当前位置: 首页 > 工具软件 > gRPC-Web > 使用案例 >

构建无缝集成的gRPC-Web和Istio的云原生应用教程

危烨煜
2023-12-01
作者:Venil Noronha
译者:王全根
原文: venilnoronha.io/seamless-cl…

gRPC-Web使Web应用能够通过类似于Envoy的代理访问gRPC后端。Envoy是Istio的默认代理,因此,我们可以利用Istio的EnvoyFilter构件来创建无缝连接的云原生应用。

介绍

在这篇文章中,我将引导你构建一个简单的Web应用,使用emoji替换用户输入文本中的关键字,并使用gRPC-Web和Istio与gRPC后端进行通信。

以下是我们创建emoji应用的步骤大纲:

  1. 使用Protobuf定义协议格式;

  2. 编译Protobuf定义文件,来生成Go和JavaScript文件;

  3. 构建并测试基于Go的gRPC服务,该服务使用emoji替换输入文本中的关键字;

  4. 使用gRPC-Web为emoji服务创建Web界面;

  5. 配置EnvoyFilter并通过Istio部署后端;

  6. 部署Web应用程序并测试我们的emoji服务。

架构

让我们进一步理解emoji服务的最终架构是什么样子。

简而言之,只要用户提供一些文本,Web应用就会利用gRPC-Web库向Istio Gatway发送HTTP请求。然后,Istio网关将HTTP请求路由到emoji服务旁运行的Proxy sidecar,后者使用Envoy的gRPC-Web filter将HTTP调用转换成gRPC调用。

定义协议格式

首先,让我们使用Protobuf定义协议格式。

  syntax = "proto3";
  ​
  package emoji;
  ​
  service EmojiService {
    rpc Emojize (EmojizeRequest) returns (EmojizeReply);
  }
  ​
  message EmojizeRequest {
    string text = 1;
  }
  ​
  message EmojizeReply {
    string emojized_text = 1;
  }复制代码

我们定义一个名为EmojiServiceservice,处理名为Emojizerpc调用,该调用接受EmojizeRequest对象参数并返回一个EmojizeReply实例。

EmojizeRequest消息参数包含一个名为textstring类型的字段,表示用户输入的文本。同样,EmojizeReply包含一个名为emojized_textstring类型的字段,表示最终输出的字符,也即服务端将emoji关键字替换为emoji表情符号的输出内容。

编译Protobuf定义文件

我们先创建一个名为grpc-web-emoji/emoji/的项目目录结构,然后把前面的定义内容写入名为emoji.proto的文件。

然后编译emoji.proto文件并生成所需要的Go文件。

  $ protoc -I emoji/ emoji/emoji.proto --go_out=plugins=grpc:emoji复制代码

同样,我们也生成JavaScript文件。

  $ protoc -I emoji/ emoji/emoji.proto --js_out=import_style=commonjs:emoji \
           --grpc-web_out=import_style=commonjs,mode=grpcwebtext:emoji复制代码

此时,您将获得如下所示的目录结构。

  ── grpc-web-emoji
     └── emoji
         ├── emoji.pb.go
         ├── emoji.proto
         ├── emoji_grpc_web_pb.js
         └── emoji_pb.js复制代码

构建和测试Go后端程序

现在让我们创建一个实现EmojiService API的Go程序。为此,我们使用以下内容创建一个名为main.go的文件。

  package main
  ​
  import (
      "context"
      "log"
      "net"
  ​
      proto "github.com/venilnoronha/grpc-web-emoji/emoji"
      "google.golang.org/grpc"
      "google.golang.org/grpc/reflection"
      emoji "gopkg.in/kyokomi/emoji.v1"
  )
  ​
  // server is used to implement the EmojiService interface
  type server struct{}
  ​
  // Emojize takes a input string via EmojizeRequest, replaces known keywords with
  // actual emoji characters and returns it via a EmojizeReply instance.
  func (s *server) Emojize(c context.Context, r *proto.EmojizeRequest)
              (*proto.EmojizeReply, error) {
      return &proto.EmojizeReply{EmojizedText: emoji.Sprint(r.Text)}, nil
  }
  ​
  func main() {
      // listen to TCP requests over port 9000
      lis, err := net.Listen("tcp", ":9000")
      if err != nil {
          log.Fatalf("failed to listen: %v", err)
      }
      log.Printf("listening on %s", lis.Addr())
  ​
      // register the EmojiService implementation with the gRPC server
      s := grpc.NewServer()
      proto.RegisterEmojiServiceServer(s, &server{})
      reflection.Register(s)
      if err := s.Serve(lis); err != nil {
          log.Fatalf("failed to serve: %v", err)
      }
  }复制代码

我已经使用 kyokomi/emoji 库来完成繁重的工作,即将输入文本中的关键字转换为表情符号。

启动服务后如下所示:

  $ go run -v main.go
  2018/11/12 10:45:12 listening on [::]:9000复制代码

我们创建一个名为emoji_client.go的客户端,来实现通过程序测试emoji服务。

  package main
  ​
  import (
      "log"
      "time"
  ​
      proto "github.com/venilnoronha/grpc-web-emoji/emoji"
      "golang.org/x/net/context"
      "google.golang.org/grpc"
  )
  ​
  func main() {
      // connect to the server
      conn, err := grpc.Dial("localhost:9000", grpc.WithInsecure())
      if err != nil {
          log.Fatalf("could not connect to the service: %v", err)
      }
      defer conn.Close()
  ​
      // send a request to the server
      ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second)
      defer cancel()
  ​
      c := proto.NewEmojiServiceClient(conn)
      resp, err := c.Emojize(ctx, &proto.EmojizeRequest{
          Text: "I like :pizza: and :sushi:!",
      })
      if err != nil {
          log.Fatalf("could not call service: %v", err)
      }
      log.Printf("server says: %s", resp.GetEmojizedText())
  }复制代码

我们现在可以运行emoji服务客户端,如下所示。

  $ go run emoji_client.go
  2018/11/12 10:55:52 server says: I like ?  and ? !复制代码

瞧!gRPC版本的emoji服务如期工作了,现在是时候让Web前端启动并运行了。

使用gRPC-Web创建Web界面

首先,让我们创建一个名为index.html的HTML页面。该页面向用户显示一个文本编辑器,并调用一个emojize函数(我们稍后将定义)将用户输入发送到后端emoji服务。emojize函数还将消费后端服务返回的gRPC响应,并使用服务端返回的数据更新用户输入框。

  <!DOCTYPE html>
  <html>
  <body>
    <div id="editor" contentEditable="true" hidefocus="true" onkeyup="emojize()"></div>
    <script src="dist/main.js"></script>
  </body>
  </html>复制代码

我们将如下所示的JavaScript代码放入名为client.js的前端文件。

  const {EmojizeRequest, EmojizeReply} = require('emoji/emoji_pb.js');
  const {EmojiServiceClient} = require('emoji/emoji_grpc_web_pb.js');
  ​
  var client = new EmojiServiceClient('http://192.168.99.100:31380');
  var editor = document.getElementById('editor');
  ​
  window.emojize = function() {
    var request = new EmojizeRequest();
    request.setText(editor.innerText);
  ​
    client.emojize(request, {}, (err, response) => {
      editor.innerText = response.getEmojizedText();
    });
  }复制代码

请注意,EmojiServiceClient与后端emoji服务的连接地址是http://192.168.99.100:31380,而非http://localhost:9000。这是因为Web应用程序无法直接与gRPC后端通信,因此,我们将通过Istio部署我们的后端emoji服务。Istio将在Minikube上运行,其IP地址为192.168.99.100,默认的Istio Ingress HTTP端口为31380

现在,我们需要一些库来生成index.html中引用的dist/main.js文件。为此,我们使用如下的npm package.json配置。

  {
    "name": "grpc-web-emoji",
    "version": "0.1.0",
    "description": "gRPC-Web Emoji Sample",
    "devDependencies": {
      "@grpc/proto-loader": "^0.3.0",
      "google-protobuf": "^3.6.1",
      "grpc": "^1.15.0",
      "grpc-web": "^1.0.0",
      "webpack": "^4.16.5",
      "webpack-cli": "^3.1.0"
    }
  }复制代码

此时,我们使用如下命令来安装库并生成dist/main.js

  $ npm install
  $ npx webpack client.js复制代码

通过Istio部署后端服务

我们现在可以将后端emoji服务打包到一个容器,并通过Istio进行部署。我们需要安装gRPC-Web EnvoyFilter,以便将后端gRPC服务的调用在gRPC和HTTP间转换。

我们使用如下内容的Dockerfile构建Docker image。

  FROM golang:1.11 as builder
  WORKDIR /root/go/src/github.com/venilnoronha/grpc-web-emoji/
  COPY ./ .
  RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -a -installsuffix cgo -v -o emoji-service main.go
  ​
  FROM scratch
  WORKDIR /bin/
  COPY --from=builder /root/go/src/github.com/venilnoronha/grpc-web-emoji/emoji-service .
  ENTRYPOINT [ "/bin/emoji-service" ]
  CMD [ "9000" ]
  EXPOSE 9000复制代码

我们可以如下所示build image,并将其推送到Docker Hub:

  $ docker build -t vnoronha/grpc-web-emoji .
  $ docker push vnoronha/grpc-web-emoji复制代码

接下来,我们定义Kubernetes ServiceDeployment配置,如下所示,并命名为backend.yaml

  apiVersion: v1
  kind: Service
  metadata:
    name: backend
    labels:
      app: backend
  spec:
    ports:
    - name: grpc-port
      port: 9000
    selector:
      app: backend
  ---
  apiVersion: extensions/v1beta1
  kind: Deployment
  metadata:
    name: backend
  spec:
    replicas: 1
    template:
      metadata:
        labels:
          app: backend
          version: v1
      spec:
        containers:
        - name: backend
          image: vnoronha/grpc-web-emoji
          imagePullPolicy: Always
          ports:
          - containerPort: 9000复制代码

注意,一旦我们通过Istio部署此服务,由于Service ports name中的grpc-前缀,Istio会将其识别为gRPC服务。

由于我们希望将gRPC-Web filter安装在backend sidecar代理上,因此我们需要在部署backend服务之前安装它。EnvoyFilter配置如下所示,我们将其命名为filter.yaml

  apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
  kind: EnvoyFilter
  metadata:
    name: grpc-web-filter
  spec:
    workloadLabels:
      app: backend
    filters:
    - listenerMatch:
        listenerType: SIDECAR_INBOUND
        listenerProtocol: HTTP
      insertPosition:
        index: FIRST
      filterType: HTTP
      filterName: "envoy.grpc_web"
      filterConfig: {}复制代码

接下来,我们需要定义一个Istio Gateway来将HTTP流量路由到后端服务。为此,我们将以下配置写入名为gateway.yaml的文件。

  apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
  kind: DestinationRule
  metadata:
    name: backend
  spec:
    host: backend
    subsets:
    - name: v1
      labels:
        version: v1
  ---
  apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
  kind: Gateway
  metadata:
    name: gateway
  spec:
    selector:
      istio: ingressgateway
    servers:
    - port:
        number: 80
        name: http
        protocol: HTTP
      hosts:
      - "*"
  ---
  apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
  kind: VirtualService
  metadata:
    name: vs
  spec:
    hosts:
    - "*"
    gateways:
    - gateway
    http:
    - match:
      - port: 80
      route:
      - destination:
          host: backend
          port:
            number: 9000
          subset: v1
      corsPolicy:
        allowOrigin:
          - "*"
        allowMethods:
          - POST
          - GET
          - OPTIONS
          - PUT
          - DELETE
        allowHeaders:
          - grpc-timeout
          - content-type
          - keep-alive
          - user-agent
          - cache-control
          - content-type
          - content-transfer-encoding
          - custom-header-1
          - x-accept-content-transfer-encoding
          - x-accept-response-streaming
          - x-user-agent
          - x-grpc-web
        maxAge: 1728s
        exposeHeaders:
          - custom-header-1
          - grpc-status
          - grpc-message
        allowCredentials: true复制代码

注意,为了能让gRPC-Web正常工作,我们在这里定义了一个复杂的corsPolicy

我们现在可以按以下顺序简单地部署上述配置。

  $ kubectl apply -f filter.yaml
  $ kubectl apply -f <(istioctl kube-inject -f backend.yaml)
  $ kubectl apply -f gateway.yaml复制代码

backend pod启动之后,我们可以验证gRPC-Web filter在sidecar代理中的配置是否正确,如下所示:

  $ istioctl proxy-config listeners backend-7bf6c8f67c-8lbm7 --port 9000 -o json
  ...
      "http_filters": [
          {
              "config": {},
              "name": "envoy.grpc_web"
          },
  ...复制代码

部署和测试Web前端

我们现在已经到了实验的最后阶段。我们通过Python启动一个HTTP服务,来为我们的Web应用提供服务。

  $ python2 -m SimpleHTTPServer 8080
  Serving HTTP on 0.0.0.0 port 8080 ...复制代码

让我们前往emoji web页面http://localhost:8080.

如果一切顺利,你将拥有一个功能完整的基于gRPC-Web的Web应用,如下所示。

如果你在Chrome等浏览器上打开开发者工具,你将会看到如下所示的gRPC-Web HTTP请求。

结论

gRPC-Web提供了一种将gRPC服务的优势带给Web应用的好方法。它目前需要一个中间代理,如Istio数据平面(即Envoy代理),以便将数据在HTTP和gRPC之间转换。然而,一旦我们准备好了基础架构,开发人员就可以无缝使用gRPC构建Web应用。

参考


 类似资料: