grpc介紹

gRPC 一開始由 google 開發(fā)，是一款語言中立、平臺中立、開源的遠程過程調(diào)用(RPC)系統(tǒng)。

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在 gRPC 里客戶端應用可以像調(diào)用本地對象一樣直接調(diào)用另一臺不同的機器上服務端應用的方法，使得您能夠更容易地創(chuàng)建分布式應用和服務。與許多 RPC 系統(tǒng)類似，gRPC 也是基于以下理念：定義一個服務，指定其能夠被遠程調(diào)用的方法（包含參數(shù)和返回類型）。在服務端實現(xiàn)這個接口，并運行一個 gRPC 服務器來處理客戶端調(diào)用。在客戶端擁有一個存根能夠像服務端一樣的方法。因為 gRPC 對 HTTP/2 協(xié)議的支持使其在 Android、IOS 等客戶端后端服務的開發(fā)領域具有良好的前景。gRPC 提供了一種簡單的方法來定義服務，同時客戶端可以充分利用 HTTP2 stream 的特性，從而有助于節(jié)省帶寬、降低 TCP 的連接次數(shù)、節(jié)省CPU的使用等。

特性

• 基于HTTP/2

  • HTTP/2 提供了連接多路復用、雙向流、服務器推送、請求優(yōu)先級、首部壓縮等機制。可以節(jié)省帶寬、降低TCP鏈接次數(shù)、節(jié)省CPU，幫助移動設備延長電池壽命等。gRPC 的協(xié)議設計上使用了HTTP2 現(xiàn)有的語義，請求和響應的數(shù)據(jù)使用HTTP Body 發(fā)送，其他的控制信息則用Header 表示。

• IDL使用ProtoBuf

  • gRPC使用ProtoBuf來定義服務，ProtoBuf是由Google開發(fā)的一種數(shù)據(jù)序列化協(xié)議（類似于XML、JSON、hessian）。ProtoBuf能夠將數(shù)據(jù)進行序列化，并廣泛應用在數(shù)據(jù)存儲、通信協(xié)議等方面。壓縮和傳輸效率高，語法簡單，表達力強。

• 多語言支持（ C, C++, Python, PHP, Nodejs, C#, Objective-C、Golang、Java）

  • gRPC支持多種語言，并能夠基于語言自動生成客戶端和服務端功能庫。目前已提供了C版本grpc、Java版本grpc-java 和 Go版本grpc-go，其它語言的版本正在積極開發(fā)中，其中，grpc支持C、C++、Node.js、Python、Ruby、Objective-C、PHP和C#等語言，grpc-java已經(jīng)支持Android開發(fā)。

gRPC已經(jīng)應用在Google的云服務和對外提供的API中，其主要應用場景如下：

• 低延遲、高擴展性、分布式的系統(tǒng)
• 同云服務器進行通信的移動應用客戶端
• 設計語言獨立、高效、精確的新協(xié)議
• 便于各方面擴展的分層設計，如認證、負載均衡、日志記錄、監(jiān)控等

gRPC優(yōu)缺點：

優(yōu)點：

protobuf二進制消息，性能好/效率高（空間和時間效率都很不錯）
proto文件生成目標代碼，簡單易用
序列化反序列化直接對應程序中的數(shù)據(jù)類，不需要解析后在進行映射(XML,JSON都是這種方式)
支持向前兼容（新加字段采用默認值）和向后兼容（忽略新加字段），簡化升級
支持多種語言（可以把proto文件看做IDL文件）

Netty等一些框架集成

缺點：

• GRPC尚未提供連接池，需要自行實現(xiàn)

• 尚未提供“服務發(fā)現(xiàn)”、“負載均衡”機制

• 因為基于HTTP2，絕大部多數(shù)HTTP Server、Nginx都尚不支持，即Nginx不能將GRPC請求作為HTTP請求來負載均衡，而是作為普通的TCP請求。（nginx1.9版本已支持）

• Protobuf二進制可讀性差（貌似提供了Text_Fromat功能）
• 默認不具備動態(tài)特性（可以通過動態(tài)定義生成消息類型或者動態(tài)編譯支持）

grpc坑：

http2只允許單個鏈接傳輸10億流數(shù)據(jù)。原因在于：? htt2使用31位×××標示流，服務端使用奇數(shù)，客戶端使用偶數(shù)，所以總共10億可用

解決思路：超過一定數(shù)量的流，需要重啟鏈接。

gRPC通信方式

gRPC有四種通信方式:

1、 Simple RPC

簡單rpc? 這就是一般的rpc調(diào)用，一個請求對象對應一個返回對象?

proto語法：

rpc simpleHello(Person) returns (Result) {}

2、 Server-side streaming RPC

服務端流式rpc? 一個請求對象，服務端可以傳回多個結果對象?

proto語法 :

rpc serverStreamHello(Person) returns (stream Result) {}

3、 Client-side streaming RPC

客戶端流式rpc? 客戶端傳入多個請求對象，服務端返回一個響應結果?

proto語法 :

rpc clientStreamHello(stream Person) returns (Result) {}

4、 Bidirectional streaming RPC

雙向流式rpc? 結合客戶端流式rpc和服務端流式rpc，可以傳入多個對象，返回多個響應對象?

proto語法 :

rpc biStreamHello(stream Person) returns (stream Result) {}

服務定義及ProtoBuf

gRPC使用ProtoBuf定義服務， 我們可以一次性的在一個 .proto 文件中定義服務并使用任何支持它的語言去實現(xiàn)客戶端和服務器，反過來，它們可以在各種環(huán)境中，從云服務器到你自己的平板電腦—— gRPC 幫你解決了不同語言及環(huán)境間通信的復雜性。使用 protocol buffers 還能獲得其他好處，包括高效的序列號，簡單的 IDL 以及容易進行接口更新。

安裝：

gRPC 的安裝： pip install grpcio

安裝 ProtoBuf 相關的 python 依賴庫： pip install protobuf

安裝 python grpc 的 protobuf 編譯工具： pip install grpcio-tools

demo

新建data.proto文件,定義傳輸?shù)臄?shù)據(jù)格式和grpc服務要實現(xiàn)的函數(shù)

syntax = "proto3";
package example;

service FormatData {   //定義服務,用在rpc傳輸中
  rpc DoFormat(actionrequest) returns (actionresponse){}
}
message actionrequest {
  string text = 1;
}
message actionresponse{
  string text=1;
}

生成proto數(shù)據(jù)的python調(diào)用格式和grpc服務接口

在proto文件目錄下 調(diào)用下列命令

python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. ./data.proto

會生成：data_pb2.py 與 data_pb2_grpc.py, 其中data_pb2.py是數(shù)據(jù)格式調(diào)用的文件,data_pb2_grpc.py是grpc傳輸協(xié)議接口調(diào)用的文件.

創(chuàng)建實現(xiàn)了grpc傳輸協(xié)議的服務器端

在服務器端代碼中需要實現(xiàn)proto文件中編寫的服務接口,并重寫處理函數(shù),將重寫后的服務類實例化以后添加到grpc服務器中,這樣創(chuàng)建的grpc服務器就可以實現(xiàn)自定義的proto傳輸服務了

# 實現(xiàn)了 server 端用于接收客戶端發(fā)送的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行大寫處理后返回給客戶端

# ! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import grpc
import time
from concurrent import futures
from example import data_pb2, data_pb2_grpc

_ONE_DAY_IN_SECONDS = 60 * 60 * 24
_HOST = 'localhost'
_PORT = '8080'
import json

# 實現(xiàn)一個派生類,重寫rpc中的接口函數(shù).自動生成的grpc文件中比proto中的服務名稱多了一個Servicer
class FormatData(data_pb2_grpc.FormatDataServicer):
    # 重寫接口函數(shù).輸入和輸出都是proto中定義的Data類型
    def DoFormat(self, request, context):
        str = request.text
        print(str, type(str))

        return data_pb2.actionresponse(text=json.dumps(str.upper()))  # 返回一個類實例

def serve():
    # 定義服務器并設置最大連接數(shù),corcurrent.futures是一個并發(fā)庫，類似于線程池的概念
    grpcServer = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4))  # 創(chuàng)建一個服務器
    data_pb2_grpc.add_FormatDataServicer_to_server(FormatData(), grpcServer)  # 在服務器中添加派生的接口服務（自己實現(xiàn)了處理函數(shù)）
    grpcServer.add_insecure_port(_HOST + ':' + _PORT)  # 添加監(jiān)聽端口
    grpcServer.start()  # 啟動服務器
    try:
        while True:
            time.sleep(_ONE_DAY_IN_SECONDS)
    except KeyboardInterrupt:
        grpcServer.stop(0)  # 關閉服務器

if __name__ == '__main__':
    serve()

創(chuàng)建實現(xiàn)能識別proto數(shù)據(jù)類和實現(xiàn)grpc傳輸協(xié)議.

# 實現(xiàn)了客戶端用于發(fā)送數(shù)據(jù)并打印接收到 server 端處理后的數(shù)據(jù)

# ! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import grpc
from example import data_pb2, data_pb2_grpc

_HOST = 'localhost'
_PORT = '8080'
import json

def run():
    conn = grpc.insecure_channel(_HOST + ':' + _PORT)  # 監(jiān)聽頻道
    print(conn)
    client = data_pb2_grpc.FormatDataStub(channel=conn)  # 客戶端使用Stub類發(fā)送請求,參數(shù)為頻道,為了綁定鏈接
    print(client)
    data = {'name': 'xjt', 'age': 18}
    response = client.DoFormat(data_pb2.actionrequest(text=json.dumps(data)))  # 返回的結果就是proto中定義的類
    print("received: " + response.text)

if __name__ == '__main__':
    run()

客戶端鏈接的主機號和端口號,必須是服務器創(chuàng)建的主機號和端口號.

先運行服務端,在運行客戶端,結果如下:

client.py

server.py

最終目錄結構

文章標題：Grpc跨語言遠程調(diào)用pythondemo
網(wǎng)頁網(wǎng)址：http://m.newbst.com/article36/gceosg.html

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