v1.27 的 K8s,在 kube-apiserver 的日志中会看到 “etcd event received with PrevKv=nil” 的字样,资源对象被删除后在 Etcd 中已经不存在了但在 Reflector store 中仍然存在,可以在 Informer 或者 watchCache 中看到对应的对象,依赖 Informer 的组件也不会感知到资源对象被删除,通过 List API 设置 RV=“0” 去 kube-apiserver 的 watchCache 中获取的话也可以看到已经被删除的对象仍然存在。
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。
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。
前面写过一篇servicecomb-saga开发实战,当时说后面有时间写一篇源码解读,不过工作一忙,就把这事儿忘了,今天终于得闲可以补上这个坑了。
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。
zookeeper和etc同样是为了解决分布式系统协调和元数据存储问题的。然而,etcd从工程和实现经验上比zookeeper更有前瞻性。etcd从zookeeper中吸取经验,从而支持大规模可扩展的kubernetes。etcd相比zookeeper主要有以下的改善:
导语 PolarisMesh 是腾讯开源的百万级服务发现和治理中心,积累了腾讯从虚拟机到容器时代的分布式服务治理经验。作为分布式和微服务架构中的核心组件,PolarisMesh 提供服务寻址、流量调度、故障容错和访问控制等一系列能力,在K8s 和虚拟机环境中可以无差别使用,支持主流的开发模式,兼容grpc、spring cloud和servicemesh等开源生态,帮助用户快速构建扩展性强、可用性高的业务架构,实现从传统架构到云原生架构的转型。 作者简介 单家骏 腾讯云高级研发工程师 腾讯
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。
gRPC是由google开发的,是一款语言中立、平台中立、开源的RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)框架。
.NET Core 3.0 Preview 3已经发布,框架和ASP.NET Core有许多有趣的更新。这是最重要的更新列表。 下载地址 :https://aka.ms/netcore3download 。
深入了解 CSI(Container Storage Interface)是什么以及它如何在 Kubernetes(k8s)中工作。
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
本篇 TiKV 源码解析将为大家介绍 TiKV 的另一周边组件—— grpc-rs。grpc-rs 是 PingCAP 实现的一个 gRPC 的 Rust 绑定,其 Server/Client 端的代码框架都基于 Future,事件驱动的 EventLoop 被隐藏在了库的内部,所以非常易于使用。本文将以一个简单的 gRPC 服务作为例子,展示 grpc-rs 会生成的服务端代码框架和需要服务的实现者填写的内容,然后会深入介绍服务器在启动时如何将后台的事件循环与这个框架挂钩,并在后台线程中运行实现者的代码。
RPC、gRPC、Thrift、HTTP,大家知道它们之间的联系和区别么?这些都是面试常考的问题,今天带大家先搞懂 RPC 和 gRPC。
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。
最近一直在开发某个 OCR 项目:底层用的是 ABBYY 提供的 FineReader 引擎,应用层把 FineReader 包装成 gRPC 对外提供服务,因为 FineReader 项目是 C++ 实现的,而我们团队使用的编程语言是 Golang,所以二者间通过 CGO 来完成交互。整个项目没有什么特殊的需求,只是鉴于 OCR 耗时较长,为了提升产品体验,要求在处理过程中:客户端可以主动退出;服务端能够实时返回已处理百分比。下面是根据需求画出来的流程图:
Microsoft DevOps 文档里的文章(https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/devops/report/dashboards/cycle-time-a
这一节可能才是最核心的部分,包括大家理解的怎样注册listen和accept描述符,怎样处理读写事件,怎样处理业务逻辑等等。
微博从2013年开发了Java语言的Motan RPC框架,基于此完成了服务化改造。Motan从2013年上线至今经历过每个热点事件,三节高峰的挑战,稳定性和可靠性都得到了实际场景的验证。这些经历之下微博Motan也积累了一套服务治理型RPC的服务化体系。
在文章开始之前,请各位先回忆下在日常开发过程中,都使用或依赖了哪些开源项目?是不是发现,开源项目已经完全融入到日常开发!
Java 构建 Spring 应用程序已经有很长一段时间了, Spring Boot 是 Spring 的一个特定版本, 它通过对配置细节的处理, 使微服务构建更加简便。创建 Spring Boot 旨在自启动任何类型的 Spring 项目,而不仅仅是微服务。应用程序完成后,Spring Boot 将在 web 服务器中混合,并输出一个 JAR 文件, JVM 除外。你可以将其视为原始 Docker 容器。这也是许多负责构建微服务的开发者都非常喜欢 Spring Boot 的原因。
关于《java版gRPC实战》系列 《java版gRPC实战》是欣宸原创的面向java程序员的gRPC开发笔记,与读者们一起通过实战来学习掌握gRPC的各个知识点; 《java版gRPC实战》全系列链接 用proto生成代码 服务发布和调用 服务端流 客户端流 双向流 客户端动态获取服务端地址 基于eureka的注册发现 关于gRPC gRPC 是一个高性能、开源和通用的 RPC 框架,面向移动和 HTTP/2 设计。目前提供 C、Java 和 Go 语言版本,分别是:grpc, grpc-java, gr
RPC系列的文章是我去年写的,当时写的比较散,现在重新进行整理。对于想学习RPC框架的同学,通过这篇文章,让你知其然并知其所以然,便于以后技术选型,下面是文章内容目录:
当谈到云原生可观察性时,可能每个人都会提到OpenTelemetry (OTEL),因为社区需要依赖标准来将所有集群组件开发指向到同一方向。OpenTelemetry 使我们能够将日志、指标(metrics)、跟踪(traces)和其他上下文信息组合到一个资源中。集群管理员或软件工程师可以使用此资源来获取在定义的时间段内集群中正在发生的事情的视图。
从本质上来讲,API 就是服务器和客户端之间的一个协议,指定了服务器如何基于客户端的请求提供特定的数据。
一个稀松平常的工作日,正准备下班的时候,不巧,突发线上紧急问题,心中一万个不情愿,可还是要硬着头皮去定位问题
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 关于《java版gRPC实战》系列 《java版gRPC实战》是欣宸原创的面向java程序员的gRPC开发笔记,与读者们一起通过实战来学习掌握gRPC的各个知识点; 《java版gRPC实战》全系列链接 用proto生成代码 服务发布和调用 服务端流 客户端流 双向流 客户端动态获取服务端地址 基于eureka的注册发现 关于gRPC gRPC 是一个高性能、开
可以访问网址【https://github.com/google/protobuf/releases】查看不同版本代码生成器,本文使用的版本为protoc-3.1.0-win32.zip,可以访问如下地址下载,
在这个数字时代,我们的日常生活中充斥着各种应用程序和系统之间的交互。无论是社交媒体、在线购物还是智能家居设备,它们都需要通过API(应用程序接口)来实现数据的传输和通信。然而,这些看似简单的操作背后隐藏着复杂的协议。
流数据有各种各样的场景用法。一种是,当事件发生时,有一种方法可以不断发出描述事件的消息。例如,当数据被添加到数据库中时,数据库希望将“数据添加”事件通知相关方。或者当股票价格发生变化时,证券交易所希望向订阅“价格变化”事件的所有服务公布新价格。
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上一篇客户端初始化没有撸完,这篇继续。Nacos从2.0以后增加了对grpc的支持,代码中HTTP的代理初始化还有保留,我们注册发现通常为临时节点,这部分已由gRPC接管。可以对比下新旧逻辑的实现差异。
在微服务开发中,服务间的调用一般有两种方式:Feign、RestTemplate,但在实际使用过程中,尤其是Feign,存在各种限制及局限性,如:HTTP请求方式、返回类型等限制,有时会让你觉得那那都别扭。在微服务项目中,服务间的调用,是非常普遍频繁的,其性能也不是很理想。
我们的binlog应用使用了etcd,用来协调主服务和存储数据源以及订阅相关的元数据信息。程序运行一段时间后,就会抛出mvcc: database space exceeded的异常,详细的堆栈如下:
备注:Will try to greet world ...这条日志在Client端访问Server前打印;Greeting: Hello world 这条日志在Server返回给Client后打印。
出现上面的错误,分别有以下几种情况 第一种:grpc服务地址没有配置,这种情况要么是搞忘记配置,或者没有加载配置,也可能是是配置信息存储在配置中心,且服务中发布到docker容器中且继承了istio,这种是域名相关配置istio还没初始化,从而导致拉取配置失败 第二种:netty-tcnative相关的maven库没引入 根据grpc对应的版本,有以下对应关系
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 《java版gRPC实战》全系列链接 用proto生成代码 服务发布和调用 服务端流 客户端流 双向流 客户端动态获取服务端地址 基于eureka的注册发现 本篇概览 本文是《java版gRPC实战》系列的第二篇,前文《用proto生成代码》将父工程、依赖库版本、helloworld.proto对应的java代码都准备好了,今天的任务是实战gRPC服务的开发和调用
最近要准备开始测试gRPC框架的接口了,所以特来学习一下gRPC的基础知识。首先我们看一下百科定义定义:
gRPC是一个高性能、开源、通用的RPC框架,面向移动和HTTP/2设计。gRPC 默认使用 protocol buffers,这是 Google 开源的一套成熟的结构数据序列化机制。
《java版gRPC实战》全系列链接 用proto生成代码 服务发布和调用 服务端流 客户端流 双向流 客户端动态获取服务端地址 基于eureka的注册发现 本篇概览 本文是《java版gRPC实战》系列的第二篇,前文《用proto生成代码》将父工程、依赖库版本、helloworld.proto对应的java代码都准备好了,今天的任务是实战gRPC服务的开发和调用,实现的效果如下图: 📷 本篇的具体操作如下: 开发名为local-server的springboot应用,提供helloworld.prot
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。
grpc是google开源的RPC框架,基于http2协议和ProtoBuf序列化机制,关于它的使用实例在官方文档已经有比较详细的介绍,在此仅对安装部署过程作一番总结。 要使用grpc进行正常的开发运
好久没写东西了,今年实在太忙,基本都在搞业务开发,晚上来补一篇,作为今年的收官博客。google-rpc 正式发布以来,受到了不少人的关注,这么知名的rpc框架,不集成到dubbox中有点说不过去。 但是grpc的思路与其它rpc(比如:avro/thrift)有些不一样,并非直接采用 "接口定义+服务实现"的套路,而是采用了"抽象类派生"的做法,见下面的示例: 1 syntax = "proto3"; 2 3 option java_multiple_files = true; 4 option
技术实现取决于需求,也就是微服务架构需要的考虑的基本技术问题。一个基本的微服务架构需要实现基本的五大核心功能:服务注册和发现、服务间通信、服务容错、数据管理和API网关,基本实现需求如下:
.NET Core 3.0 Preview 3已经推出,它包含了一系列关于ASP.NET Core的新的更新。
在前一篇文章中,我介绍了如何使用skemaloop来创建协议(schema contract),在本文中,我将继续介绍如何使用skemaloop来创建服务框架代码(boilerplate)和桩代码(stub)来完成你的第一个gRPC服务的创建和运行。
本文旨在说明 spring-boot-starter-grpc 框架与 Python 之间跨语言 RPC 调用的友好实现。阅读本文前,请详细阅读 wiki文档,以便了解 spring-boot-starter-grpc 的工作原理。
常见的有可能导致的原因: 1、客户端和服务端机器无法互通。 2、服务端Address already in use,本机上有已经在同一个端口跑的程序,需要lsof -i :{port} 查看一下,如果有的话停了,然后重试。 3、服务端或客户端的端口没有暴露,或者被防火墙拦截。
本文是《java版gRPC实战》系列的第三篇,前文咱们实战体验了简单的RPC请求和响应,那种简单的请求响应方式其实只是gRPC定义的四种类型之一,这里给出《gRPC 官方文档中文版》对这四种gRPC类型的描述:
说一下目的:实现Python变成的服务端,Java作为客户端,实现二者的通信,实现的功能:传递过来的字符串全部转换为大写
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