Kubernetes gRPC負載均衡分析

本篇內容主要講解“Kubernetes gRPC負載均衡分析”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Kubernetes gRPC負載均衡分析”吧!

安裝環境依賴

• docker-desktop >= 4.1.1

• kubernetes >= 1.21.5

• go >= 1.17

• protobuf >= 3.17.3

• istioctl >= 1.11.4

下載安裝 Docker Desktop ，并啟動內置的 Kubernetes 集群。

# 安裝 Gobrew install go# 安裝 Protobufbrew install protobuf# 安裝 Istiobrew install istioctl
kubectl config use-context docker-desktop
istioctl install -y

項目地址

github.com/jxlwqq/grpc-lb

拉取代碼：

git clone git@github.com:jxlwqq/grpc-lb.gitcd grpc-lb

Makefile 介紹

具體邏輯，請查看 Makefile 文件。

L4 vs L7 負載均衡

所謂的四層就是基于 IP + 端口的負載均衡，而七層就是基于 URL 等應用層信息的負載均衡； Kubernetes 內置的 Service 負載均衡基于 iptables/ipvs 實現，僅支持 L4。換句話說， Service 支持 HTTP/1.1 協議，不支持 HTTP/2 協議。

而 Envoy(Istio) 則更為全能，支持被 gRPC 請求和響應的作為路由和負載均衡底層的所有 HTTP/2 功能。

項目架構

本項目分別測試 Service 和 Envoy(Istio) 對 HTTP/RPC 負載均衡的支持情況。

• cmd/server/main.go: 服務端，同時提供 HTTP 和 RPC 服務。響應的數據為服務端容器所在的 Pod 名稱，（基于 Downward API）。

• cmd/client-http/main.go: HTTP 客戶端，通過 HTTP 方式，循環調用服務端接口，并打印返回值。

• cmd/client-grpc/main.go: gRPC 客戶端，通過 RPC 方式，循環遠程調用服務端方法，并打印返回值。

測試原理

服務端 server 在 Kubernetes 集群中以 Deployment 的方式部署 3 個副本，3 個副本的 Pod 名稱各不相同，而 client-http 和 client-grpc 則會每秒調用一次服務端，并打印返回值。如果返回值中，三個 Pod 的名稱都存在，則表明正在進行有效的負載均衡，否則，則表明未進行有效的負載均衡。

測試 Service

構建鏡像：

make docker-build # 構建鏡像（構建好的鏡像，不 push 到遠程倉庫中）

查看鏡像：

docker images ls

返回：

REPOSITORY            TAG       IMAGE ID       CREATED          SIZE
grpc-lb/client-grpc   latest    95d32ead8d9b   12 seconds ago   16.6MB
grpc-lb/client-http   latest    dbf0341206f6   22 seconds ago   11.5MB
grpc-lb/server        latest    1ef346785b2a   29 seconds ago   18.2MB

部署到集群中：

make kube-deploy  # 在集群中部署服務

查看 Pod：

kubectl get pods

返回：

NAME                           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
client-grpc-6c565594f4-tdf75   1/1     Running   0          2m48s
client-http-55d95c744d-f7nx4   1/1     Running   0          2m49s
server-7c4bfd74d-29c69         1/1     Running   0          2m51s
server-7c4bfd74d-4btvw         1/1     Running   0          2m51s
server-7c4bfd74d-fk8zf         1/1     Running   0          2m51s

查看 client-http Pod 的日志：

export CLIENT_HTTP_POD=$(kubectl get pod -l app=client-http -o jsonpath={.items..metadata.name})kubectl logs "${CLIENT_HTTP_POD}"

返回：

#1: server-7c4bfd74d-4btvw#2: server-7c4bfd74d-4btvw#3: server-7c4bfd74d-29c69#4: server-7c4bfd74d-fk8zf#5: server-7c4bfd74d-fk8zf#6: server-7c4bfd74d-29c69#7: server-7c4bfd74d-fk8zf#8: server-7c4bfd74d-4btvw#9: server-7c4bfd74d-fk8zf

查看 client-grpc Pod 的日志：

export CLIENT_GRPC_POD=$(kubectl get pod -l app=client-grpc -o jsonpath={.items..metadata.name})kubectl logs "${CLIENT_GRPC_POD}"

返回：

#1: server-7c4bfd74d-fk8zf#2: server-7c4bfd74d-fk8zf#3: server-7c4bfd74d-fk8zf#4: server-7c4bfd74d-fk8zf#5: server-7c4bfd74d-fk8zf#6: server-7c4bfd74d-fk8zf#7: server-7c4bfd74d-fk8zf#8: server-7c4bfd74d-fk8zf#9: server-7c4bfd74d-fk8zf

可以看出，HTTP 請求在進行有效負載，而 RPC 請求在進行無效負載。

測試 Envoy(Istio)

我們在集群中已經部署了一個 Istio，但是沒有設置自動注入的命令空間，所以我們在這里進行手動注入。

手動注入：

make istio-inject # 注入 Istio 邊車

查看 Pod：

kubectl get pods

返回：

NAME                           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
client-grpc-7864f57779-f6blx   2/2     Running   0          17s
client-http-f8964854c-jclkd    2/2     Running   0          21s
server-7846bd6bb4-bcfws        2/2     Running   0          27s
server-7846bd6bb4-fv29s        2/2     Running   0          40s
server-7846bd6bb4-hzqj6        2/2     Running   0          34s

查看 client-http Pod 的日志：

export CLIENT_HTTP_POD=$(kubectl get pod -l app=client-http -o jsonpath={.items..metadata.name})kubectl logs "${CLIENT_HTTP_POD}"

返回：

#1: server-7846bd6bb4-hzqj6#2: server-7846bd6bb4-fv29s#3: server-7846bd6bb4-hzqj6#4: server-7846bd6bb4-hzqj6#5: server-7846bd6bb4-hzqj6#6: server-7846bd6bb4-hzqj6#7: server-7846bd6bb4-hzqj6#8: server-7846bd6bb4-bcfws#9: server-7846bd6bb4-fv29s

查看 client-grpc Pod 的日志：

export CLIENT_GRPC_POD=$(kubectl get pod -l app=client-grpc -o jsonpath={.items..metadata.name})kubectl logs "${CLIENT_GRPC_POD}"

返回：

#1: server-7846bd6bb4-fv29s#2: server-7846bd6bb4-hzqj6#3: server-7846bd6bb4-fv29s#4: server-7846bd6bb4-bcfws#5: server-7846bd6bb4-fv29s#6: server-7846bd6bb4-hzqj6#7: server-7846bd6bb4-fv29s#8: server-7846bd6bb4-bcfws#9: server-7846bd6bb4-fv29s

可以看出，HTTP 請求 和 RPC 請求均在進行有效負載。

清理

make kube-delete
istioctl experimental uninstall --purge

到此，相信大家對“Kubernetes gRPC負載均衡分析”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！