golang工程组件篇:高性能RPC框架gRPC之Retry与LoadBalance
在本文中,我将聚焦于gRPC框架中两个关键特性:Retry与LoadBalance。它们在提升系统可靠性和性能方面发挥着重要作用。
首先,介绍gRPC框架,大型web项目源码由谷歌开源,支持多种语言,基于HTTP/2协议,适用于大规模微服务场景,提供更低延迟与更高吞吐量。
Retry机制在分布式系统中至关重要。面对网络故障或类似问题,系统可能无法成功发起请求或接收响应。通过设置自动重试策略,系统在请求失败后能自动进行多次尝试,并在每次尝试之间设定延迟。举例说明,当使用gRPC客户端向服务器发送请求时,若请求失败,系统将根据预设策略自动重试,确保即便出现网络问题,系统仍能迅速恢复。
负载均衡(LoadBalance)是另一个关键概念。它通过将流量均匀分配至不同服务节点,避免某些节点过载或宕机导致系统瘫痪。语音识别python源码gRPC框架通过LoadBalance功能实现这一目标,当请求到达客户端时,系统根据预设策略选择一个服务节点进行处理。例如,使用RoundRobin策略,客户端在请求到达时,会选择合适的服务节点进行转发处理,确保所有服务节点均得到充分利用,同时提升系统性能与稳定性。
总结,Retry与LoadBalance是gRPC框架中不可或缺的特性。它们帮助系统实现自动重试以提高可靠性和稳定性,通过负载均衡优化系统性能与吞吐量。对于分布式系统构建者而言,这些机制无疑能带来显著效益。
Go语言 grpc
gRPC 是一个高性能、跨平台、开源的远程过程调用(RPC)框架,它面向移动和 HTTP/2 设计,提供 C/C++、Java、Python、Ruby、C#、PHP、抽奖砸金蛋源码Node.js 和 Go 等语言版本,几乎支持所有编程语言。 gRPC 基于 HTTP/2 标准,具备诸如双向流、流控、头部压缩和单 TCP 连接上的多复用请求等特性,使其在移动设备上表现出色,节省电量和空间。 接下来,我们将介绍 gRPC 的核心概念。 什么是 gRPC? 在 gRPC 中,客户端应用能够像调用本地方法一样直接调用另一台机器上服务端应用的方法,简化了分布式应用和服务的创建。它基于定义服务、方法及其参数和返回类型的基础理念。在服务端实现这些方法并运行 gRPC 服务器来处理客户端调用。客户端则拥有一个与服务端方法相似但未实现的存根,通过该存根调用服务端方法。 gRPC 使用的协议 默认使用 protocol buffers,这是由 Google 开发的结构化数据序列化机制,也可使用 JSON 等其他数据格式。不过,通常推荐使用 protocol buffers,因其灵活性和高效性。 服务定义 使用 gRPC 需先定义服务,单品系统源码包含可被远程调用的方法及其参数和返回类型。服务可以被理解为服务端 API 接口的集合,提供功能。 以下是使用 gRPC 定义服务的示例。 单向 RPC 客户端发送请求至服务端,服务端返回应答,类似于普通函数调用。 服务端流式 RPC 客户端发送请求至服务端,接收一系列消息流,直至无更多消息为止。客户端可以持续读取直到消息流结束。 客户端流式 RPC 客户端通过消息流向服务端发送一系列消息,待服务端读取后返回应答。 双向流式 RPC 客户端和服务端可独立通过读写数据流发送消息,双方可按任意顺序读写消息,如服务端在写应答前等待所有客户端消息,或先读消息再写消息。 关于 Go 语言 gRPC 教程,包括安装 go 语言 gRPC 包、安装 protobuf 编译器、定义服务、编译 proto 协议文件、实现服务端和客户端代码等步骤。具体流程如下: 安装 Go 语言 gRPC 包 确保已安装 Go 编译器。 安装 protobuf 编译器 下载并安装 protoc 编译器,假贷款源码需将其路径添加至系统环境变量。 安装 gRPC 编译器插件 因当前版本的 protoc 缺少 Go 语言代码生成器,需单独安装 gRPC 编译器插件。 例子目录结构 创建目录结构,用于存放示例代码。 定义服务 通过 protobuf 语法定义服务接口,包含方法及其参数和返回类型。 编译 proto 协议文件 使用 protoc 编译器将 proto 文件转换为 Go 语言代码。 实现服务端代码 编写并运行服务端代码,实现服务接口。 实现客户端代码 编写并运行客户端代码,调用服务接口。 完成上述步骤后,即可实现基于 Go 语言的 gRPC 应用。最全开源go微服务框架对比
在选择go语言的微服务框架时,各种框架众多,竞争激烈,让人眼花缭乱。以下是对几种具有影响力的非web框架(如gin和beego)进行的对比: go-zero: 作为一款较重的框架,go-zero提供了全面的微服务功能,但存在一定的约束,例如服务定义需遵循其DSL协议,配置管理需遵循最佳实践。作为CNCF项目,国内社区建设活跃,通过微信群、公众号等多渠道推广,实践指导丰富。 go-kratos: 作为轻量级框架,web和rpc服务协议直接采用protobuf和grpc,依赖注入和代码自动生成是其亮点。go-kratos专注于解决微服务的核心需求,社区维护适中,官网更新和解答渠道有限。 tarsgo: 腾讯开源项目,依托于C++框架tars,提供了丰富的功能,但独立性相对较弱。社区基于tars的影响力尚可,有QQ和微信群支持。 dubbo go: 阿里开源,与tarsgo类似,是dubbo框架的go版本,社区活跃度与tarsgo相当,有钉钉群。 go-micro: 作为早期开源项目,轻量级但社区维护力度一般,作者的重点转向云服务。 go-kit: 本质上是微服务工具集,而非框架,社区支持较弱,是早期go项目的备选项之一。 jupiter: 重量级框架,斗鱼开源,目标是提供统一的微服务平台,但社区活跃度不高,有钉钉群。 以上是初步的比较,未来会更详细地探讨各个框架。对go微服务有兴趣的朋友,欢迎加入wx:blankwusky进行深入交流。本文由Zhihu On VSCode创作并发布。go net/rpc 原理解读
本文将深入解析Go语言中net/rpc库实现远程过程调用(RPC)的原理。首先,让我们通过官方示例理解RPC的实现方式。该实现利用HTTP作为RPC的载体,借助`net//rpc/server.go`文件中定义了这一过程,具体如下:
服务端在注册代码中生成`service`结构体,其定义包括服务名`name`和一个`method`映射表。该映射表的键为方法名,值为请求参数和返回参数结构类型,例如`int`、`string`或`struct`。当服务端读取客户端通过TCP连接发送的数据时,将根据`methodType`结构体中的反射信息,逐一匹配并生成请求参数,从而调用相应方法。
go-zero微服务实战系列(四、CRUD热热身)
本篇文章分享了服务的基本配置和几个典型的代码示例,首先介绍了go-zero的logx包的日志功能。默认情况下,无需配置即可在stdout中输出日志。日志信息包括时间戳、http请求的基本信息、接口耗时以及链路追踪的span和trace信息。程序启动后,框架会默认输出统计日志,用于监控当前资源的使用情况,如cpu和内存。通过设置日志等级,可以关闭特定级别的日志输出,同时日志可以扩展输出字段,如添加uid字段以记录请求用户的uid。go-zero的日志功能支持自定义配置,包括日志输出模式、时间格式、输出路径、是否压缩以及日志保存时间等。
在服务依赖方面,文章讨论了在BFF服务中依赖多个RPC服务的情况。默认情况下,如果依赖服务未启动,BFF服务也会异常。文章展示了通过日志可以识别出依赖服务异常,如order.rpc未启动,导致BFF无法正常运行。在go-zero中提供了弱依赖配置,允许在不严重影响依赖方启动的情况下,处理服务异常。例如,将reply.rpc配置为弱依赖,即使发生异常,BFF服务仍能正常启动。
文章还介绍了并行调用在高并发系统中的应用。通过并行依赖调用,可以显著降低接口响应时间,提升用户体验。示例中展示了如何使用go-zero提供的mapreduce功能,实现根据商品id并行获取商品详情和商品评价信息。此外,文章提到在商品详情页展示商品评价内容时,采取了降级策略,即使请求reply.rpc接口报错,也能确保商品详情的正常展示。
在上传方面,文章以product-admin中的商品上传为例,介绍了将上传至阿里云OSS的具体步骤。通过在admin-api.yaml中添加配置、添加OSS客户端、获取bucket并上传,实现的上传功能。文章还展示了使用Postman上传的流程,并提示在上传前需先创建bucket。最后,登录阿里云对象存储查看已上传的,确保上传过程的正确性。
文章总结了通过日志定义、服务依赖配置、并行调用以及上传功能的优化手段,展示了常见功能的编码方式和优化策略。强调了实践的重要性,鼓励读者通过项目实践来完善和学习。文章未列出所有功能,旨在激发读者的兴趣和探索欲望,同时提供了代码仓库地址,欢迎使用go-zero并参与项目开发。文章鼓励读者通过关注公众号和加入交流群,参与社区互动和学习交流。
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