gRPC初识

上篇文章讲到 Protocol Buffers. 一些 API 也可以用 Protobuf 来表示。

简单介绍 RPC 的概念。Remote Procedure Call 具体的定义是指，将在远程跑的程序做得就像在本地运行一样。用 gRPC 生成的代码，形式上和本地的函数没有区别，而实际上是通过 Http 将请求发送到了服务器，在服务器运行。

在 Google 内部，用 Profobuf 来定义 API 几乎是通用的标准做法。gRPC 有很多前身，最后 Google 决定将项目开源。这是 gRPC 的由来。

具体什么是 gRPC？结合上篇对 Protobuf 的介绍，可以用 Protobuf 来表达 API。

如：（注意，下面的是protobuf文件定义，rpc方法模板也能写里面）

// The greeting service definition.

service Greeter {

  // Sends a greeting

  rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {}

}

// The request message containing the user's name.

message HelloRequest {

  string name = 1;

}

// The response message containing the greetings

message HelloReply {

  string message = 1;

}

gRPC 的官网给出了一个示例。这里 RPC 的 Request 和 Response（Reply） 都写成了 Protobuf 的形式。额外地，有一个叫 service 的类型，其中定义了一个 RPC，SayHello，像一个普通的函数调用，会接收 Request 并返回 Response（reply）。

上面几行就定义了一个简单的 service，在编译生成以后，上述 Protobuf 会生成 Server stub 和 Client stub。分别用在 server 和 client 代码中。

例如，在 Java 中，server 可以使用

private class GreeterImpl extends GreeterGrpc.GreeterImplBase {

  @Override

  public void sayHello(HelloRequest req, StreamObserver responseObserver) {

    HelloReply reply = HelloReply.newBuilder().setMessage("Hello " + req.getName()).build();

    responseObserver.onNext(reply);

    responseObserver.onCompleted();

  }

}

client 可以使用

public void greet(String name) {

  logger.info("Will try to greet " + name + " ...");

  HelloRequest request = HelloRequest.newBuilder().setName(name).build();

  HelloReply response;

  try {

    response = blockingStub.sayHello(request);

  } catch (StatusRuntimeException e) {

    logger.log(Level.WARNING, "RPC failed: {0}", e.getStatus());

    return;

  }

  logger.info("Greeting: " + response.getMessage());

}

这样就完成了一次 RPC 调用。

使用 gRPC 可以把 RPC 实现细节大大简化，比底层的网络和序列化的工作完全的封装起来。而且，由于 gRPC 和 Protobuf 深度绑定，所以可以很好地使用 proto 文件。

单个的接收和传输只是最简单的模式。实际上，gRPC 还支持流模式，单个收发只是流模式的一种特例。流模式可以分为 client 单向流，server 单向流，双向流。下面是一个双向流的例子。

public void routeChat() throws Exception {

  info("*** RoutChat");

  final CountDownLatch finishLatch = new CountDownLatch(1);

  StreamObserver requestObserver =

      asyncStub.routeChat(new StreamObserver() {

        @Override

        public void onNext(RouteNote note) {

          info("Got message \"{0}\" at {1}, {2}", note.getMessage(), note.getLocation()

              .getLatitude(), note.getLocation().getLongitude());

        }

        @Override

        public void onError(Throwable t) {

          Status status = Status.fromThrowable(t);

          logger.log(Level.WARNING, "RouteChat Failed: {0}", status);

          finishLatch.countDown();

        }

        @Override

        public void onCompleted() {

          info("Finished RouteChat");

          finishLatch.countDown();

        }

      });

  try {

    RouteNote[] requests =

        {newNote("First message", 0, 0), newNote("Second message", 0, 1),

            newNote("Third message", 1, 0), newNote("Fourth message", 1, 1)};

    for (RouteNote request : requests) {

      info("Sending message \"{0}\" at {1}, {2}", request.getMessage(), request.getLocation()

          .getLatitude(), request.getLocation().getLongitude());

      requestObserver.onNext(request);

    }

  } catch (RuntimeException e) {

    // Cancel RPC

    requestObserver.onError(e);

    throw e;

  }

  // Mark the end of requests

  requestObserver.onCompleted();

  // Receiving happens asynchronously

  finishLatch.await(1, TimeUnit.MINUTES);

}

在这里，我们先定义了一个 StreamObserver<RouteNote>，用来接收来自 server 的返回流，

StreamObserver<RouteNote> requestObserver = asyncStub.routeChat(StreamObserver)

用这个 StreamObserver 建立一个 RequestObserver 用来从 client 发送数据。

    for (RouteNote request : requests) {

      info("Sending message \"{0}\" at {1}, {2}", request.getMessage(), request.getLocation()

          .getLatitude(), request.getLocation().getLongitude());

      requestObserver.onNext(request);

    }

就是发送数据的过程。

可以将这个过程理解为两个不相关的通路。数据独立地发送，也独立地被接收。

gRPC 的性能比常用的 JSON 优越很多。具体好多少呢？

https://github.com/david-cao/gRPCBenchmarks

GitHub 上有一个在 Android 上测试的 Benchmark，可以看到 gRPC 的性能是大大优越的。

作者：loono
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来源：简书
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