【实战分享】从选型到项目落地，漫谈 gRPC

在学习 gRPC 的时候，相信大家对于它的四种模式都有了解，我们来简单回顾一下：

• 简单模式（Simple RPC）：这种模式最为传统，即客户端发起一次请求，服务端响应一个数据，这和大家平时熟悉的 RPC 没有什么大的区别，所以不再详细介绍。

• 服务端数据流模式（Server-side streaming RPC）：这种模式是客户端发起一次请求，服务端返回一段连续的数据流。典型的例子是客户端向服务端发送一个股票代码，服务端就把该股票的实时数据源源不断的返回给客户端。如果是使用我们容器云功能的同学应该会发现，我们的容器实时日志流就是使用了这个典型模式。

• 客户端数据流模式（Client-side streaming RPC）：与服务端数据流模式相反，这次是客户端源源不断地向服务端发送数据流，而在发送结束后，由服务端返回一个响应。典型的例子是物联网终端向服务器报送数据。

• 双向数据流模式（Bidirectional streaming RPC）：顾名思义，这是客户端和服务端都可以向对方发送数据流，这个时候双方的数据可以同时互相发送，也就是可以实现实时交互。典型的例子是聊天机器人。

接下来我们通过一个小例子来看看 gRPC 具体的使用流程。

假设我们有一个聊天机器人，现需要增加一个对外提供服务的接口。具体需求为，接口传入参数是一个人名，返回一段内容是“Hello 人名”的音频。如果这个是让你在不使用 gRPC 的情况下，你会怎么做？大家可能会选择使用 restful api 来实现这个功能，传入人名，返回音频二进制数据。

那么如果使用 gRPC，我们需要怎么来设计呢？

第一步，需要定义一个接口文档，也就是 proto 文件。在定义内会定义一个 Service，接下来再在 Service 里定义一个 SayHello 的方法。下面定义传入参数，输入 name 返回 message，需要注意 message 是 bytes 类型，即返回的格式是二进制数据。对于 Golang 底层对应的是一个 bytes 数据，对于其他语言可能是字节流或二进制。

syntax = "proto3";package helloworld;// The greeting service definition.service Greeter {// Sends a greetingrpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {}}// The request message containing the user's name.message HelloRequest {string name = 1;}// The response message containing the greetingsmessage HelloReply {bytes message = 1;

定义完成后 ，下一步就是使用 protoc 命令行工具生成代码。下图左侧是初始化的项目，你会发现，有一个单独的目录 protoc，存放了 hello.proto 这个文件，这个文件就是前面定义好的。

下图右侧是自动生成代码后的项目结构，生成了一个 pkg/helloworld 的包，里面有一个 hello.pb.go，打开这个文件，你会发现刚才定义的 proto 已经被翻译成了 Go 语言。具体 protoc 命令行工具如何使用，可以自行搜索下，这里不再过多展开。

定义好了 proto 文件，以及生成了相应的 package 代码，下一步我们就可以编写业务逻辑了。

import ("google.golang.org/grpc"pb "grpc-hw/pkg/helloworld")// server is used to implement helloworld.GreeterServer.type server struct {pb.UnimplementedGreeterServer}// SayHello implements helloworld.GreeterServerfunc (s *server) SayHello(ctx context.Context, in *pb.HelloRequest) (*pb.HelloReply, error) {log.Printf("Received: %v", in.GetName())tempFile := "srv.wav"err := exec.Command("flite", "-t", "Hello "+in.GetName(), "-o", tempFile).Run()if err != nil {return nil, fmt.Errorf("make audio failed: %v", err)}data, _ := ioutil.ReadFile(tempFile)return &pb.HelloReply{Message: data}, nil}func main() {lis, _ := net.Listen("tcp", port)s := grpc.NewServer()pb.RegisterGreeterServer(s, &server{})s.Serve(lis)}

在服务端侧，需要实现 SayHello 的方法来满足 GreeterServer 接口的要求。SayHello 方法的传入参数，是在 proto 文件中定义的 HelloRequest，传出参数，是在 proto 文件中定义的 HelloReply，以及一个 error。

业务逻辑也比较简单，获取 HelloRequest 中 Name 字段，然后通过命令行行工具转换成对应的音频，将 bytes 数组存在在 HelloReply 中返回。

func main() {flag.StringVar(&address, "addr", address, "server address")flag.StringVar(&name, "name", "world", "name")flag.Parse()// Set up a connection to the server.conn, _ := grpc.Dial(address, grpc.WithInsecure(), grpc.WithBlock())defer conn.Close()c := pb.NewGreeterClient(conn)// Contact the server and print out its response.ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second)defer cancel()r, err := c.SayHello(ctx, &pb.HelloRequest{Name: name})if err != nil {log.Fatalf("could not greet: %v", err)}tempFile := "cli.wav"ioutil.WriteFile(tempFile, r.Message, 0666)exec.Command("afplay", tempFile).Run()}

我们再来看一下如何实现 Client。首先，建立一个 gRPC 的连接，并初始化 GreeterClient，然后直接调用下 GreeterClient 的 SayHello 的方法，将把返回结果另存为一个文件，通过播放器播放就可以了。

总体而言，整个使用过程很简单，并且非常容易上手，让开发可以更加关注在客户端、服务端业务的实现，不用操心传输层的事情。

通过刚刚的小例子，我们来总结一下 gRPC 的使用：

• 定义好接口文档

• 工具生成服务端/客户端代码

• 服务端补充业务代码

• 客户端建立 gRPC 连接后，使用自动生成的代码调用函数

• 编译、运行

以上 5 步就是 gRPC 的简单使用方法了。

接下来我们来聊聊 gRPC 跟 Protobuf 之间的联系，当然在这之前我们需要先知道 Protobuf 是什么。

Protobuf 是一个语言无关、平台无关的可扩展的结构化数据序列化方案。大家可能会觉得它跟 JSON 好像没什么区别，功能上看起来是一样的，但像上文那样去定义 SayHello 的操作，JSON 是做不到的，JSON 只能定义一个请求体或者一个返回体，没法定义一个方法，但是 Protobuf 是可以的。

Protobuf 多用于协议通讯、数据存储和其他更多用途。它是一个比较灵活的、高效的、自动化的结构化数据序列机制，但是更小，更快并且更简单。一旦定义好数据如何构造， 就可以使用特殊生成的代码来轻易地读写结构化数据，无需关心用什么语言来实现。你甚至可以更新数据结构而不打破已部署的使用"旧有"格式编译的程序。

上图是 Protobuf 与 JSON 以及 JSON stream 三者之间的性能比较，可以明显的看到在解码的时候 Protobuf 比其他两项快了不只一星半点。

△ Protobuf  与 XML、JSON 的吞吐量比较

上图中，我们可以看到 Protobuf 还是有一些缺点的，比如浏览器的支持没有其他几个支持的好。但是，在数据安全方面，由于传输过程中采用的是加密压缩后的字节流，一般无法直接查看，安全性非常好。以及在处理速度方面，因为编解码效率很高使得整体吞吐量有了显著提升。还有一点，定义方法，这个是其他两种序列化协议所做不到的。

虽然每次 gRPC 与 Protobuf 都是同时出现的，但是其实两者之间并没有很深的联系。只是因为两者都是由 Google 开发的，和 gRPC 本身负载无关，在使用时也可以选择 JSON 等等，但是考虑到 Protobuf 有定义方法的优势，在微服务里还是很推荐使用的。

上图是 gRPC 与 Restful API 的对比，平常我们可能更多使用 Restful API。但从图上可以看到，因为 gRPC 用的是 Protobuf，本身就比较小所以很快，不像 JSON 体积比较大、比较慢。另外，gRPC 是加载 HTTP/2 上面的，延迟比较低，也因为 HTTP/2 支持链接复用，这就可以让多个 stream 共用一个连接，从而进一步提升速度。对比 Restful 则使用的是 HTTP 1.1，延迟比较高，而且在一般情况下，每次请求都需要建一下新的连接。

gRPC 是双向的。什么是双向呢？比如我们平常做 Restful，都是从客户端到服务端，但是服务端没办法直接主动向客户端发送信息，gRPC 则可以。gRPC 也支持流，Restful只支持Request/Response 这样的机制。gRPC是面向 API 的，没有限制，也面向增删改查。gRPC 可以通过 Protobuf 直接生成代码，而 Restful 需要依赖第三方。

另外 gRPC 支持 RPC 可以调用服务器上的一些方法，而 Restful 是基于HTTP的语法，很多东西需要自己去定义。这方面相信大家都有感触，比如 REST 定义post/put/delete/get时，因为每个人都有自己的习惯，所以协作时需要沟通讨论进行指定。但是 gRPC 就不需要了，它支持定义函数式办法，不需要大家去考虑如何设计语法。

以上就是 gRPC 跟 Restful API 的对比。

那么当我们引入 gRPC 的时候需要考虑什么呢？以下几点肯定是不可避免的考虑项：

• 是否可以满足当前需求

• 性能如何

• 连接异常断开后，是否需要客户端重试

• TCP 连接是否可以复用

• 业务层改动是否足够便利

• 业务后期迭代是否会出现问题，如何避免

这个也是我们引入一项新的东西时，往往需要考虑到的问题。

从选择 gRPC 到整个项目落地，以及现在上线后正常使用。整个过程中，我对于项目的思考可以包括了过去、现在和未来三个阶段。

对我而言，过去就是要去看我选择的这个东西，用的人多不多，完善程度怎么样了？而现在则是要结合项目，看看合不合适，能不能使用。当然不能思考到能使用就结束，我们还需要考虑这个项目在未来的 3-5 年的发展，你引入它后在这个时间内需不需要大的变动。这个是非常重要的，虽然我们现在常说敏捷开发，也经常会进行很多的调整，但是在类似 gRPC 这种底层基础来说，是固定的。

以上就是我今天的全部分享内容，讲的比较简单，希望能带给大家一些收获。

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