使用gRPC时通过注册gzip等压缩器并配置UseCompressor可实现高效RPC压缩；若用net/rpc则需自定义codec，在序列化后手动压缩数据。
Go语言实现RPC请求压缩的关键在于对传输数据进行编码层面的压缩，通常结合gRPC或标准库中的net/rpc来完成。直接在网络传输中减少数据体积，可以显著提升性能，尤其在高并发或带宽受限场景下效果明显。
使用gRPC配合压缩库
gRPC是Go中主流的RPC框架，原生支持请求和响应的压缩。只需配置适当的压缩器即可。
Go的gRPC库（google.golang.org/grpc）允许注册压缩器，常用的压缩算法包括gzip、snappy等。
- 导入 "google.golang.org/grpc/encoding/gzip" 包启用gzip压缩
- 在客户端调用时通过CallOption指定压缩方式，例如：grpc.UseCompressor("gzip")
- 服务端注册对应解压逻辑，自动处理压缩数据
示例代码片段：
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import "google.golang.org/grpc/encoding/gzip"
// 客户端调用时
client.SomeRPC(ctx, req, grpc.UseCompressor("gzip"))
自定义消息级压缩（适用于net/rpc）
如果使用Go标准库的net/rpc，它本身不支持压缩，但可以通过封装RPC传输的数据实现手动压缩。
基本思路是在发送前将参数序列化并压缩，在接收端先解压再反序列化。
- 使用gob编码请求体，再用gzip或zlib压缩字节流
- 在自定义的rpc codec中实现ReadRequestHeader、WriteResponse等方法时加入压缩逻辑
- 服务端codec对应实现解压与解码流程
这种方式灵活性高，但需要自己管理编解码过程。
选择合适的压缩算法
不同压缩算法在压缩比和CPU开销之间有取舍。
- gzip：通用性强，压缩率高，适合大消息，但消耗较多CPU
- snappy或zstd：速度快，适合低延迟场景，压缩率略低
- 根据业务需求选择，默认小数据包可能不需要压缩
注意：过小的报文压缩反而增加开销，建议设置压缩阈值（如大于1KB才压缩）。
基本上就这些。关键是根据使用的RPC框架选择对应的压缩接入方式，gRPC支持更完善，标准库则需手动实现。压缩能有效节省带宽，但也带来CPU负担，合理权衡很重要。
