go语言grpc连接池 golang rpc 连接池
服务产生大量TIME_WAIT如何解决
当TIME_WAIT超过linux系统tw数量的阀值(可用数量不会大于65535)，系统会把多余的time-wait socket 删除掉，并且显示警告信息，如果是NAT网络环境又存在大量访问，会产生各种连接不稳定断开的情况，从而影响了服务的稳定性。
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一、状态的产生
要解决TIME_WAIT状态过多的问题，先来研究下TIME_WAIT状态的产生，下面是TCP连接断开时的四次挥手状态转换图，说明一点，途中显示的是客户端主动断开连接，tcp连接也可以由服务器端主动断开连接。我们先来描述一下断开的状态：
1）客户端进程发出连接释放报文，并且停止发送数据。释放数据报文首部，FIN=1，其序列号为seq=u（等于前面已经传送过来的数据的最后一个字节的序号加1），此时，客户端进入FIN-WAIT-1（终止等待1）状态。 TCP规定，FIN报文段即使不携带数据，也要消耗一个序号。
2）服务器收到连接释放报文，发出确认报文，ACK=1，ack=u+1，并且带上自己的序列号seq=v，此时，服务端就进入了CLOSE-WAIT（关闭等待）状态。TCP服务器通知高层的应用进程，客户端向服务器的方向就释放了，这时候处于半关闭状态，即客户端已经没有数据要发送了，但是服务器若发送数据，客户端依然要接受。这个状态还要持续一段时间，也就是整个CLOSE-WAIT状态持续的时间。
3）客户端收到服务器的确认请求后，此时，客户端就进入FIN-WAIT-2（终止等待2）状态，等待服务器发送连接释放报文（在这之前还需要接受服务器发送的最后的数据）。
4）服务器将最后的数据发送完毕后，就向客户端发送连接释放报文，FIN=1，ack=u+1，由于在半关闭状态，服务器很可能又发送了一些数据，假定此时的序列号为seq=w，此时，服务器就进入了LAST-ACK（最后确认）状态，等待客户端的确认。
5）客户端收到服务器的连接释放报文后，必须发出确认，ACK=1，ack=w+1，而自己的序列号是seq=u+1，此时，客户端就进入了TIME-WAIT（时间等待）状态。注意此时TCP连接还没有释放，必须经过2MSL（最长报文段寿命,RFC规定一个MSL为2min，linux中一般设置为30s）的时间后，当客户端撤销相应的TCB后，才进入CLOSED状态。
6）服务器只要收到了客户端发出的确认，立即进入CLOSED状态。同样，撤销TCB后，就结束了这次的TCP连接。可以看到，服务器结束TCP连接的时间要比客户端早一些。
可以看到TIME_WAIT状态产生是在tcp连接主动关闭的一端产生的正常tcp状态，超过两个MSL之后，就会关闭，释放占用的端口。基于以上的分析我们可以推断，在我们的应用中产生大量TIME_WAIT状态的根本原因是频繁创建断开连接TCP连接。要解决TIME_WATIT状态过多的问题，就要分析我们的应用把频繁创建的短连接改为长连接。
二、常见的短连接产生的场景
1.服务连接服务
后台业务服务器，通常需要调用redis、mysql以及其他http服务和grpc服务，在服务相互调用中，如果使用的是短连接，高并发时就会产生大量TIME_WAIT，如何解决呢？一般情况下，redis等客户端会有连接池，我们要做的是设置好相关的连接服用参数，一般会有连接数、连接重用时间、连接空闲数等。所以在应用中通过设置合理的连接池参数可以避免TIME_WAIT状态过多的问题：
1.检查http连接池
2.检查grpc连接池
3.检查redis连接池
4.检查mysql连接池
...
我们来查看一个mysql连接池配置信息，最大连接数100，最大空闲连接数10，测试的并发数50，产生的效果如下：
可以看到TIME_WAIT状态快速上升，我们查看redis客户端的连接情况：
{MaxOpenConnections:100 OpenConnections:1 InUse:0 Idle:1 WaitCount:0 WaitDuration:0s MaxIdleClosed:0 MaxLifetimeClosed:0}
{MaxOpenConnections:100 OpenConnections:17 InUse:15 Idle:2 WaitCount:0 WaitDuration:0s MaxIdleClosed:48 MaxLifetimeClosed:0}
{MaxOpenConnections:100 OpenConnections:51 InUse:44 Idle:7 WaitCount:0 WaitDuration:0s MaxIdleClosed:82 MaxLifetimeClosed:0}
{MaxOpenConnections:100 OpenConnections:51 InUse:50 Idle:1 WaitCount:0 WaitDuration:0s MaxIdleClosed:90 MaxLifetimeClosed:0}
{MaxOpenConnections:100 OpenConnections:50 InUse:49 Idle:1 WaitCount:0 WaitDuration:0s MaxIdleClosed:126 MaxLifetimeClosed:0}
{MaxOpenConnections:100 OpenConnections:51 InUse:49 Idle:2 WaitCount:0 WaitDuration:0s MaxIdleClosed:131 MaxLifetimeClosed:0}
{MaxOpenConnections:100 OpenConnections:50 InUse:49 Idle:1 WaitCount:0 WaitDuration:0s MaxIdleClosed:181 MaxLifetimeClosed:0}
{MaxOpenConnections:100 OpenConnections:51 InUse:51 Idle:0 WaitCount:0 WaitDuration:0s MaxIdleClosed:233 MaxLifetimeClosed:0}
{MaxOpenConnections:100 OpenConnections:51 InUse:51 Idle:0 WaitCount:0 WaitDuration:0s MaxIdleClosed:240 MaxLifetimeClosed:0}
{MaxOpenConnections:100 OpenConnections:46 InUse:38 Idle:8 WaitCount:0 WaitDuration:0s MaxIdleClosed:296 MaxLifetimeClosed:0}
{MaxOpenConnections:100 OpenConnections:51 InUse:50 Idle:1 WaitCount:0 WaitDuration:0s MaxIdleClosed:313 MaxLifetimeClosed:0}
{MaxOpenConnections:100 OpenConnections:51 InUse:50 Idle:1 WaitCount:0 WaitDuration:0s MaxIdleClosed:363 MaxLifetimeClosed:0}
{MaxOpenConnections:100 OpenConnections:51 InUse:50 Idle:1 WaitCount:0 WaitDuration:0s MaxIdleClosed:409 MaxLifetimeClosed:0}
{MaxOpenConnections:100 OpenConnections:50 InUse:48 Idle:2 WaitCount:0 WaitDuration:0s MaxIdleClosed:438 MaxLifetimeClosed:0}
{MaxOpenConnections:100 OpenConnections:49 InUse:49 Idle:0 WaitCount:0 WaitDuration:0s MaxIdleClosed:494 MaxLifetimeClosed:0}
分析发现MaxIdleClosed数据持续上升，此为mysql客户端连接池配置不合理产生大量TIME_WAIT状态的例子
2.网络抖动
网络情况不好时，如果主动方无TIME_WAIT等待，关闭前个连接后，主动方与被动方又建立起新的TCP连接，这时被动方重传或延时过来的FIN包过来后会直接影响新的TCP连接。同样网络情况不好并且无TIME_WAIT等待，关闭连接后无新连接，当接收到被动方重传或延迟的FIN包后，会给被动方回一个RST包，可能会影响被动方其它的服务连接。
网络抖动问题比较好排查，直接使用ping命令可以观察到。
grpc原理
1）需要使用protobuf定义接口，即.proto文件
2）然后使用compile工具生成特定语言的执行代码，比如JAVA、C/C++、Python等。类似于thrift，为了解决跨语言问题。
3）启动一个Server端，server端通过侦听指定的port，来等待Client链接请求，通常使用Netty来构建，GRPC内置了Netty的支持。
4）启动一个或者多个Client端，Client也是基于Netty，Client通过与Server建立TCP长链接，并发送请求；Request与Response均被封装成HTTP2的stream Frame，通过Netty Channel进行交互。
对于GRPC的“鼓吹”，本文不多表述，截止到今日，GRPC仍然处于开发阶段，尚没有release版本，而且特性也很多需要补充；GRPC基于protobuf 3.x，但是protobuf 3.x也没有release版本；虽然HTTP2协议已成定局，但尚未被主流web容器包括代理服务器支持，这意味着GRPC在HTTP负载均衡方面尚有欠缺；最终，在短期内我们还不能在production环境中实施，可以做技术储备。不过GRPC的缺点，在将来将会成为它的优点，我们需要时间等待它的成熟。
1）GRPC尚未提供连接池
2）尚未提供“服务发现”、“负载均衡”机制
3）因为基于HTTP2，绝大部多数HTTP Server、Nginx都尚不支持，即Nginx不能将GRPC请求作为HTTP请求来负载均衡，而是作为普通的TCP请求。（nginx将会在1.9版本支持）
4）GRPC尚不成熟，易用性还不是很理想；就本人而言，我还是希望GRPC能够像hessian一样：无IDL文件，无需代码生成，接口通过HTTP表达。
5）Spring容器尚未提供整合。
在实际应用中，GRPC尚未完全提供连接池、服务自动发现、进程内负载均衡等高级特性，需要开发人员额外的封装；最大的问题，就是GRPC生成的接口，调用方式实在是不太便捷（JAVA），最起码与thrift相比还有差距，希望未来能够有所改进。
GRPC 浅析
IDL(proto buffer) + RPC
netty：异步/事件驱动的 网络应用程序服务器框架（高性能）
Http2：流式、双向
protobuf：序列化（节省网络带宽）
IDL定义示例：
Starting from a service definition in a .proto file, gRPC provides protocol buffer compiler plugins that generate client- and server-side code.
Http：如果没有API文档就不知道细节，
GRPC：IDL就相当于API文档，可以同时
开发顺序：
Http：先服务端后客户端
GRPC：可以同时
跨语言：都支持多语言
性能：GRPC远差于Thrift，因为用了Http2，各大server目前支持不完善
易用性：GRPC尚未完全提供连接池、服务自动发现、进程内负载均衡等高级特性，需要开发人员额外的封装；
多语言
Http2特性：如stream
易用性：GRPC尚未完全提供连接池、服务自动发现、进程内负载均衡等高级特性，需要开发人员额外的封装
Golang gRPC实现内网穿透
内网穿透即是使用公网服务器作为代理，转发内网（如办公室、家里）的网络请求使其能够在外网中被访问到。
server端监听两个端口，一个用来和接收用户的http请求，一个监听gRPC客户端，和内网服务器进行通信；
client启动时连接server端；
当User请求server http端口时，将http进行阻塞，并将User请求内容通过gRPC发给client；
client将从server收到的请求发往本地的http服务；
client将从本地程序收到的http response通过gRPC发送给server；
server结束http阻塞，将从client收到的http response发给User。
github地址：
GRPC的理解
grpc每个流只有一个grpc的数据帧，这个数据帧在传输的时候，会拆成多个http2的数据帧进行传输，然后在接受端，把所有http2的数据帧拼接成grpc的数据帧，再反序列化成请求的结构体。如果一次传输数据过大，在序列化和反序列化的时候，都会占用大量的cpu，不仅仅序列化，单纯的内存复制，也会占用大量cpu，而且，传输的时候，对带宽的影响也是很大的。因此，grpc不推荐一次传输大量数据，如果有大量数据要传输，则使用stream模式。【当然，grpc单次数据传输的大小限制是可以修改的，但是不建议你这么做】【默认最大消息大小为4MB
】
【不断修改增加服务端和客户端消息大小，每次请求不一定需要全部数据，会导致性能上和资源上的浪费】
【grpc协议层是基于http2设计的（但之前看一片测评文章，结构发现文件传输的时候速度有点慢，因为大量数据传输的场景瓶颈在于tcp，如果还在一个tcp上进行多路复用，那只会加剧锁竞争）】
【4 MB 的限制是为了保护没有考虑过消息大小限制的客户端/服务器。 gRPC 本身可以提高很多（100 MB），但大多数应用程序可能会受到轻微攻击或意外内存不足，从而允许该大小的消息。】
【grpc本质是为了提高单连接的利用率，如果单个stream上传输大量的数据，那么其他stream的数据就很难得到及时的传输，grpc适用于大量的请求，但是每次请求的传输数据量不大的情况】
【如果单次传输的数据量过大，建议从新开一个tcp连接，也就是用http1.1，因为在数据量很大的情况下，瓶颈在于底层的tcp】
【同理，在IM系统中，拉消息也建议使用http1.1的接口，避免占用大量的长连带宽，影响下行推送及时性】
【http1.1有维护连接池，每次请求都会独占一个tcp连接，所以，在传输大量数据的场景下，也不会影响到其他请求的数据传输，瓶颈在于机器性能】
grpc 连接池
gRPC服务开发和接口测试初探「Go」
之前写过了Grpc服务开发和接口测试初探【Java】，中间耽搁了一些时间，Go版本的gRPC测试开发实践才有时间学习使用。其中也是由于自己Go语言不够熟悉导致的。之前有段时间想暂时放弃Go语言的学习，导致了Go的生疏，原因是从Groovy到Java性能。
回归正题，Go语言版本的gRPC实践相对Java来说是比较简单的，但是总体的工具链是比较复杂的，可能是因为Go生态目前相比Java还是比较匮乏吧。下面我先简述一下大致的步骤：
以上步骤亲自操作可能会遇到一些小问题，我本人搜到的教程什么的也是乱七八糟，踩了一些坑。我没有整理出一个亲自实践之后的可行的教程，原因有二：
Go语言的gRPC的 proto 编写跟Java大致一致，只有一个报名的参数不太一样。下面是我的 Hello.proto 内容：
这里主要 go_package 网上搜到的配置方式有些不一样，我没有全都尝试，大家在搜索的资料时候，尽量先看看 syntax 这个参数的值，以及文章教程写作的时间，如果距离现在太久了，我建议直接关掉。搜索引擎有过滤功能，可以过滤掉过时的教程。
这里Go语言gRPC的一点优势，就是在一个项目中即可实现，Java需要先弄一个SDK这样。Go语言的gRPC的代码可以通过生成代码命令中的参数实现指定路径。我是放在了和 proto 文件的同级目录。
服务端代码也是比较格式化的内容，如下：
其中 pb.RegisterHelloServiceServer(s, Ser{}) 如果报错，请检查自己安装的工具 protoc-gen-go 或者 protoc-gen-gofast 版本，一般提取报错 message 搜索也能得到解决办法。
下面是客户端的代码，由于学艺不精，其中大部分参数的含义目前我也不是很清楚，特别是基于 stream 的请求响应的方式使用。后面我先把Java的学完，再回过头来看Go的，按照这个顺序学习和分享。
服务端输出：
忘记打日志了。没有输出
客户端输出：
Go语言的gRPC测试开发实践已经完事儿，大概率上我不会在工作中使用Go作为主力gRPC测试语言，后面测试实践内容还是会以Java为主。
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