小程序三方平台开发: 解析小程序开发的未来趋势和机遇
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2022-10-29
grpc
目录前言现状负载均衡的方案一、客户端dns模式 二、客户端注册中心模式三、代理端走ingress四、代理端servicemesh结语
前言
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
现状
在 k8s 的网络环境下,一个 grpc 的服务,同一个 namespace 下,可以直接通过 service 访问,不同的 namespace 可以通过 service.namespace 访问。但是,经验证,这种直连的方式没法做到负载均衡,也就意味着 server 端无论开启了多少个 pod 实例,客户端也只能连接一个pod 。所以,在客户端和服务端数量不对等时,打到 server 侧的流量会非常的不均衡,如果数量对等,情况稍微好些。本次测验只测试了 java 链接 java 的 grpc 服务,生产环境的实际调用场景会更复杂,包含了 php 、go、java 三种 grpc 服务的相互调用
负载均衡的方案
一、客户端 dns 模式
dns 的模式是 grpc-java 实现复杂均衡改造成本最小的。应该也是最通用的,各个语言的 grpc 应该都有支持。主要改动两个地方,
1、修改 Service 的 spec.clusterIP 为 ”None“,如:
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
namespace: tap-prod
name: queuing-rpc
labels:
app: queuing-rpc
spec:
clusterIP: None
ports:
- port: 8030
targetPort: 8030
name: grpc
selector:
app: queuing-rpc
改动后,可以通过 service 的名称解析到 pod 的 ip 列表
2、配置的 grpc 链接协议头加上 dns 协议,如:
grpc.client.store.address = dns:///store-rpc:8020
二、客户端注册中心模式
客户端注册中心模式相比较 dns 模式,实现方ufWRRFQ式上相对复杂点,但是灵活度更高了,有了注册中心后,服务治理相关的也就都可以做了。但是在多语言的场景下,这种方式的普及难度会更高,无论选择哪个注册中心实现,都必须要求其他语言也要对应实现。这里只简要阐述 grpc-java 的实现途径
。grpc-java 客户端提供了 NameResolver 、NameResolverProvider 、NameResolverRegistry 等实现服务注册发现的扩展类。结合注册中心 ZooKeeper/Etcd/Consul/Eureka ,很容易实现一个基于注册中心的带服务治理的 grpc 。
三、代理端走 ingress
nginx-ingress-controller 从 0.30.0 版本开始支持 grpc 的流量代理,经测验,在 nginx-ingress 代理模式下,grpc 的流量是负责均衡的。这种改动方式也比较简单,服务方只需要新增一个 ingress 代理 grpc 流量即可,客户端链接是无感的,不需要做任何改动。因为走了一层代理,性能上会比dns 模式差点
apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
namespace: tap-prod
name: store-rpc
annotations:
kubernetes.io/ingress.class: nginx-intranet-grpc
nginx.ingress.kubernetes.io/backend-protocol: "GRPC"
spec:
rules:
- host: store-rpc.xx.com
http:
paths:
- backend:
serviceName: store-rpc
servicePort: 8020
四、代理端 service mesh
需要引入 istio 等服务网格架构。这种模式,对于多语言微服务环境是非常友好的,可以屏蔽各种语言基础服务治理的实现细节,应该是最终目标方案。
结语
短期而言,需要解决 grpc 负载均衡问题,最快速、最无感的方案是基于 ingress 的代理负载模式。改动小、性能好的方案应该是客户端基于 dns 的模式。最复杂、最灵活、可控度最高的应该是基于客户端注册中心的实现方式。综合起来看,service mesh 的方式才是最终的目标,不仅解决服务负载问题,流量观测、服务治理也统统解决了
参考:
https://grpc.io/blog/grpc-load-balancing/https://kubernetes.github.io/ingress-nginx/examples/grpc/
以上就是grpc-java k8s下的负载均衡处理方法的详细内容,更多关于grpc-java k8s负载均衡的资料请关注我们其它相关文章!
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