从一次RPC调用流程看各场景下gRPC框架的解决方案（上）
阿巩
古人有云“gRPC是目前最常用也是性能最好的RPC框架之一”，本周阿巩将从一次RPC调用流程看在各场景下gRPC框架的解决方案，直击gRPC优秀的本质。上一篇中我们提到了HTTP/2和ProtoBuf 协议，gRPC便是结合了 HTTP/2 与 Protobuf 的优点，在应用层提供方便而高效的 RPC 远程调用协议。那空口无凭，先来简单总结回顾下HTTP/2和ProtoBuf 协议分别是如何提升性能的，再来展开讨论。日拱一卒，让我们开始吧！
在HTTP/2 中采用了静态表和动态表结合来降低HTTP头部体积，并通过Stream流实现并发传输；ProtoBuf 通过在 proto 文件中为每个字段预分配 1 个数字，编码时省去了完整字段名占用的空间。
RPC——像调用本地一样发起远程调用
那这里RPC既然是工作在应用层，我们是否可以使用现成的HTTP协议来替代呢？不能，RPC更多负责应用间通信，对于性能要求更高，我们在之前的文章中说过HTTP笨重的头部甚至是比传输的数据体积还大；另外由于HTTP协议它是无状态的，无法关联请求和响应，所以这里无法使用HTTP来做替代。
考虑到高并发调用场景，RPC调用更倾向于同步模型中的IO多路复用。我们先从宏观视角来看一次RPC调用的大体流程：
图中的动态代理是指通过对字节码进行增强，在方法调用的时候进行拦截，以便于在方法调用前后，增加我们需要的额外处理逻辑。其目的简言之就是为了屏蔽RPC调用细节，让使用者面向接口编程。流程图如下：
RPC服务发现——获得某节点信息的“通信录”
在生产环境中，服务提供方通常以集群方式提供服务，由于集群中的IP随时可能变化，需要一本“通信录”及时获取到对应的服务节点，这个过程就是服务发现。对于RPC框架中的服务发现机制主要是由服务注册和服务订阅组成，服务注册是将服务节点的IP和接口注册到注册中心；服务订阅是去注册中心查找并订阅服务提供方IP，缓存到本地便于后续远程调用。
在这里注册中心的核心作用是完成服务提供方和服务调用方，两者的路径匹配，一般来说对于服务提供方需要的信息有：IP、端口、接口、方法＋服务分组别名；对于服务调用方需要：IP、端口。
其中服务分组别名用于保证一致性，设置的别名和服务消费者需要的不一致流量也不会打过去，什么时候打过去可以通过修改配置中心来控制；分组别名相同的，组内的多个调用方可以利用相关的负载均衡策略来具体分发流量。
具体RPC框架的服务发现该如何实现呢？服务发现的本质即完成接口与服务提供者IP之间的映射，这个映射可以看作是一种支持变更推送的命名服务。
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，我们可以借助开源的 ZooKeeper、etcd实现。下面简单介绍下基于 ZooKeeper 的服务发现流程：
搭建一个 ZooKeeper 集群作为注册中心集群
在ZooKeeper 中创建服务根路径，并在根路径下创建服务提供方目录与服务调用方目录（例如：/service/com.demo.xxService/provider 或者consumer）
服务提供方注册服务，在provider 目录下创建临时节点存储提供方信息。
调用方订阅服务，在consumer目录下创建临时节点存储调用方信息，并watch 该服务的provider 目录中所有的服务节点数据。
provider 目录下节点发生变更，ZooKeeper 就会通知给发起订阅的调用方。
zookeeper担任了一个高度可用的分布式协调者的角色。由于Zookeeper集群的每个节点的数据每次发生更新操作，都会通知其它 ZooKeeper 节点同时执行更新，保证每个节点的数据能够实时的完全一致，这也就是它的强一致性（CP）特性。
心跳检测包括以下三种状态：
健康：连接建立成功，心跳探活成功。
亚健康：连接建立成功，心跳请求连续失败。
死亡：建立连接失败。
我们优先从健康列表中选，如果健康列表为空再从亚健康中选。注意这里的“死亡”状态如果在某个时间内重新连接成功，我们会认为它复活。
健康检测的手段通常采用心跳检测，如果超过3次（阈值可配置）未响应则认为服务节点挂掉。
不过这样操作会遇到其他问题场景，比如：服务方会出现心跳正常响应，但是服务间歇性响应超时（亚健康状态），导致调用方误判。这个问题可以采用可用率的思路来解决，通过支持的插件获取可用率指标。
另外如果是调用方心跳机制出现问题导致误判服务方挂掉；可以用调用方集群部署，把检测程序部署在多个机器，其中任一台调用显示正常则认为正常的办法来减少误判。
在gRPC框架中我们可以通过在proto中定义服务及在K8S中使用工具来配置健康检测服务：
在proto定义服务方法：
syntax = "proto3";package grpc.health.v1;message HealthCheckRequest {string service = 1;}message HealthCheckResponse {enum ServingStatus {UNKNOWN = 0;SERVING = 1;NOT_SERVING = 2;SERVICE_UNKNOWN = 3; // Used only by the Watch method.}ServingStatus status = 1;}service Health {rpc Check(HealthCheckRequest) returns (HealthCheckResponse);rpc Watch(HealthCheckRequest) returns (stream HealthCheckResponse);}
客户端可以通过调用该Check方法来查询服务器的健康状态，并且应该在rpc上设置一个截止日期。客户端可以选择设置它想要查询健康状态的服务名称。建议的服务名称格式为package_names.ServiceName，例如grpc.health.v1.Health。
在Kubernetes上对gRPC服务器进行健康检查方法如下：
1. 先选择对应语言，然后找到gRPC“health”模块。
2.将grpc_health_probe二进制文件打到容器中。
3.配置Kubernetes“exec”探针以调用容器中的“grpc_health_probe”工具。
RPC路由策略——让请求按照设定的规则发到不同的节点上
RPC路由策略在一次RPC调用流程中的位置如下图：
RPC路由策略常用在灰度发布应用的场景，比如要求新上线的某个节点只允许某个IP可以调用。RPC路由策略通过在上线前限制调用方来源，达到将试错成本降到最低的目的。
这里假设一个实际场景：现在需要改造商品应用，来保证每个商品ID的所有操作（请求的响应）都是在老应用或者新应用上。由于单使用IP路由无法做到老新应用间的平滑过度，这里我们的解决方案是给服务提供方节点打上新/老应用的标签。这样的话在调用方发起请求时携带商品ID，在注册中心中根据商品ID来判断属于新/老应用，最终找到对应节点，实现流量隔离的效果。
当然灰度发布功能作为 RPC 路由功能的一个典型应用场景，我们还可以通过路由功能完成像定点调用、黑白名单等一些高级服务治理功能。
RPC负载均衡——集群下的多个服务节点共同分担请求压力
我们常提到的负载均衡包括软负载和硬负载，软负载指软件，像是LVS、Nginx等；硬负载指硬件，如F5服务器等。通过媒介加上常用的负载均衡算法（随机、轮询、最小链接等）来解决服务器性能相差较大的情况。
这里我们谈到的是RPC框架自身实现的负载均衡，它主要流程如下：
调用方与注册中心下发的节点建立长连接
调用方通过RPC负载均衡插件自主选择一个节点
发起RPC调用
RPC 负载均衡策略一般包括随机权重、Hash、轮询。当然，这还是主要看 RPC 框架自身的实现。
由于负载均衡机制完全是由 RPC 框架自身实现的，不需要依赖负载均衡设备，也就不会发生负载均衡设备的单点问题，同时我们可以通过控制权重的方式配置调用方的负载均衡策略。
type Balancer interface {Start(target string, config BalancerConfig) errorUp(addr Address) (down func(error))Get(ctx context.Context, opts BalancerGetOptions) (addr Address, put func(), err error)Notify() <-chan []Address// Close shuts down the balancer.Close() error}
参考：
《RPC实战与核心原理》 何小锋
《在Kubernetes上对gRPC服务器进行健康检查》 Ahmet Alp Balkan (Google)
https://github.com/grpc/grpc/blob/master/doc/health-checking.md
https://blog.csdn.net/kevin_tech/article/details/109281835