cheese的博客

本文详细介绍了将服务从本地部署到云端的全流程，涵盖了使用完全限定域名配置 Raft、通过 Helm 图表部署服务到 Kubernetes 以及在 Google Cloud Platform 上创建集群和自定义控制器等内容。同时，还讨论了部署过程中的关键点、常见问题的解决方案以及最佳实践建议，帮助开发者顺利完成服务部署并保障其稳定性。

本文详细介绍了如何在本地使用 Kubernetes 部署服务集群。内容涵盖 Kubernetes 基础知识、kubectl 和 Kind 的安装、Docker 镜像的构建，以及使用 Helm 部署和配置服务的完整流程。通过实践步骤，帮助开发者快速搭建本地 Kubernetes 开发和测试环境。

本文详细介绍了在 gRPC 应用中实现负载均衡的核心组件——解析器（Resolver）和选择器（Picker）的构建与测试过程。解析器负责发现服务器并提供地址信息，而选择器则根据 RPC 类型将请求路由到合适的服务器，如生产请求发送到领导者，消费请求轮询追随者。文章还提供了完整的测试代码和端到端验证，确保系统的正确性和稳定性。

本文深入探讨了分布式服务中的负载均衡策略与共识机制实现。重点分析了三种负载均衡模式：服务器代理、外部负载均衡和客户端负载均衡，并结合实际场景选择了客户端负载均衡方案。详细介绍了Raft算法的原理，包括领导者选举、日志复制机制，并通过Go语言实现了Raft在分布式日志系统中的集成。此外，还讲解了如何使用多路复用技术在单一端口上运行Raft和gRPC服务，以及如何在gRPC中实现自定义解析器和选择器以支持客户端负载均衡。通过测试验证了服务的正确性和性能优势，为构建高效可靠的分布式系统提供了完整的技术方案。

本文深入探讨了在分布式服务中实现Raft共识算法、端口多路复用以及客户端发现服务器的方法。通过Raft算法确保分布式日志的一致性和可靠性；利用端口多路复用技术简化服务管理；通过客户端发现机制提升服务的可用性和可扩展性。结合代码实现和测试验证，展示了如何构建高效稳定的分布式系统，并展望了未来进一步优化的方向。

本文介绍了在分布式日志服务中实现 Raft 共识算法的完整过程，包括解决数据复制中的循环问题、领导者选举机制、日志复制流程以及具体的代码实现。通过 Raft 算法，确保了分布式系统中的数据一致性和高可用性，并结合 Go 语言示例详细展示了如何构建一个支持 Raft 的分布式日志服务。

本文深入介绍了构建分布式服务的关键技术与实现方法，涵盖日志复制、端到端测试、服务可观测性以及客户端功能改进。通过基于拉取的日志复制机制，确保数据的高可用性；通过端到端测试验证集群功能的正确性；使用OpenCensus和Zap库增强服务的可观测性；并为客户端添加服务器发现、请求定向和负载均衡功能，从而构建一个高效、可靠的分布式系统。

本文详细介绍了如何在分布式服务中实现可观测性和服务发现功能。通过使用 OpenCensus 和 Uber 的 Zap 日志库，为服务添加了指标、日志和追踪功能，从而提升服务的可观察性。同时，借助 Serf 库实现了服务节点的自动发现与集群成员管理。文中还提供了具体的代码实现、测试方法以及服务发现与可观测性集成的思路，进一步拓展了数据复制和一致性保证的应用场景。这些技术的结合可以帮助开发者更好地监控和管理现代云原生分布式系统。

本文深入解析了构建分布式服务的核心内容，包括系统可观测性的实现、服务发现的原理与代码实现、日志复制机制的设计与应用，以及组件管理与端到端测试的完整流程。通过详细的代码示例和架构解析，帮助开发者掌握构建高可用、可扩展的分布式系统的关键技术。

本文介绍了如何通过相互 TLS 实现客户端与服务器的双向认证，并结合 Casbin 库实现基于访问控制列表（ACL）的授权机制。通过生成客户端证书、配置证书变量以及更新服务器验证逻辑，确保通信安全；同时，通过定义策略和模型文件，对不同客户端的操作进行权限控制，提升服务整体安全性。文章还提供了详细的实现步骤、测试方法以及未来扩展方向，适用于构建安全可靠的分布式系统。

本文介绍了如何构建和测试 gRPC 服务，并通过 TLS 加密传输数据、身份验证和授权来增强服务的安全性。首先，详细讲解了如何创建 gRPC 服务器并注册服务，接着通过编写测试用例验证客户端与服务器之间的通信正常工作。随后强调了服务安全的重要性，并分步骤阐述如何通过 TLS 加密、身份验证和授权保障服务安全。最后，使用 CFSSL 工具生成证书，并通过配置 TLS 实现服务器身份验证，确保通信安全。

本文详细介绍了如何将单机日志库转换为基于 gRPC 的网络服务，以提升其可用性、可扩展性和多用户交互能力。内容涵盖了 gRPC 的优势、服务定义与实现、错误处理机制、接口设计灵活性、安全性保障以及服务的可扩展性分析。通过构建 gRPC 日志服务，开发者可以更高效地管理和操作日志数据，并为进一步的功能扩展和性能优化提供了坚实基础。

本文深入探讨了如何将Protobuf编译为Go代码，并详细介绍了构建一个高效日志系统的全过程。文章涵盖了Protobuf编译器的使用、Go运行时的选择，以及日志系统在不同领域的应用原理，包括存储引擎、数据库、分布式共识算法和前端应用。最后，通过实现存储文件、索引文件、段和日志模块，逐步构建了一个完整的日志系统，并附有详细的代码示例和测试用例。

本文详细介绍了如何使用Go语言构建一个基于JSON的HTTP服务器，并通过协议缓冲区（protobuf）实现高效的数据结构化和序列化。内容涵盖服务器构建、请求处理、API测试、protobuf安装与编译，以及如何将protobuf集成到实际项目中。通过对比JSON与protobuf的特性，展示了protobuf在性能、类型安全和版本控制方面的优势。最终完成了一个高性能、可扩展的日志服务原型，为构建复杂的分布式系统打下基础。

本文深入探讨了使用 Go 语言构建分布式服务的完整过程。从 Go 语言的优势和分布式系统的背景入手，逐步引导读者构建一个简单的 JSON over HTTP 提交日志服务，并在此基础上扩展到网络通信、服务发现、共识机制等分布式系统核心概念。最后介绍了服务的本地和云端部署方案，帮助读者完成从零开始构建分布式服务的全过程。适合中级到高级开发者学习参考，即使没有丰富的 Go 经验也能轻松上手。