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,然后根据设定的负载均衡策略(没有设置即用默认的),抉择出向哪台服务器发送请求。 通过Spring Cloud Ribbon的封装,我们在微服务架构中使用客户端负载均衡调用非常简单: 服务提供者只需要启动多个服务实例并注册...
p.mu.Unlock()returnbalancer.PickResult{SubConn: sc},nil} 关键代码完成后,我们把加权随机法负载均衡策略命名为weight,并注册到gRPC的负载均衡策略中。 Copy // Name is the name of weight balancer.constName ="weight"// NewBuilder creates a new weight balancer builder.funcnewBuilder()balancer.Builder ...
### 步骤 3: 使用 gRPC 客户端进行测试 最后,我们可以使用 gRPC 客户端来测试负载均衡策略是否生效。可以通过 gRPC 客户端来发起请求并查看是否能够正确地路由到不同的 gRPC 服务 Pod 上。 ```go package main import ( "context" "log" "google.golang.org/grpc" pb "your-gRPC-proto-file-path" ) fu...
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。
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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。
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 { grpclog.Infof("weightPicker: newPicker called with info: %v", info)iflen(info.ReadySCs) ==0{returnbase.New...
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...
Kubernetes内部负载均衡器不是用于负载均衡RPC,而是用于负载均衡TCP连接。 第四层负载均衡器由于其简单性而很常见,因为它们与协议无关。但是,gRPC破坏了Kubernetes提供的连接级负载均衡。这是因为gRPC是基于HTTP/2构建的,而HTTP/2被设计为维护一个长期存在的TCP连接,该连接中的所有请求都可以在任何时间点同时处于活动状...