Go 企业级gRPC， 又名：Go企业级应用到底层开发（第5天）
这个系列是准备做从go基础到Web开发，系统编程，云原生应用, 网络编程, 工具和脚本开发, 机器学习，CGo编程， 还有最后的编译器层级底层的分析，点上关注，方便每天阅读
一键三连是我最大的动力。谢谢~~
gRPC（gRPC Remote Procedure Call）是一个开源的高性能远程过程调用（RPC）框架，由Google开发并开源。它具有以下特点和用途：
总之，gRPC是一个强大的RPC框架，适用于构建高性能、跨语言、分布式系统。它的性能和功能使其在微服务架构、云原生应用、物联网和大数据处理等领域得到广泛应用。如果您需要构建分布式系统，尤其是需要处理跨语言通信和高性能的应用，gRPC是一个值得考虑的选择。
如果没有gRPC这样的高性能远程过程调用（RPC）框架，开发分布式系统和跨语言通信将面临以下挑战和场景：
总之，没有gRPC这样的高性能RPC框架，分布式系统开发将更加复杂和耗时。需要处理更多底层通信细节，编写大量重复的代码，并面临更多的潜在问题，如性能问题、安全问题和跨语言通信问题。gRPC的出现极大地简化了这些问题，提供了高效、跨语言的通信解决方案，节省了开发时间和精力。因此，对于构建现代分布式系统而言，gRPC是一个重要的工具和框架。
手动序列化和反序列化以及自定义通信协议是在没有高级RPC框架如gRPC时，开发者可能需要处理的通信细节。让我用简单的示例来解释它们：
手动序列化和反序列化：
序列化是将数据结构或对象转换为一种可传输或存储的格式的过程，通常是二进制或文本格式。反序列化是将这种格式的数据还原为原始数据结构或对象的过程。在没有RPC框架的情况下，开发者需要手动编写代码来执行序列化和反序列化操作。
示例： 假设您有一个简单的用户对象：
class User:
def __init__(self, id, name, email):
self.id = id
self.name = name
self.email = email
如果要将此用户对象序列化为JSON格式，然后发送到另一个系统，您需要手动编写代码来执行序列化：
import json
user = User(1, "Alice", "alice@example.com")
user_json = json.dumps({"id": user.id, "name": user.name, "email": user.email})
# 将user_json发送到另一个系统
在接收端，您需要手动反序列化数据：
received_json = # 接收来自其他系统的JSON数据
user_data = json.loads(received_json)
received_user = User(user_data["id"], user_data["name"], user_data["email"])
这种手动序列化和反序列化操作在大规模的系统中可能变得非常复杂和容易出错。
通信协议是用于定义消息格式、通信规则和数据交换协议的规范。在没有RPC框架的情况下，您需要自行设计和实现通信协议，以便发送和接收消息。
示例： 假设您需要设计一个简单的文本协议来传输用户信息。您可以定义协议如下：
GET_USER <user_id>USER_INFO <user_id> <user_name> <user_email>在客户端，您需要手动构建请求消息，将其发送给服务器，并解析服务器的响应消息：
# 构建请求消息
request_message = f"GET_USER {user_id}"
# 发送请求消息到服务器
# 接收服务器响应消息
response_message = # 接收服务器的响应消息
# 解析响应消息
if response_message.startswith("USER_INFO"):
parts = response_message.split()
user_id = parts[1]
user_name = parts[2]
user_email = parts[3]
这种自定义通信协议需要开发者定义消息格式和解析规则，并确保客户端和服务器之间遵守协议。这增加了开发的复杂性和维护的困难。与使用高级RPC框架相比，手动序列化、反序列化和自定义协议需要更多的开发工作，并容易出现错误。高级RPC框架如gRPC自动处理这些通信细节，使开发更加简单和可靠。
多路复用（Multiplexing）、流式传输（Streaming）、双向通信和HTTP/2协议与二进制数据格式相关，它们可以改善通信性能和效率的原因如下：
总之，多路复用、流式传输、双向通信和HTTP/2协议与二进制数据格式相关，它们通过并行传输和高效处理数据，提高了通信的性能和效率。这些特性在分布式系统、实时数据处理和大规模并发请求的场景中尤为重要，可以大大提升通信的效率和质量。
gRPC会提供自动代码生成。
让我为您提供一些跨语言通信问题和缺乏自动生成代码的场景示例以及详细说明：
跨语言通信问题的场景：
场景：一个公司开发了一个跨平台的应用，其中客户端使用JavaScript编写，而服务器使用Python编写。他们需要在这两种不同的编程语言之间进行通信。
问题1：数据类型不匹配
问题2：序列化和反序列化
问题3：错误处理和异常
缺乏自动生成的代码的场景：
场景：一个团队正在开发一个分布式系统，其中包含多个微服务，每个微服务使用不同的编程语言。他们希望能够轻松地进行RPC调用，但没有自动生成的代码生成工具。
问题1：手动维护接口
问题2：繁琐的通信逻辑
问题3：版本兼容性
问题4：维护困难
总之，跨语言通信问题和缺乏自动生成的代码会导致在分布式系统中面临复杂性、错误和维护困难。高级RPC框架如gRPC解决了这些问题，提供了自动生成的代码和一致的通信机制，简化了跨语言通信并提高了系统的可维护性和可靠性。
自动生成的代码是指在使用高级RPC框架（如gRPC）时，根据接口定义文件（IDL）自动创建的客户端和服务器端的代码。这些框架通常使用IDL来描述服务接口和消息类型，然后使用特定的代码生成工具将IDL文件转换为可用于不同编程语言的实际代码。这样，开发者无需手动编写通信代码，而是可以依赖自动生成的代码来进行远程过程调用（RPC）。
gRPC 是一个优秀的RPC框架，它使用Protocol Buffers（ProtoBuf）作为接口定义语言（IDL）来定义服务接口和消息类型。下面是gRPC的工作流程：
// 定义服务接口
service MyService {
rpc MyMethod (MyRequest) returns (MyResponse);
}
// 定义消息类型
message MyRequest {
string name = 1;
}
message MyResponse {
string greeting = 1;
}
这种自动生成的代码方式有以下优点：
总之，自动生成的代码是高级RPC框架的一个重要特点，它使开发人员能够更轻松地构建跨语言的分布式应用程序，而无需深入了解底层通信细节。gRPC是一个典型的示例，它提供了强大的IDL支持和代码生成工具，使得开发者能够更快速地构建可靠的分布式系统。
gRPC 和 RPC 的关系： gRPC 是一种基于远程过程调用（RPC）的框架。RPC是一种编程模型，它允许应用程序的不同部分在网络上进行通信，就像本地调用一样。gRPC是一个现代的、高性能的RPC框架，它使用HTTP/2协议进行通信，支持多种编程语言，并且具有强大的IDL（接口定义语言）支持，其中包括 Protocol Buffers。因此，gRPC是一种RPC的实现方式，它使用了HTTP/2和 Protocol Buffers 技术来提供高效的、跨语言的远程通信。
HTTP/2 和之前的HTTP版本的区别和关系： HTTP/2 是HTTP/1.1的后继版本，它在性能和功能方面有显著的改进。主要区别包括：
HTTP/2是一种现代的、高性能的HTTP协议，但与之前的HTTP版本兼容。它可以在支持HTTP/2的服务器和客户端之间使用，但如果服务器或客户端不支持HTTP/2，它们可以继续使用HTTP/1.1。
RPC（远程过程调用）和gRPC（Google RPC）在近年来变得非常流行的原因有许多，其中包括其性能、跨语言支持、IDL（接口定义语言）和微服务架构的兴起。下面是为什么RPC和gRPC变得火起来的主要原因，以及它们主要应用的场景和业务：
RPC 和 gRPC 为什么火起来了：
主要应用的场景和业务：
总之，RPC和gRPC因其高性能、跨语言支持、IDL和微服务架构的适用性，以及开源和社区支持而变得流行。它们在各种场景和业务中都具有广泛的应用，帮助开发者构建高效、可伸缩的分布式应用程序和服务。
RPC和gRPC适合微服务的原因包括其高效的通信机制、跨语言支持和IDL（接口定义语言）的特性，以下是相关解释：
关于跨语言支持的原理，它通常是通过IDL来实现的。IDL定义了服务接口和消息类型的规范，不依赖于特定编程语言。然后，针对每种编程语言，可以使用特定的代码生成工具来根据IDL生成相应语言的客户端和服务器端代码。这使得不同语言的微服务可以根据相同的IDL规范进行通信，从而实现跨语言的通信。
至于HTTP/1协议不是二进制传输的原因，HTTP/1协议的数据传输是基于文本的，主要使用ASCII字符集。这导致了数据在传输过程中需要被转换为文本，包括请求头、响应头和消息主体等，这个过程称为文本编码。文本编码导致了数据传输的冗余和效率低下。与之不同，HTTP/2协议使用了二进制帧，将数据以二进制格式传输，减少了冗余，提高了效率。所以，HTTP/2协议在性能上优于HTTP/1.x协议，特别适合微服务架构中的高频通信。
传统通信模式与 gRPC 的多种通信模式相对比有一些不同之处。下面我将详细解释传统通信模式的特点以及与 gRPC 的比较，并提供一个例子来说明。
传统通信模式：
gRPC 相对传统通信模式的优势：
示例：
假设您正在开发一个在线商店的服务。在传统通信模式中，您可能会使用HTTP协议进行通信，客户端发送订单请求，服务器收到请求后处理并发送响应。数据格式可能是JSON或XML，而且需要手动处理序列化和反序列化，以及错误处理。
在使用gRPC时，您可以定义一个名为OrderService的gRPC服务，使用Protocol Buffers定义订单请求和响应的消息格式，然后生成客户端和服务器端的代码。客户端可以发送订单请求，服务器可以使用服务器流模式发送订单状态更新，而不需要手动处理序列化和反序列化。这简化了开发并提高了性能。
总之，与传统通信模式相比，gRPC具有更好的性能、强类型定义、多种通信模式和自动生成的代码等优势，使它成为现代应用程序开发的有力工具。
gRPC实现强类型定义是通过使用Protocol Buffers（ProtoBuf）来定义消息格式和服务接口的。ProtoBuf是一种用于序列化结构化数据的语言无关、平台无关的格式，它具有强类型定义。以下是一个使用gRPC和ProtoBuf定义的简单示例：
假设您要创建一个名为UserService的gRPC服务，用于管理用户信息。首先，您需要创建一个ProtoBuf文件来定义消息和服务接口。让我们假设文件名为user.proto：
syntax = "proto3";
// 定义用户消息
message User {
int32 id = 1;
string name = 2;
string email = 3;
}
// 定义用户服务接口
service UserService {
rpc GetUserById (UserRequest) returns (User);
rpc CreateUser (User) returns (User);
}
// 定义用户请求消息
message UserRequest {
int32 user_id = 1;
}
在上面的ProtoBuf文件中，我们首先定义了一个User消息，该消息包含id、name和email字段，这些字段都有特定的类型。然后，我们定义了一个UserService服务接口，其中包括两个RPC方法：GetUserById和CreateUser。每个方法都有明确定义的输入和输出消息。
接下来，使用gRPC的工具来生成服务器端和客户端的代码。在命令行中运行以下命令：
protoc --go_out=plugins=grpc:. user.proto
这将生成名为user.pb.go的Go语言代码文件，其中包含了与ProtoBuf文件中定义的消息和服务接口相对应的Go结构和gRPC服务定义。
现在，您可以使用生成的代码来实现服务器和客户端。这是一个简单的Go示例：
// 服务器端代码
package main
import (
"context"
"log"
"net"
"google.golang.org/grpc"
pb "your_package_path/user" // 导入生成的ProtoBuf代码
)
type userServiceServer struct{}
func (s *userServiceServer) GetUserById(ctx context.Context, req *pb.UserRequest) (*pb.User, error) {
// 实现获取用户信息的逻辑
user := &pb.User{
Id: 1,
Name: "John Doe",
Email: "john@example.com",
}
return user, nil
}
func (s *userServiceServer) CreateUser(ctx context.Context, user *pb.User) (*pb.User, error) {
// 实现创建用户的逻辑
// 返回创建后的用户信息
return user, nil
}
func main() {
lis, err := net.Listen("tcp", ":50051")
if err != nil {
log.Fatalf("Failed to listen: %v", err)
}
s := grpc.NewServer()
pb.RegisterUserServiceServer(s, &userServiceServer{})
if err := s.Serve(lis); err != nil {
log.Fatalf("Failed to serve: %v", err)
}
}
上述代码演示了如何实现一个简单的gRPC服务器，其中使用了生成的ProtoBuf代码定义的消息和服务接口。类似的方式可以用于实现客户端。
强类型定义体现在ProtoBuf文件中，以及生成的代码中，确保了数据的类型安全性和一致性。在客户端和服务器端之间的通信中，您只需使用生成的代码中的方法和消息类型，而不需要手动处理数据的格式和类型。这使得开发更加可靠和高效。
下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用 gRPC 实现单一请求-响应模式、服务器流模式、客户端流模式和双向流模式。这个示例将基于先前的用户服务定义（user.proto）进行演示。
首先，确保您已经创建了名为user.proto的ProtoBuf文件，并使用 protoc 工具生成了服务器和客户端的代码。
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"net"
"time"
pb "your_package_path/user" // 导入生成的ProtoBuf代码
"google.golang.org/grpc"
)
type userServiceServer struct{}
func (s *userServiceServer) GetUserById(ctx context.Context, req *pb.UserRequest) (*pb.User, error) {
// 实现获取用户信息的逻辑
user := &pb.User{
Id: 1,
Name: "John Doe",
Email: "john@example.com",
}
return user, nil
}
func (s *userServiceServer) GetAllUsers(req *pb.EmptyRequest, stream pb.UserService_GetAllUsersServer) error {
// 实现服务器流模式，向客户端流式发送多个用户信息
users := []*pb.User{
{Id: 1, Name: "User 1"},
{Id: 2, Name: "User 2"},
{Id: 3, Name: "User 3"},
}
for _, user := range users {
if err := stream.Send(user); err != nil {
return err
}
time.Sleep(time.Second) // 模拟延迟
}
return nil
}
func (s *userServiceServer) CreateUser(stream pb.UserService_CreateUserServer) error {
// 实现客户端流模式，接收多个用户信息并返回响应
for {
user, err := stream.Recv()
if err != nil {
return err
}
fmt.Printf("Received user: %v\\n", user)
}
}
func (s *userServiceServer) Chat(stream pb.UserService_ChatServer) error {
// 实现双向流模式，实现客户端和服务器之间的实时聊天
for {
msg, err := stream.Recv()
if err != nil {
return err
}
fmt.Printf("Received message from client: %s\\n", msg.Message)
// 发送服务器的响应
serverResponse := &pb.ChatMessage{Message: "Hello from server!"}
if err := stream.Send(serverResponse); err != nil {
return err
}
}
}
func main() {
lis, err := net.Listen("tcp", ":50051")
if err != nil {
log.Fatalf("Failed to listen: %v", err)
}
s := grpc.NewServer()
pb.RegisterUserServiceServer(s, &userServiceServer{})
fmt.Println("Server is listening on :50051...")
if err := s.Serve(lis); err != nil {
log.Fatalf("Failed to serve: %v", err)
}
}
这个示例代码实现了一个 gRPC 服务器，包含了单一请求-响应模式、服务器流模式、客户端流模式和双向流模式的示例方法。您可以根据需要在客户端编写相应的代码来调用这些服务方法。在客户端和服务器之间的通信中，消息的强类型定义是通过 Protocol Buffers 实现的，确保了数据的类型安全性和一致性。
gRPC内置了错误处理机制，可以在服务器端和客户端之间传递错误信息，并在通信中进行处理。以下是一个简单的用例代码，演示了如何在gRPC中使用内置的错误处理机制：
首先，让我们考虑一个示例场景，假设我们的用户服务在服务器端处理用户请求，当客户端请求的用户不存在时，服务器将返回一个自定义的错误消息。
首先，定义一个自定义的 gRPC 错误，可以在.proto文件中添加：
syntax = "proto3";
// ... 其他消息和服务定义 ...
message UserNotFound {
string message = 1;
}
接下来，我们将在服务器端实现用户服务，并演示如何返回自定义错误：
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"net"
pb "your_package_path/user" // 导入生成的ProtoBuf代码
"google.golang.org/grpc"
"google.golang.org/grpc/codes"
"google.golang.org/grpc/status"
)
type userServiceServer struct{}
var users = map[int32]*pb.User{
1: {Id: 1, Name: "John Doe", Email: "john@example.com"},
2: {Id: 2, Name: "Jane Smith", Email: "jane@example.com"},
}
func (s *userServiceServer) GetUserById(ctx context.Context, req *pb.UserRequest) (*pb.User, error) {
user, exists := users[req.UserId]
if !exists {
// 如果用户不存在，返回自定义错误
err := status.Errorf(codes.NotFound, "User with ID %v not found", req.UserId)
return nil, err
}
return user, nil
}
func main() {
lis, err := net.Listen("tcp", ":50051")
if err != nil {
log.Fatalf("Failed to listen: %v", err)
}
s := grpc.NewServer()
pb.RegisterUserServiceServer(s, &userServiceServer{})
fmt.Println("Server is listening on :50051...")
if err := s.Serve(lis); err != nil {
log.Fatalf("Failed to serve: %v", err)
}
}
在上述代码中，GetUserById 方法接收一个用户请求，如果用户不存在，它会使用 status.Errorf 创建一个自定义的 gRPC 错误，指定错误代码为 codes.NotFound，并附带错误消息。
在客户端，您可以使用 grpc/status 包来解析错误并处理它们：
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
pb "your_package_path/user" // 导入生成的ProtoBuf代码
"google.golang.org/grpc"
"google.golang.org/grpc/status"
)
func main() {
conn, err := grpc.Dial("localhost:50051", grpc.WithInsecure())
if err != nil {
log.Fatalf("Failed to connect: %v", err)
}
defer conn.Close()
client := pb.NewUserServiceClient(conn)
// 调用 GetUserById 方法，请求一个不存在的用户
_, err = client.GetUserById(context.Background(), &pb.UserRequest{UserId: 3})
if err != nil {
// 解析错误并处理
if s, ok := status.FromError(err); ok {
if s.Code() == codes.NotFound {
fmt.Println("User not found:", s.Message())
} else {
fmt.Println("Error:", s.Message())
}
} else {
fmt.Println("Unexpected error:", err)
}
} else {
fmt.Println("User found")
}
}
在客户端代码中，我们使用 grpc/status 包中的 status.FromError 函数来解析错误，并根据错误代码进行处理。如果错误代码为 codes.NotFound，则表示用户不存在，我们可以相应地处理错误。
这个示例演示了如何在gRPC中使用内置的错误处理机制来处理自定义错误。您可以根据您的需求创建和处理不同类型的错误。
学习gRPC的源码并手写一个RPC框架需要一定的时间和深入的了解，因为gRPC是一个复杂工程。
这些看着就很头疼有没有！！所以有最简单的办法。那就是……
别叛逆， 博主后续会接着出手写 RPC 框架，和云容器篇， 都是使用 Go 去做的，所以点赞关注不迷路。