这篇文章主要介绍了Java中Grpc实例创建负载均衡的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
Grpc是googe开发的，是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用(RPC)系统。新公司的项目服务之间的调用使用的Grpc来实现服务间的调用，这边一开始接到的工作内容是基于Nginx实现Grpc服务端的负载均衡。Nginx的1.13及以上版本是支持grpc的反向代理和负载均衡的。但是公司的nginx服务器的版本是1.10的，所以没办法直接使用grpc的代理。只能使用更底层的tcp层的负载均衡。最终服务跑起来是感觉挺简单的，但是nginx的基础太差，所以过程有点曲折。还是记录下吧。
文章分两部分，一个是创建简单的Grpc客户端和服务端的例子（其实也是用的网上的demo，这边就贴一下源码，讲下更细的实现步骤），然后对比下Nginx的Grpc负载均衡和Tcp的负载均衡。
一、Java创建Grpc客户端和服务端的例子（创建的配置信息相关的代码基本网上博客的，忘记是哪篇文章了，所以暂时没法给出转载链接。）
1、在开发工具ide上创建一个maven project。打包方式选择jar。
2、在POM.xml上增加grpc相关的依赖及maven的打包插件
<dependencies>
<dependency>
<groupId>io.grpc</groupId>
<artifactId>grpc-netty</artifactId>
<version>1.17.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.grpc</groupId>
<artifactId>grpc-protobuf</artifactId>
<version>1.17.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.grpc</groupId>
<artifactId>grpc-stub</artifactId>
<version>1.17.1</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<extensions>
<extension>
<groupId>kr.motd.maven</groupId>
<artifactId>os-maven-plugin</artifactId>
<version>1.4.1.Final</version>
</extension>
</extensions>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.xolstice.maven.plugins</groupId>
<artifactId>protobuf-maven-plugin</artifactId>
<version>0.5.0</version>
<configuration>
<protocArtifact>com.google.protobuf:protoc:3.0.0:exe:${os.detected.classifier}</protocArtifact>
<pluginId>grpc-java</pluginId>
<pluginArtifact>io.grpc:protoc-gen-grpc-java:1.0.0:exe:${os.detected.classifier}</pluginArtifact>
</configuration>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>compile-custom</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>2.3.2</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>3、在项目下的路径src/main下面创建proto文件夹，并在里面创建一个hello.proto文件。具体如下截图。
4、在hello.proto文件上输入，相应的配置信息，用来映射生成java代码。里面的内容就是生成一个MyRPC的服务提供一个sayHi的接口，接口需要传递一个request类的实例，该request实例只有一个name的字段。然后进行相应的业务代码处理之后，返回一个response类的实例，也是只有一个name的字段。
如果进行到这边，看到第2步添加依赖上面的<execution>标签可能报错，先暂时不要管他。直接进行第5步。
syntax = "proto3";
option java_package = "com.qidai.proto";
option java_outer_classname = "MyThing";
message Request {
string name = 1;
}
message Response {
string name = 2;
}
service MyRPC {
rpc sayHi(Request) returns(Response);
}5、运行项目，右击项目Run as -->maven build....->protobuf:compile以及protobuf:compile-custom，这样就编译生成了相应的代码了。不过存放的路径不对，需要自己拷贝到相应的项目目录下。
6、grpc的客户端和服务端代码需要自己编写。不过这一块的demo已经很全了。c+v然后改成自己的自己需要的就行了。
服务端demo：
package server;
import com.qidai.proto.MyRPCGrpc;
import com.qidai.proto.MyThing;
import io.grpc.ServerBuilder;
import io.grpc.stub.StreamObserver;
import service.RequestImpl;
import java.io.IOException;
public class Server {
private static final int PORT = 2222;
private final io.grpc.Server server;
public Server() throws IOException {
//这个部分启动server
this.server = ServerBuilder.forPort(PORT)
.addService(new RequestImpl())
.build()
.start();
System.out.println("Server1 Started ...");
}
private void stop() {
if (server != null) {
server.shutdown();
}
}
private void blockUntilShutdown() throws InterruptedException {
if (server != null) {
server.awaitTermination();
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
Server server = new Server();
//block Server防止关闭
server.blockUntilShutdown();
}
}客户端demo
package client;
import com.qidai.proto.MyRPCGrpc;
import com.qidai.proto.MyRPCGrpc.MyRPCBlockingStub;
import com.qidai.proto.MyThing;
import io.grpc.ManagedChannel;
import io.grpc.ManagedChannelBuilder;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class Client {
private final ManagedChannelBuilder<?> managedChannelBuilder;
private final MyRPCBlockingStub blockingStub;
private final ManagedChannel channel;
public Client(String name, int port) {
managedChannelBuilder = ManagedChannelBuilder.forAddress(name, port);
channel = managedChannelBuilder.usePlaintext().build();
blockingStub = MyRPCGrpc.newBlockingStub(channel);
}
public void shutdown() throws InterruptedException {
channel.shutdown().awaitTermination(5, TimeUnit.SECONDS);
}
public void sayHi(String name){
MyThing.Request request = MyThing.Request.newBuilder().setName(name).build();
MyThing.Response response = blockingStub.sayHi(request);
System.out.println(response.getName());
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
Client client = new Client("localhost", 5005);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Thread.sleep(1000);
//进行rpc调用的真正逻辑
client.sayHi("Hello Server1111 ->5005 " + i);
}
client.shutdown();
Client client2 = new Client("localhost", 5005);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Thread.sleep(1000);
//进行rpc调用的真正逻辑
client2.sayHi("Hello Server2222 ->5005 " + i);
}
client2.shutdown();
}
}7、接下来就是才是比较关键的一步，实现自己的grpc服务端的业务代码。主要的关键步骤就是继承grpc自动映射出来的抽象类。是不是很熟悉，没错就是proto文件里面配置的服务。然后重写服务里面配置的方法即可。最后放心大胆的去根据传递的request参数去做相关的业务逻辑的处理。并用response封装需要返回的接口。（此处的request与response均是grcp根据proto配置文件映射出来的相关实体类。）
package service;
import com.qidai.proto.MyRPCGrpc.MyRPCImplBase;
import com.qidai.proto.MyThing.Response;
public class RequestImpl extends MyRPCImplBase {
@Override
public void sayHi(com.qidai.proto.MyThing.Request request,
io.grpc.stub.StreamObserver<com.qidai.proto.MyThing.Response> responseObserver) {
//proto文件上定义的response返回信息
Response response;
System.out.println("Request>>>say::" + request.getName());
//AccountQryResponse response = QryAccountProto.AccountQryResponse.newBuilder().setRc(1).setAmount(666).build();
response = Response.newBuilder().setName("Response11111>>>say:::hello_client"+request.getName()).build();
responseObserver.onNext(response);
responseObserver.onCompleted();
}
}二、Grpc服务基于nginx（1.12.2）实现负载均衡。下面直接贴nginx相关的配置，服务端和客户端的代码改动都很小。只需调整ip和port的值即可。其他的不需要改动。
TCP层负载均衡配置
stream {
log_format proxy '$remote_addr [$time_local] '
'$protocol $status $bytes_sent $bytes_received '
'$session_time "$upstream_addr" '
'"$upstream_bytes_sent" "$upstream_bytes_received" "$upstream_connect_time"';
include ./conf.d/*.tcpstream;
upstream grpc {
server 127.0.0.1:2223;
server 127.0.0.1:2222;
}
server {
error_log logs/device5001_error.log;
access_log logs/device5001_access.log proxy;
listen 5005;
proxy_pass grpc;
}
}grpc的负载均衡配置（grpc的支持在nginx1.13之后才有，所以这里是1.17.0）
http {
include mime.types;
default_type application/octet-stream;
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
'$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
'"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
access_log logs/access.log main;
sendfile on;
keepalive_timeout 65;
gzip on;
upstream grpcservers {
server 127.0.0.1:2222;
server 127.0.0.1:2223;
}
server {
listen 8080 http2;
server_name localhost;
location / {
grpc_pass grpc://grpcservers;
}
}
}最后分别启动nginx1.12.2和nginx1.17.0，并在ide上启动服务端和客户端，更改相应的客户端端口。就可以看到控制台打印不同的信息了。tcp和grcp的负载均衡的效果是不一样的。这也是我客户端new 了一个client，然后又new 了一个client2的原因。比较懒，效果图就不贴了。
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Java中Grpc实例创建负载均衡的示例分析”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
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