在现代软件开发领域，分布式系统已经变得至关重要。它们使服务能够扩展、处理大量数据并提供高可用性。本文将指导您使用 Golang 构建一个简单的分布式系统，该系统利用主节点和单个工作节点，并使用 gRPC 协议进行通信。
这种架构非常适合数据处理、并行计算和大规模处理工作负载等分布式任务。我们将介绍如何设置主从结构、建立基于 gRPC 的通信，以及实现简单的任务分配和执行流程。
系统概述
我们的分布式系统包含以下组件：
- 主节点: 控制器节点，负责将任务分配给工作节点。它跟踪可用的工作节点、监控任务状态并管理任务分配。
- 工作节点: 执行器节点，接收来自主节点的任务，执行计算并返回结果。
- gRPC 协议: gRPC（Google Remote Procedure Call）用于主节点和工作节点之间的通信，实现高效、高性能的通信。
前提条件
- 系统上已安装 Go 1.13+。
- 用于生成 gRPC 代码的 Protobuf 编译器 (protoc)。
- gRPC-Go 和 Protobuf 库。
go install google.golang.org/grpc
go install google.golang.org/protobuf/cmd/protoc-gen-go
go install google.golang.org/protobuf/cmd/protoc-gen-go-grpc设置 gRPC 服务定义
创建基于 gRPC 的分布式系统的第一步是在 .proto 文件中定义 gRPC 服务和消息。此文件概述了用于通信的服务、RPC 方法和消息结构。
1. 在 Proto 文件中定义 gRPC 服务
创建一个名为 node.proto 的文件，内容如下：
syntax = "proto3";
package core;
option go_package = ".;core";
message Request {
string action = 1;
}
message Response {
string data = 1;
}
service NodeService {
rpc ReportStatus(Request) returns (Response){};
rpc AssignTask(Request) returns (stream Response){};
}2. 从 Proto 文件生成 gRPC 代码
使用 protoc 为我们的 gRPC 服务生成 Go 代码：
mkdir core
protoc --go_out=./core --go-grpc_out=./core node.proto实现 gRPC 服务端代码
我们设置了一个 gRPC 服务器来报告状态，并通过命令通道持续发送客户端任务。它使用 Go 的并发特性来处理实时命令通知。
package core
import "context"
type NodeServiceGrpcServer struct {
UnimplementedNodeServiceServer
CmdChannel chan string
}
func (n NodeServiceGrpcServer) ReportStatus(ctx context.Context, request *Request) (*Response, error) {
return &Response{Data: "ok"}, nil
}
func (n NodeServiceGrpcServer) AssignTask(request *Request, server NodeService_AssignTaskServer) error {
for {
select {
case cmd := <-n.CmdChannel:
if err := server.Send(&Response{Data: cmd}); err != nil {
return err
}
}
}
}
var server *NodeServiceGrpcServer
func GetNodeServiceGrpcServer() *NodeServiceGrpcServer {
if server == nil {
server = &NodeServiceGrpcServer{
CmdChannel: make(chan string),
}
}
return server
}实现主节点
主节点负责将任务分配给工作节点。它通过 gRPC 连接到工作节点，并使用 AssignTask 方法分配任务。
现在，让我们在名为 node.go 的文件中实现主节点：我们使用 API 框架 gin 创建一个简单的 API 服务，该服务允许对 /tasks 的 POST 请求将命令发送到通道 CmdChannel 并传递给 NodeServiceGrpcServer。
package core
import (
"net"
"net/http"
"github.com/gin-gonic/gin"
"google.golang.org/grpc"
)
type MasterNode struct {
api *gin.Engine
ln net.Listener
svr *grpc.Server
nodeSvr *NodeServiceGrpcServer
}
func (n *MasterNode) Init() (err error) {
n.ln, err = net.Listen("tcp", ":50051")
if err != nil {
return err
}
n.svr = grpc.NewServer()
n.nodeSvr = GetNodeServiceGrpcServer()
RegisterNodeServiceServer(node.svr, n.nodeSvr)
n.api = gin.Default()
n.api.POST("/tasks", func(c *gin.Context) {
var payload struct {
Cmd string `json:"cmd"`
}
if err := c.ShouldBindBodyWithJSON(&payload); err != nil {
c.AbortWithStatus(http.StatusBadRequest)
return
}
n.nodeSvr.CmdChannel <- payload.Cmd
c.AbortWithStatusJSON(200, http.StatusOK)
})
return nil
}
func (n *MasterNode) Start() {
go n.svr.Serve(n.ln)
_ = n.api.Run(":9092")
n.svr.Stop()
}
var node *MasterNode
func GetMasterNode() *MasterNode {
if node == nil {
node = &MasterNode{}
if err := node.Init(); err != nil {
panic(err)
}
}
return node
}实现工作节点
工作节点的职责是从主节点接收任务、处理任务并返回结果。
现在，让我们在名为 worker_node.go 的文件中实现工作服务器：工作节点通过获取的流从服务器（主节点）连续接收数据并执行命令。
package core
import (
"context"
"fmt"
"os/exec"
"strings"
"google.golang.org/grpc"
)
type WokerNode struct {
conn *grpc.ClientConn
c NodeServiceClient
}
func (n *WokerNode) Init() (err error) {
n.conn, err = grpc.Dial("localhost:50051", grpc.WithInsecure())
if err != nil {
return err
}
n.c = NewNodeServiceClient(n.conn)
return nil
}
func (n *WokerNode) Start() {
fmt.Println("worker node started")
_, _ = n.c.ReportStatus(context.Background(), &Request{})
stream, _ := n.c.AssignTask(context.Background(), &Request{})
for {
res, err := stream.Recv()
if err != nil {
return
}
fmt.Print("received command: ", res.Data)
parts := strings.Split(res.Data, " ")
if err := exec.Command(parts[0], parts[1:]...).Run(); err != nil {
fmt.Println(err)
}
}
}
var workerNode *WokerNode
func GetWorkerNode() *WokerNode {
if workerNode == nil {
workerNode = &WokerNode{}
if err := workerNode.Init(); err != nil {
panic(err)
}
}
return workerNode
}整合主从节点
我们创建一个 main.go，它位于 core 文件夹之外。main 函数接受一个参数，并将其与 switch 语句进行比较，以确定是运行主节点还是工作节点。
package main
import (
"go-master-worker-node/core"
"os"
)
func main() {
nodeType := os.Args[1]
switch nodeType {
case "master":
core.GetMasterNode().Start()
case "worker":
core.GetWorkerNode().Start()
default:
panic("invalid node type")
}
}运行主节点和工作节点
启动主节点：
go run main.go master启动工作节点：
go run main.go worker使用 Curl 发送 POST 请求
我们可以使用 curl POST 方法发送命令，如下所示，我们向本地主机 9092 发送一个 touch 命令，路径设置为“tasks”，这是主节点当前运行的位置。
发送 touch 命令：
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"cmd": "touch test.txt"}' http://localhost:9092/tasks结论
我们使用 Golang 构建了一个基本的分布式系统，该系统采用主从架构并使用 gRPC 进行高效通信。在实际场景中，您可以使用更复杂的任务分配、负载均衡和错误处理来扩展此模型，以处理生产级别的分布式任务。
