小红书、信网、网易 Curve，特征是节点规模大、通信稳定性要求高；
MPP/NewSQL 数据库内部通信：Apache Doris、StarRocks、BaikalDB，brpc 直接成为数据库节点间的"血管"，默认端口 8060，这类案例最能体现框架在长期稳定运行下的可靠性；
RPC 生态与平台整合：搜狗 SRPC、B 站命名服务定制、腾讯/阿里云的数据库托管，体现 brpc 协议与组件（命名服务、负载均衡）的可扩展性。

这些趋势与 docs/cn/overview.md 描述的能力一一对应：一个端口支持多协议（restful http/h2、gRPC、redis、memcached、thrift 等）、同步/异步/半同步的访问模型、组合 channels、基于 bthread 的"请求结束线程即结束"的自动线程数调节，以及通过内置服务在线查看状态、剖析 CPU/内存/锁竞争的能力。数据库类案例中反复出现的 bthread、bvar 与调优工具，正是这套能力在基础设施场景中的直接体现。

从版本分布看，社区版本 0.9.x（0.9.3、0.9.6、0.9.7）仍是存量服役的主流，1.0.0 与 1.3.0 也已有明确落地，同时多家企业基于社区版本深度定制或使用百度内部版本，说明 brpc 的源码可维护性（vendored、定制化）同样是企业选型时看重的一点。

如何为社区贡献你的落地案例

如果你所在的企业也在生产环境使用 brpc，可以参照 community/cases.md 中的模板向社区提交案例，帮助完善这份清单。建议按如下格式（多个场景请分开记录）：

* 公司名称： xxx公司 * 落地项目： 例如app的个性化推荐系统的预测服务 * 集群规模： 例如100台 * QPS： 例如峰值1000万， 均值100万 * 使用版本： 例如社区版本0.9.7 * 信息提供者：某某

提交时请尽量填写可量化的指标（集群规模、QPS、版本号），并注明版本是直接使用社区版还是基于社区版定制、是否为内置（vendored）引入——这两点直接影响其他读者对案例可复现性的判断。若不清楚所选版本与框架能力的对应关系，可先阅读 docs/cn/overview.md 与 README_cn.md 了解版本与能力概览。