1.gRPC 流量控制详解
2.gRPC入坑记
3.分布式链路追踪 SkyWalking 源码分析 —— DataCarrier 异步处理库
4.Nacos 注册服务源码分析
5.Alluxio 客户端源码分析

gRPC 流量控制详解

       gRPC 流量控制详解

       流量控制,源码 一般来说指的是在网络传输中, 发送者主动限制自身发送数据的速率或发送的数据量, 以适应接收者处理数据的速度. 当接收者的处理速度较慢时, 来不及处理的数据会被存放在内存中, 而当内存中的数据缓存区被填满之后, 新收到的数据就会被扔掉, 导致发送者不得不重新发送, 就会造成网络带宽的浪费.

       流量控制是一个网络组件的基本功能, 我们熟知的 TCP 协议就规定了流量控制算法. gRPC 建立在 TCP 之上, 也依赖于 HTTP/2 WindowUpdate Frame 实现了自己在应用层的流量控制.

       在 gRPC 中, 流量控制体现在三个维度:

       采样流量控制: gRCP 接收者检测一段时间内收到的数据量, 从而推测出 on-wire 的数据量, 并指导发送者调整流量控制窗口.

       Connection level 流量控制: 发送者在初始化时被分配一个 quota (额度), quota 随数据发送减少, 并在收到接收者的反馈之后增加. 发送者在耗尽 quota 之后不能再发送数据.

       Stream level 流量控制: 和 connection level 的流量控制类似, 只不过 connection level 管理的是一个发送者和一个接收者之间的全部流量, 而 stream level 管理的是 connection 中诸多 stream 中的一个.

       在本篇剩余的部分中, 我们将结合代码一起来看看这三种流量控制的实现原理和实现细节.

       本篇中的源代码均来自 blogs.com/fhy/p/.html

        (本文完)

分布式链路追踪 SkyWalking 源码分析 —— DataCarrier 异步处理库

       本文基于 SkyWalking 3.2.6 正式版，主要分享 SkyWalking Collector Remote 远程通信服务，源码用于 Collector 集群内部通信。源码Remote Module 应用于 SkyWalking 架构中，源码实现跨节点的源码流式处理。

       本文从接口到实现顺序解析 SkyWalking Collector Remote 的源码易语言获取网页动态源码项目结构和组件，包括 RemoteModule、源码RemoteSenderService、源码RemoteClientService、源码RemoteClient、源码CommonRemoteDataRegisterService、源码RemoteDataRegisterService、源码RemoteDataIDGetter、源码RemoteDataInstanceCreatorGetter、源码RemoteSerializeService、源码RemoteDeserializeService。RemoteModule 实现 Module 抽象类，定义服务如 RemoteSenderService、RemoteDataRegisterService，startos源码创建 RemoteClient 实现远程通信。CommonRemoteDataRegisterService 用于注册数据类型对应的远程数据创建器和获取数据协议编号。

       接着，本文深入探讨基于 Google gRPC 的远程通信实现，包括 RemoteModuleGRPCProvider、GRPCRemoteSenderService、GRPCRemoteClientService、GRPCRemoteClient、RemoteCommonServiceHandler、pyton源码GRPCRemoteSerializeService、GRPCRemoteDeserializeService。RemoteModuleGRPCProvider 提供基于 gRPC 的组件服务实现类，实现远程发送服务、客户端选择器和远程客户端服务。GRPCRemoteClient 实现基于 gRPC 的远程客户端，支持异步发送消息。

       最后，本文提及 SkyWalking Collector Remote 也支持基于 Kafka 的libatomic源码远程通信实现，但目前暂未完成。为了进一步学习 SkyWalking 的分布式链路追踪和远程通信机制，读者可以关注公众号芋道源码，获取 Java 源码解析、原理讲解、面试题、学习指南，回复「书籍」领取 Java 从入门到架构的 本书籍，加入技术群讨论 Java、pokemmo源码后端、架构相关技术。

Nacos 注册服务源码分析

       Nacos 注册服务源码分析

       首先，从nacos-example样例工程入手，寻找注册服务的关键入口。在NamingExample的main方法中，我们关注的两行代码揭示了整个过程的起点。

       从NamingFactory#createNamingService开始，这个方法通过构造函数创建了一个NacosNamingService。值得注意的是，虽然创建过程看似简单，但构造方法中包含了属性的初始化和处理，这在非Spring项目中尤为重要，通常通过静态代码块或构造方法自行完成。

       真正注册服务的核心在于registerInstance方法。这个方法内部调用了clientProxy.registerService，跟踪这个过程是理解Nacos注册服务的关键。

       进一步追踪NamingService的构造方法，可以看到它内部创建了NamingClientProxyDelegate代理类。这个代理类实际上是设计模式中的代理模式，用于将请求委托给grpcClientProxy或pleteFile请求，表示文件已写入完成。

       写入失败时，取消当前流以及所有使用过的输出流，删除所有缓存的块和底层存储中的数据，与读取流程不同，写入失败后不进行重试。

       零拷贝实现用于优化写入和读取流程中WriteRequest和ReadResponse消息体积大的问题，通过配置alluxio.user.streaming.zerocopy.enabled开启零拷贝特性。Alluxio通过实现了GRPC的MethodDescriptor.Marshaller和Drainable接口来实现GRPC零拷贝特性。MethodDescriptor.Marshaller负责对消息序列化和反序列化的抽象，用于自定义消息序列化和反序列化行为。Drainable扩展java.io.InputStream，提供将所有内容转移到OutputStream的方法，避免数据拷贝，优化内容直接写入OutputStream的过程。

       总结，阅读客户端代码有助于了解Alluxio体系结构，明白读取和写入数据时的数据流向。深入理解Alluxio客户端实现对于后续阅读其他Alluxio代码非常有帮助。