KubernetesgRPC负载均衡分析

本篇内容主要讲解“Kubernetes gRPC负载均衡分析”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Kubernetes gRPC负载均衡分析”吧!

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安装环境依赖

• docker-desktop >= 4.1.1

• kubernetes >= 1.21.5

• go >= 1.17

• protobuf >= 3.17.3

• istioctl >= 1.11.4

下载安装 Docker Desktop ，并启动内置的 Kubernetes 集群。

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

项目地址

github.com/jxlwqq/grpc-lb

拉取代码：

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

Makefile 介绍

具体逻辑，请查看 Makefile 文件。

L4 vs L7 负载均衡

所谓的四层就是基于 IP + 端口的负载均衡，而七层就是基于 URL 等应用层信息的负载均衡； Kubernetes 内置的 Service 负载均衡基于 iptables/ipvs 实现，仅支持 L4。换句话说， Service 支持 HTTP/1.1 协议，不支持 HTTP/2 协议。

而 Envoy(Istio) 则更为全能，支持被 gRPC 请求和响应的作为路由和负载均衡底层的所有 HTTP/2 功能。

项目架构

本项目分别测试 Service 和 Envoy(Istio) 对 HTTP/RPC 负载均衡的支持情况。

• cmd/server/main.go: 服务端，同时提供 HTTP 和 RPC 服务。响应的数据为服务端容器所在的 Pod 名称，（基于 Downward API）。

• cmd/client-http/main.go: HTTP 客户端，通过 HTTP 方式，循环调用服务端接口，并打印返回值。

• cmd/client-grpc/main.go: gRPC 客户端，通过 RPC 方式，循环远程调用服务端方法，并打印返回值。

测试原理

服务端 server 在 Kubernetes 集群中以 Deployment 的方式部署 3 个副本，3 个副本的 Pod 名称各不相同，而 client-http 和 client-grpc 则会每秒调用一次服务端，并打印返回值。如果返回值中，三个 Pod 的名称都存在，则表明正在进行有效的负载均衡，否则，则表明未进行有效的负载均衡。

测试 Service

构建镜像：

make docker-build # 构建镜像（构建好的镜像，不 push 到远程仓库中）

查看镜像：

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  # 在集群中部署服务

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 请求在进行有效负载，而 RPC 请求在进行无效负载。

测试 Envoy(Istio)

我们在集群中已经部署了一个 Istio，但是没有设置自动注入的命令空间，所以我们在这里进行手动注入。

手动注入：

make istio-inject # 注入 Istio 边车

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 请求 和 RPC 请求均在进行有效负载。

清理

make kube-delete
istioctl experimental uninstall --purge

到此，相信大家对“Kubernetes gRPC负载均衡分析”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！