在校生的万字长文：gRPC 实操指南（golang）
1 RPC(Remote Procedure Call Protocol)
1.1 什么是RPC
RPC即远程调用协议，简单来说就是调用远程的函数。
正常单机开发的情况下，我们通过函数的方式实现部分功能的解耦
func sum(num1,num2 int) int {
return num1 + num2
}
如上是一个最简单的求和函数，我们只需要调用函数就可以实现求和的功能。
但大部分时候函数不会这么简单，尤其对于非单机的分布式系统，远程调用就尤为重要。
1.2 RPC业务场景
RPC的应用场景很广泛：
•所有的分布式机都需要进行登陆的验证，对于所有的主机都实现相同的登陆验证逻辑维护极差，同时也失去部分分布式意义，所以从解耦的角度考虑，我们需要定义一个统一的登陆验证业务来做。•C/S架构的传输业务，如股票软件，每天需要用户登陆的时候去服务器拉取最新的数据，或者较简单的文件传输业务，登陆验证业务，证书业务都可以使用rpc的方式•跨语言开发的项目，比如web业务使用golang进行开发，底层使用cpp或c，部分脚本使用py，跨语言通信可以通过RPC提供的不同语言的开发机制进行实现。
因而实际上，RPC就是一个远程的函数，只不过RPC协议做的就是把整个过程透明化，以使得从开发角度来看，和本地函数调用没有区别。
1.3 主流RPC框架
目前主流的RPC，有ali的Dubbo，还有google的gRPC（本文主题）等
一般RPC框架如下所示：
•客户端：客户端作为整个RPC业务的发起者，如上所说的股票软件，需要客户端主动发起请求去拉取最新的股票数据。•服务端：服务端接受客户端的请求，并做出相应的回应。简单来说，函数实体在服务端，数据处理在服务端。
服务端和客户端是每个RPC框架，开发者可见度最高的部分，实现RPC业务的重点就在于对C/S的设计和理解。首先，客户端一定是率先发起请求的部分，服务端一定是具体处理请求的部分。比如之前我们说的求和函数，函数主体一定是在服务端，客户端有两个数字num1，num2，向服务端发起RPC远程调用，并最后拿到求和结果。
分清C/S很重要！！！！！
•客户端stub，服务端stub，可以变相的理解为应用层。主要是对客户端的rpc调用和服务端的返回进行序列化和反序列化，并进行传输，即把rpc业务抽象成tcp socket的send和receive。（gRPC使用的就是tcp，http2.0协议，建立在传输层）
2 gRPC
2.1 什么是gRPC
gRPC是google的开源RPC框架，引用官网的一句话
A high-performance, open-source universal RPC framework
如图，展示了gRPC跨语言开发的结构图，本文将描述golang使用grpc的过程。
严格来说，grpc通过tcp进行通信，使用http2.0协议，同时使用protobuf定义接口，因而相对于传统的restful api来说，速度更快，数据更小，接口要求更严谨。（protobuf此处不做详细介绍，Google Protobuf[1]）
2.2 四种gRPC服务类型
准确来说不应称为四种，实际上是因为rpc入参和出参都可实现流式或非流式，进而排列组合形成四种常用的gRPC模式。
•简单RPC
即客户端发起一次请求，服务端进行响应（类似restful api）。这种模式下，rpc调用和本地函数基本相同，常常用于登陆验证，握手协议，简单业务等。
•客户端流RPC
即客户端流式发送请求，有序发送很多req包（如文件流上传），server接收到所有的req包后会检测到EOF，回发一个res并关闭连接。比如云计算应用，客户端传输众多基础数据，等待服务端计算完成并返回结果。
•服务端流RPC
即客户端发起一次请求，服务端会发很多res包（如文件流下载），server发送完成后关闭连接。常用于数据的拉取，如请求大量数据，无法及时进行反馈，进而通过流式进行反馈。
•双端流RPC
即双方对话，可以实现一问一答，一问多答，多问一答等，常用于聊天室等及时通讯业务。
3 gRPC实操
3.1 环境配置
3.1.1 首先使用go get获取grpc的官方软件包
go get google.golang.org/grpc
3.1.2 下载protobuf编译器
protobuf代码生成工具[2]，通过proto文件生成对应的代码。
（此处需要加入环境变量，各个系统操作不同，不赘述，protoc命令能够正常使用即可）
3.1.3 安装golang编译插件
我们需要.proto最终生成可用的golang代码，因而需要独立安装golang grpc的插件
go get -u github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go
3.2 编写proto文件
protobuf的详细语法见官方文档，此处主要介绍rpc相关的内容
proto中rpc业务实际上就是一个函数，由服务端重写（overwrite）的函数，一般网上的文章会把gRPC分为四种：简单RPC，服务端流RPC，客户端流RPC，双端流RPC。实际上区别就在于rpc函数的入参和出参，接下来详细介绍一下四种情况，和一般的应用场景。
3.2.1 简单RPC
//指定使用proto3（proto2，3有很多不同，不可混写）
syntax = "proto3";
//指定生成的go_package,简单来说就是生成的go代码使用什么包，即package proto
option go_package = ".;proto";
//定义rpc服务
//此处rpc服务的定义，一定要从服务端的角度考虑，即接受请求，处理请求并返回响应的一端
//请求接受一个LoginReq（username+password)
//响应回发一条msg（"true" or "false")
service Login{
rpc Login(LoginReq)returns(LoginRes){}
}
message LoginReq {
string username = 1;
string password = 2;
}
message LoginRes {
string msg = 1;
}
以上就是一个简单的RPC业务，功能是进行登陆验证。
但实际上业务不会这么简单，比如请求或者响应体特别大，肯定不能封装到一个protobuf包进行传输，因而需要使用流式传输，如请求视频资源，或者上传文件等，此时就引出了两种单向流类型，即客户端流和服务端流。
3.2.2 客户端流RPC
简单来说，就是客户端请求是个流，其他和简单RPC类似。
syntax = "proto3";
option go_package = ".;proto";
//下载服务
//请求接受一个UploadReq（username+password)
//响应回发多条数据（"true" or "false")
service Upload{
rpc Upload(stream UploadReq)returns(UploadRes){}
}
message UploadReq {
string path = 1;
int64 offset = 2;
int64 size = 3;
bytes data = 4;
}
message UploadRes {
string msg = 1;
}
这里展示的应用场景为上传文件，即客户端指定文件路径，数据偏移量和大小，以及传输的二进制数据，打包通过protobuf发送给服务端，服务端不停接受req并写文件，最终写完之后给客户端一个反馈res。
RPC的流指的是客户端流式发送数据，本质上是分块写的思想。即每个数据包指定路径，偏移和写入大小，同时包含数据内容，每次写一个固定大小的块（如2M），流式指的是流式发送很多个块，如1G为512个2M的块。
3.2.3 服务端流RPC
同上～
syntax = "proto3";
option go_package = ".;proto";
//下载服务
//请求接受一个DownloadReq（username+password)
//响应回发多条数据（"true" or "false")
service Download{
rpc Download(DownloadReq)returns(stream DownloadRes){}
}
message DownloadReq {
string path = 1;
int64 offset = 2;
int64 size = 3;
}
message DownloadRes {
int64 offset = 1;
int64 size = 2;
bytes data = 3;
}
理解了客户端流，服务端流也一样的道理，客户端发送一个请求，服务端不停的发送响应，直到全部发送完成。
上述代码的场景即为下载文件，发送一次请求，请求读取某个路径下的文件，比如读取6M大小，从2M的位置开始读，响应即分为三个块，分别包含2-4，4-6，6-8的数据（块大小可以定制，仅以2M举例）。
3.2.4 双端流RPC
双端流RPC就是入参，出参皆为流。一般的应用场景，如聊天室，聊天室需要维持一个长链接，连接过程中双方进行通信，都是流式的信息，类似应用场景使用双端流式的RPC。
综上，其实分类的四种RPC本质上只是RPC函数在入参和出参上有一些不同，本质上没有太大区别。但go中具体每个rpc业务的复写，针对流式和非流式处理不同，下面会详细描述，golang中如何实现除双端流之外的三种RPC（双端流同理）。
3.3 生成go rpc代码
编写完proto文件就可以通过proto去生成对应的go语言代码了～
protoc --go_out=plugins=grpc:. *.proto
protoc为编译器的命令，指定使用插件为grpc，输出目录为.（grpc:.）当前目录，待编译文件为*.proto。此处可以指定某个文件编译，也可以指定输出目录，这条命令会编译当前目录下的所有proto文件并生成到当前目录。
以login为例子，生成的pb.go，rpc的核心就在Client和Server的两个interface中
Client interface
// LoginClient is the client API for Login service.
//
// For semantics around ctx use and closing/ending streaming RPCs, please refer to https://godoc.org/google.golang.org/grpc#ClientConn.NewStream.
type LoginClient interface {
Login(ctx context.Context, in *LoginReq, opts ...grpc.CallOption) (*LoginRes, error)
}
Server interface
// LoginServer is the server API for Login service.
type LoginServer interface {
Login(context.Context, *LoginReq) (*LoginRes, error)
}
客户端调用Client interface的方法，服务端重写Server interface的方法
一定要理解上述这句话！！！！！
例如这个列出服务器目录的rpc方法，客户端只需要创建客户端实例对象，然后调用这个方法就可以，传入req，接受res。因而我们说，对于客户端来说，此次调用和本地函数没有区别，但实际上是gRPC实现的远程调用，对于客户端开发是不可见的。
再说服务端，服务端需要重写Server中的方法，即服务端需要实现Server接口，对req进行处理，并生成res，同时提供ctx上下文用作并发处理。
综上！！！！客户端是这个函数的调用者，需要调用这个函数，服务端是这个函数的定义者，需要重写这个函数
3.4 服务端
下述代码皆可从我的github库中获得源码grpc-example[3]
3.4.1 重写Server interface
3.4.1.1 简单RPC
package main
import (
"context"
"grpcExample/simple_rpc/proto"
)
type LoginServer struct {}
//判断用户名，密码是否为root,123456，验证正确即返回
func (*LoginServer)Login(ctx context.Context, req *proto.LoginReq) (*proto.LoginRes, error) {
//为降低复杂度，此处不对ctx进行处理
if req.Username == "root" && req.Password == "123456" {
return &proto.LoginRes{Msg: "true"},nil
} else {
return &proto.LoginRes{Msg: "false"},nil
}
}
此处的login函数即为server端重写的server interface的login函数，目的是处理req，生成res并返回。整个rpc业务的核心就在于服务端重写的方法，此处验证用户名和密码并返回提示信息。（仅用于grpc演示，忽略网络安全相关内容）
3.4.1.2 客户端流RPC
package main
import (
"grpcExample/client_stream_rpc/proto"
"io"
"log"
)
type UploadServer struct{}
func (*UploadServer) Upload(uploadServer proto.Upload_UploadServer) error {
for {
//循环接受客户端传的流数据
recv, err := uploadServer.Recv()
//检测到EOF（客户端调用close）
if err == io.EOF {
//发送res
err := uploadServer.SendAndClose(&proto.UploadRes{Msg: "finish"})
if err != nil {
return err
}
return nil
} else if err != nil{
return err
}
log.Printf("get a upload data package~ offset:%v, size:%v\n",recv.Offset,recv.Size)
}
}
客户端流式的rpc的入参是一个server对象，可以通过这个server对象调用Recv函数获取客户端发送的每一个流。此处如果客户端关闭连接，服务端会收到一个io.EOF的error，因而此处需要对err进行判断处理，如果客户端方传输完成关闭连接等待响应，服务端检测到EOF，应调用SendAndClose发送res响应信息并关闭连接，进而完成客户端流的传输。
3.4.1.3 服务端流RPC
package main
import (
"grpcExample/server_stream_rpc/proto"
"log"
)
type DownloadServer struct{}
func (*DownloadServer) Download(req *proto.DownloadReq, downloadServer proto.Download_DownloadServer) error {
offset := req.Offset
//循环发送数据
for {
err := downloadServer.Send(&proto.DownloadRes{
Offset: offset,
Size: 4 * 1024,
Data: nil,
})
if err != nil {
return err
}
offset += 4 * 1024
if offset >= req.Offset + req.Size {
break
}
}
return nil
}
3.4.2 注册服务
func main() {
lis, err := net.Listen("tcp", ":6012")
if err != nil {
log.Fatalf("failed to listen: %v", err)
}
//构建一个新的服务端对象
s := grpc.NewServer()
//向这个服务端对象注册服务
proto.RegisterDownloadServer(s,&DownloadServer{})
//注册服务端反射服务
reflection.Register(s)
//启动服务
s.Serve(lis)
//可配合ctx实现服务端的动态终止
//s.Stop()
}
实际使用中，可以将这部分独立为一个模块，通过ctx控制server的启动和停止，进而灵活的控制grpc服务。
3.5 客户端
3.5.1 调用Client func
3.5.1.1 简单RPC
package main
import (
"context"
"google.golang.org/grpc"
"grpcExample/simple_rpc/proto"
"log"
"time"
)
func main() {
//创立grpc连接
grpcConn, err := grpc.Dial("127.0.0.1"+":6012", grpc.WithInsecure())
if err != nil {
log.Fatalln(err)
}
//通过grpc连接创建一个客户端实例对象
client := proto.NewLoginClient(grpcConn)
//设置ctx超时（根据情况设定）
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
defer cancel()
//通过client客户端对象，调用Login函数
res, err := client.Login(ctx, &proto.LoginReq{
Username: "root",
Password: "123456",
})
if err != nil {
log.Fatalln(err)
}
//输出登陆结果
log.Println("the login answer is", res.Msg)
}
所以，客户端只需要维持一个实例化的client对象，通过client调用方法就可以使用RPC服务，注意和服务端不同的是，每个服务都需要一个客户端，即服务端是在一个对象上注册很多个服务，而客户端调用每个RPC业务都需要一个对应函数的Client对象。
3.5.1.2 客户端流RPC
package main
import (
"context"
"google.golang.org/grpc"
"grpcExample/client_stream_rpc/proto"
"log"
"time"
)
func main(){
//创立grpc连接
grpcConn, err := grpc.Dial("127.0.0.1"+":6012", grpc.WithInsecure())
if err != nil {
log.Fatalln(err)
}
//通过grpc连接创建一个客户端实例对象
client := proto.NewUploadClient(grpcConn)
//设置ctx超时（根据情况设定）
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
defer cancel()
//和简单rpc不同，此时获得的不是res，而是一个client的对象，通过这个连接对象去发送数据
uploadClient,err := client.Upload(ctx)
if err != nil {
log.Fatalln(err)
}
var offset int64
var size int64
size = 4 * 1024
//循环处理数据，当大于64kb退出
for {
err := uploadClient.Send(&proto.UploadReq{
Path: "../test.txt",
Offset: offset,
Size: size,
Data: nil,
})
if err != nil {
log.Fatalln(err)
}
offset += size
//发送超过64KB，调用CloseAndRecv方法接收response
if offset >= 64 * 1024 {
res, err := uploadClient.CloseAndRecv()
if err != nil {
log.Fatalln(err)
}
log.Println("upload over~, response is ",res.Msg)
break
}
}
}
客户端流在调用函数的时候获得的不是单纯的res对象，而是一个client对象，通过这个对象控制流的发送，并且在发送完成后主动调用CloseAndRecv去关闭连接并接受服务端的返回res。
3.5.1.3 服务端流RPC
package main
import (
"context"
"google.golang.org/grpc"
"grpcExample/server_stream_rpc/proto"
"log"
"time"
)
func main(){
//创立grpc连接
grpcConn, err := grpc.Dial("127.0.0.1"+":6012", grpc.WithInsecure())
if err != nil {
log.Fatalln(err)
}
//通过grpc连接创建一个客户端实例对象
client := proto.NewDownloadClient(grpcConn)
//设置ctx超时（根据情况设定）
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
defer cancel()
//和简单rpc不同，此时获得的不是res，而是一个client的对象，通过这个连接对象去读取数据
downloadClient,err := client.Download(ctx,&proto.DownloadReq{
Path: "../test.txt",
Offset: 0,
Size: 64 * 1024,
})
if err != nil {
log.Fatalln(err)
}
//循环处理数据，当监测到读取完成后退出
for {
res, err := downloadClient.Recv()
if err != nil {
log.Fatalln(err)
}
log.Printf("get a date package~ offset:%v, size:%v\n",res.Offset,res.Size)
if res.Size + res.Offset >= 64 * 1024 {
break
}
}
log.Println("download over~")
}
此处获取的也是一个读取数据需要的对象，即客户端发送请求后得到该对象，通过该对象调用Recv来读取服务端流式发送的数据。
4 写在最后
建议先理解grpc的C/S架构
建议阅读：
•Go gRPC教程[4]•gRPC-go example[5]
github(vx)：cjq99419 欢迎提问和批评指正!
References
[1] Google Protobuf: https://developers.google.com/protocol-buffers[2] protobuf代码生成工具: https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases[3] grpc-example: https://github.com/cjq99419/grpc-example[4] Go gRPC教程: https://studygolang.com/articles/28205[5] gRPC-go example: https://github.com/grpc/grpc-go/tree/master/examples
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