目錄

章節一：為什么gRPC異步處理是并發性能的“加速器”

異步的本質：解放Goroutine的潛能

異步gRPC的適用場景

章節二：從零開始：搭建一個異步gRPC服務

準備工作：定義Protobuf

實現同步gRPC服務

邁向異步：初步改造

章節三：用Worker Pool模式榨干并發性能

Worker Pool的核心思想

實現Worker Pool版本的gRPC服務

代碼亮點

性能收益

章節四：異步流式gRPC：處理海量數據

場景：實時訂單流

修改Protobuf

實現異步流式服務

代碼解析

性能優勢

章節五：連接池與多路復用：讓gRPC更省資源

為什么需要連接池？

配置gRPC客戶端連接池

服務端連接管理

實戰建議

章節六：超時與重試：讓服務更健壯

設置超時

實現自動重試

實戰建議

章節七：負載均衡：讓gRPC服務“分而治之”

配置客戶端負載均衡

服務端多實例部署

性能提升

實戰建議

章節八：監控與調試：讓異步gRPC服務“透明化”

監控gRPC服務的關鍵指標

使用Prometheus和Grafana監控

集成Prometheus

配置Prometheus和Grafana

自定義指標

調試異步服務

使用pprof調試

日志追蹤

章節九：異步錯誤處理：讓服務穩如磐石

錯誤分類

統一錯誤處理

批量錯誤處理（流式場景）

實戰建議

章節十：性能測試：量化異步gRPC的威力

安裝ghz

測試同步 vs 異步

測試流式服務

章節十一：攔截器擴展：為異步gRPC注入“超能力”

攔截器的作用

實現一元攔截器

流式攔截器

限流攔截器

實戰建議

章節十二：緩存集成：讓異步gRPC“快上加快”

為什么用緩存？

集成Redis

性能提升

實戰建議

章節十三：生產環境部署：讓異步gRPC“穩中求快”

使用Docker部署

Kubernetes部署

自動擴展

實戰建議

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章節一：為什么gRPC異步處理是并發性能的“加速器”

gRPC的魅力在于它的高效和跨語言支持，但當請求量暴增，同步調用可能會讓你的服務喘不過氣。異步處理就像給你的gRPC服務裝上了一臺渦輪增壓引擎，能顯著提升吞吐量和響應速度。為什么？因為它允許你在等待I/O