在过去的几年中,随着微服务的增长,gRPC在这些较小的服务之间的相互通信中获得了很大的普及,在后台,gRPC使用http/2在同一连接和双工流中复用许多请求。
前置条件: 获取 gRPC-go 源码 $ go get google.golang.org/grpc 简单例子的源码位置: $ cd $GOPATH/src/google.golang.org/grpc/examples/helloworld 复杂些例子的源码位置: $ cd $GOPATH/src/google.golang.org/grpc/examples/route_guide 写一个gRPC的服务,一般分下面几步: 在一个 .proto 文件内定义服务。 用 protocol buffer 编译
gRPC 一开始由 google 开发,是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用(RPC)系统。
今天这篇,我们主要讲解微服务架构究竟应该怎么进行服务间通信,同步通信和异步通信各有哪些问题,又应该怎么解决这些问题。
使用etcd grpc-proxy start的命令开启 etcd 的 gRPC proxy 模式,包含上表中的静态成员:
gRPC 是一种现代开源高性能远程过程调用 (RPC) 可以在任何环境中运行的框架。它可以有效地连接服务 在数据中心内和数据中心之间,具有对负载平衡、跟踪、 运行状况检查和身份验证。它也适用于最后一英里 分布式计算,用于连接设备、移动应用程序和浏览器 后端服务。
本篇文章属于一篇知识的捡漏和复盘类的文章,主要目的就是为了复盘一下gRPC的相关概念,并剖析其原理,相关知识点和使用大家可以参看之前的几篇文章:
微服务架构是近几年受到各行业广泛追捧的技术之一,微服务架构具有轻型化、便捷化、敏捷化等特点,不仅能够适应业务创新和变化的需要,而且易于维护、变更、升级,契合当前证券业务发展的需要。然而向微服务架构转型也面临不少挑战,东方证券通过构建统一的服务治理框架,打造了一个多语言、多协议、可视化、灵活配置的服务管理平台,支持东方证券企业技术架构向以微服务为核心的现代化架构转型。本文将介绍东方证券 gRPC-Nebula 服务治理框架与星辰服务治理平台的建设成果,并介绍转型过程中的实践经验。
最近在学习.net core的微服务体系架构。微服务之间的通信常常通过gRPC进行同步通信,但是需要注意的是,大多数微服务之间的通信是通过事件总线进行异步通信。在微软介绍.net微服务体系架构的项目eShop中,微服务之间进行同步通信的场景很多,大多数都是HTTP/REST,目前只有自定义聚合器与微服务之间通信是使用的gRPC。整套微服务架构体系,其实除了客户端与网关(BFF)之间,使用HTTP/REST,均可使用gRPC(只要网关支持HTTP/REST与gRPC的转换)
近年来,随着证券市场客户和业务量的不断攀升,以及互联网金融的兴起和金融科技的发展,各证券公司都制定了数字化转型的战略目标。为了把握新一轮数字化技术革命浪潮,企业信息系统架构正在不断升级变迁,很多企业内部的传统软件系统都开始向微服务架构转型,通过服务拆分、降低系统耦合性,达到“高内聚、低耦合”,提供更为灵活的服务支撑。
微服务之间的通信方式对微服务架构内的各种软件质量因素有重大影响(有关微服务网络内通信的关键作用的更多信息)。沟通方式会影响软件的性能和效率等功能性需求,以及可变性、可扩展性和可维护性等非功能性需求。因此,有必要考虑不同方法的所有优缺点,以便在具体用例中合理选择正确的沟通方式。 本文比较了以下样式:REST、gRPC 和使用消息代理 (RabbitMQ) 的异步通信,在微服务网络中了解它们对软件的性能影响。沟通方式的一些最重要的属性(反过来会影响整体表现)是:
gRPC小组正在努力扩展当前的gRPCLB功能。其不再使用自定义负载均衡协议,而是采用基于Envoy xDS API的xDS协议。这将允许与支持xDS API的开源控制平面(例如Istio Pilot,go-control-plane和java-control-plane)进行交互。其他优化如下所示:
消费者可以直接感知提供者的状态,保障消费者和注册中心网络不稳定的情况下,也能及时将异常服务提供者从本地负载均衡池中移除。同理,提供者正常运行后,也能被消费者感知,重新加入负载均衡池。
gRPC是高性能的RPC框架, 有效地用于服务通信(不管是数据中心内部还是跨数据中心)。
原文链接:https://dev.to/chegerose/5-enhancements-that-will-boost-your-nodejs-app-3pj5
在 gRPC 中,客户端应用程序可以直接在另一台计算机上的服务器应用程序上调用方法,就好像它是本地对象一样,从而使您更轻松地创建分布式应用程序和服务。与许多 RPC 系统一样,gRPC 围绕定义服务的思想,指定可通过其参数和返回类型远程调用的方法。
在 Kubernetes 1.24 中,gRPC 探针(probe)功能进入了测试版,默认情况下可用。现在,你可以为 gRPC 应用程序配置启动、活动和就绪探针,而无需暴露任何 HTTP 端点,也不需要可执行文件。Kubernetes 可以通过 gRPC 原生连接到你的工作负载并查询其状态。
借助 gRPC,我们可以在 .proto 文件中一次定义我们的服务,并以 gRPC 支持的任何语言生成客户端和服务器代码,无论是在大型数据中心内的服务器,还是在个人的电脑的环境中,这些客户端和服务器代码都可以运行 – gRPC 可以为您处理不同语言和环境之间的通信。我们还获得了使用 protocol buffers 的所有优点,包括有效的序列化,简单的 IDL 和容易的接口更新。
gRPC是Google开发的高性能、通用的开源RPC框架,其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计,基于Protobuf(Protocol Buffers)序列化协议开发,且支持众多开发语言。在gRPC中一个客户端可以像使用本地对象那样直接调用位于不同机器上的服务端应用的方法(methods)。这让你能够更容易的构建分布式的应用和服务。和其他 RPC系统类似, gRPC也是基于定义一个服务,指定服务可以被远程调用的方法以及他们的参数和返回类型。在服务端,实现服务的接口然后运行一个 gRPC服务来处理可出端的请求。在客户端,客户端拥有一个存根(stub在某些语言中仅称为客户端),提供与服务器相同的方法。
•在.proto文件中定义一个服务。•使用协议缓冲编译器生成服务器和客户端代码。•使用Go gRPC API编写一个简单的服务端和客户端。
继续之前,请确保你已经对gRPC概念有所了解,并且熟悉protocol buffer。需要注意的是教程中的示例使用的是 proto3版本的protocol buffer:你可以在Protobuf语言指南与Protobuf生成Go代码指南中了解到更多相关知识。
RPC 是什么?在客户端应用里可以像调用本地方法对象一样直接调用另一台不同机器上的服务端应用的方法。同时支持跨语言的异构系统。国内开源的 RPC 框架有阿里Dubbo、蚂蚁金服的 SOFA-RPC、百度 bRPC、新浪 Motan等等。
前面2篇介绍了 gRPC 的关键概念以及演示程序。了解工作的基础知识后, 将了解 k8s 在其容器运行时接口技术。
今天开始开新坑——把Spring Boot 微服务部署到容器平台(K8S,OpenShift)上!
在为您的应用程序选择通信协议时,有很多不同的选择。在本文中,我们将了解四种流行的解决方案:HTTP、WebSocket、gRPC和WebRTC。我们将通过调查其背后的技术、它的最佳用途及其优缺点来探索每个协议。
Greenplum Stream Server (GPSS)是一个ETL(提取、转换、加载)工具。GPSS服务器的一个实例从一个或多个客户机接收流数据,使用Greenplum数据库可读的外部表将数据转换并插入到目标Greenplum表中。数据源和数据格式是特定于客户机的。数据源和数据格式由客户端指定。
NACOS致力于帮助您发现、配置和管理微服务。它提供了一组简单而有用的功能,使您能够实现动态服务发现、服务配置、服务元数据和流量管理。
作者 | Mariana Berga、André Santos 译者 | 王强 策划 | 万佳 想知道未来是不是 gRPC 的天下?本文会具体介绍两种 API 架构风格:REST 和 gRPC,并讨论它们之间的区别。不过,首先,我们会解释什么是 API,以及为什么它对微服务基础设施而言至关重要。之后,我们会介绍 gRPC 的基础——RPC,并探讨 gRPC 和 REST API 之间的重要差异。根据它们的对比结果,我们最后会分析什么时候应该使用哪种架构类型。 1API 是什么 API,即应用程序编程接口。这
Vitess,作为海外最为知名的分库分表产品,一直以来在国内声音不多。近期抽空了解下这个产品,特分享出来。本文部分内容取自Vitess官网https://vitess.io。
本文翻译自 ASP.NET Blog | gRPC vs HTTP APIs,作者 James,译者 Edison Zhou。
作者 | David Morrison,Evan Sheng,David Morrison 译者 | 平川 策划 | Tina 本文最初发布于 Airbnb 技术博客。 运营 Airbnb 基础设施的一项重要工作是,确保我们的云开支随着需求自动增长和下降。我们的流量每天波动很大,为此,我们的云资源占用应该能够动态扩展。 为了实现这种扩展,Airbnb 利用了 Kubernetes 这个开源的容器编排系统。我们还利用了 OneTouch,一个建立在 Kubernetes 之上的服务配置界面,在之前的 文章 中
有关grpc更深层次的前世今生、底层原理、困惑点释疑请听下回分解, 欢迎菜鸟老鸟们提出宝贵意见。
随着微服务框架和云原生框架的出现,传统的单体应用程序被分解为一组细粒度的、自治的和面向业务能力的微服务,网络通信链路的数量激增,服务间的通信技术也因此成为了现代分布式系统中至关重要的一个环节。
用的nacos2.2.0没有想到引入了新的raft和grpc协议,要多开放几个节点
当你使用微服务风格的体系结构时,你需要做的一个非常基本的决定是:你的服务如何相互通信?默认的选择似乎是通过HTTP发送JSON — 使用所谓的REST API,尽管大多数人不太重视REST原则。我们在fromAtoB就是这样开始的,但最近我们决定将gRPC作为我们的标准。
gRPC是一个高性能、开源、通用的RPC框架,面向移动和HTTP/2设计,是由谷歌发布的首款基于Protocol Buffers的RPC框架。
掌握 Go 语言的常见概念,如变量、循环、条件语句、函数、数据类型等等。深入了解 Go 基础知识的好起点是查阅 Go 官方文档
互联网垂直搜索领域,特别是电商行业,对于特定业务的搜索,热数据的量级一般是可控的(百万级、千万级),一般情况下,对响应时间和整体的吞吐量(QPS)都有比较高的要求。
gRPC 已经成为实现需要大规模快速运行的分布式软件系统的一项重要技术。简而言之,gRPC 是一个 API 框架,它允许一个程序在互联网上的一个位置传递数据到另一个位置的另一个程序中的独特函数进行处理。
Dubbo是阿里巴巴开源的高性能和轻量级的服务治理框架,它提供了六大核心能力:面向接口代理的高性能RPC调用、智能容错和负载均衡、服务自动注册与发现、高度可扩展能力、运行期间流量调度和可视化的服务服务治理与运维。
作者:datumhu,腾讯 IEG 后开开发工程师 在广告系统实践中,精排服务基于 gRPC 协议调用 TF-Serving 在线推理服务。相信很多业务已经使用过 gRPC 相关语言的框架进行服务调用,尤其是基于谷歌云的出海业务的服务调用更绕不开 gRPC,所以很有必要理解 gRPC 的原理。本文通过简要介绍抓包分析一次 gRPC 的调用过程,逐步认识 gRPC。 概述 gRPC 是谷歌推出的一个开源、高性能的 RPC 框架。默认情况下使用 protoBuf 进行序列化和反序列化,并基于 HTTP/2 传输
作为Alluxio 2.0发布版本的一部分,我们将RPC框架从Apache Thrift(见文末链接1)变为gRPC(见文末链接2)。在本文中,我们将讨论这一变化背后的原因以及我们在此过程中学到的一些经验。
Dubbo 在 2011 开源之后,一直是国内最受欢迎的 RPC 框架,之后 Spring Boot 和 Spring Cloud 的面世,助推了微服务的火热程度。计算机的世界变化很快,自从容器和 K8s 登上舞台之后,给原有的 RPC 领域带来了很大的挑战。这个文章主要讲述 RPC 领域遇到的问题,以及 RPC 怎么去拥抱 K8s 怀抱的一些思考。
现代的软件服务大多数是分布式应用程序,通过暴露自己的 API 对内或对外提供了一系列的功能点。服务与服务之间有时是跨语言、跨平台通信的。
gRPC 支持 HTTP 2.0 协议,使用二进制帧进行数据传输,还可以为通信双方建立持续的双向数据流。
gRPC(Remote procedure call)是google开源的网络通讯框架;同时也是Cloud Native Computation基金会下的产品。本文章的项目源码会在结尾的联系方式中找到。
转自 我的一个 StackOverflow 回答。因为答案比较长,而且感觉比较有意义,就翻译成了中文发了出来。 原问题: 我正在用 gRPC 构建一个要求高吞吐量的服务。但是我现在用 C++ 同步式 gRPC 编写的程序的吞吐量并不高。 我已经读过了 gRPC 文档,但是我并没有找到对于同步/异步 API 的区别的清晰解释。我只知道异步 API 可以控制完成队列(completion queue),而对于同步 API 来说是不可视的。 我的理解是同步 gRPC 会发送消息到 TCP 层,然后等待收到 “ack”,因此下个消息会被阻塞,而异步 API 会异步地发送消息,而不需要后面的消息等待前面的消息。
机器学习(ML)和人工智能(AI)现在是IT行业中的热门话题。和容器一样。在这个博客中,我尝试将两者绘制在同一张图片中,看看是否有任何协同作用。
这是gRPC负载均衡的第一篇,后续会给出基于golang XDS服务发现的例子,了解golang XDS的工作原理。
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