1.PolarisMesh源码系列--Polaris-Go注册发现流程
2.gRPC 流量控制详解
3.direct io 详解
4.Golang 设计模式之装饰器模式
5.golangï¼contextä»ç»
PolarisMesh源码系列--Polaris-Go注册发现流程
北极星是源码腾讯开源的一款服务治理平台,其目标在于解决分布式和微服务架构中的分析服务管理、流量管理、源码配置管理、分析故障容错和可观测性问题。源码与Spring Cloud、分析红包赏金裂变源码Apache Dubbo和Istio等其他流行技术相比,源码北极星提供了独特的分析优势与服务注册发现的实现。
从功能实现角度看,源码Spring Cloud、分析Apache Dubbo、源码Istio和北极星都实现了服务治理的分析关键功能,但它们的源码实现思路有所不同。Spring Cloud在Spring Boot框架基础上扩展,分析继承了其灵活性,源码java架构创意源码能够方便地集成服务注册发现、服务治理和可观测组件。而北极星则直接从下一代架构基金会制定的服务治理标准出发,构建服务治理的模型,并基于此模型构建控制面和数据面,提供了统一的服务治理框架。
ServiceMesh采用Sidecar模式解耦业务逻辑和服务治理逻辑,最大游戏源码网将服务治理能力下沉到基础设施,增强整体架构的灵活性。然而,这种模式在性能上有所损耗,并且对中小团队的灵活性和扩展性提出了挑战。Istio虽然提供了基于虚拟机/物理机的部署方式,但对Kubernetes的指标源码网站dmi依赖较高,非Kubernetes环境的团队可能难以部署。
北极星Mesh则通过融合和兼容多种技术,提供了一种自顶向下的正向思考过程。它先基于服务治理标准构建模型,然后围绕该模型构建控制面和数据面,支持与ServiceMesh的集成,为未来发展留有空间。皮皮盘搜源码此外,北极星Mesh通过插件机制为框架扩展预留了灵活性。
本文重点分析了Polaris-Go SDK在服务注册和发现过程中的技术实现和源码阅读。服务注册流程相对简单,线性操作,通过gRPC服务接口实现。服务发现流程则更为复杂,涉及本地缓存与远程服务器信息的懒加载同步,以及处理实例信息、服务信息、路由信息和限流信息等复杂内容。在服务发现过程中,gRPC接口被用于关键点的处理。
综上所述,北极星服务治理平台通过实现服务治理标准,提供了全面的服务发现和治理方案。其客户端与服务器端的数据同步与交互设计了良好的服务治理模型和通信机制,确保了可靠性和稳定性。同时,通过插件机制,Polaris-Go SDK框架提供了灵活的扩展能力。这一分析仅是基于现有信息,如有错误或遗漏,欢迎指正。
gRPC 流量控制详解
gRPC 流量控制详解
流量控制, 一般来说指的是在网络传输中, 发送者主动限制自身发送数据的速率或发送的数据量, 以适应接收者处理数据的速度. 当接收者的处理速度较慢时, 来不及处理的数据会被存放在内存中, 而当内存中的数据缓存区被填满之后, 新收到的数据就会被扔掉, 导致发送者不得不重新发送, 就会造成网络带宽的浪费.
流量控制是一个网络组件的基本功能, 我们熟知的 TCP 协议就规定了流量控制算法. gRPC 建立在 TCP 之上, 也依赖于 HTTP/2 WindowUpdate Frame 实现了自己在应用层的流量控制.
在 gRPC 中, 流量控制体现在三个维度:
采样流量控制: gRCP 接收者检测一段时间内收到的数据量, 从而推测出 on-wire 的数据量, 并指导发送者调整流量控制窗口.
Connection level 流量控制: 发送者在初始化时被分配一个 quota (额度), quota 随数据发送减少, 并在收到接收者的反馈之后增加. 发送者在耗尽 quota 之后不能再发送数据.
Stream level 流量控制: 和 connection level 的流量控制类似, 只不过 connection level 管理的是一个发送者和一个接收者之间的全部流量, 而 stream level 管理的是 connection 中诸多 stream 中的一个.
在本篇剩余的部分中, 我们将结合代码一起来看看这三种流量控制的实现原理和实现细节.
本篇中的源代码均来自 et.Conn){ deferwg.Done()handle(c)}(conn)}wg.Wait()returnerr}4.3 context.value
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