Go创建Grpc链接池
Go创建Grpc链接池
常规用法
gRPC 四种基本使用
- 请求响应模式
- 客户端数据流模式
- 服务端数据流模式
- 双向流模式
常见的gRPC调用写法
func main(){
//... some code
// 链接grpc服务
conn , err := grpc.Dial(":8000",grpc.WithInsecure)
if err != nil {
//...log
}
defer conn.Close()
//...some code
存在的问题：面临高并发的情况，性能问题很容易就会出现，例如我们在做性能测试的时候，就会发现，打一会性能测试，客户端请求服务端的时候就会报错：
rpc error: code = Unavailable desc = all SubConns are in TransientFailure, latest connection error: connection error: desc = "transport: Error while dialing dial tcp xxx:xxx: connect: connection refused
实际去查看问题的时候，很明显，这是 gRPC 的连接数被打满了，很多连接都还未完全释放。[#本文来源：janrs.com#]
gRPC 的通信本质上也是 TCP 的连接，那么一次连接就需要三次握手，和四次挥手，每一次建立连接和释放连接的时候，都需要走这么一个过程，如果我们频繁的建立和释放连接，这对于资源和性能其实都是一个大大的浪费。
在服务端，gRPC 服务端的链接管理不用我们操心，但是 gRPC 客户端的链接管理非常有必要关心，要实现复用客户端的连接。
创建链接池
创建链接池需要考虑的问题：
- 连接池是否支持扩缩容
- 空闲的连接是否支持超时自行关闭，是否支持保活
- 池子满的时候，处理的策略是什么样的
创建链接池接口
type Pool interface {
// 获取一个新的连接 ， 当关闭连接的时候，会将该连接放入到池子中
Get() (Conn, error)
// 关闭连接池，自然连接池子中的连接也不再可用
Close() error
//[#本文来源：janrs.com#]
Status() string
}
实现链接池接口
创建链接池代码
func New(address string, option Options) (Pool, error) {
if address == "" {
return nil, errors.New("invalid address settings")
}
if option.Dial == nil {
return nil, errors.New("invalid dial settings")
}
if option.MaxIdle <= 0 || option.MaxActive <= 0 || option.MaxIdle > option.MaxActive {
return nil, errors.New("invalid maximum settings")
}
if option.MaxConcurrentStreams <= 0 {
return nil, errors.New("invalid maximun settings")
}
p := &pool{
index: 0,
current: int32(option.MaxIdle),
ref: 0,
opt: option,
conns: make([]*conn, option.MaxActive),
address: address,
closed: 0,
}
for i := 0; i < p.opt.MaxIdle; i++ {
c, err := p.opt.Dial(address)
if err != nil {
p.Close()
return nil, fmt.Errorf("dial is not able to fill the pool: %s", err)
}
p.conns[i] = p.wrapConn(c, false)
}
log.Printf("new pool success: %v\n", p.Status())
return p, nil
}
关于以上的代码，需要特别注意每一个连接的建立也是在 New 里面完成的，[#本文来源：janrs.com#]只要有 1 个连接未建立成功，那么咱们的连接池就算是建立失败，咱们会调用 p.Close() 将之前建立好的连接全部释放掉。
关闭链接池代码
// 关闭连接池
func (p *pool) Close() error {
atomic.StoreInt32(&p.closed, 1)
atomic.StoreUint32(&p.index, 0)
atomic.StoreInt32(&p.current, 0)
atomic.StoreInt32(&p.ref, 0)
p.deleteFrom(0)
log.Printf("[janrs.com]close pool success: %v\n", p.Status())
return nil
}
从具体位置删除链接池代码
// 清除从 指定位置开始到 MaxActive 之间的连接
func (p *pool) deleteFrom(begin int) {
for i := begin; i < p.opt.MaxActive; i++ {
p.reset(i)
}
}
销毁具体的链接代码
// 清除具体的连接
func (p *pool) reset(index int) {
conn := p.conns[index]
if conn == nil {
return
}
conn.reset()
p.conns[index] = nil
}
关闭链接
代码
func (c *conn) reset() error {
cc := c.cc
c.cc = nil
c.once = false
// 本文博客来源：janrs.com
if cc != nil {
return cc.Close()
}
return nil
}
func (c *conn) Close() error {
c.pool.decrRef()
if c.once {
return c.reset()
}
return nil
}
在使用连接池通过 pool.Get() 拿到具体的连接句柄 conn 之后，会使用 conn.Close()关闭连接，实际上也是会走到上述的 Close() 实现的位置，但是并未指定当然也没有权限显示的指定将 once 置位为 false ，也就是对于调用者来说，是关闭了连接，对于连接池来说，实际上是将连接归还到连接池中。
扩缩容
关键代码
func (p *pool) Get() (Conn, error) {
// the first selected from the created connections
nextRef := p.incrRef()
p.RLock()
current := atomic.LoadInt32(&p.current)
p.RUnlock()
if current == 0 {
return nil, ErrClosed
}
if nextRef <= current*int32(p.opt.MaxConcurrentStreams) {
next := atomic.AddUint32(&p.index, 1) % uint32(current)
return p.conns[next], nil
}
// 本文博客来源：janrs.com
// the number connection of pool is reach to max active
if current == int32(p.opt.MaxActive) {
// the second if reuse is true, select from pool's connections
if p.opt.Reuse {
next := atomic.AddUint32(&p.index, 1) % uint32(current)
return p.conns[next], nil
}
// the third create one-time connection
c, err := p.opt.Dial(p.address)
return p.wrapConn(c, true), err
}
// the fourth create new connections given back to pool
p.Lock()
current = atomic.LoadInt32(&p.current)
if current < int32(p.opt.MaxActive) && nextRef > current*int32(p.opt.MaxConcurrentStreams) {
// 2 times the incremental or the remain incremental ##janrs.com
increment := current
if current+increment > int32(p.opt.MaxActive) {
increment = int32(p.opt.MaxActive) - current
}
var i int32
var err error
for i = 0; i < increment; i++ {
c, er := p.opt.Dial(p.address)
if er != nil {
err = er
break
}
p.reset(int(current + i))
p.conns[current+i] = p.wrapConn(c, false)
}
// 本文博客来源：janrs.com
current += i
log.Printf("#janrs.com#grow pool: %d ---> %d, increment: %d, maxActive: %d\n",
p.current, current, increment, p.opt.MaxActive)
atomic.StoreInt32(&p.current, current)
if err != nil {
p.Unlock()
return nil, err
}
}
p.Unlock()
next := atomic.AddUint32(&p.index, 1) % uint32(current)
return p.conns[next], nil
}
Get 代码逻辑
- 先增加连接的引用计数，如果在设定
current*int32(p.opt.MaxConcurrentStreams)范围内，那么直接取连接进行使用即可。 - 若当前的连接数达到了最大活跃的连接数，那么就看我们新建池子的时候传递的
option中的reuse参数是否是true，若是复用，则随机取出连接池中的任意连接提供使用，如果不复用，则新建一个连接。 - 其余的情况，就需要我们进行
2倍或者1倍的数量对连接池进行扩容了。
也可以在 Get 的实现上进行缩容，具体的缩容策略可以根据实际情况来定，例如当引用计数 nextRef 只有当前活跃连接数的 10% 的时候（这只是一个例子），就可以考虑缩容了。
性能测试
有关链接池的创建以及性能测试
