Netflix使用HTTP/1.1开发了自己的技术堆栈，用于服务间通信，覆盖了为Netflix产品提供动力的总微服务的98％。几年来，这一堆栈支持了公司流媒体业务的强劲增长。但到2015年，平台团队意识到它还“使我们正在努力的一些架构模式永久化，并且大规模影响了工程的生产力，”运行平台工程总监Tim Bozarth说。用于与远程服务交互的客户端通常包含手写代码，这非常耗时，“有机会产生问题，引入的错误，以及产生额外的复杂性，”他说。此外，当团队构建定义API的服务时，没有明确的方法来注释和准确描述API的功能，从而使发现、审计和理解生态系统中可用的API变得具有挑战性。为了寻找新的解决方案，该团队还希望服务客户端跨语言工作，重点是Java和Node.js.
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。
在分析完源码后golang源码分析：grpc 链接池（3）resolver 、balancer和picker，我们尝试自定义实现相应的插件。grpc 通过服务发现或者直连形式获取到 gRPC server 的实例的 endpoints，然后通知负载均衡器进行 SubConn 更新，对于新加入的 endpoint 进行实例创建，移出废弃的 endpoint， 最后通过状态更新将状态为 Idle 的 SubConn 进行管理，gRPC 在调用 Invoke时，则会通过负载均衡器中的 Picker 去按照某一个负载均衡算法选择一个 SubConn 创建链接，如果创建成功则不再进行其他 SubConn 的尝试，否则会按照一定的退避算法进行重试，直到退避失败或者创建链接成功为止。上述三个组件的功能分别如下：
服务与服务之间传递数据包，往往会因为不同的应用场景，使用不同的通讯协议进行传递。比如网站的访问，常常会使用 HTTP 协议进行传递，文件传输使用 FTP，邮件传递使用 SMTP。上述的三种类型的协议都处于网络模型中的应用层。除了应用层的常用协议之外，对于传输层的 TCP、UDP 协议，以及 Restful 架构风格、RPC 协议等等基础网络知识要有一定的了解和认知。
上一篇文章我带着大家体验了一把《ASP.NET Core 3.0 上的gRPC服务模板初体验(多图)》，如果有兴趣的可以点击链接进行查看，相信跟着做的你，也是可以跑起来的。这篇文章我们将一起来探讨下gRPC服务如何与HTTP APIs进行比较。用于为应用程序提供API的技术是一个重要的选择，与HTTP API相比，gRPC提供了独特的优势。本文从gRPC的优缺点出发，并推荐了一些建议使用gRPC服务以及不建议使用gRPC服务的场景。
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。
随着微服务架构和云原生架构的出现，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，进程间（或服务间/应用程序间）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。
目前互联网系统都是微服务化，那么就需要 RPC 调用，因此本文梳理了从 RPC 基本框架协议到整个服务化框架体系建设中所包含的知识点，重点在于 RPC 框架 和 服务治理能力的梳理，本文定位于一个科普性质的文章，在于让大家了解一个全貌。
作者：allendbwu，腾讯 PCG 后台开发工程师 目前互联网系统都是微服务化，那么就需要 RPC 调用，因此本文梳理了从 RPC 基本框架协议到整个服务化框架体系建设中所包含的知识点，重点在于 RPC 框架 和 服务治理能力的梳理，本文定位于一个科普性质的文章，在于让大家了解一个全貌。 一、RPC 基本框架 1-1、RPC 基本框架 理解 RPC RPC 的概念就是远程过程调用。我们本地的函数调用，就是 A 方法调 B 方法，然后得到调用的结果，RPC 就是让你像本地函数调用一样进行跨服务之间
导语 | 目前互联网系统都是微服务化，那么就需要RPC调用，因此本文梳理了从RPC基本框架协议到整个服务化框架体系建设中所包含的知识点，重点在于RPC框架和服务治理能力的梳理。 一、从RPC到服务化框架设计 （一）RPC基本框架 理解RPC RPC就是远程过程调用。我们本地的函数调用，就是A方法调B方法，然后获取结果，RPC就是让你像本地函数调用一样进行跨服务的函数调用。我们现在都在讲微服务，服务都拆分为微服务了，那么相关依赖的调用，就会变成跨服务之间的调用，他们的通信方式就是依靠RPC。 RPC基础
对于人类的身体健康来说，“三高”是个大忌，但在计算机界，系统的“三高”却是健康的终极目标。本文将介绍一下流量治理是如何维持这种“三高”系统的健康，保障数据流动的均衡与效率，就如同营养顾问在维持人类健康饮食中所起的作用一般。
go里面一般会使用Context进行超时控制以及参数传递, 其中超时控制可以使用context.WithDeadline()或者context.WithTimeout()实现, 二者实现效果是一致的.
HTTP过滤器 就像网络级别的过滤堆栈一样，Envoy在连接管理器中支持HTTP级别的过滤堆栈。可以编写过滤器，在不知道底层物理协议（HTTP / 1.1，HTTP / 2等）或多路复用功能的情况下，对HTTP层消息进行操作。有三种类型的HTTP级别过滤器： 解码器：解码器过滤器在连接管理器正在解码请求流的部分（头部，正文和尾部）时被调用。 编码器：编码器过滤器在连接管理器即将编码部分响应流（标题，正文和预告片）时被调用。 解码器/编码器：解码器/编码器过滤器在连接管理器正在解码请求流的部分时以及连接管
在整个 SQL 执行过程中，需要经过 Parser，Optimizer，Executor，DistSQL 这几个主要的步骤，最终数据的读写是通过 tikv-client 与 TiKV 集群通讯来完成的。
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。
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。
古人有云“gRPC是目前最常用也是性能最好的RPC框架之一”，本周阿巩将从一次RPC调用流程看在各场景下gRPC框架的解决方案，直击gRPC优秀的本质。上一篇中我们提到了HTTP/2和ProtoBuf 协议，gRPC便是结合了 HTTP/2 与 Protobuf 的优点，在应用层提供方便而高效的 RPC 远程调用协议。那空口无凭，先来简单总结回顾下HTTP/2和ProtoBuf 协议分别是如何提升性能的，再来展开讨论。日拱一卒，让我们开始吧！
原题：When to Use What: REST, GraphQL, Webhooks, & gRPC
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。
随着微服务的迅速发展，各大互联网企业也投入到微服务的使用种。微服务最大的特点是，跨进程、跨服务、跨语言之间的调用，使得我们能够像调用本地类、函数一样。当微服务具备该特点，将我们复杂的业务拆分成不同的服务，服务之间在相互调用。这也是微服务为什么火的原因之一。
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：
自从 2011 年 Dubbo 开源之后，被大量中小公司采用，一直是国内最受欢迎的 RPC 框架。2014 年，由于阿里内部组织架构调整，Dubbo 暂停维护了一段时间，之后随着 Spring Cloud 的面世，两个体系在融合中一起助推了微服务的火热。
1、RPC 框架谁最美？ Hello，everybody！说到RPC框架，可能大家能想到一堆RPC开源框架，那么在微服务平台中，微服务间的服务调用，不可避免的会遇到一个问题，该选用哪一个RPC框架
当我们需要在跨语言之间进行通信的时候，我们可能需要规范一下传输数据(消息)的格式以满足我们的需求 ，当然GRPC的优势远不止这些，下面我们来慢慢的研究一下。。。。
ByteBuf 是必须要掌握的核心工具类，并且能够理解 ByteBuf 的内部构造。ByteBuf 包含三个指针：读指针 readerIndex、写指针 writeIndex、最大容量 maxCapacity，根据指针的位置又可以将 ByteBuf 内部结构可以分为四个部分：废弃字节、可读字节、可写字节和可扩容字节。如下图所示。
讲道理，docker是天然的微服务，确实是能敏捷高效的解决深度学习这一块的几个痛点。
微服务架构语境下，我们经常会聊到 RPC协议、RPC框架 等名词，但其实很多同学并没有真正理解这些术语的含义，只是一个模糊的概念。
做rpc选型时候，有人说到grpc，想在网上找一些grpc c/c++的源码分析来帮助理解，发现除了官方doc里带的文档外寥寥无几（也可能是自己没找到？）。只能自己捋起袖子“啃一啃”grpc的源码。
xdm好久不见，记得上次更新还是在上次，感谢伙伴们的关注和催更（笑）。这段时间阿巩回看了往期文章，感觉偏重概念理论而缺乏实践以及真正落实到coding上的东西，于是便有了“读猿码系列”，我会到github上找一些star多的或者有趣的开源项目，先clone到本地跑起来，然后从入口函数开始一点点究其本质，本系列文章会记录下来这个过程，也欢迎各位和我一起实践。对了，不要忘记给原作者个star哦～日拱一卒，我们开始吧！
gRPC 中的负载平衡基于每个调用而不是每个连接发生。即使所有请求都来自单个客户端，我们仍然希望它们在所有服务器之间进行负载平衡。
「视频结构化」是一种 AI 落地的工程化实现，目的是把 AI 模型推理流程能够一般化。它输入视频，输出结构化数据，将结果给到业务系统去形成某些行业的解决方案。
gRPC是如何work的，清楚的理解其调用逻辑，对于我们更好、更深入的使用gRPC很有必要。因此我们必须深度解析下gRPC的实现逻辑，在本文中，将分别从客户端和服务端来说明gRPC的实现原理。
以github官网上的example为例跟踪调用的逻辑，总的调用过程基本就是分为三步：
本文概括性的介绍gRPC，包括gRPC的起源，核心特性，生态体系，以及一些知名开源软件对gRPC的使用，最后总结gRPC与netty、dubbo等框架的区别，目的是让读者从整体上对gRPC有一个相对全面的认知。
gRPC 是一款高性能、开源的 RPC 框架，产自 Google，基于 ProtoBuf 序列化协议进行开发，支持多种语言（C++、Golang、Python、Java等） gRPC 对 HTTP/2 协议的支持使其在 Android、IOS 等客户端后端服务的开发领域具有良好的前景。 gRPC 提供了一种简单的方法来定义服务，同时客户端可以充分利用 HTTP2 stream 的特性，从而有助于节省带宽、降低 TCP 的连接次数、节省CPU的使用等。
网络安全领域在攻和防对抗规模群体已经成熟，但是两端从业者对于安全原理掌握程度参差不齐，中间鸿沟般的差距构成了漏洞研究领域的主战场。笔者“三省吾身”，在工作中会犯错误把一些加密、认证、鉴权的概念和实现方案搞混，尤其是加解密涉及算法和公私钥机制的概念不深入细节。
前段时间项目要做服务化，所以我比较了现在流行的几大RPC框架的优缺点以及使用场景，最终结合本身项目的实际情况选择了使用dubbox作为rpc基础服务框架。下面就简单介绍一下RPC框架技术选型的过程。
我猜测大部分长期使用 Java 的开发者应该较少会接触 gRPC，毕竟在 Java 圈子里大部分使用的还是 Dubbo/SpringClound 这两类服务框架。
国内最早开源的RPC框架，由阿里巴巴公司开发并于2011年末对外开源，仅支持Java
当下，基于“微服务”的技术架构体系几乎主宰了整个业务市场，尤其是在云原生生态的拥抱下。无论是基于传统虚拟机生态还是云原生容器生态的现代微服务体系结构中，我们可以根据微服务的交互及通信风格将其划分为两大类：面向外部的微服务和面向内部的微服务。
基于面向外部的微服务，其直接向使用者公开、暴露。此类主要是基于 HTTP 的 API，使用传统的基于文本的消息传递负载 ( JSON、XML等)，这些负载针对外部开发人员进行了优化，并使用具有抽象状态传输 ( Representational State Transfer, REST ) 作为事实上的通信技术。
紧接上一篇，微服务系列 1：微服务化框架落地的挑战和核心需求，那么基于这些核心诉求，我们整个的微服务框架的模型是如何？又该具备哪些核心的治理能力呢？通过本文来一一知晓！
在分布式架构中，一个复杂的应用被拆分为多个小而独立的服务，每个服务都运行在自己的进程中，并通过轻量级的机制（如HTTP RESTful API）进行通信。每个服务都围绕一个特定的业务功能进行构建，并可以独立地进行开发、部署和扩展。
在微服务架构中，通常会有很多的小服务，小服务之间存在大量 RPC 调用，但时常因为网络抖动等原因，造成请求失败，这时候使用重试机制可以提高请求的最终成功率，减少故障影响，让系统运行更稳定。retry-go 是一个功能比较完善的 golang 重试库。
本期将从rpc背景知识开始了解，如何安装进行开发前的环境准备，protobuf文件格式了解，客户端服务端案例分享等，逐渐深入了解如何使用grpc-go框架进行实践开发。
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