在CSDN学Golang场景化解决方案（基于grpc的微服务开发脚手架）
一，服务与服务之间采用TLS加密通信
在Golang基于gRPC的微服务开发中，可以采用TLS加密通信来确保服务与服务之间的安全通信。下面是一个简单的设计示例：
- 生成证书和密钥：
$ openssl req -newkey rsa:2048 -nodes -keyout server.key \
-x509 -days 365 -out server.crt- 定义gRPC服务器：
func newServer() (*grpc.Server, error) {
// 加载证书和密钥
creds, err := credentials.NewServerTLSFromFile("server.crt", "server.key")
if err != nil {
return nil, err
}
// 创建gRPC服务器并添加证书和拦截器
srv := grpc.NewServer(
grpc.Creds(creds),
grpc.UnaryInterceptor(grpc_middleware.ChainUnaryServer(
// 添加其他中间件拦截器，如认证、日志等
)),
)
// 注册gRPC服务
pb.RegisterUserServiceServer(srv, &userService{})
return srv, nil
}- 客户端连接gRPC服务器：
func main() {
// 加载证书和密钥，并创建凭据对象
creds, err := credentials.NewClientTLSFromFile("server.crt", "")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 建立连接并创建客户端对象，并添加拦截器（可选）
conn, err := grpc.Dial(":9000", grpc.WithTransportCredentials(creds))
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer conn.Close()
client := pb.NewUserServiceClient(conn)
// ...
}- 在服务实现中添加TLS加密通信：
type userService struct {
pb.UnimplementedUserServiceServer
}
func (s *userService) GetUser(ctx context.Context, req *pb.GetUserRequest) (*pb.GetUserResponse, error) {
// 从请求中获取用户ID并查询用户信息
user := &User{ID: req.Id}
err := db.First(user).Error
if err != nil {
return nil, status.Errorf(codes.NotFound, "User not found")
}
// 将用户信息转换为gRPC响应对象并返回
res := &pb.GetUserResponse{
Id: user.ID,
Name: user.Name,
Email: user.Email,
}
return res, nil
}
func newServer() (*grpc.Server, error) {
// 加载证书和密钥，并创建凭据对象
creds, err := credentials.NewServerTLSFromFile("server.crt", "server.key")
if err != nil {
return nil, err
}
// 创建gRPC服务器并添加证书和拦截器
srv := grpc.NewServer(
grpc.Creds(creds),
grpc.UnaryInterceptor(grpc_middleware.ChainUnaryServer(
// 添加其他中间件拦截器，如认证、日志等
)),
)
// 注册gRPC服务
pb.RegisterUserServiceServer(srv, &userService{})
return srv, nil
}这样，在Golang基于gRPC的微服务开发中，就可以使用TLS加密通信确保服务与服务之间的安全通信了。注意，在生成证书和密钥时，请按照实际情况替换成自己的证书和密钥。
二，etcd服务注册和服务发现
在Golang基于gRPC的微服务开发中，可以使用etcd来实现服务注册和服务发现。下面是一个简单的设计示例：
- 安装etcd客户端：
$ go get go.etcd.io/etcd/clientv3- 在服务启动时注册到etcd：
func main() {
// ...
// 创建etcd客户端并连接到etcd服务器
cli, err := clientv3.New(clientv3.Config{
Endpoints: []string{"localhost:2379"},
DialTimeout: 5 * time.Second,
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer cli.Close()
// 创建gRPC服务器并添加证书和拦截器
srv := grpc.NewServer(
// ...
)
// 注册gRPC服务
pb.RegisterUserServiceServer(srv, &userService{})
// 启动gRPC服务器
go func() {
lis, err := net.Listen("tcp", ":9000")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
if err = srv.Serve(lis); err != nil {
log.Fatalf("failed to serve: %v", err)
}
}()
// 在etcd中注册服务信息（IP地址、端口等）
serviceKey := fmt.Sprintf("/services/%s/%s:%d",
serviceName, serviceIP, servicePort)
resp, err := cli.Grant(context.Background(), 5*time.Minute)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
if _, err = cli.Put(context.Background(), serviceKey, "", clientv3.WithLease(resp.ID));
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// ...
}- 在客户端中从etcd获取服务地址：
func main() {
// ...
// 创建etcd客户端并连接到etcd服务器
cli, err := clientv3.New(clientv3.Config{
Endpoints: []string{"localhost:2379"},
DialTimeout: 5 * time.Second,
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer cli.Close()
// 从etcd中获取服务地址
serviceKey := fmt.Sprintf("/services/%s", serviceName)
resp, err := cli.Get(context.Background(), serviceKey, clientv3.WithPrefix())
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
var addresses []string
for _, kv := range resp.Kvs {
address := string(kv.Key)[len(serviceKey)+1:] // 去掉前缀
addresses = append(addresses, address)
}
// 创建gRPC连接和客户端对象，并添加拦截器（可选）
conn, err := grpc.Dial(addresses[rand.Int()%len(addresses)],
grpc.WithTransportCredentials(creds),
grpc.WithUnaryInterceptor(grpc_middleware.ChainUnaryClient(
// 添加其他中间件拦截器，如认证、日志等
)),
)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer conn.Close()
client := pb.NewUserServiceClient(conn)
// ...
}这样，在Golang基于gRPC的微服务开发中，就可以使用etcd来实现服务注册和服务发现了。注意，在服务启动时注册到etcd时，需要替换成自己的IP地址和端口号，并按照实际情况修改服务名称和etcd服务器地址。在客户端中从etcd获取服务地址时，需要按照实际情况替换成自己的服务名称。
三，etcd应用配置中心
在Golang基于gRPC的微服务开发中，可以使用etcd作为应用配置中心。下面是一个简单的设计示例：
- 安装etcd客户端：
$ go get go.etcd.io/etcd/clientv3- 在服务启动时从etcd加载配置：
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"time"
clientv3 "go.etcd.io/etcd/client/v3"
)
type Config struct {
// 配置项结构体定义
}
func main() {
// ...
// 创建etcd客户端并连接到etcd服务器
cli, err := clientv3.New(clientv3.Config{
Endpoints: []string{"localhost:2379"},
DialTimeout: 5 * time.Second,
})
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer cli.Close()
// 从etcd中获取配置信息
configKey := fmt.Sprintf("/configs/%s", serviceName)
resp, err := cli.Get(context.Background(), configKey)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
var config Config
for _, kv := range resp.Kvs {
if err = json.Unmarshal(kv.Value, &config); err != nil {
log.Fatalf("failed to unmarshal config from etcd: %v", err)
}
}
// 使用配置项初始化其他组件、对象等
// ...
}- 在运行时监视etcd中的配置变化：
import (
clientv3 "go.etcd.io/etcd/client/v3"
)
func watchConfig(cli *clientv3.Client, serviceName string) (<-chan *Config, error) {
configKey := fmt.Sprintf("/configs/%s", serviceName)
// 创建Watcher
watcher := clientv3.NewWatcher(cli)
defer watcher.Close()
// 监视configKey的变化，返回更新后的配置项
ch := make(chan *Config, 1)
go func() {
var config Config
for {
resp, err := cli.Get(context.Background(), configKey)
if err != nil {
log.Printf("failed to get config from etcd: %v", err)
continue
}
if len(resp.Kvs) == 0 {
log.Println("no configuration found")
continue
}
if err = json.Unmarshal(resp.Kvs[0].Value, &config); err != nil {
log.Printf("failed to unmarshal config from etcd: %v", err)
continue
}
// 将新的配置项发送到ch中
select {
case ch <- &config:
default:
}
}
}()
return ch, nil
}这样，在Golang基于gRPC的微服务开发中，就可以使用etcd作为应用配置中心了。注意，在服务启动时从etcd加载配置时，需要按照实际情况修改服务名称和etcd服务器地址。在运行时监视etcd中的配置变化时，需要将返回值ch传递给其他组件、对象等，以便它们在配置变更时能够重新初始化自己。
四，EFK统一日志采集
在Golang基于gRPC的微服务开发中，可以使用EFK（Elasticsearch + Fluentd + Kibana）作为统一日志采集方案。下面是一个简单的设计示例：
- 安装依赖：
$ go get google.golang.org/grpc
$ go get github.com/golang/protobuf/proto
$ go get github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go- 集成gRPC-Go和Logrus：
import (
"context"
"log"
"google.golang.org/grpc"
"github.com/sirupsen/logrus"
)
func main() {
// ...
// 使用Logrus记录日志，并配置发送到Fluentd
logrus.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})
logrus.SetLevel(logrus.InfoLevel)
logrus.SetOutput(fluentHook{host: "localhost", port: 24224})
// ...
}
// 定义一个Logrus Hook，用于将日志发送到Fluentd
type fluentHook struct {
host string
port int
}
func (hook fluentHook) Fire(entry *logrus.Entry) error {
tag := entry.Logger.Out.(*fluentLogger).tag
event := map[string]interface{}{
"message": entry.Message,
}
for k, v := range entry.Data {
event[k] = v
}
if _, err := fluent.New().PostWithTime(tag, time.Now(), event); err != nil {
log.Printf("failed to send log to fluentd: %v", err)
return err
}
return nil
}
func (hook fluentHook) Levels() []logrus.Level {
return logrus.AllLevels[:]
}
// 定义一个实现io.Writer接口的Fluentd Logger
type fluentLogger struct {
tag string
}
func (logger *fluentLogger) Write(p []byte) (int, error) {
event := map[string]interface{}{
"message": string(p),
}
if _, err := fluent.New().PostWithTime(logger.tag, time.Now(), event); err != nil {
log.Printf("failed to send log to fluentd: %v", err)
return 0, err
}
return len(p), nil
}- 在Docker Compose中启动EFK：
version: '3'
services:
elasticsearch:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.1
environment:
- discovery.type=single-node
kibana:
image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.14.1
ports:
- "5601:5601"
depends_on:
- elasticsearch
fluentd:
image: fluent/fluentd:v1.12-1
volumes:
- ./conf:/fluentd/etc # 配置文件目录，包含fluent.conf和pos_file目录等
- /var/log:/var/log # 日志文件目录，用于收集系统日志和容器日志等- 在Fluentd中配置Elasticsearch输出插件：
@type elasticsearch_dynamic_buffered
hosts elasticsearch:9200
include_tag_key true
tag_key @log_name
buffer_type file # 使用file缓存方式，当然也可以使用memory或redis等方式。
buffer_path /var/log/td-agent/buffer/out_*.log # 缓存文件的路径，可以按照实际情况修改
buffer_chunk_limit 1m # 缓存文件大小限制
buffer_queue_limit 100 # 缓存队列长度限制
logstash_format true # 使用logstash格式输出到Elasticsearch中
- 在Golang基于gRPC的微服务开发中使用Logrus记录日志：
import (
"github.com/sirupsen/logrus"
)
func (s *server) SayHello(ctx context.Context, in *pb.HelloRequest) (*pb.HelloReply, error) {
logrus.WithFields(logrus.Fields{
"name": in.Name,
"age": in.Age,
}).Info("received a request")
// ...
return &pb.HelloReply{Message: "Hello " + in.Name}, nil
}这样，在Golang基于gRPC的微服务开发中，就可以使用EFK作为统一日志采集方案了。注意，在集成gRPC-Go和Logrus时，需要在日志输出前配置Logrus Hook，并将日志发送到Fluentd。在Docker Compose中启动EFK时，需要分别启动Elasticsearch、Kibana和Fluentd三个容器，并在Fluentd中配置Elasticsearch输出插件。最后，在Golang基于gRPC的微服务开发中使用Logrus记录日志即可自动发送到EFK进行统一管理和查询。
五，viper配置文件读取
在Golang基于gRPC的微服务开发中，可以使用Viper作为配置文件读取方案。下面是一个简单的设计示例：
- 安装依赖：
$ go get google.golang.org/grpc
$ go get github.com/golang/protobuf/proto
$ go get github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go
# 安装viper
$ go get github.com/spf13/viper- 在项目根目录创建config目录，并添加默认配置文件config.yaml：
server:
port: 8080
database:
host: localhost
port: 3306
user: root
password: root1234
database: testdb
logger:
level: debug- 在main函数中初始化Viper并读取配置文件：
import (
"log"
"github.com/spf13/viper"
)
func main() {
// 初始化Viper，并设置默认值和搜索路径等参数。
v := viper.New()
v.SetConfigName("config")
v.AddConfigPath("./config")
v.SetDefault("server.port", "8080")
v.SetDefault("database.host", "localhost")
v.SetDefault("database.port", "3306")
v.SetDefault("database.user", "root")
v.SetDefault("database.password", "")
v.SetDefault("database.database", "testdb")
// 如果存在环境变量CONFIG_PATH，则将其加入搜索路径。
if path := os.Getenv("CONFIG_PATH"); path != "" {
log.Printf("adding config search path %s\n", path)
v.AddConfigPath(path)
}
// 根据以上配置信息进行初始化工作。
if err := v.ReadInConfig(); err != nil {
log.Fatalf("failed to read config file: %v", err)
}
// ...
}- 在Golang基于gRPC的微服务开发中使用Viper读取配置文件：
import (
"github.com/spf13/viper"
)
type server struct {
port string
}
func main() {
// ...
// 从配置文件中读取server.port参数，如果未设置，则使用默认值8080。
s := &server{port: viper.GetString("server.port")}
// ...
}这样，在Golang基于gRPC的微服务开发中，就可以使用Viper作为配置文件读取方案了。注意，在main函数中需要初始化Viper，并设置默认值和搜索路径等参数，然后根据以上配置信息进行初始化工作。在Golang基于gRPC的微服务开发中使用Viper读取配置文件时，只需要调用viper.GetString等方法即可获取指定的参数值。
六，logurs日志组件封装
在Golang基于gRPC的微服务开发中，可以使用logrus作为日志组件。下面是一个简单的设计示例：
- 安装依赖：
$ go get google.golang.org/grpc
$ go get github.com/golang/protobuf/proto
$ go get github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go
# 安装logrus和logrus的json格式输出插件。
$ go get github.com/sirupsen/logrus
$ go get github.com/mattn/go-isatty- 在main函数中初始化Logrus并设置日志级别、输出格式等参数：
import (
"log"
"os"
"github.com/sirupsen/logrus"
"github.com/mattn/go-isatty"
)
func main() {
// 初始化Logrus，并设置日志级别、输出格式等参数。
logrus.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})
if isatty.IsTerminal(os.Stdout.Fd()) {
logrus.SetLevel(logrus.DebugLevel)
} else {
logrus.SetLevel(logrus.InfoLevel)
}
logrus.SetOutput(os.Stdout)
// ...
}- 封装Logrus，以便在Golang基于gRPC的微服务开发中进行使用：
import (
"github.com/sirupsen/logrus"
)
var log *logrus.Entry
func init() {
log = logrus.WithFields(logrus.Fields{
"app": "myapp",
"env": "production",
})
}
func doSomething() {
log.Debugf("debug message")
log.Infof("info message")
log.Warnf("warning message")
log.Errorf("error message")
}这样，在Golang基于gRPC的微服务开发中，就可以使用Logrus作为日志组件了。注意，在main函数中需要初始化Logrus，并设置日志级别、输出格式等参数。封装Logrus时，可以在init函数中创建全局log实例，并设置一些默认的字段值，然后在需要打印日志的地方调用对应的方法即可。这种方式可以避免重复地创建log实例，并且保证了所有日志都有相同的字段值。
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七，分布式日志链路追踪设计
在Golang基于gRPC的微服务开发中，常常需要对分布式系统进行日志和链路追踪，以便更好地进行监控和调试。下面是一个简单的设计示例：
- 安装依赖：
$ go get google.golang.org/grpc
$ go get github.com/golang/protobuf/proto
$ go get github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go
# 安装logrus和logrus的json格式输出插件。
$ go get github.com/sirupsen/logrus
$ go get github.com/mattn/go-isatty
# 安装opentracing相关库。
$ go get github.com/opentracing/opentracing-go
$ go get github.com/uber/jaeger-client-go/config- 在main函数中初始化Logrus、Jaeger等组件并设置日志级别、输出格式等参数：
import (
"log"
"os"
"github.com/sirupsen/logrus"
"github.com/mattn/go-isatty"
"github.com/opentracing/opentracing-go"
"github.com/uber/jaeger-client-go/config"
)
func main() {
// 初始化Logrus，并设置日志级别、输出格式等参数。
logrus.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})
if isatty.IsTerminal(os.Stdout.Fd()) {
logrus.SetLevel(logrus.DebugLevel)
} else {
logrus.SetLevel(logrus.InfoLevel)
}
logrus.SetOutput(os.Stdout)
// 初始化Jaeger Tracer。
cfg, err := config.FromEnv()
if err != nil {
log.Fatalf("Failed to read Jaeger config from env: %v", err)
}
tracer, closer, err := cfg.NewTracer()
if err != nil {
log.Fatalf("Failed to create Jaeger tracer: %v", err)
}
defer closer.Close()
opentracing.SetGlobalTracer(tracer)
// ...
}- 封装Logrus和Jaeger，以便在Golang基于gRPC的微服务开发中进行使用：
import (
"github.com/sirupsen/logrus"
"github.com/opentracing/opentracing-go"
"github.com/opentracing/opentracing-go/ext"
"github.com/uber/jaeger-client-go"
jaegercfg "github.com/uber/jaeger-client-go/config"
)
var log *logrus.Entry
func init() {
log = logrus.WithFields(logrus.Fields{
"app": "myapp",
"env": "production",
})
}
func doSomething(ctx context.Context) {
// 创建Span。
span, ctx := opentracing.StartSpanFromContext(ctx, "doSomething")
defer span.Finish()
// 记录日志。
log.WithFields(logrus.Fields{
"operation": span.OperationName(),
"trace_id": span.Context().(jaeger.SpanContext).TraceID().String(),
"span_id": span.Context().(jaeger.SpanContext).SpanID().String(),
}).Infof("doing something")
// 发起下游调用，将当前Span传递给下游服务。
req := &pb.Request{...}
resp, err := client.Call(ctx, req)
if err != nil {...}
// 记录返回结果，并设置相关标签。
ext.HTTPStatusCode.Set(span, uint16(resp.StatusCode))
log.WithFields(logrus.Fields{
"operation": span.OperationName(),
"trace_id": span.Context().(jaeger.SpanContext).TraceID().String(),
"span_id": span.Context().(jaeger.SpanContext).SpanID().String(),
"response_code": resp.StatusCode,
}).Infof("got response")
// ...
}在这个设计中，我们使用了Logrus作为日志组件，并使用Jaeger作为分布式链路追踪组件。在main函数中初始化Logrus和Jaeger，并设置日志级别、输出格式等参数。封装Logrus和Jaeger时，可以在init函数中创建全局log实例和tracer实例，并设置一些默认的字段值，然后在需要打印日志或者记录Span的地方调用对应的方法即可。注意，在记录日志和记录Span时都要将当前上下文ctx传递给相关方法，以便进行跨服务间的信息传递。同时，在发起下游调用时也需要将当前Span传递给下游服务，以便进行链路追踪。
八，redis数据缓存
在Golang基于gRPC的微服务开发中，为了提高系统的性能和可扩展性，常常需要使用缓存技术来加速数据访问。下面是一个简单的设计示例：
- 安装依赖：
$ go get google.golang.org/grpc
$ go get github.com/golang/protobuf/proto
$ go get github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go
# 安装Redis客户端库。
$ go get github.com/go-redis/redis/v8- 在main函数中初始化RedisClient并设置一些参数：
import (
"github.com/go-redis/redis/v8"
)
var redisClient *redis.Client
func main() {
// 初始化RedisClient。
redisClient = redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379",
Password: "",
DB: 0,
})
}- 封装Redis缓存相关操作：
import (
"time"
"github.com/go-redis/redis/v8"
)
func getUserFromCache(userId string) (*User, error) {
// 先从缓存读取用户信息。
key := fmt.Sprintf("user:%s", userId)
val, err := redisClient.Get(ctx, key).Result()
if err == nil {
user := &User{}
err := json.Unmarshal([]byte(val), user)
if err != nil {...}
return user, nil
}
if err != redis.Nil {...}
// 如果缓存中不存在该用户信息，则从数据库中读取，并将其写入缓存。
user, err := getUserFromDB(userId)
if err != nil {...}
val, err = json.Marshal(user)
if err != nil {...}
err = redisClient.Set(ctx, key, val, 1*time.Hour).Err()
if err != nil {...}
return user, nil
}
func updateUserCache(user *User) error {
// 更新用户信息，并将其写入缓存。
key := fmt.Sprintf("user:%s", user.Id)
val, err := json.Marshal(user)
if err != nil {...}
err = redisClient.Set(ctx, key, val, 1*time.Hour).Err()
if err != nil {...}
return nil
}
func deleteUserFromCache(userId string) error {
// 删除缓存中的用户信息。
key := fmt.Sprintf("user:%s", userId)
err := redisClient.Del(ctx, key).Err()
if err != nil && err != redis.Nil {...}
return nil
}在这个设计中，我们使用了Redis作为数据缓存组件，并使用go-redis作为Redis客户端库。在main函数中初始化RedisClient，并设置一些参数。封装Redis缓存相关操作时，我们首先从缓存中读取数据，如果数据不存在则从数据库中读取，并将其写入缓存。在更新和删除操作时同样也需要同步更新或删除缓存中的对应数据。注意，在进行Redis相关操作时都需要传递当前上下文ctx以便进行错误处理和超时控制等。
九，mysql数据存储
在Golang基于gRPC的微服务开发中，为了持久化数据，通常会使用关系型数据库MySQL。下面是一个简单的设计示例：
- 安装依赖：
$ go get google.golang.org/grpc
$ go get github.com/golang/protobuf/proto
$ go get github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go
# 安装MySQL客户端库。
$ go get github.com/go-sql-driver/mysql- 在main函数中初始化MySQLClient并设置一些参数：
import (
"database/sql"
_ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)
var mysqlDB *sql.DB
func main() {
// 初始化MySQLClient。
var err error
mysqlDB, err = sql.Open("mysql", "user:password@tcp(localhost:3306)/dbname?charset=utf8mb4")
if err != nil {...}
}- 封装MySQL存储相关操作：
import (
"database/sql"
"errors"
_ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)
type User struct {
Id string `json:"id"`
Name string `json:"name"`
}
func getUserFromDB(userId string) (*User, error) {
// 从数据库中读取用户信息。
row := mysqlDB.QueryRow("SELECT id, name FROM users WHERE id=?", userId)
user := &User{}
err := row.Scan(&user.Id, &user.Name)
if err != nil {
if errors.Is(err, sql.ErrNoRows) {
return nil, ErrNotFound
}
return nil, err
}
return user, nil
}
func updateUserToDB(user *User) error {
// 更新用户信息。
_, err := mysqlDB.Exec("UPDATE users SET name=? WHERE id=?", user.Name, user.Id)
if err != nil {
if errors.Is(err, sql.ErrNoRows) {
return ErrNotFound
}
return err
}
return nil
}
func deleteUserFromDB(userId string) error {
// 删除数据库中的用户信息。
res, err := mysqlDB.Exec("DELETE FROM users WHERE id=?", userId)
if err != nil {...}
num, _ := res.RowsAffected()
if num == 0 {...}
return nil
}在这个设计中，我们使用了MySQL作为数据存储组件，并使用go-sql-driver/mysql作为MySQL客户端库。在main函数中初始化MySQLClient，并设置一些参数。封装MySQL存储相关操作时，我们可以通过QueryRow和Exec等方法进行查询、更新和删除等操作。注意，在进行MySQL相关操作时都需要进行错误处理和事务控制等。