优化gRPC性能需复用client conn并启用客户端负载均衡：全局复用*grpc.ClientConn，避免频繁重建；通过grpc.WithDefaultServiceConfig配置round_robin等LB策略，并配合健康检查与可观测性监控。
在 Go 中优化 gRPC 性能，连接复用和负载均衡是两个关键环节。gRPC 默认基于 HTTP/2，天然支持多路复用（multiplexing），但若客户端未正确复用连接，或服务端未合理分发请求，仍会导致连接爆炸、延迟升高、资源浪费等问题。核心在于：**一个 client conn 复用到底，多个 service stub 共享它；负载均衡则需在客户端或代理层实现，而非依赖 DNS 轮询等不可靠方式。**
复用 client conn，避免频繁重建
gRPC 的 *grpc.ClientConn 是线程安全的，可被多个 stub 同时使用。每次调用 grpc.Dial() 创建新连接会带来 TLS 握手、HTTP/2 连接建立开销，尤其在高并发短生命周期调用中尤为明显。
- 全局或单例管理
*grpc.ClientConn，例如通过sync.Once初始化一次，整个应用生命周期内复用 - 不要为每个 RPC 方法或每个 handler 新建 conn；即使调用不同服务（如
UserClient和OrderClient），只要目标地址相同，就应共用同一个 conn - 显式设置合理的连接参数，例如启用 keepalive 和健康检查：
conn, err := grpc.Dial(address, grpc.WithTransportCredentials(credentials), grpc.WithKeepaliveParams(keepalive.ClientParameters{ Time: 30 * time.Second, Timeout: 10 * time.Second, PermitWithoutStream: true, }), grpc.WithBlock(), // 可选：阻塞等待连接就绪 )
客户端负载均衡（Client-side LB）
gRPC Go 默认不启用客户端负载均衡；若后端是多个实例（如 Kubernetes 中的 Service），仅靠 DNS 解析返回多个 A 记录 + 默认 round-robin 并不可靠（受缓存、glibc 行为影响）。应显式启用并配置 LB 策略。
- 使用
grpc.WithDefaultServiceConfig启用内置轮询（round_robin）或最少连接（least_request）策略：grpc.WithDefaultServiceConfig(`{"loadBalancingConfig": [{"round_robin": {}}]}`) - 确保解析器返回多个地址：自定义
resolver.Builder或使用dns:///example.com（注意前缀dns://且需开启GRPC_GO_REQUIRE_HANDSHAKE=0以兼容某些环境） - 对有状态服务或需亲和性场景，可实现自定义
balancer.Builder，例如按 header 中的 user_id 哈希选择后端
服务端配合：健康检查与优雅退出
连接复用和负载均衡效果依赖服务端的可观测性与稳定性。若某实例已过载或正在关闭，客户端仍可能将请求发过去。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
- 服务端集成 gRPC Health Checking Protocol（
grpc.health.v1.Health），让客户端 LB 能感知实例健康状态 - 启动时注册健康服务，并在收到 SIGTERM 时先标记为不健康（
SetServingStatus("service", healthpb.HealthCheckResponse_NOT_SERVING)），再等待活跃 RPC 完成后关闭 - 限制最大并发流数（
grpc.MaxConcurrentStreams）和服务端读写超时，防止单个慢请求拖垮整个连接
补充建议：监控与诊断
光靠配置不够，需可观测手段验证是否真正复用连接、LB 是否生效。
- 启用 gRPC 日志（
GRPC_GO_LOG_SEVERITY_LEVEL=info GRPC_GO_LOG_VERBOSITY_LEVEL=2）观察连接创建/关闭行为 - 通过
grpc.ClientConn.GetState()和GetChannelzData()（需开启 channelz）实时查看连接状态、子通道分布 - 在 Prometheus + Grafana 中采集
grpc_client_started_total、grpc_client_handled_total、grpc_client_msg_sent_total等指标，识别异常重连或倾斜流量
