gRPC - 在 Etcd 中的应用

gRPC 作为一个高性能的远程过程调用（RPC）框架，广泛应用于多个领域和产品中。举几个比较出名的例子：

• Kubernetes：Kubernetes 的 API 服务器和其他组件（如 kubelet）之间的通信使用 gRPC 来实现高效的数据传输。
• Netflix：作为流媒体服务的领导者，Netflix 需要处理大量的网络请求和数据传输。Netflix 使用 gRPC 来优化服务之间的通信效率，特别是在高负载的微服务架构中。
• GitHub：GitHub 在其内部系统中使用 gRPC 来提高服务调用的效率。

gRPC 在云原生生态中最佳实践除了 Kubernetes，应该就是 Etcd 了吧。不知道有多少人是和我一样，是先了解 Etcd，才去了解 gRPC 的。

etcd 使用 gRPC 作为其主要的通信协议。这意味着 etcd 的客户端与服务器之间的通信是通过 gRPC 实现的。

不仅得益于 gRPC 提供的高效二进制传输，因为 gRPC 是跨语言的，使得 etcd 也可以在不同的编程环境中轻松使用。

本文会讲解一下 gRPC 在 etcd 中的应用场景。

1. 应用

etcd 是一个分布式键值存储系统，广泛用于分布式系统中的配置管理、服务发现和协调。etcd 是由 CoreOS 开发的，采用了 Raft 共识算法来保证数据的强一致性。gRPC 在 etcd 中扮演了关键角色，提供了高效的服务间通信机制。以下是 gRPC 在 etcd 中的具体应用和实现细节：

1.1. 通信框架

• 高性能通信：

  • gRPC 提供了高性能的通信能力，支持 HTTP/2 协议，这对于 etcd 的高吞吐量和低延迟需求非常重要。
  • HTTP/2 的多路复用特性允许 etcd 在同一 TCP 连接上同时处理多个请求，减少了连接开销。

• 多语言支持：

  • gRPC 支持多种编程语言，允许 etcd 的客户端在不同的语言环境中进行无缝通信。
  • 这使得 etcd 可以被广泛应用于多语言开发的分布式系统中。

1.2. API 定义

• Protocol Buffers：

  • etcd 使用 Protocol Buffers（protobuf）来定义其 API 接口。这种方式提供了高效的序列化和反序列化能力。
  • protobuf 文件定义了 etcd 的所有服务接口和消息格式，这些定义被用来生成 gRPC 服务代码。

1.3. 服务实现

• 客户端与服务器交互：

  • etcd 使用 gRPC 实现了客户端与服务器之间的交互。客户端通过 gRPC 调用 etcd 服务器的各种 API，例如读取和写入键值对、监听键的变化等。
  • gRPC 的流特性被用于实现 etcd 的监控功能（watch），客户端可以通过流来监听键值的变化。

• 负载均衡与服务发现：

  • etcd 可以与其他服务发现和负载均衡机制集成，通过 gRPC 提供的元数据机制实现动态的服务发现和负载均衡。

1.4. 安全性

• 传输层安全：

  • etcd 支持通过 gRPC 的传输层安全性（TLS）来加密客户端与服务器之间的通信，确保数据传输的安全性。
  • 通过配置 TLS，etcd 可以防止中间人攻击和数据窃听。

1.5. 高可用性与容错

• Raft 共识算法：

  • etcd 通过 Raft 共识算法实现了数据的高可用性和一致性。gRPC 在此过程中负责节点之间的通信。
  • etcd 集群中的节点通过 gRPC 相互通信，进行日志复制和领导者选举等操作，确保集群的一致性和可靠性。

1.6. 扩展性

• 动态扩展：

  • 使用 gRPC，etcd 可以方便地扩展其 API 接口，添加新的功能和服务，而无需大规模重构。
  • 客户端与服务器的接口定义可以通过更新 protobuf 文件和重新生成代码来实现动态扩展。

2. 四种模式对应场景

etcd 在其实现中使用了 gRPC 的多种通信模式，包括单一响应、客户端流、服务器流和双向流。每种模式用于不同的场景和功能。以下是 etcd 中使用这些模式的详细说明：

1.1. 单一响应（Unary RPC）

单一响应模式是 gRPC 中最基本的模式，客户端发送一个请求到服务器，然后等待一个响应。这种模式在 etcd 中用于大多数简单的键值操作，比如读取和写入单个键值对。

示例操作：

• Put：将一个键值对写入 etcd。
• Get：从 etcd 中读取一个键值对。

1.2. 客户端流（Client Streaming RPC）

客户端流模式允许客户端发送一个请求流到服务器，服务器在接收完所有请求后返回一个响应。在 etcd 中，这种模式并不常用，因为大多数操作是以单个请求为基础的。

潜在应用：

• 批量写入：客户端可以发送多个键值对作为一个流进行批量写入。

1.3. 服务端流（Server Streaming RPC）

服务端流模式允许服务器返回一个响应流给客户端，客户端在接收到所有响应之前可以一直读取。etcd 使用这种模式来实现对键值变化的监视。

示例操作：

• Watch：客户端可以订阅特定键或前缀的变化，etcd 服务器会以流的形式发送所有变化通知。

1.4. 双向流（Bidirectional Streaming RPC）

双向流模式允许客户端和服务器同时发送和接收消息流。这种模式为复杂的交互提供了灵活性。在 etcd 中，双向流用于实现高级功能，如复杂的协作和实时同步。

示例应用：

• 复杂的实时同步：节点间的实时数据同步和一致性维护。

例如 etcd 的内部节点通信（如通过 Raft 协议实现的节点间同步和选举）也可能利用 gRPC 的流式通信特性，以保证分布式一致性和高可用性。

3. Watch 机制

前面说 etcd 中的 Watch 机制是基于 gRPC 服务端流实现的，那这里详细看看实现的过程。

1. 持续性连接：当客户端向 etcd 服务器发起 Watch 请求时，服务器会启动一个持续的流向客户端发送数据。这意味着只要客户端保持连接且不取消订阅，服务端的流会一直保持打开状态，服务器就会持续地将相关的键值变化发送给客户端。
2. 实时更新：Watch 的主要目的是让客户端能够实时获取键或前缀的变化。因此，服务器在监测到相关键值的变化时，会立即通过流将这些变化发送给客户端。
3. 取消订阅：客户端可以随时选择取消 Watch 操作。当客户端发送取消请求或关闭连接时，服务器会终止流。
4. 错误处理和重试：在实际应用中，网络中断或其他异常情况可能导致连接中断。在这种情况下，客户端通常会实现自动重试逻辑，重新建立 Watch 连接，以确保能够持续接收更新。

4. 客户端并发性能

最常见的应用场景就是通过 PUT/GET 命令往 etcd 中 写入/读取 配置了。这部分使用的是 gRPC 的单一响应模式，每次命令执行都是一个独立的 HTTP/2 请求，会不会有并发问题呢？

在 gRPC 中，虽然每个请求（包括单一响应模式的请求）看似独立，但 gRPC 底层实际上是通过持久的 HTTP/2 连接来管理这些请求的。

HTTP/2 支持多路复用，这意味着可以在一个单一的 TCP 连接上同时处理多个请求和响应流。因此，即使是单一响应模式的请求，也不需要为每个请求都创建一个新的 TCP 连接。

如何处理并发写入

1. 持久连接：gRPC 客户端与服务器之间通常会保持一个持久的 TCP 连接。这个连接是在初始请求时建立的，之后的所有请求都会复用这个连接，除非连接因为某些原因关闭或失效。
2. 多路复用：HTTP/2 的多路复用特性允许多个请求和响应在同一个连接上并行进行。这意味着你可以同时发送和接收多个 gRPC 请求和响应，而不必担心 TCP 连接的瓶颈。
3. 连接池：在高并发场景下，gRPC 客户端通常会维护一个连接池。连接池可以包含多个持久连接，这样可以在需要时快速复用现有连接，而不必为每个请求重新建立连接。
4. 异步和并发请求：gRPC 客户端库通常提供异步接口，使得客户端可以在等待响应的同时发送其他请求，从而提高并发性能。

单一响应模型和流模型性能差异

既然无论单一响应模式，还是 客户端流、服务端流、双向流，都可以在多次请求中复用同一个 tcp 连接。那么假设有n个消息要请求响应，下面两种方式对比：

1. 单一响应模式：是发起n次HTTP/2请求响应。
2. 流模式：只发起1次HTTP/2连接，但分多次流请求、响应。

因为2者都可以复用同一个tcp连接，所以都无需重新创建/销毁连接。如果性能有差距，我们能感受是流模式会更高性能，原因可以分几点：

• 减少请求头开销：在流模式下，可以在一个请求中批量发送或接收多条消息，这减少了为每条消息单独发起请求的开销。这种批量处理减少了协议头的重复传输，提高了网络利用率。
• 减少请求和响应的往返次数：单一响应模式中，每个请求都需要等待服务器处理并返回响应，这意味着每个请求都涉及一个完整的请求-响应往返周期。流模式允许在一个流中连续发送和接收多个消息，而无需等待每个消息的响应，这减少了多次请求-响应之间的等待时间。
• 减少连接管理：虽然可以复用同一个 tcp 连接，但如果分成多次 HTTP/2 连接，会增加连接管理和状态维护。毕竟每次都需要判断 tcp 连接是否存在，响应结束后还要释放连接，连接管理有开销。