转 kubernetes集群中利用etcd和grpc实现golang服务间通信
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kubernetes集群中利用etcd和grpc实现golang服务间通信
注:文中涉及工作环境相关的网址和IP已经被替换
1. 项目背景
服务运行于docker容器中
使用kubernetes管理容器
服务有多个节点作为一个集群
使用rest接口设置服务缓存中的信息
需要将信息同步到集群中其他节点
2. 项目方案
使用grpc做服务间通信
从etcd中读取服务所有状态为running的节点信息,包括:podIp、status、hostIp、startedAt(启动时间)
服务启动时选取运行时间最长的节点,调用grpc接口请求缓存的信息同步到本容器的服务中
使用rest接口设置缓存的时候,遍历所有节点(不包括自身),调用grpc接口将信息同步到其他节点
方案特点:
- 不需要借助额外的配置管理工具(如:zookeeper)
- 不需要自行管理节点的配置信息(因为kubernetes的etcd中已经有完整的节点信息)
- grpc开发、传输效率高,扩展性好
- grpc使用http2.0方便后续提供rest接口
1. etcd简介
etcd 是用 golang 实现的一种 K-V 分布式存储系统,内部用raft协议做一致性校验,对外提供http的访问接口,最新版中提供了grpc的访问接口。
etcd主要用于:
- 配置管理
- 服务注册于发现
- 选主
- 应用调度
- 分布式队列
- 分布式锁
与etcd类似的还有zookeeper
这里 有一篇文章简单介绍了etcd和zookeeper的优缺点以及etcd的工作原理
2. kubernetes与etcd
前面介绍了etcd特别适合用于做集群服务的配置管理,kubernets 是用于docker容器编排的,也是用golang实现的,所以自然而然就采用etcd作为服务配置的存储方式了。这里 有一篇kubernets的架构介绍。
etcd在kubernetes中的最大作用是保存容器节点(pod)信息,包括:容器的服务名、状态、IP、版本以及其他信息
通过类似如下的命令可以获取到pod的信息
curl http://10.20.30.40:2379/v2/keys/registry/pods/default
etcd中保存的容器节点信息格式如下:
{ "action": "get", "node": { "key": "/registry/pods/default", "dir": true, "nodes": [ { "key": "/registry/pods/default/hello-web-29a74e26ea3c2138e1727f35a111f4c6-dknwh", "value": "{\"kind\":\"Pod\",\"apiVersion\":\"v1\",\"metadata\":{\"name\":\"hello-web-29a74e26ea3c2138e1727f35a111f4c6-dknwh\",\"generateName\":\"hello-web-29a74e26ea3c2138e1727f35a111f4c6-\",\"namespace\":\"default\",\"selfLink\":\"/api/v1/namespaces/default/pods/hello-web-29a74e26ea3c2138e1727f35a111f4c6-dknwh\",\"uid\":\"09c45029-3fa0-11e7-a46c-00163e327954\",\"creationTimestamp\":\"2017-05-23T10:10:24Z\",\"labels\":{\"app\":\"hello\",\"deployment\":\"bb6de7bfc7f357818a8c07faf3987d40\",\"tier\":\"frontend\"},\"annotations\":{\"kubernetes.io/created-by\":\"{\\\"kind\\\":\\\"SerializedReference\\\",\\\"apiVersion\\\":\\\"v1\\\",\\\"reference\\\":{\\\"kind\\\":\\\"ReplicationController\\\",\\\"namespace\\\":\\\"default\\\",\\\"name\\\":\\\"hello-web-29a74e26ea3c2138e1727f35a111f4c6\\\",\\\"uid\\\":\\\"e42ce61a-3f9f-11e7-a46c-00163e327954\\\",\\\"apiVersion\\\":\\\"v1\\\",\\\"resourceVersion\\\":\\\"4361319\\\"}}\\n\"},\"ownerReferences\":[{\"apiVersion\":\"v1\",\"kind\":\"ReplicationController\",\"name\":\"hello-web\",\"uid\":\"32559b88-3fa0-11e7-a46c-00163e327954\",\"controller\":true}]},\"spec\":{\"containers\":[{\"name\":\"hello-web\",\"image\":\"docker.helloword.com/hello-web:f022d25\",\"ports\":[{\"containerPort\":8087,\"protocol\":\"TCP\"}],\"env\":[{\"name\":\"SERVER\",\"valueFrom\":{\"configMapKeyRef\":{\"name\":\"cluster-config\",\"key\":\"external.ip\"}}},{\"name\":\"SERVER_PORT\",\"valueFrom\":{\"configMapKeyRef\":{\"name\":\"hello-config\",\"key\":\"hello.api.port\"}}}],\"resources\":{\"limits\":{\"cpu\":\"1\",\"memory\":\"1Gi\"},\"requests\":{\"cpu\":\"100m\",\"memory\":\"512Mi\"}},\"terminationMessagePath\":\"/dev/termination-log\",\"imagePullPolicy\":\"IfNotPresent\"}],\"restartPolicy\":\"Always\",\"terminationGracePeriodSeconds\":30,\"dnsPolicy\":\"ClusterFirst\",\"nodeName\":\"10.30.58.179\",\"securityContext\":{},\"imagePullSecrets\":[{\"name\":\"cn-registry\"}]},\"status\":{\"phase\":\"Running\",\"conditions\":[{\"type\":\"Initialized\",\"status\":\"True\",\"lastProbeTime\":null,\"lastTransitionTime\":\"2017-05-23T10:10:24Z\"},{\"type\":\"Ready\",\"status\":\"True\",\"lastProbeTime\":null,\"lastTransitionTime\":\"2017-05-23T10:10:29Z\"},{\"type\":\"PodScheduled\",\"status\":\"True\",\"lastProbeTime\":null,\"lastTransitionTime\":\"2017-05-23T10:10:24Z\"}],\"hostIP\":\"10.30.58.179\",\"podIP\":\"172.80.13.4\",\"startTime\":\"2017-05-23T10:10:24Z\",\"containerStatuses\":[{\"name\":\"hello-web\",\"state\":{\"running\":{\"startedAt\":\"2017-05-23T10:10:29Z\"}},\"lastState\":{},\"ready\":true,\"restartCount\":0,\"image\":\"docker.helloword.com/hello-web:f022d25\",\"imageID\":\"docker-pullable://docker.helloword.com/hello-web@sha256:f8e0460983b0d3f87733453b588469d8e225afbfc764da2ae55238cd524ef70a\",\"containerID\":\"docker://78cd912de942f744a36bd51907562c5e670fb300ddc85267e3ec72572fdb5617\"}]}}\n", "modifiedIndex": 4361528, "createdIndex": 4361320 } ] } }
其中value部分的json数据格式化后如下:
{ "kind": "Pod", "apiVersion": "v1", "metadata": { "name": "hello-web-29a74e26ea3c2138e1727f35a111f4c6-dknwh", "generateName": "hello-web-29a74e26ea3c2138e1727f35a111f4c6-", "namespace": "default", "selfLink": "/api/v1/namespaces/default/pods/hello-web-29a74e26ea3c2138e1727f35a111f4c6-dknwh", "uid": "09c45029-3fa0-11e7-a46c-00163e327954", "creationTimestamp": "2017-05-23T10:10:24Z", "labels": { "app": "hello", "deployment": "bb6de7bfc7f357818a8c07faf3987d40", "tier": "frontend" }, "annotations": { "kubernetes.io/created-by": "{\"kind\":\"SerializedReference\",\"apiVersion\":\"v1\",\"reference\":{\"kind\":\"ReplicationController\",\"namespace\":\"default\",\"name\":\"hello-web-29a74e26ea3c2138e1727f35a111f4c6\",\"uid\":\"e42ce61a-3f9f-11e7-a46c-00163e327954\",\"apiVersion\":\"v1\",\"resourceVersion\":\"4361319\"}}\n" }, "ownerReferences": [ { "apiVersion": "v1", "kind": "ReplicationController", "name": "hello-web", "uid": "32559b88-3fa0-11e7-a46c-00163e327954", "controller": true } ] }, "spec": { "containers": [ { "name": "hello-web", "image": "docker.helloword.com/hello-web:f022d25", "ports": [ { "containerPort": 8087, "protocol": "TCP" } ], "env": [ { "name": "SERVER", "valueFrom": { "configMapKeyRef": { "name": "cluster-config", "key": "external.ip" } } }, { "name": "SERVER_PORT", "valueFrom": { "configMapKeyRef": { "name": "hello-config", "key": "hello.api.port" } } } ], "resources": { "limits": { "cpu": "1", "memory": "1Gi" }, "requests": { "cpu": "100m", "memory": "512Mi" } }, "terminationMessagePath": "/dev/termination-log", "imagePullPolicy": "IfNotPresent" } ], "restartPolicy": "Always", "terminationGracePeriodSeconds": 30, "dnsPolicy": "ClusterFirst", "nodeName": "10.30.58.179", "securityContext": {}, "imagePullSecrets": [ { "name": "cn-registry" } ] }, "status": { "phase": "Running", "conditions": [ { "type": "Initialized", "status": "True", "lastProbeTime": null, "lastTransitionTime": "2017-05-23T10:10:24Z" }, { "type": "Ready", "status": "True", "lastProbeTime": null, "lastTransitionTime": "2017-05-23T10:10:29Z" }, { "type": "PodScheduled", "status": "True", "lastProbeTime": null, "lastTransitionTime": "2017-05-23T10:10:24Z" } ], "hostIP": "10.30.58.179", "podIP": "172.80.13.4", "startTime": "2017-05-23T10:10:24Z", "containerStatuses": [ { "name": "hello-web", "state": { "running": { "startedAt": "2017-05-23T10:10:29Z" } }, "lastState": {}, "ready": true, "restartCount": 0, "image": "docker.helloword.com/hello-web:f022d25", "imageID": "docker-pullable://docker.helloword.com/hello-web@sha256:f8e0460983b0d3f87733453b588469d8e225afbfc764da2ae55238cd524ef70a", "containerID": "docker://78cd912de942f744a36bd51907562c5e670fb300ddc85267e3ec72572fdb5617" } ] } }
3. grpc简介
grpc是google实现的一种基于protobuf的远程服务调用框架,数据采用二进制传输,其传输协议是基于http2.0。
相比于其他各种rpc框架,grpc由于基于protobuf和http2.0,具有以下优点:
- 通用性好,支持各种语言
- 二进制传输,效率高
- 扩展性好,只需要修改protobuf文件并重新生成代码
4. grpc开发环境搭建
4.1 protobuf环境
首先,去https://github.com/google/protobuf/releases/tag/v3.3.0 这个页面下载对应的protobuf编译器安装文件并安装好protoc
go get -u github.com/golang/protobuf cd $GOPATH/src/github.com/golang/protobuf # 如果有安装makefile,直接执行make install,如果没有则执行以下命令 go install ./proto ./jsonpb ./ptypes go install ./protoc-gen-go
4.2 grpc环境
#安装grpc依赖库 go get -u google.golang.org/grpc #安装grpc-go插件,用于将proto文件编译成grpc的golang代码 go get -u github.com/grpc/grpc-go cd $GOPATH/src mv github.com/grpc/grpc-go google.golang.org/grpc/grpc-go
遇到go get无法下载的包,也可以通过 http://gopm.io/ 或者 http://golangtc.com/download/package 进行下载
5. 定义proto文件
syntax = "proto3"; //使用proto3版本 //用于java等语言的package配置 option java_multiple_files = true; option java_package = "io.grpc.examples.hellorpc"; option java_outer_classname = "hellorpcProto"; //用于golang等语言的package配置 package hellorpc; //定义服务接口,其中rpc关键字表示 rpc 接口,用于生成grpc接口代码 service Sync { rpc Get (SyncRequest) returns(SyncResponse) {} rpc Set (SyncRequest) returns(SyncResponse) {} rpc GetAll(SyncRequest)returns(SyncResponse) {} } //定义请求数据类型, repeated最终会转换成golang中的数组/切片 message SyncRequest { repeated SyncData data= 1; } //定义返回的数据类型 message SyncResponse { repeated SyncData data= 1; } //定义实体数据类型,用type字段表示请求的数据类型,用data字段保存请求的数据或者返回的数据 //map最终会转换成golang中的map[string]string类型 message SyncData { int32 type = 1; map data = 2; }
编译proto文件
protoc --go_out=plugins=grpc:./hellorpc hellorpc.proto
其中–go_out用于指定go的proto编译插件以及插件参数
编译成功后,会在 hellorpc目录中生成 hellorpc.pb.go 文件,可以在其他go文件中通过 import “hello-api/hellorpc” 来使用文件中定义的接口
6. hellorpc.pb.go 文件分析
前面提到的 service Sync 部分会编译成如下两部分
type SyncClient interface { Get(ctx context.Context, in *SyncRequest, opts ...grpc.CallOption) (*SyncResponse, error) Set(ctx context.Context, in *SyncRequest, opts ...grpc.CallOption) (*SyncResponse, error) GetAll(ctx context.Context, in *SyncRequest, opts ...grpc.CallOption) (*SyncResponse, error) } type SyncServer interface { Get(context.Context, *SyncRequest) (*SyncResponse, error) Set(context.Context, *SyncRequest) (*SyncResponse, error) GetAll(context.Context, *SyncRequest) (*SyncResponse, error) }
其中 SyncClient 的接口 在 hellorpc.pb.go 里面已经实现好了接口,直接调用即可,但SyncServer定义的接口是需要我们自己实现
7. 服务端代码实现(rtc_server.go)
//先定义server类型,并实现好SyncServer定义的接口 type server struct {} const ( HELLO_SYNC_REST_CLUSTER_INFO = iota ) func (s *server)Get(ctx context.Context, in *hellorpc.SyncRequest) (*hellorpc.SyncResponse, error){ var response = hellorpc.SyncResponse{Data: make([]*hellorpc.SyncData, 0, 10)} for i := 0; i < len(in.Data); i++{ request := in.Data[i] switch request.Type { case hello_SYNC_REST_CLUSTER_INFO: // get something from local cache and set to response break } } return &response, nil } func (s *server)Set(ctx context.Context, in *hellorpc.SyncRequest) (*hellorpc.SyncResponse, error){ var response = hellorpc.SyncResponse{Data: make([]*hellorpc.SyncData, 0, 10)} for i := 0; i < len(in.Data); i++{ request := in.Data[i] switch request.Type { case HELLO_SYNC_REST_CLUSTER_INFO: // set something to local cache, and set the result to response break } } return &response, nil } func (s *server)GetAll(ctx context.Context, in *hellorpc.SyncRequest) (*hellorpc.SyncResponse, error){ var response = hellorpc.SyncResponse{Data: make([]*hellorpc.SyncData, 0, 10)} for i := 0; i < len(in.Data); i++{ request := in.Data[i] switch request.Type { case HELLO_SYNC_REST_CLUSTER_INFO: // get all data from local cache, and set the result to response break } } return &response, nil }
实现好接口后,我们需要将服务注册到grpc,这里我们实现一个名为StartSyncServer的函数来做这些事情
func StartSyncServer(address string) error{ lis, err := net.Listen("tcp", address) if err != nil { beego.Debug("start sync server error: %v", err) return err } s := grpc.NewServer() hellorpc.RegisterSyncServer(s, &server{}) //由于s.Serve方法是会一直阻塞住,所以我们需要起一个go routine来执行,在其停止后输出错误信息 go func(){ err := s.Serve(lis) beego.Debug("sync server stopped with error: %v", err) }() return nil }
将StartSyncServer函数添加到模块的 init 函数中执行,我们服务端的代码就基本完成了
8. 客户端代码实现(rtc_client.go)
//先定义好客户端类型syncClient,这里我们利用继承的方式将hellorpc.SyncClient实现的方法继承过来 type syncClient struct{ hellorpc.SyncClient conn *grpc.ClientConn address string } func OpenSyncClient(address string)(syncClient, error) { s := syncClient{} //grpc.WithInsecure用于关闭安全验证,因为我们是在docker内部环境里使用,不暴露在外网,就没有加安全认证了 conn, err := grpc.Dial(address, grpc.WithInsecure(), grpc.WithTimeout(5*time.Second)) if err != nil { fmt.Println("----open client error %v, conn: %v", err, conn) return s, err } s.conn = conn s.address = address s.client = hellorpc.NewSyncClient(conn) return s, nil } func CloseSyncClient(s *syncClient) { if s.conn != nil { s.conn.Close() s.conn = nil s.client = nil } }
这样我们只需要编写 c, err := OpenSyncClient(address),既可通过 response, err := c.Get(context.Background(), request) 的方式调用hellorpc.SyncClient定义的方法
9. etcd客户端代码实现(部分功能)
根据etcd的返回值数据结构,我们定义一下两种类型的数据
//用于保存etcd的返回的数据 type EtcdData struct{ Key string Dir bool Value interface{} CreatedIndex int32 ModifiedIndex int32 Nodes []EtcdData } //用于保存pod相关的数据 type PodData struct { Name string PodIP string HostIP string Status string UpdateTime string Timestamp int64 } func newEtcdData() EtcdData{ return EtcdData{Dir: false, Value: "", Key: "", Nodes: make([]EtcdData, 0, 100)} }
接下来我们实现EtcdClient
//先定义好EtcdClient的数据结构 type EtcdClient struct{} //用于解析etcd返回的数据 func parseEtcdData(dataIn map[string]interface{}, dataOut *EtcdData) error { if key, ok := dataIn["key"]; ok { dataOut.Key = key.(string) } if isDir, ok := dataIn["dir"]; ok { dataOut.Dir = isDir.(bool) } if value, ok := dataIn["value"]; ok { dataOut.Value = value } if createdIndex, ok := dataIn["createdIndex"]; ok { dataOut.CreatedIndex = int32(createdIndex.(float64)) } if modifiedIndex, ok := dataIn["modifiedIndex"]; ok { dataOut.ModifiedIndex = int32(modifiedIndex.(float64)) } if nodes, ok := dataIn["nodes"]; ok { var subnodes = nodes.([]interface{}) for i := 0; i < len(subnodes); i++{ node := subnodes[i].(map[string]interface{}) var nodeData = newEtcdData() parseEtcdData(node, &nodeData) dataOut.Nodes = append(dataOut.Nodes,nodeData) } } return nil } //实现Get方法用于获取某个key的值 func (c *EtcdClient)Get(baseUrl, key string)(EtcdData, error){ var url = baseUrl + key var res = newEtcdData() var result = make(map[string]interface{}) resp, err := http.Get(url) if err == nil{ out, err1 := ioutil.ReadAll(resp.Body) if err1 == nil{ err2 := json.Unmarshal([]byte(out), &result) if err2 != nil{ return res, err2 } node := result["node"].(map[string]interface{}) err = parseEtcdData(node, &res) }else{ return res, err1 } } return res, err }
由于我们的服务是跑在docker里,由kubernetes进行服务编排,所以我们需要解析kubernetes在etcd中保存的数据
//用于解析pod的状态信息func parsePodStatus(podStatus interface{}, podData *PodData){ pod_status := podStatus.(map[string]interface{}) if podIP, ok := pod_status["podIP"]; ok { podData.PodIP = podIP.(string) } if hostIP, ok := pod_status["hostIP"]; ok { podData.HostIP = hostIP.(string) } if status, ok := pod_status["phase"]; ok{ podData.Status = strings.ToLower(status.(string)) if containerStatuses, ok := pod_status["containerStatuses"]; ok{ for i := 0; i10. EtcdClient结合SyncClient
拿到了服务所有容器的IP
遍历所有pod的IP
使用IP+端口建立连接(OpenSyncClient)
执行grpc server端提供的服务接口,如:c.Get …
校验/处理返回值(同步本地信息)
断开连接(CloseSyncClient)
11. 总结
直接使用kubernetes的etcd,主要是因为kubernetes的etcd已经有所有节点的信息,不需要另外再维护节点信息
protobuf文件中的request、response数据结构中使用repeate以及SyncData采用map,主要用于批量请求、返回结果以及方便扩展
自定义数据结构保存etcd返回的数据,而不是直接使用json处理后的数据,主要是因为各接口之间使用方便,更易于维护。
使用继承的方式来扩展的接口,可以有效减少代码量
文章来源:http://lib.csdn.net/article/microservice/66976?knId=1888
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