grpc-java k8s下的负载均衡处理方法

前言

grpc 因为是长连接的，所以负载均衡处理起来没有 rest 接口那么容易。常见的 grpc 负载均衡方法分为两类，一类是客户端侧实现负载逻辑，一类是代理侧实现负载逻辑，对客户端侧是透明的。在容器化的网络环境里， grpc-java 客户端侧的负载均衡有两种常见的实现路径。

1、基于 dns 实现，

2、基于外部的服务注册中心实现(ZooKeeper/Etcd/Consul/Eureka)。

本文旨在，在容器化的网络环境下，通过测验寻找一种改造成本最小的实现负载均衡的途径

现状

在 k8s 的网络环境下，一个 grpc 的服务，同一个 namespace 下，可以直接通过 service 访问，不同的 namespace 可以通过 service.namespace 访问。但是，经验证，这种直连的方式没法做到负载均衡，也就意味着 server 端无论开启了多少个 pod 实例，客户端也只能连接一个pod 。所以，在客户端和服务端数量不对等时，打到 server 侧的流量会非常的不均衡，如果数量对等，情况稍微好些。本次测验只测试了 java 链接 java 的 grpc 服务，生产环境的实际调用场景会更复杂，包含了 PHP 、Go、java 三种 grpc 服务的相互调用

负载均衡的方案

一、客户端 dns 模式

dns 的模式是 grpc-java 实现复杂均衡改造成本最小的。应该也是最通用的，各个语言的 grpc  应该都有支持。主要改动两个地方，

1、修改 Service 的 spec.clusterIP 为 ”None“,如：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  namespace: tap-prod
  name: queuing-rpc
  labels:
    app: queuing-rpc
spec:
  clusterIP: None
  ports:
    - port: 8030
      targetPort: 8030
      name: grpc
  selector:
    app: queuing-rpc

改动后，可以通过 service 的名称解析到 pod 的 ip 列表

2、配置的 grpc 链接协议头加上 dns 协议，如：

grpc.client.store.address = dns:///store-rpc:8020

 二、客户端注册中心模式

客户端注册中心模式相比较 dns 模式，实现方式上相对复杂点，但是灵活度更高了，有了注册中心后，服务治理相关的也就都可以做了。但是在多语言的场景下，这种方式的普及难度会更高，无论选择哪个注册中心实现，都必须要求其他语言也要对应实现。这里只简要阐述 grpc-java 的实现途径

。grpc-java 客户端提供了 NameResolver 、NameResolverProvider 、NameResolverReGIStry 等实现服务注册发现的扩展类。结合注册中心 ZooKeeper/Etcd/Consul/Eureka ，很容易实现一个基于注册中心的带服务治理的 grpc 。

三、代理端走 ingress

Nginx-ingress-controller 从 0.30.0 版本开始支持 grpc 的流量代理，经测验，在 nginx-ingress 代理模式下，grpc 的流量是负责均衡的。这种改动方式也比较简单，服务方只需要新增一个 ingress 代理 grpc 流量即可，客户端链接是无感的，不需要做任何改动。因为走了一层代理，性能上会比dns 模式差点

apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  namespace: tap-prod
  name: store-rpc
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: nginx-intranet-grpc
    nginx.ingress.kubernetes.io/backend-protocol: "GRPC"
spec:
  rules:
    - host: store-rpc.xx.com
      Http:
        paths:
          - backend:
              serviceName: store-rpc
              servicePort: 8020

四、代理端 service mesh

需要引入 Istio 等服务网格架构。这种模式，对于多语言微服务环境是非常友好的，可以屏蔽各种语言基础服务治理的实现细节，应该是最终目标方案。

结语

短期而言，需要解决 grpc 负载均衡问题，最快速、最无感的方案是基于 ingress 的代理负载模式。改动小、性能好的方案应该是客户端基于 dns 的模式。最复杂、最灵活、可控度最高的应该是基于客户端注册中心的实现方式。综合起来看，service mesh 的方式才是最终的目标，不仅解决服务负载问题，流量观测、服务治理也统统解决了

参考：

• https://grpc.io/blog/grpc-load-balancing/
• https://kubernetes.GitHub.io/ingress-nginx/examples/grpc/

以上就是grpc-java k8s下的负载均衡处理方法的详细内容，更多关于grpc-java k8s负载均衡的资料请关注编程网其它相关文章！