分享 gRPC 系列 (四) 框架如何赋能分布式系统

early · 2021年01月17日 · 最后由 yfractal 回复于 2021年01月19日 · 1650 次阅读

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本系列分为四大部分：

前面的系列，我们已经从技术要素透视了 RPC 的本质，包括其三大要素：语义约定、网络传输、编解码。以及 gRPC 如何通过 Protobuf 和 HTTP2 实现这三大要素，并达到更低成本、更高效率、更高性能等终极目标。

本文我们将回归到 RPC 的使用场景：分布式系统。从分布式系统的角度，来看待 gRPC 这个框架。框架本身的含义就意味着是一个集成者、整合者，提供出简单、全面的使用界面，以灵活适应不同的环境，并对外屏蔽足够多的细节。

简单讲，框架的本质是技术落地的最后一厘米，为大规模低成本使用提供直接支撑。

分布式系统

现代技术架构，已经重构了众多场景的生产关系，一方面服务海量的用户，另一方面承载了无数极重要的业务，并要及时作出调整，以适应环境的变化。

这都使得技术系统，在保证灵活和效率的同时，还必须要有高度的稳定性和健壮性，任何一次故障都会带来难以估计的直接损失，还有背后商业上的信用本钱。

受限于现代计算机的技术特性，以及通信的基础设施。一个技术系统想要在大流量下保持高健壮性、高稳定性，必然要将代码和数据分散在数量庞大的机器上，这些分散的机器一起组成一个个闭合的技术系统，完整业务需求由这些系统一起合作分工实现，这样便诞生了分布式的概念。

分布式场景下，系统中的子系统或模块间需要相互通信，或传递信号，或传输数据。这就自然导致了 RPC 的诞生。这种通信场景可以简单分为三类：

集群间的通信。如 Redis 集群基于 gossip 的数据交换，一般直接基于 TCP，一般会收敛于子系统内部。
数据传输。应用读写 MySQL、Redis 等数据系统，一般直接基于 TCP，场景定制性高。
消息传递。微服务之间相互接口调用。这种偏上层业务，需要适应复杂繁多的场景，并提供高度的可复用性、适应性、扩展性。所以一般会基于 TCP 再做一层封装，如 HTTP2。

到此，我们可以从分布式系统的角度发现： RPC 是分布式系统通信的一种工具。

而 gRPC 则是这种分布式系统通信场景中，偏上层应用的一种通信工具，也就是上面的第 3 类，我们且称为业务型分布式系统。

本文将聚焦业务分布式系统通信场景来展开对 gRPC 的学习。

业务分布式系统

业务性分布式系统，可以对应于传统的单体应用。当一个单体应用以微服务或 SOA 等方式拆分后，就变成了一个分布式系统，这也是大中型互联网公司的后台系统。

为了从虚到实地落地知识，我们暂且简单地把业务性分布式系统等价于微服务系统，从微服务的角度来看待 gRPC，才算是真正将讨论点落实到了实际环境中。

实际上，gRPC 就是微服务类系统间通信的核心工具。到此，我们基本上将知识结构及相关关系梳理完毕，完成宏观和微观间的互通。接下来着眼于微服务系统的通信需求，看 gRPC 是如何为其赋能的。

所谓赋能，用人话来讲，就是能低成本大规模使用，一般就几个需求：

有良好的适应能力。对于部分核心能力可以通过插件实现定制化能力，适应不同的环境。
提供关键性问题解决方案。例如高效率的并发模型、加密、压缩等等。
有足够的扩展能力。能通过配置、注入等方式灵活实现扩展功能或开启部分功能。
足够简单。屏蔽底层细节，能无脑上手使用，不需要懂 http2、protobuf、IO 模型等等是什么

接下来我们就从以上几个点，来展开对 gRPC 的学习。由于框架庞大复杂，受限于作者水平和使用经验，讨论将聚焦于几个核心点展开。

业务系统的通信需求

分布式系统中服务的相互调用看似复杂，其实本质就是两个点间的点对点通信，点与点相互连接串起一张网。

点与点通信进一步拆解后，在微观可以分为调用方和服务方的关系，大部分情况下就是单向调用，在 stream 模式下可升级为相互调用，但每一次调用都不会逃离调用方和服务方两个角色。这为我们提供了很好的突破口，搞清楚了两点之间的调用，也自然能延伸全局。

当 A 要调用 B 时，问题就来了。

适应能力

服务发现

A 要能得知 B 的可调用地址
B 的部署方式可能多种多样

B 可能是以微服务的形式注册，通过注册中心可以拉到其节点列表，不同的公司注册中心实现也千差万别。但也可能是只暴露出了一个代理的地址 (如 Nginx/lvs)，甚至实现了传统的 DNS 模式。

业务发展过程中什么情况都可能有，大概率是一个大杂烩。gRPC 作为一个落地的框架就必须要有足够的适应能力，覆盖繁杂的情形，通过提供自定义接入能力 (插件)，以适应复杂的环境。

为此 gRPC 仿造 RFC 的标准设计了一套名称发现协议 [1]，一个服务的标示可以表示如下：

scheme://authority/endpoint_name

scheme 表示要使用的名称系统，例如 DNS，或一套自己的服务发现系统，例如 ectd、Eureka、consul，或任意自研服务发现系统的名字。
authority 表示一些特定于方案的引导信息，例如对于 DNS，authority 可以提供一个解析 endpoint_name 的地址，相当于 DNS 服务器。(一般在 DNS 模式下才有用)
endpoint_name 表示一个服务的具体名字。例如 login-service

例如使用 DNS 时，B 服务的地址可以设计为：dns://somedns.com/addrOfServerB，其内涵为B服务通过dns这种名称系统来发现，B具体的地址可以定时轮询somedns.com得知(带上参数addrOfServerB)，实际请求发往解析得到的具体IP:port，这套机制即可满足上面我们说的暴露代理地址的模式。

而常规的微服务模式则是有一个服务注册中心，B 服务的实例启动后将自己注册到服务中心，调用方通过服务中心拉取到可调用地址。目前的技术现状是，每个公司都恨不得自己搞一套服务注册系统，而实际上这就是中大厂的现状。通过插件接入对接自己的服务发现系统是不可绕过的刚需。

假设我们这套服务注册中名字为 discovery，那 B 服务的地址也可以表示为：

discovery://someauthority/appID_B

B 服务的可用地址通过 discovery 来获取。具体怎么获取呢？gRPC 其实将这种能力完全外放了。提供了名称系统注册能力，实际上就是一个 interface:

type Builder interface {
    Build(target Target, cc ClientConn, opts BuildOptions) (Resolver, error)
    Scheme() string
}
// 注册一个名称系统
resolver.Register(&Builder{scheme: "discovery"})

向 B 服务发送请求前，会解析discovery://someauthority/appID_B出 scheme 的值，并用使用对应注册的名称系统来获取可调用的节点。相当于 gRPC 将这部分能力外放出去了。具体如何通过 appID_B 去获取可调用的地址列表，gRPC 不管，由使用方自己实现。当部署节点发生变化时，调用 gRPC 的接口 (NewAddress/UpdateState) 通知其即可。[2]

简单理解为以下过程：

注册一个名称系统的实例到 gRPC（一般启动时注册，可以注册任意数量）
A 通过 gRPC 调用 B 时，gRPC 会解析出 B 的 scheme，从注册的名称系统获得可用的服务地址列表，一般是一批 IP:port（IP:port 如何得到 gRPC 不关心，使用方根据自身情况实现即可）
gRPC 针对 IP:port 建立网络连接
gRPC 将请求发出去，接收回复

通过上面的方式，使用方按照 scheme://authority/endpoint_name 定好服务名字，并实现相应的接口 (可调用地址的获取、变更等)，注册到 gRPC，便可以适应复杂的分布式调用场景。

假设某个公司由于山头过多，实现了多个服务发现系统，短时间内还难以统一，服务分散注册到这几个系统。在用 gRPC 时，也能轻松应对。

服务注册现状：

discovery://someauthority/appID_B    appID_B 通过自研discovery系统注册
etcd123://someauthority/appID_C   appID_C 通过自研etcd123系统注册
consul456://someauthority/appID_D    appID_D 通过自研consul456系统注册

启动时向 gRPC 注册名称系统：

import "google.golang.org/grpc/resolver"
resolver.Register(&Builder{scheme: "discovery"})
resolver.Register(&BuilderEtcd{scheme: "etcd123"})
resolver.Register(&BuilderConsul{scheme: "consul456"})

当 A 通过 gRPC 调用 B、C、D 时，会解析出 schema，从注册的名称系统来获取实际调用地址。调用示例 [3]。Resolver 实现示例 [4]。

负载均衡

上面解决了获取可调用地址的问题，紧接着问题又来了，如何做负载均衡？一批可调用的地址中，到底选哪个，怎么选？

常规的负载均衡算法非常多，如轮询、随机、耗时最短、加权随机等等，由于技术系统的异构性，很多时候难以简单随机轮询。gRPC 为了提供出足够强的适应性，把负载均衡的策略也外放了。使用者可以在启动时设置负载均衡的对象，通过插件可只定义策略。

type PickerBuilder interface {
    // gRPC将建立好的所有连接传给负载均衡器，创建一个picker
    Build(readySCs map[resolver.Address]balancer.SubConn) balancer.Picker
}
type Picker interface { 
       // 从gRPC给的连接中选一个可调用的节点返回给gRPC
    Pick(ctx context.Context, info PickInfo) (conn SubConn, done func(DoneInfo), err error)
}

具体的实现相对简单：

gRPC 会将封装好的网络连接丢给负载均衡对象，当连接变化时，由 PickerBuilder 新 Build 一个 picker。
每次调用前调用 picker Pick 一个节点出来供使用
Pick 接口会返回一个 done 函数，rpc 调用完毕后会回调，支持回传一些 balancer.DoneInfo
balancer.DoneInfo 里面支持一些 metadata，也就是服务方可以通过 HTTP2 的 header 回传的一些 key:value
服务方可以在返回请求时，将自己的 CPU、负载等反映压力的数据写到 metadata 中，这些数据可以通过 done 函数回写到 picker，供决策使用。

根据上面开放的能力，例如你可以实现一种叫 p2c 的策略 [5]，先随机选择两个节点，然后根据记录的对端 CPU 负载等多种参数，最后选择一个最佳节点。这种相比轮询或随机具有更强的适应能力，可以避开部分出问题的节点。

总结下，gRPC 对于负载均衡提供了以下能力：

负载均衡策略外放
支持 done 回调，透传服务方的一些数据 (需要在服务方支持，通过 grpc.SetTrailer 写入流即可)
支持透传自定义命名系统回传的 metadata，这个里面可以携带众多信息，如权重等等。(resolver 包 struct Address)

基于这些特性，便可以自由实现花样百出的负载均衡策略。

整体结果简单示意图如下：

关键问题

框架在整合编解码、网络传输等 feature 同时，也需要提供部分核心功能，这些功能往往是系统刚需，存在重复劳动的地方。最常见的就是并发模型。

并发模型一般是针对服务方而言的，服务方需要有高效率的 IO，在资源有限的情况下一方面快速处理请求，另一方面提供足够高的并发能力，实现高吞吐低延迟。

这些都可以认为是 C10k 问题 [6] 的延伸。传统的服务方基于阻塞 IO 实现请求读写，这样一个线程/进程只能同时处理一个请求。当用户量暴增后，不能来一个请求就 fork 一个子进程或创建一个线程来处理，这样资源扛不住。

所以得有更有效率的策略，得让一个线程/进程能同时处理多个请求。这便诞生了多路复用 [7] 的需求。让一个线程同时监听多个 socket 的状态，谁就绪才处理谁，而不是依赖操作系统的接口直接 hang 住，白白浪费 CPU 时间。(select/epoll)

为了能实现高吞吐的目标，一方面要尽量减少在 IO 上的无效等待，另一方面要利用好多核。

要减少无效等待，最好的策略之一就是基于事件驱动。
要利用多核，就需要和 CPU 数量相匹配的线程数量来并发处理请求。同时尽量减少上下文切换

于是便诞生了大名鼎鼎的 Reactor 模型 [8]，linux 环境下大量号称高并发 server 都是实现了 Reactor 模型，例如 java 系的 netty。

每一个好的 RPC 框架势必要提供高吞吐的并发模型，也就相当于实现 Reactor，屏蔽网络 IO 处理这堆复杂的细节，解决服务方高吞吐的刚需，让小白上手就能高并发。

在 golang 出现之前，大量的语言例如 Java、python、ruby 等的 rpc 框架都要自己实现 Reactor 模型实现高吞吐，这其实是应用层的重复劳动。golang 从语言层面下沉了类似的实现，通过实现 netpoller[9]，让 golang 程序的网络 IO 读写规避掉无意义的等待，和上下文切换。简单讲就是几点：

golang runtime 封装了非阻塞 IO，给应用程序暴露成阻塞 IO
当 goutouting 操作一个未就绪的 socket 时，操作系统会返回 error，runtime 会拦截这个 error，将该 socket 加入状态监听队列 (可以简单认为是一个 epoll)，并将该 gourouting 挂起
当监听到对应 socket 可读/可写时，会将对应的 gourouting 找到并让其立即等待执行
第 2，3 步周而复始，从 gourouting 角度自己在操作阻塞 IO，然而并没有 CPU 时间浪费在等待上，也没有线程上下文切换

这样的结果就是 golang 的相关应用程序不再需要实现 Reactor 模型，来一个请求则创建一个 gourouting 去处理就行，这极大简化了并发模型。

扩展能力

了解一般框架的人都知道，有不少标配能力，以提供高度自由的扩展功能，一般通过几种方式提供：

1. 自定义插件

例如上面的服务发现、负载均衡。因为 gRPC 天然和 protobuf 绑定，谈到扩展插件，就不得不提及 gRPC 在编码层的解耦。

因为使用 protobuf 的前提是你得有对应的.proto 文件，这样才能进行编解码。但有些场景下，类似代理的角色没法持有所有的 proto，这便限制了下面的场景：

假设有一个 http 的场景需要调用 gRPC 的接口实现功能，这需要有一个近似透传的代理来实现，但都通过 protobuf 包装数据，代理则要持有所有下游的 proto 文件，这不现实。

但如果将编解码的方式解耦出来，例如通过 JSON 进行编解码，便能轻松解决问题，这带来了极大的灵活性。在 http 和 gRPC 的混用融合上价值不菲，而且 gRPC 请求的调用调试也可以像 http 那样简单。

gRPC 提供了 codec 的插件注入能力，以实现自定义编解码：

type Codec interface {
    Marshal(v interface{}) ([]byte, error)
    Unmarshal(data []byte, v interface{}) error
    Name() string
}
// 注册一个编解码插件
import "google.golang.org/grpc/encoding"
encoding.RegisterCodec(JSON{}) // JSON实现了上面的interface
grpc.CallContentSubtype(JSON{}.Name()) // 通过option指定使用JSON

只要服务方也注册了，且下游参数能通过 json 反序列化成 struct 对象，则调用便顺利进行。

type Req struct {
    Platform string `protobuf:"bytes,1,opt,name=platform,proto3" json:"platform" form:"platform" validate:"required"`
    Build int64 `protobuf:"varint,2,opt,name=build,proto3" json:"build" form:"build"`
    XXX_NoUnkeyedLiteral struct{} `json:"-"`
    XXX_unrecognized     []byte   `json:"-"`
    XXX_sizecache        int32    `json:"-"`
}