Spring Cloud Ribbon是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡工具,它基于Netflix Ribbon实现。通过Spring Cloud的封装,可以让我们轻松地将面向服务的REST模板请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。 客户端负载均衡即是当浏览器向后台发出请求的时候,客户端会向Eureka Server读取注册到服务器的可用服务信息列表,然后根据设...
定义AddrInfo结构体并添加权重Weight属性,Set方法把Weight存储到resolver.Address中,Get方法从resolver.Address获取Weight。 解决权重存储问题后,接下来我们实现加权随机法负载均衡策略。 首先实现V2PickerBuilder接口,返回子连接选择器。 Copy func(*rrPickerBuilder)Build(info base.PickerBuildInfo) balancer.V2Picker { g...
为了实现自定义的负载均衡器,我们需要创建一个类来管理多个服务实例,并实现请求的分发逻辑。以下是一个简单的轮询负载均衡器的实现示例: importio.grpc.stub.AbstractStub;importio.grpc.ManagedChannel;importio.grpc.ManagedChannelBuilder;importjava.util.List;importjava.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;publicclassRo...
这里我们可以基于grpc-client层面来做负载,比如(加权随机负载) Pick(info PickInfo) (PickResult, error) info里面有调用的方法名和 context.Context 通过context.Context我们可以获得这个来获取发起请求的时候填入的参数,这样我们可以很灵活的针对每个方法进行不同的负载 这里我们可以基于grpc-client-api层面来做负载 fun...
grpc默认支持两种负载均衡算法pick_first 和 round_robin 轮询法round_robin不能满足因服务器配置不同而承担不同负载量,这篇文章将介绍如何实现自定义负载均衡策略--加权随机。 加权随机法可以根据服务器的处理能力而分配不同的权重,从而实现处理能力高的服务器可承担更多的请求,处理能力低的服务器少承担请求。
自定义负载均衡 grpc本身支持pick_first/round_robin/grpclb等方法。实现负载均衡代码实现比较简单,有对应API接口实现。 // 通过配置参数 cc, err := Dial(r.Scheme()+":///test.server", WithInsecure(), WithResolvers(r), WithCodec(testCodec{}), WithBalancerName(roundrobin.Name)) if err != nil ...
背景在工作学习中使用gRPC的地方比较多,通常我们都使用的是自带的负载均衡算法,但是在某些场景下我们需要对服务的版本进行控制比如[appV2只能去链接userV3],在这样的情况下就只能选自定义负载均衡策略 目标实现基于版本(version)的grpc负载均衡器,了解过程后可自己实现更多的负载均衡功能 注册中心 Etcd...
go-grpc-example,分为入门教程和进阶教程,包括请求超时设置、TLS认证、自定义方法认证、数据验证、拦截器、go-grpc-middleware、grpc-gateway和swagger、gRPC负载均衡等。附博客教程 - Bingjian-Zhu/go-grpc-example
既然是基于权重的负载均衡策略,因此,我们在解析IP时需要获取权重值,在获取IP时我们又需要将对应的权重设置到我们的Addr中,通过上一篇将grpc服务注册到etcd中我们知道可以调用UpdateState方法设置地址,因此我们可以在设置地址时增加一些属性,如:权重,下图中79、80、81表示模拟权重的设置。
上篇文章介绍了如何实现gRPC负载均衡,但目前官方只提供了pick_first和round_robin两种负载均衡策略,轮询法round_robin不能满足因服务器配置不同而承担不同负载量,这篇文章将介绍如何实现自定义负载均衡策略--加权随机法。 加权随机法可以根据服务器的处理能力而分配不同的权重,从而实现处理能力高的服务器可承担更多的请...