go微服务框架kratos学习笔记七(kratos warden 负载均衡 balancer)

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本节看看kratos的学习负载均衡策略的使用。

kratos 的负载均衡和服务发现一样也是基于grpc官方api实现的。

grpc官方的负载均衡自带了一个round-robin轮询策略、即像一个for循环一样挨个服的发请求、但这显然不能满足我们的需求、于是kratos自带了两种负载均衡策略：

WRR (Weighted Round Robin)
该算法在加权轮询法基础上增加了动态调节权重值，用户可以在为每一个节点先配置一个初始的权重分，之后算法会根据节点cpu、延迟、服务端错误率、客户端错误率动态打分，在将打分乘用户自定义的初始权重分得到最后的权重值。

P2C (Pick of two choices)
本算法通过随机选择两个node选择优胜者来避免羊群效应，并通过ewma尽量获取服务端的实时状态。
服务端： 服务端获取最近500ms内的CPU使用率（需要将cgroup设置的限制考虑进去，并除于CPU核心数），并将CPU使用率乘与1000后塞入每次grpc请求中的的Trailer中夹带返回： cpu_usage uint64 encoded with string cpu_usage : 1000
客户端： 主要参数：
server_cpu：通过每次请求中服务端塞在trailer中的cpu_usage拿到服务端最近500ms内的cpu使用率
inflight：当前客户端正在发送并等待response的请求数（pending request）
latency: 加权移动平均算法计算出的接口延迟
client_success:加权移动平均算法计算出的请求成功率（只记录grpc内部错误，比如context deadline）
目前客户端，已经默认使用p2c负载均衡算法

// NewClient returns a new blank Client instance with a default client interceptor.
// opt can be used to add grpc dial options.
func NewClient(conf *ClientConfig, opt ...grpc.DialOption) *Client {c := new(Client)if err := c.SetConfig(conf); err != nil {panic(err)}c.UseOpt(grpc.WithBalancerName(p2c.Name))c.UseOpt(opt...)return c
}

demo

本节使用在笔记四kratos warden-direct方式client调用 使用的direct服务发现方式、和相关代码。

demo操作
1、分别在两个docker中启动一个grpc demo服务。
2、启动一个client demo服务采用默认p2c负载均衡方式调用grpc SayHello()方法

demo server

1、先启动demo服务 (其实就是一个kratos工具new出来的demo服务、代码可参考笔记四、或者在最后的github地址里面获取整个demo完整代码):

demo client

package daoimport ("context""github.com/bilibili/kratos/pkg/net/rpc/warden""google.golang.org/grpc""fmt"demoapi "call-server/api""google.golang.org/grpc/balancer/roundrobin"
)// target server addrs.
const target = "direct://default/10.0.75.2:30001,10.0.75.2:30002" // NOTE: example// NewClient new member grpc client
func NewClient(cfg *warden.ClientConfig, opts ...grpc.DialOption) (demoapi.DemoClient, error) {client := warden.NewClient(cfg, opts...)conn, err := client.Dial(context.Background(), target)if err != nil {return nil, err}// 注意替换这里：// NewDemoClient方法是在"api"目录下代码生成的// 对应proto文件内自定义的service名字，请使用正确方法名替换return demoapi.NewDemoClient(conn), nil
}// NewClient new member grpc client
func NewGrpcConn(cfg *warden.ClientConfig, opts ...grpc.DialOption) (*grpc.ClientConn, error) {fmt.Println("-----tag: NewGrpcConn...")//opts = append(opts, grpc.WithBalancerName(roundrobin.Name))client := warden.NewClient(cfg, opts...)conn, err := client.Dial(context.Background(), target)if err != nil {return nil, err}return conn, nil
}

target 填上两个服务ip

其中我多加了一个NewGrpcConn() 函数 、主要用来提取grpc连接。这里我用了kratos自带的pool类型来做连接池。

池

关于这个池、它在 kratos pkg/container/pool 有两种实现方式 Slice和List方式。

package poolimport ("context""errors""io""time"xtime "github.com/bilibili/kratos/pkg/time"
)var (// ErrPoolExhausted connections are exhausted.ErrPoolExhausted = errors.New("container/pool exhausted")// ErrPoolClosed connection pool is closed.ErrPoolClosed = errors.New("container/pool closed")// nowFunc returns the current time; it's overridden in tests.nowFunc = time.Now
)// Config is the pool configuration struct.
type Config struct {// Active number of items allocated by the pool at a given time.// When zero, there is no limit on the number of items in the pool.Active int// Idle number of idle items in the pool.Idle int// Close items after remaining item for this duration. If the value// is zero, then item items are not closed. Applications should set// the timeout to a value less than the server's timeout.IdleTimeout xtime.Duration// If WaitTimeout is set and the pool is at the Active limit, then Get() waits WatiTimeout// until a item to be returned to the pool before returning.WaitTimeout xtime.Duration// If WaitTimeout is not set, then Wait effects.// if Wait is set true, then wait until ctx timeout, or default flase and return directly.Wait bool
}type item struct {createdAt time.Timec         io.Closer
}func (i *item) expired(timeout time.Duration) bool {if timeout <= 0 {return false}return i.createdAt.Add(timeout).Before(nowFunc())
}func (i *item) close() error {return i.c.Close()
}// Pool interface.
type Pool interface {Get(ctx context.Context) (io.Closer, error)Put(ctx context.Context, c io.Closer, forceClose bool) errorClose() error
}

dao

dao中添加一个连接池。

package daoimport ("context""time"demoapi "call-server/api""call-server/internal/model""github.com/bilibili/kratos/pkg/cache/memcache""github.com/bilibili/kratos/pkg/cache/redis""github.com/bilibili/kratos/pkg/conf/paladin""github.com/bilibili/kratos/pkg/database/sql""github.com/bilibili/kratos/pkg/net/rpc/warden""github.com/bilibili/kratos/pkg/sync/pipeline/fanout"xtime "github.com/bilibili/kratos/pkg/time"//grpcempty "github.com/golang/protobuf/ptypes/empty"//"github.com/pkg/errors""github.com/google/wire""github.com/bilibili/kratos/pkg/container/pool""io""reflect""google.golang.org/grpc")var Provider = wire.NewSet(New, NewDB, NewRedis, NewMC)//go:generate kratos tool genbts
// Dao dao interface
type Dao interface {Close()Ping(ctx context.Context) (err error)// bts: -nullcache=&model.Article{ID:-1} -check_null_code=$!=nil&&$.ID==-1Article(c context.Context, id int64) (*model.Article, error)//SayHello(c context.Context, req *demoapi.HelloReq) (resp *grpcempty.Empty, err error)//get an demo grpcConn/grpcClient/ from rpc poolGrpcConnPut(ctx context.Context, cc *grpc.ClientConn) (err error)GrpcConn(ctx context.Context) (gcc *grpc.ClientConn, err error)GrpcClient(ctx context.Context) (cli demoapi.DemoClient, err error)
}// dao dao.
type dao struct {db         *sql.DBredis      *redis.Redismc         *memcache.Memcachecache      *fanout.FanoutdemoExpire int32rpcPool    pool.Pool 
}// New new a dao and return.
func New(r *redis.Redis, mc *memcache.Memcache, db *sql.DB) (d Dao, cf func(), err error) {return newDao(r, mc, db)
}func newDao(r *redis.Redis, mc *memcache.Memcache, db *sql.DB) (d *dao, cf func(), err error) {var cfg struct {DemoExpire xtime.Duration}if err = paladin.Get("application.toml").UnmarshalTOML(&cfg); err != nil {return}// new poolpool_config := &pool.Config{Active:      0,Idle:        0,IdleTimeout: xtime.Duration(0 * time.Second),WaitTimeout: xtime.Duration(30 * time.Millisecond),}rpcPool := pool.NewSlice(pool_config)rpcPool.New = func(ctx context.Context) (cli io.Closer, err error) {wcfg := &warden.ClientConfig{}paladin.Get("grpc.toml").UnmarshalTOML(wcfg)if cli, err = NewGrpcConn(wcfg); err != nil {return}return}d = &dao{db:         db,redis:      r,mc:         mc,cache:      fanout.New("cache"),demoExpire: int32(time.Duration(cfg.DemoExpire) / time.Second),rpcPool:    rpcPool,}cf = d.Closereturn
}// Close close the resource.
func (d *dao) Close() {d.cache.Close()
}// Ping ping the resource.
func (d *dao) Ping(ctx context.Context) (err error) {return nil
}func (d *dao) GrpcClient(ctx context.Context) (cli demoapi.DemoClient, err error) {var cc io.Closerif cc, err = d.rpcPool.Get(ctx); err != nil {return}cli = demoapi.NewDemoClient(reflect.ValueOf(cc).Interface().(*grpc.ClientConn))return
}func (d *dao) GrpcConnPut(ctx context.Context, cc *grpc.ClientConn) (err error) {err = d.rpcPool.Put(ctx, cc, false)return
}func (d *dao) GrpcConn(ctx context.Context) (gcc *grpc.ClientConn, err error) {var cc io.Closerif cc, err = d.rpcPool.Get(ctx); err != nil {return}gcc = reflect.ValueOf(cc).Interface().(*grpc.ClientConn)return
}

service

// SayHello grpc demo func.
func (s *Service) SayHello(ctx context.Context, req *pb.HelloReq) (reply *empty.Empty, err error) {reply = new(empty.Empty)var cc demoapi.DemoClientvar gcc *grpc.ClientConnif gcc, err = s.dao.GrpcConn(ctx); err != nil {return}defer s.dao.GrpcConnPut(ctx, gcc)cc = demoapi.NewDemoClient(gcc)//if cc, err = s.dao.GrpcClient(ctx); err != nil {//	return//}cc.SayHello(ctx, req)fmt.Printf("hello %s", req.Name)return
}

好了现在测试 、 布局如下 :

p2c

roundrobin

轮询方式只需要在NewGrpcConn()里面加语一句配置项即可，它会覆盖掉p2c的配置项。

opts = append(opts, grpc.WithBalancerName(roundrobin.Name))

grpc官方负载均衡工作流程

我们目前也只是使用了Api、最后来瞧瞧官方grpc的工作流程 :

gRPC开源组件官方并未直接提供服务注册与发现的功能实现，但其设计文档已提供实现的思路，并在不同语言的gRPC代码API中已提供了命名解析和负载均衡接口供扩展。

1. 服务启动后，gPRC客户端通过resolve发起一个名称解析请求。名称会被解析为一个或更多的IP地址，每个地址指明它是一个服务器地址还是一个负载均衡器地址，并且包含一个Opt指明哪一个客户端的负载均衡策略应该被使用(例如: 轮询调度或grpclb)。

2. 客户端实现一个负载均衡策略。
   注意：如果任何一个被解析器返回的地址是均衡器地址，那么这个客户端会使用grpclb策略，而不管请求的Opt配置的是哪种负载均衡策略。否则，客户端会使用一个Opt项配置负载均衡策略。如果没有负载均衡策略，那么客户端会使用默认的取第一个可用服务器地址的策略。

3. 负载均衡策略对每一个服务器地址创建一个子通道。

4. 当调用rpc请求时，负载均衡策略会决定应该发送到哪个子通道(例如: 哪个服务器)。
   grpclb策略下，客户端按负载均衡器返回的顺序发送请求到服务器。如果服务器列表为空，调用将会阻塞直到收到一个非空的列表。

源码

本节测试代码 : https://github.com/ailumiyana/kratos-note/tree/master/warden/balancer