客户端负载均衡是在创建通道时配置的。 使用负载均衡时需要考虑两个组件: 解析程序,用于解析通道的地址。 解析程序支持从外部源获取地址。 这也被称为服务发现。 负载均衡器,用于创建连接,并选取 gRPC 调用将使用的地址。 解析程序和负载均衡器的内置实现包含在Grpc.Net.Client中。 也可以通过编写自定义解析程序和负...
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...
负载均衡是一种分配网络流量的方法,它可以将请求均匀分配到多个服务实例上,从而提高系统的可用性和冗余性。使用负载均衡可以避免某一个服务过载,同时提高整体响应速度。 2. gRPC的负载均衡策略 gRPC支持多种负载均衡策略,包括: 轮询(Round Robin):请求依次分配到各个服务实例上。 随机(Random):随机选择一个服务实例处...
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。
比如[app V2 只能去链接 user V3],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 Lease 是一种检测客户端存活状况的机制。 群集授予具有生存时间的租约。 如果etcd 群集在给定的TTL 时间内未收到keepAlive,则租约到...
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...
问题描述 微服务架构越来越流行,很多系统采用了 gRPC 进行微服务间的通信,在 k8s 下,自然而然就采用 Service 来实现负载均衡。 但是在观测 gRPC 流量时,发现服务的 gRPC 流量并不均衡,极端场景下出现流量95%都集中在其中一个 server 上,登录到 server 上去观察
balancer模块用来在客户端发起请求时进行负载均衡,如果没有注册自定义的balancer的话gRPC会采用默认的负载均衡算法,流程图如下 在go-zero中自定义的balancer主要实现了如下步骤: 实现PickerBuilder,Build方法返回balancer.Picker 实现balancer.Picker,Pick方法实现负载均衡算法逻辑 ...