应使用 Protocol Buffers 替代 JSON 作为序列化格式，因其二进制、强类型、字段编号传输，体积减少60%–80%，gRPC原生支持；配合grpc-gateway兼顾REST兼容性。
用 Protocol Buffers 替换 JSON 作为序列化格式
Go 微服务间 HTTP 或 gRPC 通信时，默认用 json.Marshal 会导致 CPU 占用高、体积大、解析慢。Protocol Buffers（.proto 定义 + protoc-gen-go 生成代码）是更优选择，尤其在 gRPC 场景下原生支持。
-
json是文本格式，无 schema 校验，字段名重复传输，不压缩；protobuf是二进制、有强类型定义、字段用 tag 编号而非名称，体积通常减少 60%–80% - gRPC 默认使用
protobuf，若用http+json，可改用grpc-gateway暴露 REST 接口，后端仍走 protobuf 编解码 - 注意：不同语言生成的 proto struct 字段顺序/零值行为可能不一致，务必统一
go_package和option go_package路径，并在 CI 中校验生成代码一致性
service UserService {
rpc GetUser(GetUserRequest) returns (GetUserResponse);
}
message GetUserRequest {
int64 user_id = 1;
}
message GetUserResponse {
User user = 1;
bool found = 2;
}
启用 gRPC 流式传输替代多次 RPC 调用
当服务需要批量获取或实时推送数据（如日志流、监控指标、订单状态变更），反复调用 Unary RPC 会产生显著延迟和连接开销。gRPC 支持 server-streaming、client-streaming 和 bidi-streaming，能复用连接、减少 handshake 开销。
- 避免写循环调用
GetOrderStatus(ctx, &req)100 次；改用StreamOrderStatus(ctx, &StreamReq{Ids: ids}) - 流式响应需注意客户端超时设置：
context.WithTimeout应覆盖整个流生命周期，而非单次Recv() - 服务端流式 handler 中，不要在
Send()前做重载计算；否则会阻塞流，影响其他并发流
共享内存或本地缓存减少跨服务查询
高频读取的只读数据（如配置项、地区列表、汇率）不应每次通过 HTTP/gRPC 调用远程服务获取，应通过本地缓存降低 RT 和下游压力。
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- 用
github.com/patrickmn/go-cache或github.com/bluele/gcache实现带 TTL 的内存缓存，避免自己手写锁和过期逻辑 - 缓存 key 建议包含版本号或更新时间戳（如
"region_list_v202405"），便于发布时强制刷新 - 若多个实例需一致性，不要依赖本地缓存同步；改用 Redis +
WATCH/MULTI或基于事件驱动的缓存失效（如监听 Kafka topicconfig-updated）
避免在传输层做业务逻辑转换
常见反模式：A 服务把原始数据塞进 map[string]interface{}，B 服务再用 json.Unmarshal 解析并映射到结构体——这绕过了编译期类型检查，且无法利用 protobuf 的零拷贝优化。
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- 所有跨服务数据结构必须定义在独立的
api/或proto/仓库中，由 CI 自动生成 Go/Java/TS 代码，禁止手动维护 DTO - 禁止在 HTTP handler 中对请求 body 做
json.RawMessage透传；若需兼容旧版，应由网关层完成协议转换，业务服务只对接标准 proto message - 字段新增/删除必须遵守 protobuf 兼容性规则：不重用 field number，可选字段用
optional（proto3），弃用字段加deprecated = true
*.pb.go 直接提交，导致 diff 失控；正确做法是只提交 .proto，CI 自动检查并生成，失败即阻断发布。 
