微服务与RPC

世界上没有百分之百不会挂的服务，只能人为的去增加服务的可用性，为了能让服务的可用性增加，需要为服务添加服务治理的功能，而在gRPC中，可以通过拦截器实现一些服务治理的功能。

之前在系列文章中都是在多线程模式中介绍如何使用gRPC，但是在Python生态中更偏好通过协程的方式来运行服务，而Python的协程运行方式却有多种，虽然他们的原理类似，但是使用上却有区别

介绍如何在Python中编写和使用Protobuf插件，从而获取到Protobuf文件中的各种信息。

pait的gRPC Gateway模块通过pait能快速的把PythonWeb框架和gRPC连接起来，并自动处理和转发请求

之前使用了一套自定义的协议来传递错误，但这并不是一个优雅的解决方案，因为这种方案的兼容性很差，好在官方定义了一种解决方案，通过这种方案可以使不同的服务都能传递错误。

目前，大多数用户侧的客户端和服务端还是通过HTTP进行交互，然后服务端内部各种服务再通过过各种协议进行交互，所以在采用了gRPC做内部服务的交互协议后，就需要一个网关来把gRPC映射到HTTP服务

本文讲述一些gRPC业务之外的使用方法，这些方法大部分能以最小的代码量来实现某个功能，比如优雅重启服务，类型转换等

通过前面的文章了解到了`gRPC`是什么，以及清楚使用它的优缺点，现在终于可以开始实现一个`gRPC`服务了。

Protobuf是Google开发的跨语言，跨平台，可扩展，用于序列化结构化数据的数据传输协议，目前已经被广泛用于服务端和客户端间的数据传输

Python使用gRPC实践系列文章一，简单介绍什么是gRPC， gRPC的适用场景以及gRPC的传输流程

虽然服务间的调用都是可信的， 但是服务端也需要堤防一些流量， 防止被意外的流量击垮， 而通过限流可以防止问题的发生。

微服务比正常的单体服务的主要差别是小而多， 同时每个小服务的上下线频率也比较高， 经常会根据服务的使用量来增减服务， 使得整体服务能在不同的并发量情况下时刻保持着稳定， 同时也不会造成服务空闲。

所有提供服务的框架都需要跑性能测试， 经过性能测试来发现了解服务的qps有多少， 是否有人为的因素导致性能不足以及是否有需要优化的代码。

超时机制， 是一个简单又方便的控制网络请求异常的一种方法， 它可以保证服务稳定， 良好的超时控制策略可以尽快的释放高延迟的请求，避免请求堆积, 而设计不合理的超时会导致整个服务架构问题

在业务早期，业务比较简单， 流量也比较少，单台机器就可以抗下所有服务流量， 但随着业务的增长，变为微服务后就需要多台机器来支持， 同时也不能再依赖于单点负载均衡

无论是微服务， 还是普通的API服务器， 他们都是进程， 服务在发布的时候， 必定会重启， 这时候会先杀掉旧进程， 再启用新的进程， 但旧的服务还在进行通信， 这时候强制杀产生Bug

当依赖的服务已经出现故障时，熔断器会主动阻止本服务对依赖服务的请求，从而保证自身服务的正常运行不受依赖服务影响, 也减少依赖服务异常期间的压力，防止服务雪崩效应。

大部分服务治理的功能都会利用过去一段时间产生的数据来决策接下来的请求该怎么做， 而这些数据就是服务治理的基石。为了做好服务治理， 稳定的，多功能的基石是必不可少的。