1. Avro  http://avro.apache.org/ 大名鼎鼎的Hadoop的子项目。它本身即是一个序列化框架，同时也实现RPC的功能；

Avro序列化特点：支持跨语言实现，与 Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers相比，Avro的优势在于支持动态模式，即可以不生成代码，避免了侵入性，作为POJO的DTO(数据传输对象)是不适合用代码生成的。还有Avro序列化时由于不需要字段标识符来打标签，所以使用它序列化生成的数据小（应该是现有序列化系统中最精简的了），最后它的性能也非常优秀。

Avro自带的RPC实现有自己的亮点，比如支持同步和异步调用，有握手协议功能，状态监控完善。但是它绑定了Avro序列化，不支持协议的扩展，也不支持扩展序列化方式，在扩展性上有待改进。

2. nfs-rpc http://code.google.com/p/nfs-rpc/ 淘宝牛人开源的一个RPC框架。传输层使用mina/netty，协议层灵活可扩展，支持多种序列化方式目前支持Hessian ，Java，Protocol Buffers，序列化方式可扩展。该框架设计非常优秀，代码质量高，可读性强，结构清晰，层次分明。

nfs-rpc是一个非常优秀的RPC基础框架，在它的基础上进行扩展开发也非常方便。从序列化方式来看Java序列化虽然使用简单，但性能不高，不能跨语言。Hessian，能跨语言，使用也很方便，但性能不占优势。

3. Dubbo http://code.alibabatech.com/wiki/display/dubbo/Home-zh 阿里开源的一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。功能非常强大，尤其是提供了完善的服务治理功能，非常适合大型的分布式应用。但是对于中小型应用来说似乎有点太重了。

4、missian也是类似的  http://missian.iteye.com/blog/829780

5、http://summercool-hsf.googlecode.com/svn/trunk/

总结：

1) 从序列化方式来看，Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架，都能跨语言，性能优秀，数据精简，但是Avro的动态模式（不用生成代码，而且性能很好）这个特点让人非常喜欢，比较适合RPC的数据交换。

2) RPC逻辑上分为二层，一是传输层，负责网络通信；二是协议层，将数据按照一定协议格式打包和解包。 决定参考前面三个开源框架的特点，实现一个轻量级的RPC框架。

3．avro-rpc介绍

avro-rpc 是一个支持跨语言实现的RPC服务框架。非常轻量级，实现简洁，使用方便，同时也方便使用者进行二次开发，逻辑上该框架分为两层：

1：网络传输层。使用Netty的Nio实现。

2：协议层。可扩展目前支持的数据序列化方式有Avro，Json, Hessian,Java序列化。 使用者可以注册自己的协议格式及序列化方式。

主要特点：

1：客户端传输层与应用层逻辑分离，传输层主要职责包括创建连接，连接查找与复用，传输数据，接收服务端回复后回调应用层；

2：客户端支持同步调用和异步调用。服务异步化能很好的提高系统吞吐量，建议使用异步调用。为防止异步发送请求过快，客户端增加了“请求流量限制”功能，调用超时管理。

3：服务端有一个协议注册工厂和序列化注册工厂。这样方便针对不同的应用场景来定制服务方式。RPC应该只是服务方式的一种。在分布式的系统架构中，分布式节点之间的通信会存在多种方式，比如MQ的TOP消息，一个消息可以有多个订阅者。因此avro-rpc不仅仅是一个RPC服务框架，还是一个分布式通信的一个基础骨架，提供了很好的扩展性；

4：非常轻量级，性能好，适合二次开发。

运行性能测试实例

1. 启动服务端 code.google.dsf.test.StartServerTest

2. 运行客户端 code.google.dsf.test.performance.RPSTest

测试对象，客户端采用异步方式发送一个POJO（10个属性字段）对象

两台，一台运行客户端，一台运行服务端，配置如下：

· CPU: E5645 @ 2.40GHz 2 core

· Memory: 2G

· Network: 1000Mb

JVM Options: -server -XX:+UseParallelGC  -XX:+AggressiveOpts -XX:+UseFastAccessorMethods -Xms512M -Xmx1024M

程序执行6分钟，RPS: 70108