浅谈 gRPC

标签: php grpc golang | 发表时间:2019-06-29 20:00 | 作者:煎鱼
出处:https://segmentfault.com/blogs

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原文地址: 浅谈 gRPC

gRPC 在 Go 语言中大放异彩,越来越多的小伙伴在使用,最近也在公司安利了一波,希望能通过这篇文章能带你一览 gRPC 的爱与恨。本文篇幅较长,希望你做好阅读准备,目录如下:

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简述

gRPC 是一个高性能、开源和通用的 RPC 框架,面向移动和 HTTP/2 设计。目前提供 C、Java 和 Go 语言版本,分别是:grpc, grpc-java, grpc-go. 其中 C 版本支持 C, C++, Node.js, Python, Ruby, Objective-C, PHP 和 C# 支持。

gRPC 基于 HTTP/2 标准设计,带来诸如双向流、流控、头部压缩、单 TCP 连接上的多复用请求等特性。这些特性使得其在移动设备上表现更好,更省电和节省空间占用。

调用模型

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1、客户端(gRPC Stub)调用 A 方法,发起 RPC 调用。

2、对请求信息使用 Protobuf 进行对象序列化压缩(IDL)。

3、服务端(gRPC Server)接收到请求后,解码请求体,进行业务逻辑处理并返回。

4、对响应结果使用 Protobuf 进行对象序列化压缩(IDL)。

5、客户端接受到服务端响应,解码请求体。回调被调用的 A 方法,唤醒正在等待响应(阻塞)的客户端调用并返回响应结果。

调用方式

一、Unary RPC:一元 RPC

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Server

  type SearchService struct{}

func (s *SearchService) Search(ctx context.Context, r *pb.SearchRequest) (*pb.SearchResponse, error) {
    return &pb.SearchResponse{Response: r.GetRequest() + " Server"}, nil
}

const PORT = "9001"

func main() {
    server := grpc.NewServer()
    pb.RegisterSearchServiceServer(server, &SearchService{})

    lis, err := net.Listen("tcp", ":"+PORT)
    ...

    server.Serve(lis)
}
  • 创建 gRPC Server 对象,你可以理解为它是 Server 端的抽象对象。
  • 将 SearchService(其包含需要被调用的服务端接口)注册到 gRPC Server。 的内部注册中心。这样可以在接受到请求时,通过内部的 “服务发现”,发现该服务端接口并转接进行逻辑处理。
  • 创建 Listen,监听 TCP 端口。
  • gRPC Server 开始 lis.Accept,直到 Stop 或 GracefulStop。

Client

  func main() {
    conn, err := grpc.Dial(":"+PORT, grpc.WithInsecure())
    ...
    defer conn.Close()

    client := pb.NewSearchServiceClient(conn)
    resp, err := client.Search(context.Background(), &pb.SearchRequest{
        Request: "gRPC",
    })
    ...
}
  • 创建与给定目标(服务端)的连接句柄。
  • 创建 SearchService 的客户端对象。
  • 发送 RPC 请求,等待同步响应,得到回调后返回响应结果。

二、Server-side streaming RPC:服务端流式 RPC

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Server

  func (s *StreamService) List(r *pb.StreamRequest, stream pb.StreamService_ListServer) error {
    for n := 0; n <= 6; n++ {
        stream.Send(&pb.StreamResponse{
            Pt: &pb.StreamPoint{
                ...
            },
        })
    }

    return nil
}

Client

  func printLists(client pb.StreamServiceClient, r *pb.StreamRequest) error {
    stream, err := client.List(context.Background(), r)
    ...
    
    for {
        resp, err := stream.Recv()
        if err == io.EOF {
            break
        }
        ...
    }

    return nil
}

三、Client-side streaming RPC:客户端流式 RPC

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Server

  func (s *StreamService) Record(stream pb.StreamService_RecordServer) error {
    for {
        r, err := stream.Recv()
        if err == io.EOF {
            return stream.SendAndClose(&pb.StreamResponse{Pt: &pb.StreamPoint{...}})
        }
        ...

    }

    return nil
}

Client

  func printRecord(client pb.StreamServiceClient, r *pb.StreamRequest) error {
    stream, err := client.Record(context.Background())
    ...
    
    for n := 0; n < 6; n++ {
        stream.Send(r)
    }

    resp, err := stream.CloseAndRecv()
    ...

    return nil
}

四、Bidirectional streaming RPC:双向流式 RPC

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Server

  func (s *StreamService) Route(stream pb.StreamService_RouteServer) error {
    for {
        stream.Send(&pb.StreamResponse{...})
        r, err := stream.Recv()
        if err == io.EOF {
            return nil
        }
        ...
    }

    return nil
}

Client

  func printRoute(client pb.StreamServiceClient, r *pb.StreamRequest) error {
    stream, err := client.Route(context.Background())
    ...

    for n := 0; n <= 6; n++ {
        stream.Send(r)
        resp, err := stream.Recv()
        if err == io.EOF {
            break
        }
        ...
    }

    stream.CloseSend()

    return nil
}

客户端与服务端是如何交互的

在开始分析之前,我们要先 gRPC 的调用有一个初始印象。那么最简单的就是对 Client 端调用 Server 端进行抓包去剖析,看看整个过程中它都做了些什么事。如下图:

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  • Magic
  • SETTINGS
  • HEADERS
  • DATA
  • SETTINGS
  • WINDOW_UPDATE
  • PING
  • HEADERS
  • DATA
  • HEADERS
  • WINDOW_UPDATE
  • PING

我们略加整理发现共有十二个行为,是比较重要的。在开始分析之前,建议你自己先想一下,它们的作用都是什么?大胆猜测一下,带着疑问去学习效果更佳。

行为分析

Magic

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Magic 帧的主要作用是建立 HTTP/2 请求的前言。在 HTTP/2 中,要求两端都要发送一个连接前言,作为对所使用协议的最终确认,并确定 HTTP/2 连接的初始设置,客户端和服务端各自发送不同的连接前言。

而上图中的 Magic 帧是客户端的前言之一,内容为 PRI * HTTP/2.0\r\n\r\nSM\r\n\r\n,以确定启用 HTTP/2 连接。

SETTINGS

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SETTINGS 帧的主要作用是设置这一个连接的参数,作用域是整个连接而并非单一的流。

而上图的 SETTINGS 帧都是空 SETTINGS 帧,图一是客户端连接的前言(Magic 和 SETTINGS 帧分别组成连接前言)。图二是服务端的。另外我们从图中可以看到多个 SETTINGS 帧,这是为什么呢?是因为发送完连接前言后,客户端和服务端还需要有一步互动确认的动作。对应的就是带有 ACK 标识 SETTINGS 帧。

HEADERS

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HEADERS 帧的主要作用是存储和传播 HTTP 的标头信息。我们关注到 HEADERS 里有一些眼熟的信息,分别如下:

  • method:POST
  • scheme:http
  • path:/proto.SearchService/Search
  • authority::10001
  • content-type:application/grpc
  • user-agent:grpc-go/1.20.0-dev

你会发现这些东西非常眼熟,其实都是 gRPC 的基础属性,实际上远远不止这些,只是设置了多少展示多少。例如像平时常见的 grpc-timeoutgrpc-encoding 也是在这里设置的。

DATA

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DATA 帧的主要作用是装填主体信息,是数据帧。而在上图中,可以很明显看到我们的请求参数 gRPC 存储在里面。只需要了解到这一点就可以了。

HEADERS, DATA, HEADERS

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在上图中 HEADERS 帧比较简单,就是告诉我们 HTTP 响应状态和响应的内容格式。

imgae

在上图中 DATA 帧主要承载了响应结果的数据集,图中的 gRPC Server 就是我们 RPC 方法的响应结果。

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在上图中 HEADERS 帧主要承载了 gRPC 状态 和 gRPC 状态消息,图中的 grpc-statusgrpc-message 就是我们的 gRPC 调用状态的结果。

其它步骤

WINDOW_UPDATE

主要作用是管理和流的窗口控制。通常情况下打开一个连接后,服务器和客户端会立即交换 SETTINGS 帧来确定流控制窗口的大小。默认情况下,该大小设置为约 65 KB,但可通过发出一个 WINDOW_UPDATE 帧为流控制设置不同的大小。

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PING/PONG

主要作用是判断当前连接是否仍然可用,也常用于计算往返时间。其实也就是 PING/PONG,大家对此应该很熟。

小结

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  • 在建立连接之前,客户端/服务端都会发送 连接前言(Magic+SETTINGS),确立协议和配置项。
  • 在传输数据时,是会涉及滑动窗口(WINDOW_UPDATE)等流控策略的。
  • 传播 gRPC 附加信息时,是基于 HEADERS 帧进行传播和设置;而具体的请求/响应数据是存储的 DATA 帧中的。
  • 请求/响应结果会分为 HTTP 和 gRPC 状态响应两种类型。
  • 客户端发起 PING,服务端就会回应 PONG,反之亦可。

这块 gRPC 的基础使用,你可以看看我另外的 《gRPC 入门系列》,相信对你一定有帮助。

浅谈理解

服务端

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为什么四行代码,就能够起一个 gRPC Server,内部做了什么逻辑。你有想过吗?接下来我们一步步剖析,看看里面到底是何方神圣。

一、初始化

  // grpc.NewServer()
func NewServer(opt ...ServerOption) *Server {
    opts := defaultServerOptions
    for _, o := range opt {
        o(&opts)
    }
    s := &Server{
        lis:    make(map[net.Listener]bool),
        opts:   opts,
        conns:  make(map[io.Closer]bool),
        m:      make(map[string]*service),
        quit:   make(chan struct{}),
        done:   make(chan struct{}),
        czData: new(channelzData),
    }
    s.cv = sync.NewCond(&s.mu)
    ...

    return s
}

这块比较简单,主要是实例 grpc.Server 并进行初始化动作。涉及如下:

  • lis:监听地址列表。
  • opts:服务选项,这块包含 Credentials、Interceptor 以及一些基础配置。
  • conns:客户端连接句柄列表。
  • m:服务信息映射。
  • quit:退出信号。
  • done:完成信号。
  • czData:用于存储 ClientConn,addrConn 和 Server 的channelz 相关数据。
  • cv:当优雅退出时,会等待这个信号量,直到所有 RPC 请求都处理并断开才会继续处理。

二、注册

  pb.RegisterSearchServiceServer(server, &SearchService{})

步骤一:Service API interface

  // search.pb.go
type SearchServiceServer interface {
    Search(context.Context, *SearchRequest) (*SearchResponse, error)
}

func RegisterSearchServiceServer(s *grpc.Server, srv SearchServiceServer) {
    s.RegisterService(&_SearchService_serviceDesc, srv)
}

还记得我们平时编写的 Protobuf 吗?在生成出来的 .pb.go 文件中,会定义出 Service APIs interface 的具体实现约束。而我们在 gRPC Server 进行注册时,会传入应用 Service 的功能接口实现,此时生成的 RegisterServer 方法就会保证两者之间的一致性。

步骤二:Service API IDL

你想乱传糊弄一下?不可能的,请乖乖定义与 Protobuf 一致的接口方法。但是那个 &_SearchService_serviceDesc 又有什么作用呢?代码如下:

  // search.pb.go
var _SearchService_serviceDesc = grpc.ServiceDesc{
    ServiceName: "proto.SearchService",
    HandlerType: (*SearchServiceServer)(nil),
    Methods: []grpc.MethodDesc{
        {
            MethodName: "Search",
            Handler:    _SearchService_Search_Handler,
        },
    },
    Streams:  []grpc.StreamDesc{},
    Metadata: "search.proto",
}

这看上去像服务的描述代码,用来向内部表述 “我” 都有什么。涉及如下:

  • ServiceName:服务名称
  • HandlerType:服务接口,用于检查用户提供的实现是否满足接口要求
  • Methods:一元方法集,注意结构内的 Handler 方法,其对应最终的 RPC 处理方法,在执行 RPC 方法的阶段会使用。
  • Streams:流式方法集
  • Metadata:元数据,是一个描述数据属性的东西。在这里主要是描述 SearchServiceServer 服务

步骤三:Register Service

  func (s *Server) register(sd *ServiceDesc, ss interface{}) {
    ...
    srv := &service{
        server: ss,
        md:     make(map[string]*MethodDesc),
        sd:     make(map[string]*StreamDesc),
        mdata:  sd.Metadata,
    }
    for i := range sd.Methods {
        d := &sd.Methods[i]
        srv.md[d.MethodName] = d
    }
    for i := range sd.Streams {
        ...
    }
    s.m[sd.ServiceName] = srv
}

在最后一步中,我们会将先前的服务接口信息、服务描述信息给注册到内部 service 去,以便于后续实际调用的使用。涉及如下:

  • server:服务的接口信息
  • md:一元服务的 RPC 方法集
  • sd:流式服务的 RPC 方法集
  • mdata:metadata,元数据

小结

在这一章节中,主要介绍的是 gRPC Server 在启动前的整理和注册行为,看上去很简单,但其实一切都是为了后续的实际运行的预先准备。因此我们整理一下思路,将其串联起来看看,如下:

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三、监听

接下来到了整个流程中,最重要也是大家最关注的监听/处理阶段,核心代码如下:

  func (s *Server) Serve(lis net.Listener) error {
    ...
    var tempDelay time.Duration 
    for {
        rawConn, err := lis.Accept()
        if err != nil {
            if ne, ok := err.(interface {
                Temporary() bool
            }); ok && ne.Temporary() {
                if tempDelay == 0 {
                    tempDelay = 5 * time.Millisecond
                } else {
                    tempDelay *= 2
                }
                if max := 1 * time.Second; tempDelay > max {
                    tempDelay = max
                }
                ...
                timer := time.NewTimer(tempDelay)
                select {
                case <-timer.C:
                case <-s.quit:
                    timer.Stop()
                    return nil
                }
                continue
            }
            ...
            return err
        }
        tempDelay = 0

        s.serveWG.Add(1)
        go func() {
            s.handleRawConn(rawConn)
            s.serveWG.Done()
        }()
    }
}

Serve 会根据外部传入的 Listener 不同而调用不同的监听模式,这也是 net.Listener 的魅力,灵活性和扩展性会比较高。而在 gRPC Server 中最常用的就是 TCPConn,基于 TCP Listener 去做。接下来我们一起看看具体的处理逻辑,如下:

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  • 循环处理连接,通过 lis.Accept 取出连接,如果队列中没有需处理的连接时,会形成阻塞等待。
  • lis.Accept 失败,则触发休眠机制,若为第一次失败那么休眠 5ms,否则翻倍,再次失败则不断翻倍直至上限休眠时间 1s,而休眠完毕后就会尝试去取下一个 “它”。
  • lis.Accept 成功,则重置休眠的时间计数和启动一个新的 goroutine 调用 handleRawConn 方法去执行/处理新的请求,也就是大家很喜欢说的 “每一个请求都是不同的 goroutine 在处理”。
  • 在循环过程中,包含了 “退出” 服务的场景,主要是硬关闭和优雅重启服务两种情况。

客户端

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一、创建拨号连接

  // grpc.Dial(":"+PORT, grpc.WithInsecure())
func DialContext(ctx context.Context, target string, opts ...DialOption) (conn *ClientConn, err error) {
    cc := &ClientConn{
        target:            target,
        csMgr:             &connectivityStateManager{},
        conns:             make(map[*addrConn]struct{}),
        dopts:             defaultDialOptions(),
        blockingpicker:    newPickerWrapper(),
        czData:            new(channelzData),
        firstResolveEvent: grpcsync.NewEvent(),
    }
    ...
    chainUnaryClientInterceptors(cc)
    chainStreamClientInterceptors(cc)

    ...
}

grpc.Dial 方法实际上是对于 grpc.DialContext 的封装,区别在于 ctx 是直接传入 context.Background。其主要功能是 创建与给定目标的客户端连接,其承担了以下职责:

  • 初始化 ClientConn
  • 初始化(基于进程 LB)负载均衡配置
  • 初始化 channelz
  • 初始化重试规则和客户端一元/流式拦截器
  • 初始化协议栈上的基础信息
  • 相关 context 的超时控制
  • 初始化并解析地址信息
  • 创建与服务端之间的连接

连没连

之前听到有的人说调用 grpc.Dial 后客户端就已经与服务端建立起了连接,但这对不对呢?我们先鸟瞰全貌,看看正在跑的 goroutine。如下:

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我们可以有几个核心方法一直在等待/处理信号,通过分析底层源码可得知。涉及如下:

  func (ac *addrConn) connect()
func (ac *addrConn) resetTransport()
func (ac *addrConn) createTransport(addr resolver.Address, copts transport.ConnectOptions, connectDeadline time.Time)
func (ac *addrConn) getReadyTransport()

在这里主要分析 goroutine 提示的 resetTransport 方法,看看都做了啥。核心代码如下:

  func (ac *addrConn) resetTransport() {
    for i := 0; ; i++ {
        if ac.state == connectivity.Shutdown {
            return
        }
        ...
        connectDeadline := time.Now().Add(dialDuration)
        ac.updateConnectivityState(connectivity.Connecting)
        newTr, addr, reconnect, err := ac.tryAllAddrs(addrs, connectDeadline)
        if err != nil {
            if ac.state == connectivity.Shutdown {
                return
            }
            ac.updateConnectivityState(connectivity.TransientFailure)
            timer := time.NewTimer(backoffFor)
            select {
            case <-timer.C:
                ...
            }
            continue
        }

        if ac.state == connectivity.Shutdown {
            newTr.Close()
            return
        }
        ...
        if !healthcheckManagingState {
            ac.updateConnectivityState(connectivity.Ready)
        }
        ...

        if ac.state == connectivity.Shutdown {
            return
        }
        ac.updateConnectivityState(connectivity.TransientFailure)
    }
}

在该方法中会不断地去尝试创建连接,若成功则结束。否则不断地根据 Backoff 算法的重试机制去尝试创建连接,直到成功为止。从结论上来讲,单纯调用 DialContext 是异步建立连接的,也就是并不是马上生效,处于 Connecting 状态,而正式下要到达 Ready 状态才可用。

真的连了吗

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在抓包工具上提示一个包都没有,那么这算真正连接了吗?我认为这是一个表述问题,我们应该尽可能的严谨。如果你真的想通过 DialContext 方法就打通与服务端的连接,则需要调用 WithBlock 方法,虽然会导致阻塞等待,但最终连接会到达 Ready 状态(握手成功)。如下图:

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二、实例化 Service API

  type SearchServiceClient interface {
    Search(ctx context.Context, in *SearchRequest, opts ...grpc.CallOption) (*SearchResponse, error)
}

type searchServiceClient struct {
    cc *grpc.ClientConn
}

func NewSearchServiceClient(cc *grpc.ClientConn) SearchServiceClient {
    return &searchServiceClient{cc}
}

这块就是实例 Service API interface,比较简单。

三、调用

  // search.pb.go
func (c *searchServiceClient) Search(ctx context.Context, in *SearchRequest, opts ...grpc.CallOption) (*SearchResponse, error) {
    out := new(SearchResponse)
    err := c.cc.Invoke(ctx, "/proto.SearchService/Search", in, out, opts...)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    return out, nil
}

proto 生成的 RPC 方法更像是一个包装盒,把需要的东西放进去,而实际上调用的还是 grpc.invoke 方法。如下:

  func invoke(ctx context.Context, method string, req, reply interface{}, cc *ClientConn, opts ...CallOption) error {
    cs, err := newClientStream(ctx, unaryStreamDesc, cc, method, opts...)
    if err != nil {
        return err
    }
    if err := cs.SendMsg(req); err != nil {
        return err
    }
    return cs.RecvMsg(reply)
}

通过概览,可以关注到三块调用。如下:

  • newClientStream:获取传输层 Trasport 并组合封装到 ClientStream 中返回,在这块会涉及负载均衡、超时控制、 Encoding、 Stream 的动作,与服务端基本一致的行为。
  • cs.SendMsg:发送 RPC 请求出去,但其并不承担等待响应的功能。
  • cs.RecvMsg:阻塞等待接受到的 RPC 方法响应结果。

连接

  // clientconn.go
func (cc *ClientConn) getTransport(ctx context.Context, failfast bool, method string) (transport.ClientTransport, func(balancer.DoneInfo), error) {
    t, done, err := cc.blockingpicker.pick(ctx, failfast, balancer.PickOptions{
        FullMethodName: method,
    })
    if err != nil {
        return nil, nil, toRPCErr(err)
    }
    return t, done, nil
}

newClientStream 方法中,我们通过 getTransport 方法获取了 Transport 层中抽象出来的 ClientTransport 和 ServerTransport,实际上就是获取一个连接给后续 RPC 调用传输使用。

四、关闭连接

  // conn.Close()
func (cc *ClientConn) Close() error {
    defer cc.cancel()
    ...
    cc.csMgr.updateState(connectivity.Shutdown)
    ...
    cc.blockingpicker.close()
    if rWrapper != nil {
        rWrapper.close()
    }
    if bWrapper != nil {
        bWrapper.close()
    }

    for ac := range conns {
        ac.tearDown(ErrClientConnClosing)
    }
    if channelz.IsOn() {
        ...
        channelz.AddTraceEvent(cc.channelzID, ted)
        channelz.RemoveEntry(cc.channelzID)
    }
    return nil
}

该方法会取消 ClientConn 上下文,同时关闭所有底层传输。涉及如下:

  • Context Cancel
  • 清空并关闭客户端连接
  • 清空并关闭解析器连接
  • 清空并关闭负载均衡连接
  • 添加跟踪引用
  • 移除当前通道信息

Q&A

1. gRPC Metadata 是通过什么传输?

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2. 调用 grpc.Dial 会真正的去连接服务端吗?

会,但是是异步连接的,连接状态为正在连接。但如果你设置了 grpc.WithBlock 选项,就会阻塞等待(等待握手成功)。另外你需要注意,当未设置 grpc.WithBlock 时,ctx 超时控制对其无任何效果。

3. 调用 ClientConn 不 Close 会导致泄露吗?

会,除非你的客户端不是常驻进程,那么在应用结束时会被动地回收资源。但如果是常驻进程,你又真的忘记执行 Close 语句,会造成的泄露。如下图:

3.1. 客户端

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3.2. 服务端

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3.3. TCP

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4. 不控制超时调用的话,会出现什么问题?

短时间内不会出现问题,但是会不断积蓄泄露,积蓄到最后当然就是服务无法提供响应了。如下图:

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5. 为什么默认的拦截器不可以传多个?

  func chainUnaryClientInterceptors(cc *ClientConn) {
    interceptors := cc.dopts.chainUnaryInts
    if cc.dopts.unaryInt != nil {
        interceptors = append([]UnaryClientInterceptor{cc.dopts.unaryInt}, interceptors...)
    }
    var chainedInt UnaryClientInterceptor
    if len(interceptors) == 0 {
        chainedInt = nil
    } else if len(interceptors) == 1 {
        chainedInt = interceptors[0]
    } else {
        chainedInt = func(ctx context.Context, method string, req, reply interface{}, cc *ClientConn, invoker UnaryInvoker, opts ...CallOption) error {
            return interceptors[0](ctx, method, req, reply, cc, getChainUnaryInvoker(interceptors, 0, invoker), opts...)
        }
    }
    cc.dopts.unaryInt = chainedInt
}

当存在多个拦截器时,取的就是第一个拦截器。因此结论是允许传多个,但并没有用。

6. 真的需要用到多个拦截器的话,怎么办?

可以使用 go-grpc-middleware 提供的 grpc.UnaryInterceptorgrpc.StreamInterceptor 链式方法,方便快捷省心。

单单会用还不行,我们再深剖一下,看看它是怎么实现的。核心代码如下:

  func ChainUnaryClient(interceptors ...grpc.UnaryClientInterceptor) grpc.UnaryClientInterceptor {
    n := len(interceptors)
    if n > 1 {
        lastI := n - 1
        return func(ctx context.Context, method string, req, reply interface{}, cc *grpc.ClientConn, invoker grpc.UnaryInvoker, opts ...grpc.CallOption) error {
            var (
                chainHandler grpc.UnaryInvoker
                curI         int
            )

            chainHandler = func(currentCtx context.Context, currentMethod string, currentReq, currentRepl interface{}, currentConn *grpc.ClientConn, currentOpts ...grpc.CallOption) error {
                if curI == lastI {
                    return invoker(currentCtx, currentMethod, currentReq, currentRepl, currentConn, currentOpts...)
                }
                curI++
                err := interceptors[curI](currentCtx, currentMethod, currentReq, currentRepl, currentConn, chainHandler, currentOpts...)
                curI--
                return err
            }

            return interceptors[0](ctx, method, req, reply, cc, chainHandler, opts...)
        }
    }
    ...
}

当拦截器数量大于 1 时,从 interceptors[1] 开始递归,每一个递归的拦截器 interceptors[i] 会不断地执行,最后才真正的去执行 handler 方法。同时也经常有人会问拦截器的执行顺序是什么,通过这段代码你得出结论了吗?

7. 频繁创建 ClientConn 有什么问题?

这个问题我们可以反向验证一下,假设不公用 ClientConn 看看会怎么样?如下:

  func BenchmarkSearch(b *testing.B) {
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        conn, err := GetClientConn()
        if err != nil {
            b.Errorf("GetClientConn err: %v", err)
        }
        _, err = Search(context.Background(), conn)
        if err != nil {
            b.Errorf("Search err: %v", err)
        }
    }
}

输出结果:

      ... connection error: desc = "transport: Error while dialing dial tcp :10001: socket: too many open files"
    ... connection error: desc = "transport: Error while dialing dial tcp :10001: socket: too many open files"
    ... connection error: desc = "transport: Error while dialing dial tcp :10001: socket: too many open files"
    ... connection error: desc = "transport: Error while dialing dial tcp :10001: socket: too many open files"
FAIL
exit status 1

当你的应用场景是存在高频次同时生成/调用 ClientConn 时,可能会导致系统的文件句柄占用过多。这种情况下你可以变更应用程序生成/调用 ClientConn 的模式,又或是池化它,这块可以参考 grpc-go-pool 项目。

8. 客户端请求失败后会默认重试吗?

会不断地进行重试,直到上下文取消。而重试时间方面采用 backoff 算法作为的重连机制,默认的最大重试时间间隔是 120s。

9. 为什么要用 HTTP/2 作为传输协议?

许多客户端要通过 HTTP 代理来访问网络,gRPC 全部用 HTTP/2 实现,等到代理开始支持 HTTP/2 就能透明转发 gRPC 的数据。不光如此,负责负载均衡、访问控制等等的反向代理都能无缝兼容 gRPC,比起自己设计 wire protocol 的 Thrift,这样做科学不少。@ctiller @滕亦飞

10. 在 Kubernetes 中 gRPC 负载均衡有问题?

gRPC 的 RPC 协议是基于 HTTP/2 标准实现的,HTTP/2 的一大特性就是不需要像 HTTP/1.1 一样,每次发出请求都要重新建立一个新连接,而是会复用原有的连接。

所以这将导致 kube-proxy 只有在连接建立时才会做负载均衡,而在这之后的每一次 RPC 请求都会利用原本的连接,那么实际上后续的每一次的 RPC 请求都跑到了同一个地方。

注:使用 k8s service 做负载均衡的情况下

总结

  • gRPC 基于 HTTP/2 + Protobuf。
  • gRPC 有四种调用方式,分别是一元、服务端/客户端流式、双向流式。
  • gRPC 的附加信息都会体现在 HEADERS 帧,数据在 DATA 帧上。
  • Client 请求若使用 grpc.Dial 默认是异步建立连接,当时状态为 Connecting。
  • Client 请求若需要同步则调用 WithBlock(),完成状态为 Ready。
  • Server 监听是循环等待连接,若没有则休眠,最大休眠时间 1s;若接收到新请求则起一个新的 goroutine 去处理。
  • grpc.ClientConn 不关闭连接,会导致 goroutine 和 Memory 等泄露。
  • 任何内/外调用如果不加超时控制,会出现泄漏和客户端不断重试。
  • 特定场景下,如果不对 grpc.ClientConn 加以调控,会影响调用。
  • 拦截器如果不用 go-grpc-middleware 链式处理,会覆盖。
  • 在选择 gRPC 的负责均衡模式时,需要谨慎。

参考

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