gRPC 是基于 HTTP/2 协议构建的开源 RPC 框架。它使用 Protocol Buffers（一种语言中立、平台中立、可扩展的序列化数据结构机制）来定义服务接口和消息类型。这种方式使得不同语言编写的微服务之间可以方便地进行通信。例如，一个用 Go 语言编写的微服务和一个用 Python 语言编写的微服务，可以通过共同的.proto文件定义...
deployment 是无状态的,deployment 并不会对 pod 进行网络通信和分发,Pod 的 IP 在运行时还会经常进行漂移且不固定,想访问服务需要使用 Service 组织统一的 Pod 访问入口,可以定义Service 来进行统一组织 Pod 服务访问,负责自动调度和组织deployment中 Pod 的服务访问,由于自动映射 Pod 的IP,同时也解决了 Pod 的IP...
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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
| 1 | 创建并部署gRPC服务 | | 2 | 在K8S集群中创建Deployment | | 3 | 创建Service以暴露gRPC服务 | | 4 | 创建Ingress资源以允许外部访问 | 接下来,我们将详细介绍每个步骤需要做的事情,并提供相应的代码示例: ### 步骤 1: 创建并部署gRPC服务 ...
k8s Service 负载均衡是在第四层,而 gRPC 是基于 HTTP/2 协议的长连接,第四层的基于连接的负载均衡对其不起作用,所以我们要建立在OSI模型第七层的,基于调用的负载均衡。(我们希望将每个请求打到不同的pod) k8s中负载均衡方案分类 k8s 的负载均衡区分为客户端负载均衡和服务端负载均衡。 客户端的负载均衡一般离...
了解了 K8S 下 gRPC 负载均衡问题的来龙去脉,我们不难得出如下解决方案: 在Proxy 中实现负载均衡:采用 Envoy 做代理,和每台后端服务器保持长连接,当客户端请求到达时,代理服务器依照规则转发请求给后端服务器,从而实现负载均衡。 Proxy 在Client 中实现负载均衡:把服务部署成headless service,这样服务就有了一个域...
服务发现与负载均衡:利用K8s的Service对象实现服务的自动发现和负载均衡。通过Ingress资源控制外部流量入口并实现路由管理。对于gRPC服务的负载平衡问题,可以采用Headless Services结合客户端智能负载平衡或部署服务网格的方式解决。 监控与日志:部署Prometheus和Grafana等工具实时监控微服务的性能指标和健康状况;部署ELK堆栈收集和...
1. grpc技术介绍 2. grpc+protobuf+网关实战 3. etcd技术介绍 4. 基于etcd的服务发现与注册 5. 基于etcd的分布式锁实战 2. 微服务架构中篇 1. k8s架构介绍 2. 基于k8s的容器化部署 3. 基于k8s的Deployment工作负载 4. 基于k8s的ingress实战 5. 基于ingress和service实现灰度发布 ...
gRPC 支持多种通信模式,包括一元 RPC(客户端发送一个请求,服务器返回一个响应)、服务器流式 RPC(客户端发送一个请求,服务器返回一个流响应)、客户端流式 RPC(客户端发送一个流请求,服务器返回一个响应)和双向流式 RPC(客户端和服务器都可以发送和接收流数据)。这为不同的业务场景提供了灵活的通信方式,比如在...