这篇文章主要介绍了Java中Grpc实例创建负载均衡的示例分析,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
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Grpc是googe开发的,是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用(RPC)系统。新公司的项目服务之间的调用使用的Grpc来实现服务间的调用,这边一开始接到的工作内容是基于Nginx实现Grpc服务端的负载均衡。Nginx的1.13及以上版本是支持grpc的反向代理和负载均衡的。但是公司的nginx服务器的版本是1.10的,所以没办法直接使用grpc的代理。只能使用更底层的tcp层的负载均衡。最终服务跑起来是感觉挺简单的,但是nginx的基础太差,所以过程有点曲折。还是记录下吧。
文章分两部分,一个是创建简单的Grpc客户端和服务端的例子(其实也是用的网上的demo,这边就贴一下源码,讲下更细的实现步骤),然后对比下Nginx的Grpc负载均衡和Tcp的负载均衡。
一、Java创建Grpc客户端和服务端的例子(创建的配置信息相关的代码基本网上博客的,忘记是哪篇文章了,所以暂时没法给出转载链接。)
1、在开发工具ide上创建一个maven project。打包方式选择jar。
2、在POM.xml上增加grpc相关的依赖及maven的打包插件
<dependencies> <dependency> <groupId>io.grpc</groupId> <artifactId>grpc-netty</artifactId> <version>1.17.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>io.grpc</groupId> <artifactId>grpc-protobuf</artifactId> <version>1.17.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>io.grpc</groupId> <artifactId>grpc-stub</artifactId> <version>1.17.1</version> </dependency> </dependencies> <build> <extensions> <extension> <groupId>kr.motd.maven</groupId> <artifactId>os-maven-plugin</artifactId> <version>1.4.1.Final</version> </extension> </extensions> <plugins> <plugin> <groupId>org.xolstice.maven.plugins</groupId> <artifactId>protobuf-maven-plugin</artifactId> <version>0.5.0</version> <configuration> <protocArtifact>com.google.protobuf:protoc:3.0.0:exe:${os.detected.classifier}</protocArtifact> <pluginId>grpc-java</pluginId> <pluginArtifact>io.grpc:protoc-gen-grpc-java:1.0.0:exe:${os.detected.classifier}</pluginArtifact> </configuration> <executions> <execution> <goals> <goal>compile</goal> <goal>compile-custom</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <version>2.3.2</version> <configuration> <source>1.8</source> <target>1.8</target> </configuration> </plugin> </plugins> </build>
3、在项目下的路径src/main下面创建proto文件夹,并在里面创建一个hello.proto文件。具体如下截图。
4、在hello.proto文件上输入,相应的配置信息,用来映射生成java代码。里面的内容就是生成一个MyRPC的服务提供一个sayHi的接口,接口需要传递一个request类的实例,该request实例只有一个name的字段。然后进行相应的业务代码处理之后,返回一个response类的实例,也是只有一个name的字段。
如果进行到这边,看到第2步添加依赖上面的<execution>标签可能报错,先暂时不要管他。直接进行第5步。
syntax = "proto3"; option java_package = "com.qidai.proto"; option java_outer_classname = "MyThing"; message Request { string name = 1; } message Response { string name = 2; } service MyRPC { rpc sayHi(Request) returns(Response); }
5、运行项目,右击项目Run as -->maven build....->protobuf:compile以及protobuf:compile-custom,这样就编译生成了相应的代码了。不过存放的路径不对,需要自己拷贝到相应的项目目录下。
6、grpc的客户端和服务端代码需要自己编写。不过这一块的demo已经很全了。c+v然后改成自己的自己需要的就行了。
服务端demo:
package server; import com.qidai.proto.MyRPCGrpc; import com.qidai.proto.MyThing; import io.grpc.ServerBuilder; import io.grpc.stub.StreamObserver; import service.RequestImpl; import java.io.IOException; public class Server { private static final int PORT = 2222; private final io.grpc.Server server; public Server() throws IOException { //这个部分启动server this.server = ServerBuilder.forPort(PORT) .addService(new RequestImpl()) .build() .start(); System.out.println("Server1 Started ..."); } private void stop() { if (server != null) { server.shutdown(); } } private void blockUntilShutdown() throws InterruptedException { if (server != null) { server.awaitTermination(); } } public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException { Server server = new Server(); //block Server防止关闭 server.blockUntilShutdown(); } }
客户端demo
package client; import com.qidai.proto.MyRPCGrpc; import com.qidai.proto.MyRPCGrpc.MyRPCBlockingStub; import com.qidai.proto.MyThing; import io.grpc.ManagedChannel; import io.grpc.ManagedChannelBuilder; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class Client { private final ManagedChannelBuilder<?> managedChannelBuilder; private final MyRPCBlockingStub blockingStub; private final ManagedChannel channel; public Client(String name, int port) { managedChannelBuilder = ManagedChannelBuilder.forAddress(name, port); channel = managedChannelBuilder.usePlaintext().build(); blockingStub = MyRPCGrpc.newBlockingStub(channel); } public void shutdown() throws InterruptedException { channel.shutdown().awaitTermination(5, TimeUnit.SECONDS); } public void sayHi(String name){ MyThing.Request request = MyThing.Request.newBuilder().setName(name).build(); MyThing.Response response = blockingStub.sayHi(request); System.out.println(response.getName()); } public static void main(String[] args) throws Exception{ Client client = new Client("localhost", 5005); for (int i = 0; i < 10; i++) { Thread.sleep(1000); //进行rpc调用的真正逻辑 client.sayHi("Hello Server1111 ->5005 " + i); } client.shutdown(); Client client2 = new Client("localhost", 5005); for (int i = 0; i < 10; i++) { Thread.sleep(1000); //进行rpc调用的真正逻辑 client2.sayHi("Hello Server2222 ->5005 " + i); } client2.shutdown(); } }
7、接下来就是才是比较关键的一步,实现自己的grpc服务端的业务代码。主要的关键步骤就是继承grpc自动映射出来的抽象类。是不是很熟悉,没错就是proto文件里面配置的服务。然后重写服务里面配置的方法即可。最后放心大胆的去根据传递的request参数去做相关的业务逻辑的处理。并用response封装需要返回的接口。(此处的request与response均是grcp根据proto配置文件映射出来的相关实体类。)
package service; import com.qidai.proto.MyRPCGrpc.MyRPCImplBase; import com.qidai.proto.MyThing.Response; public class RequestImpl extends MyRPCImplBase { @Override public void sayHi(com.qidai.proto.MyThing.Request request, io.grpc.stub.StreamObserver<com.qidai.proto.MyThing.Response> responseObserver) { //proto文件上定义的response返回信息 Response response; System.out.println("Request>>>say::" + request.getName()); //AccountQryResponse response = QryAccountProto.AccountQryResponse.newBuilder().setRc(1).setAmount(666).build(); response = Response.newBuilder().setName("Response11111>>>say:::hello_client"+request.getName()).build(); responseObserver.onNext(response); responseObserver.onCompleted(); } }
二、Grpc服务基于nginx(1.12.2)实现负载均衡。下面直接贴nginx相关的配置,服务端和客户端的代码改动都很小。只需调整ip和port的值即可。其他的不需要改动。
TCP层负载均衡配置
stream { log_format proxy '$remote_addr [$time_local] ' '$protocol $status $bytes_sent $bytes_received ' '$session_time "$upstream_addr" ' '"$upstream_bytes_sent" "$upstream_bytes_received" "$upstream_connect_time"'; include ./conf.d/*.tcpstream; upstream grpc { server 127.0.0.1:2223; server 127.0.0.1:2222; } server { error_log logs/device5001_error.log; access_log logs/device5001_access.log proxy; listen 5005; proxy_pass grpc; } }
grpc的负载均衡配置(grpc的支持在nginx1.13之后才有,所以这里是1.17.0)
http { include mime.types; default_type application/octet-stream; log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"'; access_log logs/access.log main; sendfile on; keepalive_timeout 65; gzip on; upstream grpcservers { server 127.0.0.1:2222; server 127.0.0.1:2223; } server { listen 8080 http2; server_name localhost; location / { grpc_pass grpc://grpcservers; } } }
最后分别启动nginx1.12.2和nginx1.17.0,并在ide上启动服务端和客户端,更改相应的客户端端口。就可以看到控制台打印不同的信息了。tcp和grcp的负载均衡的效果是不一样的。这也是我客户端new 了一个client,然后又new 了一个client2的原因。比较懒,效果图就不贴了。
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网页题目:Java中Grpc实例创建负载均衡的示例分析
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