目录

章节一：为什么gRPC异步处理是并发性能的“加速器”

异步的本质：解放Goroutine的潜能

异步gRPC的适用场景

章节二：从零开始：搭建一个异步gRPC服务

准备工作：定义Protobuf

实现同步gRPC服务

迈向异步：初步改造

章节三：用Worker Pool模式榨干并发性能

Worker Pool的核心思想

实现Worker Pool版本的gRPC服务

代码亮点

性能收益

章节四：异步流式gRPC：处理海量数据

场景：实时订单流

修改Protobuf

实现异步流式服务

代码解析

性能优势

章节五：连接池与多路复用：让gRPC更省资源

为什么需要连接池？

配置gRPC客户端连接池

服务端连接管理

实战建议

章节六：超时与重试：让服务更健壮

设置超时

实现自动重试

实战建议

章节七：负载均衡：让gRPC服务“分而治之”

配置客户端负载均衡

服务端多实例部署

性能提升

实战建议

章节八：监控与调试：让异步gRPC服务“透明化”

监控gRPC服务的关键指标

使用Prometheus和Grafana监控

集成Prometheus

配置Prometheus和Grafana

自定义指标

调试异步服务

使用pprof调试

日志追踪

章节九：异步错误处理：让服务稳如磐石

错误分类

统一错误处理

批量错误处理（流式场景）

实战建议

章节十：性能测试：量化异步gRPC的威力

安装ghz

测试同步 vs 异步

测试流式服务

章节十一：拦截器扩展：为异步gRPC注入“超能力”

拦截器的作用

实现一元拦截器

流式拦截器

限流拦截器

实战建议

章节十二：缓存集成：让异步gRPC“快上加快”

为什么用缓存？

集成Redis

性能提升

实战建议

章节十三：生产环境部署：让异步gRPC“稳中求快”

使用Docker部署

Kubernetes部署

自动扩展

实战建议

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章节一：为什么gRPC异步处理是并发性能的“加速器”

gRPC的魅力在于它的高效和跨语言支持，但当请求量暴增，同步调用可能会让你的服务喘不过气。异步处理就像给你的gRPC服务装上了一台涡轮增压引擎，能显著提升吞吐量和响应速度。为什么？因为它允许你在等待I/O