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带入 gRPC：gRPC Streaming, Client and Server
原文地址：带入 gRPC：gRPC Streaming, Client and Server
前言
本章节将介绍 gRPC 的流式，分为三种类型：
Server-side streaming RPC：服务器端流式 RPC
Client-side streaming RPC：客户端流式 RPC
Bidirectional streaming RPC：双向流式 RPC
流
任何技术，因为有痛点，所以才有了存在的必要性。如果您想要了解 gRPC 的流式调用，请继续
图
gRPC Streaming 是基于 HTTP/2 的，后续章节再进行详细讲解
为什么不用 Simple RPC
流式为什么要存在呢，是 Simple RPC 有什么问题吗？通过模拟业务场景，可得知在使用 Simple RPC 时，有如下问题：
数据包过大造成的瞬时压力
接收数据包时，需要所有数据包都接受成功且正确后，才能够回调响应，进行业务处理（无法客户端边发送，服务端边处理）
为什么用 Streaming RPC
大规模数据包
实时场景
模拟场景
每天早上 6 点，都有一批百万级别的数据集要同从 A 同步到 B，在同步的时候，会做一系列操作（归档、数据分析、画像、日志等）。这一次性涉及的数据量确实大
在同步完成后，也有人马上会去查阅数据，为了新的一天筹备。也符合实时性。
两者相较下，这个场景下更适合使用 Streaming RPC
gRPC
在讲解具体的 gRPC 流式代码时，会着重在第一节讲解，因为三种模式其实是不同的组合。希望你能够注重理解，举一反三，其实都是一样的知识点 ????
目录结构
$ tree go-grpc-example
go-grpc-example
├── client
│ ├── simple_client
│ │ └── client.go
│ └── stream_client
│ └── client.go
├── proto
│ ├── search.proto
│ └── stream.proto
└── server
├── simple_server
│ └── server.go
└── stream_server
└── server.go
增加 stream_server、stream_client 存放服务端和客户端文件，proto/stream.proto 用于编写 IDL
IDL
在 proto 文件夹下的 stream.proto 文件中，写入如下内容：
syntax = “proto3”;
package proto;
service StreamService {
rpc List(StreamRequest) returns (stream StreamResponse) {};
rpc Record(stream StreamRequest) returns (StreamResponse) {};
rpc Route(stream StreamRequest) returns (stream StreamResponse) {};
}
message StreamPoint {
string name = 1;
int32 value = 2;
}
message StreamRequest {
StreamPoint pt = 1;
}
message StreamResponse {
StreamPoint pt = 1;
}
注意关键字 stream，声明其为一个流方法。这里共涉及三个方法，对应关系为
List：服务器端流式 RPC
Record：客户端流式 RPC
Route：双向流式 RPC
基础模板 + 空定义
Server
package main
import (
“log”
“net”
“google.golang.org/grpc”
pb “github.com/EDDYCJY/go-grpc-example/proto”
)
type StreamService struct{}
const (
PORT = “9002”
)
func main() {
server := grpc.NewServer()
pb.RegisterStreamServiceServer(server, &StreamService{})
lis, err := net.Listen(“tcp”, “:”+PORT)
if err != nil {
log.Fatalf(“net.Listen err: %v”, err)
}
server.Serve(lis)
}
func (s *StreamService) List(r *pb.StreamRequest, stream pb.StreamService_ListServer) error {
return nil
}
func (s *StreamService) Record(stream pb.StreamService_RecordServer) error {
return nil
}
func (s *StreamService) Route(stream pb.StreamService_RouteServer) error {
return nil
}
写代码前，建议先将 gRPC Server 的基础模板和接口给空定义出来。若有不清楚可参见上一章节的知识点
Client
package main
import (
“log”
“google.golang.org/grpc”
pb “github.com/EDDYCJY/go-grpc-example/proto”
)
const (
PORT = “9002”
)
func main() {
conn, err := grpc.Dial(“:”+PORT, grpc.WithInsecure())
if err != nil {
log.Fatalf(“grpc.Dial err: %v”, err)
}
defer conn.Close()
client := pb.NewStreamServiceClient(conn)
err = printLists(client, &pb.StreamRequest{Pt: &pb.StreamPoint{Name: “gRPC Stream Client: List”, Value: 2018}})
if err != nil {
log.Fatalf(“printLists.err: %v”, err)
}
err = printRecord(client, &pb.StreamRequest{Pt: &pb.StreamPoint{Name: “gRPC Stream Client: Record”, Value: 2018}})
if err != nil {
log.Fatalf(“printRecord.err: %v”, err)
}
err = printRoute(client, &pb.StreamRequest{Pt: &pb.StreamPoint{Name: “gRPC Stream Client: Route”, Value: 2018}})
if err != nil {
log.Fatalf(“printRoute.err: %v”, err)
}
}
func printLists(client pb.StreamServiceClient, r *pb.StreamRequest) error {
return nil
}
func printRecord(client pb.StreamServiceClient, r *pb.StreamRequest) error {
return nil
}
func printRoute(client pb.StreamServiceClient, r *pb.StreamRequest) error {
return nil
}
一、Server-side streaming RPC：服务器端流式 RPC
服务器端流式 RPC，显然是单向流，并代指 Server 为 Stream 而 Client 为普通 RPC 请求
简单来讲就是客户端发起一次普通的 RPC 请求，服务端通过流式响应多次发送数据集，客户端 Recv 接收数据集。大致如图：
Server
func (s *StreamService) List(r *pb.StreamRequest, stream pb.StreamService_ListServer) error {
for n := 0; n <= 6; n++ {
err := stream.Send(&pb.StreamResponse{
Pt: &pb.StreamPoint{
Name: r.Pt.Name,
Value: r.Pt.Value + int32(n),
},
})
if err != nil {
return err
}
}
return nil
}
在 Server，主要留意 stream.Send 方法。它看上去能发送 N 次？有没有大小限制？
type StreamService_ListServer interface {
Send(*StreamResponse) error
grpc.ServerStream
}
func (x *streamServiceListServer) Send(m *StreamResponse) error {
return x.ServerStream.SendMsg(m)
}
通过阅读源码，可得知是 protoc 在生成时，根据定义生成了各式各样符合标准的接口方法。最终再统一调度内部的 SendMsg 方法，该方法涉及以下过程:
消息体（对象）序列化
压缩序列化后的消息体
对正在传输的消息体增加 5 个字节的 header
判断压缩 + 序列化后的消息体总字节长度是否大于预设的 maxSendMessageSize（预设值为 math.MaxInt32），若超出则提示错误
写入给流的数据集
Client
func printLists(client pb.StreamServiceClient, r *pb.StreamRequest) error {
stream, err := client.List(context.Background(), r)
if err != nil {
return err
}
for {
resp, err := stream.Recv()
if err == io.EOF {
break
}
if err != nil {
return err
}
log.Printf(“resp: pj.name: %s, pt.value: %d”, resp.Pt.Name, resp.Pt.Value)
}
return nil
}
在 Client，主要留意 stream.Recv() 方法。什么情况下 io.EOF？什么情况下存在错误信息呢?
type StreamService_ListClient interface {
Recv() (*StreamResponse, error)
grpc.ClientStream
}
func (x *streamServiceListClient) Recv() (*StreamResponse, error) {
m := new(StreamResponse)
if err := x.ClientStream.RecvMsg(m); err != nil {
return nil, err
}
return m, nil
}
通过阅读源码，可得知：当流结束（调用了 Close）时，会出现 io.EOF。而错误信息（err）基本都由另一侧反馈过来，因此进行日常处理和标记即可
验证
运行 stream_server/server.go：
$ go run server.go
运行 stream_client/client.go：
$ go run client.go
2018/09/24 16:18:25 resp: pj.name: gRPC Stream Client: List, pt.value: 2018
2018/09/24 16:18:25 resp: pj.name: gRPC Stream Client: List, pt.value: 2019
2018/09/24 16:18:25 resp: pj.name: gRPC Stream Client: List, pt.value: 2020
2018/09/24 16:18:25 resp: pj.name: gRPC Stream Client: List, pt.value: 2021
2018/09/24 16:18:25 resp: pj.name: gRPC Stream Client: List, pt.value: 2022
2018/09/24 16:18:25 resp: pj.name: gRPC Stream Client: List, pt.value: 2023
2018/09/24 16:18:25 resp: pj.name: gRPC Stream Client: List, pt.value: 2024
二、Client-side streaming RPC：客户端流式 RPC
客户端流式 RPC，单向流，客户端通过流式发起多次 RPC 请求给服务端，服务端发起一次响应给客户端，大致如图：
Server
func (s *StreamService) Record(stream pb.StreamService_RecordServer) error {
for {
r, err := stream.Recv()
if err == io.EOF {
return stream.SendAndClose(&pb.StreamResponse{Pt: &pb.StreamPoint{Name: “gRPC Stream Server: Record”, Value: 1}})
}
if err != nil {
return err
}
log.Printf(“stream.Recv pt.name: %s, pt.value: %d”, r.Pt.Name, r.Pt.Value)
}
return nil
}
多了一个从未见过的方法 stream.SendAndClose，它是做什么用的呢？
在这段程序中，我们对每一个 Recv 都进行了处理，当发现 io.EOF (流关闭) 后，需要将最终的响应结果发送给客户端，同时关闭正在另外一侧等待的 Recv
Client
func printRecord(client pb.StreamServiceClient, r *pb.StreamRequest) error {
stream, err := client.Record(context.Background())
if err != nil {
return err
}
for n := 0; n < 6; n++ {
err := stream.Send(r)
if err != nil {
return err
}
}
resp, err := stream.CloseAndRecv()
if err != nil {
return err
}
log.Printf(“resp: pj.name: %s, pt.value: %d”, resp.Pt.Name, resp.Pt.Value)
return nil
}
stream.CloseAndRecv 和 stream.SendAndClose 是配套使用的流方法，相信聪明的你已经秒懂它的作用了
验证
重启 stream_server/server.go，再次运行 stream_client/client.go：
stream_client：
$ go run client.go
2018/09/24 16:23:03 resp: pj.name: gRPC Stream Server: Record, pt.value: 1
stream_server：
$ go run server.go
2018/09/24 16:23:03 stream.Recv pt.name: gRPC Stream Client: Record, pt.value: 2018
2018/09/24 16:23:03 stream.Recv pt.name: gRPC Stream Client: Record, pt.value: 2018
2018/09/24 16:23:03 stream.Recv pt.name: gRPC Stream Client: Record, pt.value: 2018
2018/09/24 16:23:03 stream.Recv pt.name: gRPC Stream Client: Record, pt.value: 2018
2018/09/24 16:23:03 stream.Recv pt.name: gRPC Stream Client: Record, pt.value: 2018
2018/09/24 16:23:03 stream.Recv pt.name: gRPC Stream Client: Record, pt.value: 2018
三、Bidirectional streaming RPC：双向流式 RPC
双向流式 RPC，顾名思义是双向流。由客户端以流式的方式发起请求，服务端同样以流式的方式响应请求
首个请求一定是 Client 发起，但具体交互方式（谁先谁后、一次发多少、响应多少、什么时候关闭）根据程序编写的方式来确定（可以结合协程）
因此图示也千变万化，这里就不放出来了
Server
func (s *StreamService) Route(stream pb.StreamService_RouteServer) error {
n := 0
for {
err := stream.Send(&pb.StreamResponse{
Pt: &pb.StreamPoint{
Name: “gPRC Stream Client: Route”,
Value: int32(n),
},
})
if err != nil {
return err
}
r, err := stream.Recv()
if err == io.EOF {
return nil
}
if err != nil {
return err
}
n++
log.Printf(“stream.Recv pt.name: %s, pt.value: %d”, r.Pt.Name, r.Pt.Value)
}
return nil
}
Client
func printRoute(client pb.StreamServiceClient, r *pb.StreamRequest) error {
stream, err := client.Route(context.Background())
if err != nil {
return err
}
for n := 0; n <= 6; n++ {
err = stream.Send(r)
if err != nil {
return err
}
resp, err := stream.Recv()
if err == io.EOF {
break
}
if err != nil {
return err
}
log.Printf(“resp: pj.name: %s, pt.value: %d”, resp.Pt.Name, resp.Pt.Value)
}
stream.CloseSend()
return nil
}
验证
重启 stream_server/server.go，再次运行 stream_client/client.go：
stream_server
$ go run server.go
2018/09/24 16:29:43 stream.Recv pt.name: gRPC Stream Client: Route, pt.value: 2018
2018/09/24 16:29:43 stream.Recv pt.name: gRPC Stream Client: Route, pt.value: 2018
2018/09/24 16:29:43 stream.Recv pt.name: gRPC Stream Client: Route, pt.value: 2018
2018/09/24 16:29:43 stream.Recv pt.name: gRPC Stream Client: Route, pt.value: 2018
2018/09/24 16:29:43 stream.Recv pt.name: gRPC Stream Client: Route, pt.value: 2018
2018/09/24 16:29:43 stream.Recv pt.name: gRPC Stream Client: Route, pt.value: 2018
stream_client
$ go run client.go
2018/09/24 16:29:43 resp: pj.name: gPRC Stream Client: Route, pt.value: 0
2018/09/24 16:29:43 resp: pj.name: gPRC Stream Client: Route, pt.value: 1
2018/09/24 16:29:43 resp: pj.name: gPRC Stream Client: Route, pt.value: 2
2018/09/24 16:29:43 resp: pj.name: gPRC Stream Client: Route, pt.value: 3
2018/09/24 16:29:43 resp: pj.name: gPRC Stream Client: Route, pt.value: 4
2018/09/24 16:29:43 resp: pj.name: gPRC Stream Client: Route, pt.value: 5
2018/09/24 16:29:43 resp: pj.name: gPRC Stream Client: Route, pt.value: 6
总结
在本文共介绍了三类流的交互方式，可以根据实际的业务场景去选择合适的方式。会事半功倍哦 ????
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带入 gRPC：gRPC Streaming, Client and Server