demo運行環境：Windows10，Docker(dapr_zipkin，dapr_redid，dapr_placement)

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安裝：dapr init

卸載：dapr uninstall，然后刪除 C:\Users\當前用戶\.dapr

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dapr在部署時是通過給服務掛載一個sidecar，來輔助應用服務來完成一些額外的分布式工作，可以做到無侵入，本例是本地部署，sidecar和應用服務都是獨立進程。通過如下代命令啟動sidecar，appid為app1，應用服務端口是5000，dapr的端口為3500。

dapr?ru n?--app-id?app1?--app-port?5000?--dapr-http-port?3500

這種完全的分離，對應用來說是無侵入的，即使把舊應用管理起來也是無縫的。

dapr的服務是通過下面這樣的url調用的的：

http://localhost:3500/v1.0/invoke/app1/method/test

3500是dapr端口，其中appid是 app1，對應的接口是 /test ，其他部分就是相同的了，這樣帶來的好處是顯而易見的，沒有的IP或主機名，方便通過 XX應用的XX接口的方式調用其他服務。就像訂單服務的下單接口調用支付服務的支付接口一樣明確易用。

dpar的服務調用就這么簡單，帶來一個問題是，既然dapr可以通過appid做到服務發現，那么同一服務的多副本怎么實現？

這個問題我沒有從dapr中找到答案(如果您有方案，請告知，十分感謝)，可能也沒有答案，因為dapr說它是應用開發運行時，而不是分布式基礎設施，像負載均衡這種提高可用性的部署，不屬于dapr的范疇。

于是我就用nginx搭建了個負載均衡，指向兩個相同的服務。5000是nginx對外的端口，appid為app1；兩個服務端口和appid分別是5001和app1-1，5002和app1-2，后然分別給這三個服務加上sidecar（當然，只對于服務調用來說，可以只給nginx加sidecar，但dapr的sidecar不只服務調用，還有別用，后續說明）

調用示意圖如下，如果從瀏覽器調用到服務的話，是經過nginx的saidecar和nginx兩層反向代理完成的。

經過兩個反向代理，性能會差嗎？為了了解調用的性能，下面進行了一個測試，1、直接調用服務Invock方法；2、經過sidecar代理調用服務SidecarInvoke;3、經過nginx的sidecar到nginx，再調用服務。下面是調用的代碼：

using BenchmarkDotNet.Attributes; using?BenchmarkDotNet.Running;BenchmarkRunner.Run<TestInvock>();[MemoryDiagnoser] public class TestInvock {readonly HttpClient _invockClient;readonly HttpClient _sidecarClient;public TestInvock(){_invockClient = new HttpClient();_sidecarClient = new HttpClient();}[Benchmark]public async Task<string> Invoke(){var content = await _invockClient.GetStringAsync("http://localhost:5000/test");return content;}[Benchmark]public async Task<string> SidecarInvoke(){var content = await _sidecarClient.GetStringAsync("http://localhost:3500/v1.0/invoke/app1-1/method/test");return content;}[Benchmark]public async Task<string> LoadbalancingInvoke(){var content = await _sidecarClient.GetStringAsync("http://localhost:3500/v1.0/invoke/app1/method/test");return content;} }

性能的測試結果：負載均衡后的調用還不錯，沒有想的那么性能差，為了提高性能，可以用gRPC。

所得：在學習過程中，一直錯覺dapr能完成服務治理，但實踐下來的結果是：dapr就是分布式開發的運行時。

所以使用dpar時，默念10次：dapr是分布式開發運行時！！！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Dapr牵手.NET学习笔记：想入非非的服务调用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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