漫谈grpc 3：从实践到原理，带你参透 gRPC

大家好，我是煎鱼。

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，希望这一篇文章能带你一览 gRPC 的巧妙之处，本文篇幅比较长，请做好阅读准备。

本文目录如下：

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

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

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

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

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

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：

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

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

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

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-timeout、grpc-encoding 也是在这里设置的。

DATA

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

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。

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。

在上图中 HEADERS 帧主要承载了 gRPC 状态和 gRPC 状态消息，图中的 grpc-status 和 grpc-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。

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

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

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：

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：

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。
若 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”。
若 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

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：

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

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：

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
}

在 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？

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

3.2. 服务端

3.3. TCP

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：

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.UnaryInterceptor 和 grpc.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 的负载均衡模式时，需要谨慎。

参考

微信公众号【程序员黄小斜】作者是前蚂蚁金服Java工程师，专注分享Java技术干货和求职成长心得，不限于BAT面试，算法、计算机基础、数据库、分布式、spring全家桶、微服务、高并发、JVM、Docker容器，ELK、大数据等。关注后回复【book】领取精选20本Java面试必备精品电子书。

posted @ 2021-12-31 15:04 程序员黄小斜阅读(1208) 评论(0) 编辑收藏举报

刷新页面返回顶部

Java技术江湖

公众号【Java技术江湖】前阿里Java工程师，4年码龄。专注分享Java技术干货文，偶尔也吹水吐槽聊人生。关注后回复“Java技术江湖”即可获取我原创的10w+字《Java工程师面试指南》

漫谈grpc 3：从实践到原理，带你参透 gRPC

简述

调用模型

调用方式

一、Unary RPC：一元 RPC

二、Server-side streaming RPC：服务端流式 RPC

三、Client-side streaming RPC：客户端流式 RPC

四、Bidirectional streaming RPC：双向流式 RPC

客户端与服务端是如何交互的

行为分析

其它步骤

小结

浅谈理解

服务端

一、初始化

二、注册

三、监听

客户端

一、创建拨号连接

二、实例化 Service API

三、调用

四、关闭连接

Q&A

1. gRPC Metadata 是通过什么传输？

2. 调用 grpc.Dial 会真正的去连接服务端吗？

3. 调用 ClientConn 不 Close 会导致泄露吗？

4. 不控制超时调用的话，会出现什么问题？

5. 为什么默认的拦截器不可以传多个？

6. 真的需要用到多个拦截器的话，怎么办？

7. 频繁创建 ClientConn 有什么问题？

8. 客户端请求失败后会默认重试吗？

9. 为什么要用 HTTP/2 作为传输协议？

10. 在 Kubernetes 中 gRPC 负载均衡有问题？

总结

参考

公告

Java技术江湖

公众号【Java技术江湖】 前阿里Java工程师，4年码龄。 专注分享Java技术干货文，偶尔也吹水吐槽聊人生。关注后回复“Java技术江湖”即可获取我原创的10w+字《Java工程师面试指南》

漫谈grpc 3：从实践到原理，带你参透 gRPC

简述

调用模型

调用方式

一、Unary RPC：一元 RPC

二、Server-side streaming RPC：服务端流式 RPC

三、Client-side streaming RPC：客户端流式 RPC

四、Bidirectional streaming RPC：双向流式 RPC

客户端与服务端是如何交互的

行为分析

其它步骤

小结

浅谈理解

服务端

一、初始化

二、注册

三、监听

客户端

一、创建拨号连接

二、实例化 Service API

三、调用

四、关闭连接

Q&A

1. gRPC Metadata 是通过什么传输？

2. 调用 grpc.Dial 会真正的去连接服务端吗？

3. 调用 ClientConn 不 Close 会导致泄露吗？

4. 不控制超时调用的话，会出现什么问题？

5. 为什么默认的拦截器不可以传多个？

6. 真的需要用到多个拦截器的话，怎么办？

7. 频繁创建 ClientConn 有什么问题？

8. 客户端请求失败后会默认重试吗？

9. 为什么要用 HTTP/2 作为传输协议？

10. 在 Kubernetes 中 gRPC 负载均衡有问题？

总结

参考

公告

公众号【Java技术江湖】前阿里Java工程师，4年码龄。专注分享Java技术干货文，偶尔也吹水吐槽聊人生。关注后回复“Java技术江湖”即可获取我原创的10w+字《Java工程师面试指南》