Go gRPC Streaming 的流控与内存治理
典型症状 单连接吞吐很高，但进程 RSS 持续上涨。 p99 抖动明显，GC 时间占比异常。 下游稍慢就触发级联超时。 流控设计要点 应用层窗口：限制每个 stream 的未确认消息数。 连接层隔离：大流量 stream 与普通 RPC 分离连接。 消费层背压：处理队列满时暂停读或降级。 服务端模式 type StreamState struct { inflight int64 limit int64 } func (s *StreamState) AllowRecv() bool { return atomic.LoadInt64(&s.inflight) < s.limit } 参数调优建议 MaxRecvMsgSize 不要无限放大，优先拆包。 对大对象优先走分块传输。 结合业务 ACK 做“应用级信用”控制。 观测面 每 stream inflight 数。 解码耗时与业务处理耗时拆分。 内存分配热点（pprof alloc_space）。 小结 Streaming 的本质是长期会话。想要稳，必须让发送速率服从消费能力，而不是盲目追求“尽快塞满管道”。