前言
- 相信大家對RPC協定都有一定的了解，并且或多或少都會在項目中涉及，但可能都和小編類似，都是直接使用平台封裝的插件，對于其中的原理不是很了解，今天借此機會和大家分享下最近接觸的RPC架構-grpc，一同聊聊那些知其然卻不知其是以然的内容。
概述
- RPC(Remote Procedure Call)遠端過程調用協定，是一種本地可以通過網絡請求遠端計算機，完成計算機間的資料内容的互動的協定，不需要了解網絡底層技術就可以快速上手，使得開發更加容易，同時提升了互動體驗效率。
- 為了友善開發，有很多基于RPC協定實作的RPC架構，比如Thrift、Dubbo，和本文即将要介紹的gRPC。
什麼是gRPC
- gRPC是由google開發的一種支跨平台（語言）、高性能、開源通用的RPC架構。
- 它是基于HTTP2.0協定的，可以保持用戶端與服務端長連接配接，基于二進制流（位元組流）傳輸資料。
- 用戶端與服務端互動過程
- 用戶端（gRPC Sub）調用A方法，發起RPC請求
- 請求内容使用Protobf進行對象序列化壓縮
- 服務端（gRPC Server）接收請求，解析請求内容，業務處理後傳回
- 響應結果通過Protobuf進行對象序列化壓縮
- 用戶端接收響應，解析響應内容，最終完成互動
實踐案例
小編以java版進行案例展示，其它語言類似，可自行測試
- POM依賴
- gRPC官方提供完成的依賴配置，按照說明直接引用即可（依賴包含插件），版本僅供參考，也可選擇其它版本。
<!-- 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> - 編寫protobuf檔案
- 小編使用的是proto3版本，需要注意固定的目錄結構（src/proto/*.proto）,否則會編譯失敗。
- proto檔案有固定的編寫格式，可以自行上網搜尋即可
syntax = "proto3";
//包所在路徑
option java_package = "com.greatom.dockerdemo.rule";
option java_multiple_files = true;
package rule;
//聲明服務和方法
service RuleService {
//查詢并更新規則
rpc getArchivesDic (RuleRequest) returns (RuleResponse);
//擷取目前規則字典
rpc getRule (Request) returns (Response);
}
//定義請求對象
message RuleRequest {
// message RuleRPCDTO {
// int32 ruleCode = 1;
// string administrativeCost = 2;
// }
Response ruleRPCDTO = 1;
int32 basicId = 2;
}
//定義響應對象
message RuleResponse {
int32 id = 1;
}
message Request {
}
//定義響應消息
message Response {
int32 ruleCode = 1;
string administrativeCost = 2;
} - 使用maven插件編譯，輕按兩下執行（生成Bean，maven->Plugins->protobuf->protobuf:compile；生成具體接口，maven->Plugins->protobuf->protobuf:compile-custom）。
- 小編隻執行protobuf:compile指令，然後在target目錄（\target\generated-sources\protobuf）下就找到了生成的java檔案，複制出來粘貼到項目執行目錄下即可。
- 編寫接口實作類
- 編譯完後會生成RuleServiceGrpc接口，接下來就是按照自己的業務需求編寫邏輯即可。小編定義的兩個接口分别是 getArchivesDic（更新規則）、getRule（查詢規則）。具體實作如下
// 繼承生成的RuleServiceGrpc.RuleServiceImplBase
// 實作接口具體邏輯
@Component
public class RuleGRPCServer extends RuleServiceGrpc.RuleServiceImplBase {
// 更新規則字典
@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();
}
// 查詢規則字典
@Override
public void getRule(Request request, StreamObserver<Response> responseObserver) {
Response response = Response.newBuilder().setRuleCode(1)
.setAdministrativeCost("2222").build();
responseObserver.onNext(response);
responseObserver.onCompleted();
}
} - 服務端與用戶端
- 服務端啟動類
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 設定service接口.
Server server = ServerBuilder.forPort(9999).addService(new RuleGRPCServiceImpl()).build().start();
System.out.println(String.format("GRpc服務端啟動成功, 端口号: %d.", port));
server.awaitTermination();
}
日志 --- GRpc服務端啟動成功, 端口号: 9999. - 用戶端啟動類
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1. 拿到一個通信的channel
ManagedChannel managedChannel = ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 9999).usePlaintext().build();
try {
// 2.拿到道理對象
RuleServiceGrpc.RuleServiceBlockingStub rpcDateService = RuleServiceGrpc.newBlockingStub(managedChannel);
Request rpcDateRequest = Request
.newBuilder()
.build();
// 3. 請求
Response rpcDateResponse = rpcDateService.getRule(rpcDateRequest);
// 4. 輸出結果
System.out.println(rpcDateResponse.getRuleCode());
} finally {
// 5.關閉channel, 釋放資源.
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
- 輸出結果-----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= - 用戶端日志輸出結果即表示用戶端通過gRPC調用服務端成功，并傳回結果。
總結
- gRPC本質上就是傳統的C|S模型，這樣看角色分的清楚，也很容易了解。
- 還有就是它很聰明的點是基于HTTP2.0協定的，而不是自己制定，這就對未來的網絡開發很友好，降低了門檻。
- 比較難上手的點在于proto檔案的編寫和使用，這部分需要插件等依賴，過程相對複雜，但也可能會出現工具或腳本，可以簡化下這部分。但生成代碼确實是真香~ 減少了一部分工作量。