在Go语言中开发高效的RPC（远程过程调用）服务，可以通过以下几个关键步骤和方法来实现：

一、定义服务接口

首先需要定义需要提供的RPC方法及其参数和返回值。可以使用Go语言的interface类型来定义RPC接口，同时也可以为其添加必要的标记（如rpc）以便使用框架自动生成相关代码。例如：

type Calculator interface {Add(a, b int) int
}

二、注册服务

使用Go语言的反射机制将服务接口注册到RPC框架中，以便客户端调用。可以使用Go语言的net/rpc包提供的方法进行注册。例如：

calculator := new(CalculatorImpl)
rpc.Register(calculator)

三、选择序列化协议

序列化是将对象转换为字节流的过程，反序列化则是将字节流转换回对象。在RPC调用中，序列化和反序列化是不可避免的操作，选择合适的序列化协议对性能有很大影响。

JSON：JSON是一种轻量级的数据交换格式，Go语言的标准库中提供了对JSON的支持。通过在RPC请求和响应中使用JSON编码和解码，可以方便地进行跨语言的数据交互。例如：

rpc.RegisterCodec(json.NewCodec())

但需要注意的是，JSON虽然易于阅读和编写，但在性能上可能不如其他序列化协议。

Protobuf：Protobuf是Google开发的一种高效的数据序列化协议，适用于性能要求较高的场景。它使用二进制格式进行编码，具有更高的压缩率和更快的解析速度。在Go语言中，可以使用github.com/golang/protobuf/proto包来进行Protobuf的编解码。例如：

rpc.RegisterCodec(protobuf.NewCodec())

四、并发处理

Go语言通过goroutine和channel提供了高效的并发编程模型。在RPC服务端可以使用goroutine来实现并发处理请求，提高服务的吞吐量。例如，在接收到新的连接时，可以启动一个新的goroutine来处理该连接上的RPC请求。

五、连接池

为了提高RPC服务的性能，可以使用连接池技术来复用连接资源。连接池可以减少频繁建立和关闭连接的开销，提高系统的响应速度。可以使用第三方库（如github.com/fatih/pool）来实现连接池的管理。

六、超时处理

为了避免慢响应导致服务阻塞，可以为RPC请求设置超时时间，并在超时时进行相应的处理。这可以通过在客户端设置超时参数或在服务端实现超时检测机制来实现。

七、使用gRPC框架

gRPC是Google开发的一个高性能、开源和通用的RPC框架，它支持多种编程语言，并且基于HTTP/2协议进行通信。gRPC提供了自动的代码生成功能，可以大大简化开发过程。在Go语言中使用gRPC，开发者可以通过定义服务接口和服务方法来快速搭建RPC服务。

八、性能优化策略

除了上述基本步骤外，还可以采取一些性能优化策略来进一步提高RPC服务的效率。例如：

1. 数据压缩：对于大数据量的传输，采用数据压缩技术可以减少网络带宽的占用，进而提高RPC调用的整体性能。
2. 负载均衡：通过动态分配RPC请求到不同的服务器节点，可以避免单点过载的问题，同时提高整体的服务质量。

综上所述，通过定义服务接口、注册服务、选择高效的序列化协议、并发处理、使用连接池、设置超时处理、使用gRPC框架以及采取性能优化策略等方法，可以在Go语言中开发高效的RPC服务。