什么是gRPC

• 相信大家对RPC协议都有一定的了解，并且或多或少都会在项目中涉及，但可能都和小编类似，都是直接使用平台封装的插件，对于其中的原理不是很了解，今天借此机会和大家分享下最近接触的RPC框架-grpc，一同聊聊那些知其然却不知其所以然的内容。

概述

• RPC(Remote Procedure Call)远程过程调用协议，是一种本地可以通过网络请求远程计算机，完成计算机间的数据内容的交互的协议，不需要了解网络底层技术就可以快速上手，使得开发更加容易，同时提升了交互体验效率。
• 为了方便开发，有很多基于RPC协议实现的RPC框架，比如Thrift、Dubbo，和本文即将要介绍的gRPC。

什么是gRPC

• gRPC是由google开发的一种支跨平台（语言）、高性能、开源通用的RPC框架。
• 它是基于HTTP2.0协议的，可以保持客户端与服务端长连接，基于二进制流（字节流）传输数据。
• 客户端与服务端交互过程
  • 客户端（gRPC Sub）调用A方法，发起RPC请求
  • 请求内容使用Protobf进行对象序列化压缩
  • 服务端（gRPC Server）接收请求，解析请求内容，业务处理后返回
  • 响应结果通过Protobuf进行对象序列化压缩
  • 客户端接收响应，解析响应内容，最终完成交互

实践案例

小编以java版进行案例展示，其它语言类似，可自行测试

• POM依赖
  • gRPC官方提供完成的依赖配置，按照说明直接引用即可（依赖包含插件），版本仅供参考，也可选择其它版本。

< !-- gRPC配置 -- >
        < dependency >
            < groupId >io.grpc< /groupId >
            < artifactId >grpc-netty-shaded< /artifactId >
            < version >1.29.0< /version >
        < /dependency >
        < dependency >
            < groupId >io.grpc< /groupId >
            < artifactId >grpc-protobuf< /artifactId >
            < version >1.29.0< /version >
        < /dependency >
        < dependency >
            < groupId >io.grpc< /groupId >
            < artifactId >grpc-services< /artifactId >
            < version >1.29.0< /version >
        < /dependency >
        < dependency >
            < groupId >io.grpc< /groupId >
            < artifactId >grpc-stub< /artifactId >
            < version >1.29.0< /version >
        < /dependency >

        < !-- proto插件 -- >
                < plugins >
            < plugin >
                < groupId >org.xolstice.maven.plugins< /groupId >
                < artifactId >protobuf-maven-plugin< /artifactId >
                < version >0.6.1< /version >
                < configuration >
                    < protocArtifact >com.google.protobuf:protoc:3.11.0:exe:${os.detected.classifier}< /protocArtifact >
                    < pluginId >grpc-java< /pluginId >
                    < pluginArtifact >io.grpc:protoc-gen-grpc-java:1.29.0:exe:${os.detected.classifier}< /pluginArtifact >
                < /configuration >
                < executions >
                    < execution >
                        < goals >
                            < goal >compile< /goal >
                            < goal >compile-custom< /goal >
                        < /goals >
                    < /execution >
                < /executions >
            < /plugin >
        < /plugins >

• 编写protobuf文件
  • 小编使用的是proto3版本，需要注意固定的目录结构（src/proto/*.proto）,否则会编译失败。
  • proto文件有固定的编写格式，可以自行上网搜索即可

syntax = "proto3";
//包所在路径
option java_package = "com.greatom.dockerdemo.rule";
option java_multiple_files = true;
package rule;
//声明服务和方法
service RuleService {
    //查询并更新规则
    rpc getArchivesDic (RuleRequest) returns (RuleResponse);
    //获取当前规则字典
    rpc getRule (Request) returns (Response);
}
//定义请求对象
message RuleRequest {
    //    message RuleRPCDTO {
    //        int32 ruleCode = 1;
    //        string administrativeCost = 2;
    //    }
    Response ruleRPCDTO = 1;
    int32 basicId = 2;
}
//定义响应对象
message RuleResponse {
    int32 id = 1;
}
message Request {
}
//定义响应消息
message Response {
    int32 ruleCode = 1;
    string administrativeCost = 2;
}

• 使用maven插件编译，双击执行（生成Bean，maven->Plugins->protobuf->protobuf:compile；生成具体接口，maven->Plugins->protobuf->protobuf:compile-custom）。
• 小编只执行protobuf:compile命令，然后在target目录（targetgenerated-sourcesprotobuf）下就找到了生成的java文件，复制出来粘贴到项目执行目录下即可。
• 编写接口实现类
• 编译完后会生成RuleServiceGrpc接口，接下来就是按照自己的业务需求编写逻辑即可。小编定义的两个接口分别是 getArchivesDic（更新规则）、getRule（查询规则）。具体实现如下

// 继承生成的RuleServiceGrpc.RuleServiceImplBase
// 实现接口具体逻辑
@Component
public class RuleGRPCServer extends RuleServiceGrpc.RuleServiceImplBase {
    // 更新规则字典
    @Override
    public void getArchivesDic(RuleRequest request, StreamObserver< RuleResponse > responseObserver) {
        Response ruleRPCDTO = request.getRuleRPCDTO();
        RuleDTO ruleDTO = new RuleDTO();
        BeanUtils.copyProperties(ruleRPCDTO, ruleDTO);
        RuleResponse ruleResponse = RuleResponse.newBuilder().setId(1).build();
        responseObserver.onNext(ruleResponse);
        responseObserver.onCompleted();
    }
    // 查询规则字典
    @Override
    public void getRule(Request request, StreamObserver< Response > responseObserver) {
        Response response = Response.newBuilder().setRuleCode(1)
                .setAdministrativeCost("2222").build();
        responseObserver.onNext(response);
        responseObserver.onCompleted();
    }
}

• 服务端与客户端
  • 服务端启动类

public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置service接口.
        Server server = ServerBuilder.forPort(9999).addService(new RuleGRPCServiceImpl()).build().start();
        System.out.println(String.format("GRpc服务端启动成功, 端口号: %d.", port));
        server.awaitTermination();
    }

    日志 --- GRpc服务端启动成功, 端口号: 9999.

• 客户端启动类

public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 拿到一个通信的channel
        ManagedChannel managedChannel = ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 9999).usePlaintext().build();
        try {
            // 2.拿到道理对象
            RuleServiceGrpc.RuleServiceBlockingStub rpcDateService = RuleServiceGrpc.newBlockingStub(managedChannel);
            Request rpcDateRequest = Request
                    .newBuilder()
                    .build();
            // 3. 请求
            Response rpcDateResponse = rpcDateService.getRule(rpcDateRequest);
            // 4. 输出结果
            System.out.println(rpcDateResponse.getRuleCode());
        } finally {
            // 5.关闭channel, 释放资源.
            managedChannel.shutdown();
        }
    }

    日志：
    - 16:05:44.628 [grpc-nio-worker-ELG-1-2] DEBUG io.grpc.netty.shaded.io.grpc.netty.NettyClientHandler - [id: 0x8447cc92, L:/127.0.0.1:60973 - R:localhost/127.0.0.1:9999] INBOUND DATA: streamId=3 padding=0 endStream=false length=12 bytes=0000000007086f1203323232
    - 16:05:44.648 [grpc-nio-worker-ELG-1-2] DEBUG io.grpc.netty.shaded.io.grpc.netty.NettyClientHandler - [id: 0x8447cc92, L:/127.0.0.1:60973 - R:localhost/127.0.0.1:9999] INBOUND HEADERS: streamId=3 headers=GrpcHttp2ResponseHeaders[grpc-status: 0] padding=0 endStream=true
    - 输出结果-----111
    - 16:05:44.664 [grpc-nio-worker-ELG-1-2] DEBUG io.grpc.netty.shaded.io.grpc.netty.NettyClientHandler - [id: 0x8447cc92, L:/127.0.0.1:60973 - R:localhost/127.0.0.1:9999] OUTBOUND GO_AWAY: lastStreamId=0 errorCode=0 length=0 bytes=

• 客户端日志输出结果即表示客户端通过gRPC调用服务端成功，并返回结果。

总结

• gRPC本质上就是传统的C|S模型，这样看角色分的清楚，也很容易理解。
• 还有就是它很聪明的点是基于HTTP2.0协议的，而不是自己制定，这就对未来的网络开发很友好，降低了门槛。
• 比较难上手的点在于proto文件的编写和使用，这部分需要插件等依赖，过程相对复杂，但也可能会出现工具或脚本，可以简化下这部分。但生成代码确实是真香~ 减少了一部分工作量。