grpc

rpc使服务之间的方法调用像本地一样，感知不到网络通信的存在。
rpc是基于tcp协议的，但grpc是基于http2协议的。http2的好处是公开通用。
rpc主要有两个工作，序列化（对象转换为二进制，用于网络传输），编解码（被调用方收到数据包，需要知道他的方法名，输入参数在数据包的起始位置等）
grpc中函数中的context参数是啥意思

在 gRPC 中，函数中的context参数是用于传递上下文信息的对象。它提供了一种在不同的函数调用之间共享状态、传递截止时间、取消信号以及其他相关信息的方式。 context参数通常被用作第一个参数传递给 gRPC 服务方法。

通过context，可以实现以下功能：
- 截止时间控制：可以设置请求的截止时间，当超过截止时间时，gRPC 框架可以自动取消请求。
- 取消请求：可以通过context发送取消信号，通知正在进行的请求取消操作。
- 传递元数据：可以在context中添加键值对形式的元数据，这些元数据可以在服务端和客户端之间进行传递。
- 共享状态：可以在context中存储和共享一些与请求相关的状态信息。 context的使用使得 gRPC 服务能够更好地处理并发请求、超时情况和取消操作，同时也方便了在不同函数之间传递相关的上下文信息。
context.abort(）

context.abort() 是 gRPC 框架中用于终止 RPC（Remote Procedure Call）调用的方法。它可以在服务器端或客户端使用，用于在出现错误或异常情况时，主动中断正在进行的 RPC 调用，并向对方发送一个错误状态码和可选的详细信息。以下是 context.abort() 的一般用法：
1. 在服务器端，当服务器在处理 RPC 调用时遇到错误或异常情况，可以调用 context.abort() 来终止该调用。这将导致客户端收到一个错误响应，并可以根据错误状态码进行相应的处理。
2. 在客户端，当客户端发现与服务器的连接出现问题或 RPC 调用超时等情况时，也可以调用 context.abort() 来中断调用。通过使用 context.abort()，可以在 gRPC 通信中及时处理错误情况，并提供更明确的错误反馈。这样可以帮助开发者更好地处理异常情况，增强系统的健壮性和可靠性。
proto文件可以有多个，之间通过import引入。当不确定参数类型时，可以import Any 类型，代指任何类型。
http1中一个TCP通道在同一时刻只能处理一个请求，也就是说只有存在response结果时，才能接着处理下一个请求

而http2中引入了流和二进制帧，在同一个TCP通道中可以处理多个请求，在一个TCP通道中，虚拟出了多个流，流之间处理请求不分先后，不会阻塞，并进行了头部压缩，大幅度提高了交互效率
在grpc中可以直接使用stream。

分为客户端流(请求参数前加上stream关键字)，服务端流(返回参数中前加上stream关键字)，双向流(请求参数和返回参数中前加上stream关键字)

客户端流：客户端发送多个流，服务端处理一次

服务端流：客户端只发送一个请求，服务端多次响应，直至完成

双向流：两端不停的发消息，可用于心跳检测，websocket
以下是这些流模式各自常见的使用场景：

客户端流：
- 文件上传：客户端可以逐步将一个大文件分块发送给服务器进行处理，比如图像、视频等的上传。
- 实时数据采集：例如传感器持续发送数据到服务器进行分析和存储。
服务端流：
- 实时监控数据推送：服务器主动向客户端推送实时更新的监控信息，如股票行情、天气数据等。
- 逐步返回大量查询结果：当查询结果非常多时，服务器可以逐步流式返回，而不是一次性返回导致延迟过高。
双向流：
- 实时交互应用：如在线游戏中，双方可以实时交互信息，包括动作、状态等。
- 即时通讯：客户端和服务器之间可以实时双向传递消息，类似聊天应用。
- 协作编辑：多个客户端与服务器进行双向交互，实现实时协作编辑文档等操作。
例如，在一个视频会议应用中，可能会使用双向流来实时传输音频和视频数据；在一个工业控制系统中，可能使用客户端流来上传设备状态数据，同时使用服务端流来下发控制指令。
sirius_pb2_grpc.GRPCServicer

sirius_pb2_grpc.GRPCServicer 通常是在使用 gRPC（Google 远程过程调用）框架时定义的一个服务类。

在 gRPC 中，服务端需要实现定义好的服务接口，而这个接口是在 .proto 文件中定义的，并通过 protoc 编译器生成对应的 Python 代码（其中就包括了从 GRPCServicer 继承的类）。

例如，如果在 .proto 文件中有如下定义的服务：
```
service SiriusService {
  rpc SomeMethod (SomeRequest) returns (SomeResponse) {}
}
```
那么 protoc 编译器生成的 Python 代码中可能就会有一个名为 SiriusServiceServicer 的类，它继承自 sirius_pb2_grpc.GRPCServicer ，服务端需要创建这个类的实例，并实现其中具体的方法（如上述例子中的 SomeMethod ）来处理客户端的请求。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何创建一个继承自 GRPCServicer 的服务类并实现其中定义的方法：

假设已经有一个生成的 example_pb2_grpc.py 文件（包含了 ExampleServiceServicer 类），对应的 .proto 文件里定义了一个 rpc DoSomething (ExampleRequest) returns (ExampleResponse); 的服务方法。
```
import grpc
from concurrent import futures
from example_pb2_grpc import ExampleServiceServicer
from example_pb2 import ExampleRequest, ExampleResponse

class MyExampleService(ExampleServiceServicer):
    def DoSomething(self, request, context):
        # 处理客户端的请求并返回响应
        result = f"Received request with data: {request.data}"
        return ExampleResponse(result=result)

def serve():
    # 创建 gRPC 服务器，并指定线程池大小
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
    # 将自定义的服务类添加到服务器中
    add_ExampleServiceServicer_to_server(MyExampleService(), server)
    # 绑定服务器的端口
    server.add_insecure_port('localhost:50051')
    # 启动服务器
    server.start()
    print("Server started. Listening on port 50051...")
    try:
        # 保持服务器运行，直到被中断
        while True:
            time.sleep(60 * 60 * 24)  # 一天的秒数，实际应用中可以根据需要修改
    except KeyboardInterrupt:
        server.stop(0)

if __name__ == '__main__':
    serve()
```
在上述示例中：
- MyExampleService 继承自 ExampleServiceServicer 。
- 实现了 DoSomething 方法，该方法接收 ExampleRequest 类型的请求参数 request 和 context（用于处理 RPC 的上下文信息，例如设置超时、获取元数据等，这里简单示例没有用到它），并返回一个 ExampleResponse 对象作为响应。
- 在 serve 函数中创建服务器实例后，通过 add_ExampleServiceServicer_to_server 方法将 MyExampleService 的实例添加到服务器，这样服务器就知道如何处理客户端对 DoSomething 方法的调用请求了。
sirius_pb2_grpc.GRPCStub(channel)

在使用 grpc 库创建一个 GRPCStub 对象。

channel 通常是一个与 gRPC 服务器建立的连接通道。通过将这个通道传递给 GRPCStub 的构造函数，可以创建一个客户端存根，用于向服务器发送请求和接收响应。

posted @ 2024-06-07 09:34 疯啦吧你阅读(12) 评论(0) 编辑收藏举报

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