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:
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。
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。
grpc 因为是长连接的,所以负载均衡处理起来没有 rest 接口那么容易。常见的 grpc 负载均衡方法分为两类,一类是客户端侧实现负载逻辑,一类是代理侧实现负载逻辑,对客户端侧是透明的。在容器化的网络环境里, grpc-java 客户端侧的负载均衡有两种常见的实现路径。1、基于 dns 实现,2、基于外部的服务注册中心实现(ZooKeeper/Etcd/Consul/Eureka)。本文旨在,在容器化的网络环境下,通过测验寻找一种改造成本最小的实现负载均衡的途径
gRPC是一个现代的、跨平台的、高性能的 RPC 框架。gRPC for .NET 构建在 ASP.NET Core 之上,是我们推荐的在 .NET 中构建 RPC 服务的方法。
也就是 gRPC 的负载均衡问题,因为当时的业务请求量不算大,再加上公司没有对 Istio 这类服务网格比较熟悉的大牛,所以我们也就一直拖着没有解决,依然只是使用了 kubernetes 的 service 进行负载,好在也没有出什么问题。
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。
gRPC 是 Google 开源的非常优秀的 RPC 框架,在今天的文章中,来自FinClip的工程师和我们来聊聊如何降低后端重复请求的问题。
一般来说,在 K8S 下部署服务是很简单的事儿,但是如果部署的是一个 gRPC 服务的话,那么稍不留神就可能掉坑里,个中缘由,且听我慢慢道来。
构建高可用、高性能的通信服务,通常采用服务注册与发现、负载均衡和容错处理等机制实现。根据负载均衡实现所在的位置不同,通常可分为以下三种解决方案:
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!
今天聊一下gRPC的服务发现和负载均衡原理相关的话题,不同于Nginx、Lvs或者F5这些服务端的负载均衡策略,gRPC采用的是客户端实现的负载均衡。什么意思呢,对于使用服务端负载均衡的系统,客户端会首先访问负载均衡的域名/IP,再由负载均衡按照策略分发请求到后端具体某个服务节点上。而对于客户端的负载均衡则是,客户端从可用的后端服务节点列表中根据自己的负载均衡策略选择一个节点直连后端服务器。
在上一篇分享博客中,我们讲了EasyDSS负载均衡模块的优化由nginx方式变更为etcd方式,大家可以了解一下:如何通过ETCD实现EasyDSS分布式负载均衡?因此相应的转码模块的gRPC服务端及客户端的代码也要做一定的修改。
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。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 来源:xybaby 链接: http://www.cnblogs.com/xybaby/p/7867735.html 古人云,不患寡而患不均。 在计算机的世界,这就是大家耳熟能详的负载均衡(load balancing),所谓负载均衡,就是说如果一组计算机节点(或者一组进程)提供相同的(同质的)服务,那么对服务的请求就应该均匀的分摊到这些节点上。负载均衡的前提一定是“provide a single Intern
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。。。。
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
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
开一个gRPC学习的专题,感兴趣的一起参与,一周一篇,下一篇聊聊protocol buffer 什么是gRPC? RPC全称(Remote Procedure Call),远程过程调用,指的是一台计算机通过网络请求另一台计算机的上服务,从而不需要了解底层网络细节,RPC是构建在已经存在的协议(TCP/IP,HTTP等)之上的,RPC采用的是客户端,服务器模式。 gRPC是云原生计算基金会(CNCF)项目, gRPC 一开始由 google 开发,是一款语言中立、平台中立的服务间通信框架,使用gRPC可以使得
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。
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。
gRPC 是一个高性能、开源、通用的 RPC 框架,基于 HTTP/2 标准设计,带来诸如双向流、流控、头部压缩、单 TCP 连接上的多复用请求等特性。在进行EasyCVR录像模块的开发时,由于视频录像合成处理模块十分消耗CPU性能,因此计划部署多个视频处理服务器以分布式方式部署,计划采用gRPC方式通信。
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!
客户端流式请求:客户端流式写入一系列请求,然后发送到服务端。客户端写完请求后,等待服务端接受并返回结果。
Apache Skywalking 是一款优秀的分布式链路追踪系统以及 APM 系统,但在社区的实现中,并没有着重考虑客户端负载的问题。因为社区已经有很多对 gRPC 的代理的成熟方案(Skywalking 中 Agent 探针与后端主要通过 gRPC 方式通信)。
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。
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。
代码下载地址:https://github.com/f641385712/netflix-learning
接口调用如果是远程调用,那么就构成了简单的分布式。最简单的远程接口实现方式是web service或rest。当然一个合理的分布式应用不仅仅是远程接口调用这么简单。还需要有负载均衡、缓存等功能。最简单实现分布式的技术是Rest接口,因为Rest接口可以使用现存的各种服务器,比如负载均衡服务器和缓存服务器来实现负载均衡和缓存功能。
许多gRPC的新用户惊讶地发现,Kubernetes的默认负载平衡常常无法在gRPC上正常工作。例如,下面是一个简单的gRPC Node.js微服务应用,部署在Kubernetes:
今天开始开新坑——把Spring Boot 微服务部署到容器平台(K8S,OpenShift)上!
gRPC是一个跨语言的微服务框架,但gRPC本身不支持微服务框架生态圈的一些功能,比如注册中心,限流,熔断等,今天我们就看看如何利用gRPC提供的接口实现简单的注册中心,文章将介绍什么是注册中心、注册中心方案,常用的注册中心实现方式,优劣,以及为gRPC-go实现一个注册中心。
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。
分布式调用是指在分布式系统中,不同的服务实体相互调用和通信,以完成特定的业务功能或交互行为。在分布式系统中,各个服务可以位于不同的物理节点上,彼此之间通过网络进行通信和交互。
grpc是google开源的一个高性能,通用的rpc框架,基于http2标准协议设计的,多语言支持。
服务之间需要互相调用,在单体架构中,服务之间的互相调用直接通过编程语言层面的方法调用就搞定了。在传统的分布式应用的部署中,服务地址和端口是固定并且提前预知的,所以只需要简单的 HTTP/REST 调用或者其他的 RPC 机制直接调用即可。但是在当下的云原生微服务体系中,微服务大多在某个虚拟机或者某个容器下运行,服务实例数量以及提供服务的地址以及端口都是不固定的,可以理解为,这些服务实例都是临时的。所以,需要实现使服务客户端能够对一组动态变化的临时服务实例发请求的机制。
服务间的通信方式是在采用微服务架构时需要做出一个最基本的决策。默认的选项是通过 HTTP 发送 JSON,也就是所谓的 REST API。我们也是从 REST 开始的,但最近我们决定改用 gRPC。
APISIX API 网关提供负载均衡、动态上行、灰度发布、熔断、鉴权、可观测等丰富的流量管理功能。
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。
Nginx 在 1.13.10 中,新增了对gRPC的原生支持,Nginx 1.14.0 主线版已经发布。本文将介绍,如何配置 Nginx 中的 gRPC 服务。gRPC 服务做为一个 TCP 服务,配置方式与 HTTP/HTPTS 类似。
本系列文章将介绍用户从 Spring Cloud,Dubbo 等传统微服务框架迁移到 Istio 服务网格时的一些经验,以及在使用 Istio 过程中可能遇到的一些常见问题的解决方法。
上一篇,我们简单介绍了下mac下单节点Kubernetes的安装,今天我们乘热打铁,感受下grpc整合Kubernetes的魅力。好了Talk is cheap,Show me the graph 我们要做的是下面这么一个架构的小demo。
gRPC 和 HTTP 是两种常见的网络通信协议,用于在客户端和服务器之间进行通信。它们具有不同的特点和适用场景,下面对它们进行详细比较。
作者赵化冰,腾讯云高级工程师,Istio contributor,ServiceMesher管理委员,热衷于开源、网络和云计算。目前主要从事服务网格的开源和研发工作。 本系列文章将介绍用户从 Spring Cloud,Dubbo 等传统微服务框架迁移到 Istio 服务网格时的一些经验,以及在使用 Istio 过程中可能遇到的一些常见问题的解决方法。 什么是『无头服务』? 『无头服务』即 Kubernetes 中的 Headless Service。Service 是 Kubernetes 对后端一组提供
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。
都说grpc是跨语言的一个rpc框架,当团队内部有多种流行编程语言时,那么grpc可以为他们提供通信,今天我们就通过一个Hello World来看看Java和Go是怎么通信的,一起实践吧,只有亲身实践才能更好的掌握,理解。
是谷歌开源的一个高性能的、通用的RPC框架。和其他RPC一样,客户端应用程序可以直接调用远程服务的方法,就好像调用本地方法一样。它隐藏了底层的实现细节,包括序列化(XML、JSON、二进制)、数据传输(TCP、HTTP、UDP)、反序列化等,开发人员只需要关自业务本身,而不需要关注RPC的技术细节。
HTTP 与 RPC 接口是两种常见的接口通信协议。本文将会介绍它们的定义,区别和相同之处,应用场景以及目前的技术发展趋势,并给出接口代码示例和开发常用工具。
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