Golang微服务基础技术

简介: Golang微服务基础技术

单体式和微服务

单体式架构服务

------过往大家熟悉的服务器

特性:

1.复杂性随着开发越来越高,遇到问题解决困难。

2. 技术债务逐渐上升

3. 耦合度高,维护成本大

出现bug,不容易排查

解决旧bug,会出新bug

4. 持续交付时间较长

5. 技术选型成本高,风险大。

6. 扩展性较差

1.垂直扩展:通过增加单个系统程序的负荷来实现扩展。

2.水平扩展:通过增加更多的系统成员来实现扩展。

微服务

· 优点

1.职责单一

2.轻量级通信

3.独立性

4.迭代开发

· 缺点

  1. 运维成本高
  2. 分布式复杂度
  3. 接口成本高
  4. 重复性劳动
  5. 业务分离困难

单体式和微服务对比

RPC协议

什么是RPC

Remote Procedure Call Protocol – 远程过程调用协议!

IPC:进程间通信

RPC:远程进程通信 — 应用层协议(http协议同层),底层使用TCP实现。

回顾:

OSI7层模型架构:物理层,数据链路层,网络层,传输层,会话层,表示层,应用层

TCP/IP4层架构:链路层,网络层,传输层,应用层

理解RPC:

像调用本地函数一样,去调用远程函数。

通过rpc协议,传递:函数名,函数参数,达到在本地,调用远端函数,得返回值到本地的目标

为什么微服务使用RPC:

1.每个服务都被封装成进程,彼此“独立”。

2.进程和进程之间,可以使用不同的语言实现。

RPC入门使用

远程 — 网络!!

回顾:Go语言 一般性 网络socket通信

server端:

net.Listen() – listener 创建监听器

listener.Accpet() – conn 启动监听,建立连接

conn.read()

conn.write()

defer conn.Close() / listener.Close()

client端:

net.Dial() – conn

conn.Write()

conn.Read()

defer conn.Close()

RPC使用的步骤

-------服务端

1.注册RPC服务对象。给对象绑定方法(1.定义类,2.绑定类方法)

rpc.RegisterName("服务名",回调对象)
  1. 创建监听器
listener,err := net.Listen()
  1. 建立连接
conn,err := listener.Accept()
  1. 将连接 绑定rpc服务
rpc.ServeConn(conn)

------ 客户端:

1.用rpc连接服务器。

conn,err := rpc.Dial()

2.调用远程函数。

conn.Call("服务名.方法名",传入参数,传出参数)

RPC相关函数

1.注册rpc服务

func (server *Server) RegisterName(name string,rcvr interface{}) error
参1:服务名。字符串类型。
参2:对应rpc对象。该对象绑定方法要满足如下条件:
     1.方法必须是导出的----包外可见,首字母大写。
     2.方法必须有两个参数,都是导出类型,内建类型。
     3.方法的第二个参数必须是“指针” (传出参数)
     4.方法只有一个 error接口类型的返回值。
举例:
type World stuct{
}
func(this *World) HelloWorld(name string,resp *string) error{
}
rpc.RegisterName("服务名",new(World))

2.绑定rpc服务

func (server *Server) ServerConn(conn io.ReadWriteCloser)
  conn:成功建立好连接的 socket -- conn

3.调用远程函数:

func (client *Client) Call(serviceMethod string,args interface{},reply interface{}) error
  serviceMethod:“服务器.方法名”
  args:传入参数,方法需要的数据。
  reply:传出参数。定义var变量,&变量名  完成传参。

编码实现

server端

package main
 
import (
  "net/rpc"
  "fmt"
  "net"
)
// 定义类对象
type World struct {
  
}
// 绑定类方法
func (this *World) HelloWorld (name string,resp *string) error {
  *resp = name + "你好!"
  return nil
}
func main(){
  
  // 1.注册RPC服务,绑定对象方法
  err := rpc.RegisterName("hello",new(World))
  if err != nil{
    fmt.Println("注册 rpc 服务失败!",err)
    return
  }
  // 2.设置监听
  listener,err := net.Listen("tcp","127.0.0.1:8802")
  if err != nil{
    fmt.Println("net.Listen err:",err)
    return
  }
  defer listener.Close()
  
  fmt.Println("开始监听...")
  // 3.建立连接
  conn,err := listener.Accept()
  if err != nil{
    fmt.Println("Accpet() err:",err)
    return 
  }
  defer conn.Close()
  fmt.Println("连接成功....")
  // 4. 绑定服务
  rpc.ServeConn(conn)
}

client端

package main 
import (
  "net/rpc"
  "fmt"
)
func main(){
  // 1.用rpc连接服务器  --Dial()
  conn,err := rpc.Dial("tcp","127.0.0.1:8802")
  if err != nil {
    fmt.Println("Dial err:",err)
    return 
  }
  defer conn.Close()
  // 2.调用远程函数
  var reply string   // 接收返回值   --- 传出参数
  err = conn.Call("hello.HelloWorld","李白",&reply)
  if err != nil {
    fmt.Println("Call err:",err)
    return 
  }
  fmt.Println(reply)
}

json版rpc

使用 nc -l 127.0.0.1 8800 充当服务器

2_client.go充当客户端,发起通信。 --乱码

因为,rpc使用了go语言特有的序列化gob,其他编程语言不能解析

使用通用的序列化反序列化。 --json,protobuf

修改客户端

修改客户端,使用jsonrpc:
conn,err := jsonrpc.Dial("tcp","127.0.0.1:8800")

修改服务器端

修改服务器端,使用jsonrpc:

jsonrpc.ServerConn(conn)

如果,绑定方法返回值的error不为空?无论传出参数是否有值,服务端都不会返回数据。

rpc封装

3_design.go

package main 
import (
   "net/rpc/jsonrpc"
   "net/rpc"
)
// 要求,服务端在注册rpc对象时,能让编译期检查出  注册对象是否合法
// 创建接口,在接口中定义方法原型
type MyInterface interface{
  HelloWorld(string,*string) error
}
// 调用该方法,需要给 i 传参,参数应该是实现了  HelloWorld 方法的类对象
func RegisterService(i MyInterface) {
  rpc.RegisterName("hello",i)
}
//-------------------客户端调用
// 定义类
type Myclient struct {
  c *rpc.Client
}
// 由于使用了c调用Call,因此需要初始化c
func InitClient(addr string) Myclient {
  conn,_ := jsonrpc.Dial("tcp",addr)
  
  return Myclient{c:conn}
}
// 实现函数,原型参照上面的Interface来实现
func (this *Myclient) HelloWorld (a string,b *string) error {
  // 参数1,参照上面的 Interface,RegisterName  而来,a:传入参数  b:传出参数
  return this.c.Call("hello.HelloWorld",a,b)
}

1_server.go

package main
 
import (
  // "net/rpc"
  "net/rpc/jsonrpc"
  "fmt"
  "net"
)
// 定义类对象
type World struct {
  
}
// 绑定类方法
func (this *World) HelloWorld (name string,resp *string) error {
  *resp = name + "你好!"
  return nil
}
func main(){
  // 1.注册RPC服务,绑定对象方法
  RegisterService(new(World))
  // err := rpc.RegisterName("hello",new(World))
  // if err != nil{
  //  fmt.Println("注册 rpc 服务失败!",err)
  //  return
  // }
  // 2.设置监听
  listener,err := net.Listen("tcp","127.0.0.1:8803")
  // listener,err := InitClient("127.0.0.1:8803")
  if err != nil{
    fmt.Println("net.Listen err:",err)
    return
  }
  defer listener.Close()
  
  fmt.Println("开始监听...")
  // 3.建立连接
  conn,err := listener.Accept()
  if err != nil{
    fmt.Println("Accpet() err:",err)
    return 
  }
  defer conn.Close()
  fmt.Println("连接成功....")
  // 4. 绑定服务
  // rpc.ServeConn(conn)
  jsonrpc.ServeConn(conn)
}

2_client.go

package main 
import (
  "net/rpc"
  "fmt"
)
func main01(){
  // 1.用rpc连接服务器  --Dial()
  conn,err := rpc.Dial("tcp","127.0.0.1:8802")
  if err != nil {
    fmt.Println("Dial err:",err)
    return 
  }
  defer conn.Close()
  // 2.调用远程函数
  var reply string   // 接收返回值   --- 传出参数
  err = conn.Call("hello.HelloWorld","李白",&reply)
  if err != nil {
    fmt.Println("Call err:",err)
    return 
  }
  fmt.Println(reply)
}
// 结合 3_design.go 测试
func main(){
  myClient := InitClient("127.0.0.1:8803")
  var resp string 
  err := myClient.HelloWorld("杜甫",&resp)
  if err != nil{
    fmt.Println("HelloWorld err:",err)
    return
  }
  fmt.Println(resp,err)
}

ProtoBuf认识与使用

protobuf简介

Protobuf是Protocol Buffers的简称,它是Google公司开发的一种描述语言,是一种轻便高效的结构化数据存储格式,可以用于结构化数据串行化,或者说序列化。他很适合做数据存储或者RPC数据交换格式

可以用于通信协议,数据存储等领域的语言无关,平台无关,可扩展的序列化结构数据格式。目前提供了C++,Java,Python三种语言的API。

Protobuf刚开源是的定位类似于xml,json等数据描述语言,通过附带工具生成代码并实现将结构化数据序列化的功能,这里我们更关注的是Protobuf作为接口规范的描述语言,可以作为设计安全的跨语言RPC接口的基础工具。

需要了解两点

  1. protobuf是类似于json一样的数据描述语言(数据格式)
  2. protobuf非常适合于RPC数据交换格式

接着我们来看一下protobuf的优势和劣势:

优势

1.序列化后面积比Json和Xml很小,适合网络传输

2.支持跨平台多语言

3.消息格式升级和兼容性还不错

4.序列化反序列化速度很快,快于json的处理速度

劣势

  1. 应用不够广(相比xml和json)
  2. 二进制格式导致可读性差
  3. 缺乏自描述

protobuf的安装

1.下载protobuf

方法一:===》git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf.git
方法二:===》 或者将准备好的压缩包进行拖入
      解压到 $GOPATH/src/github.com/protocolbuffers/下面
      Unizip protobuf.zip
  1. 安装(Ubuntu)

3.测试protobuf编译工具

protoc -h

如果正常输出 相关指令 没有报任何error,为安装成功

4.安装protobuf的go语言插件

感谢大家观看,我们下次见

目录
相关文章
|
16天前
|
Kubernetes Cloud Native 微服务
探索云原生技术:容器化与微服务架构的融合之旅
本文将带领读者深入了解云原生技术的核心概念,特别是容器化和微服务架构如何相辅相成,共同构建现代软件系统。我们将通过实际代码示例,探讨如何在云平台上部署和管理微服务,以及如何使用容器编排工具来自动化这一过程。文章旨在为开发者和技术决策者提供实用的指导,帮助他们在云原生时代中更好地设计、部署和维护应用。
|
1月前
|
运维 Kubernetes Cloud Native
云原生技术:容器化与微服务架构的完美结合
【10月更文挑战第37天】在数字化转型的浪潮中,云原生技术以其灵活性和高效性成为企业的新宠。本文将深入探讨云原生的核心概念,包括容器化技术和微服务架构,以及它们如何共同推动现代应用的发展。我们将通过实际代码示例,展示如何在Kubernetes集群上部署一个简单的微服务,揭示云原生技术的强大能力和未来潜力。
|
1月前
|
运维 持续交付 API
从零构建微服务架构:一次深度技术探索之旅####
【10月更文挑战第28天】 本文记录了作者在从零开始构建微服务架构过程中的深刻技术感悟,通过实战案例详细剖析了微服务设计、开发、部署及运维中的关键要点与挑战。文章首先概述了微服务架构的核心理念及其对企业IT架构转型的重要性,随后深入探讨了服务拆分策略、API网关选型、服务间通信协议选择、容器化部署(Docker+Kubernetes)、以及持续集成/持续部署(CI/CD)流程的设计与优化。最后,分享了在高并发场景下的性能调优经验与故障排查心得,旨在为读者提供一套可借鉴的微服务架构实施路径。 ####
63 3
|
25天前
|
Kubernetes Java 微服务
微服务上下线动态感知实现的技术解析
随着微服务架构的广泛应用,服务的动态管理和监控变得尤为重要。在微服务架构中,服务的上下线是一个常见的操作,如何实时感知这些变化,确保系统的稳定性和可靠性,成为了一个关键技术挑战。本文将深入探讨微服务上下线动态感知的实现方式,从技术基础、场景案例、解决思路和底层原理等多个维度进行阐述,并分别使用Java和Python进行演示介绍。
54 4
|
23天前
|
运维 Kubernetes Docker
深入理解容器化技术及其在微服务架构中的应用
深入理解容器化技术及其在微服务架构中的应用
45 1
|
29天前
|
监控 Java 微服务
从零构建微服务架构:一次深度技术探索之旅####
本文作为一篇深度技术分享,引领读者踏上自底向上搭建微服务架构的征途,旨在通过实战经验剖析,揭示微服务转型背后的技术挑战与解决方案。不同于常规摘要仅概述内容,本文摘要将直接以故事化手法,简述作者从单体应用困境出发,逐步迈向微服务化的心路历程,涵盖关键决策点、技术选型考量及实践收获,激发读者对微服务架构设计与实现的浓厚兴趣。 ####
|
1月前
|
Cloud Native 云计算 Docker
云原生技术的崛起:从容器化到微服务架构
云原生技术的崛起:从容器化到微服务架构
|
1月前
|
监控 API 微服务
后端技术演进:从单体架构到微服务的转变
随着互联网应用的快速增长和用户需求的不断演化,传统单体架构已难以满足现代软件开发的需求。本文深入探讨了后端技术在面对复杂系统挑战时的演进路径,重点分析了从单体架构向微服务架构转变的过程、原因及优势。通过对比分析,揭示了微服务架构如何提高系统的可扩展性、灵活性和维护效率,同时指出了实施微服务时面临的挑战和最佳实践。
50 7
|
1月前
|
Kubernetes Cloud Native Docker
云原生技术探索:容器化与微服务的实践之道
【10月更文挑战第36天】在云计算的浪潮中,云原生技术以其高效、灵活和可靠的特性成为企业数字化转型的重要推手。本文将深入探讨云原生的两大核心概念——容器化与微服务架构,并通过实际代码示例,揭示如何通过Docker和Kubernetes实现服务的快速部署和管理。我们将从基础概念入手,逐步引导读者理解并实践云原生技术,最终掌握如何构建和维护一个高效、可扩展的云原生应用。
|
2月前
|
Cloud Native API 持续交付
利用云原生技术优化微服务架构
【10月更文挑战第13天】云原生技术通过容器化、动态编排、服务网格和声明式API,优化了微服务架构的可伸缩性、可靠性和灵活性。本文介绍了云原生技术的核心概念、优势及实施步骤,探讨了其在自动扩展、CI/CD、服务发现和弹性设计等方面的应用,并提供了实战技巧。
下一篇
DataWorks