舒适提醒：本文须要联合上一篇 gRPC 文章一起食用，否则可能看不懂。

后面一篇文章松哥和大家聊了 gRPC 的根本用法，明天咱们再来略微深刻一点点，来看下 gRPC 中四种不同的通信模式。

gRPC 中四种不同的通信模式别离是：

  1. 一元 RPC
  2. 服务端流 RPC
  3. 客户端流 RPC
  4. 双向流 RPC

接下来松哥就通过四个残缺的案例，来别离和向搭档们演示这四种不同的通信模式。

1. 筹备工作

对于 gRPC 的基础知识咱们就不啰嗦了，咱们间接来看我明天的 proto 文件，如下：

这次我新建了一个名为 book.proto 的文件，这里次要定义了一些图书相干的办法，如下：

syntax = "proto3";option java_multiple_files = true;option java_package = "org.javaboy.grpc.demo";option java_outer_classname = "BookServiceProto";import "google/protobuf/wrappers.proto";package book;service BookService {  rpc addBook(Book) returns (google.protobuf.StringValue);  rpc getBook(google.protobuf.StringValue) returns (Book);  rpc searchBooks(google.protobuf.StringValue) returns (stream Book);  rpc updateBooks(stream Book) returns (google.protobuf.StringValue);  rpc processBooks(stream google.protobuf.StringValue) returns (stream BookSet);}message Book {  string id = 1;  repeated string tags = 2;  string name = 3;  float price = 4;  string author = 5;}message BookSet {  string id = 1;  repeated Book bookList = 3;}

这个文件中，有一些内容咱们在上篇文章中都讲过了，讲过的我就不再反复了，我说一些上篇文章没有波及到的货色：

  1. 因为咱们在这个文件中，援用了 Google 提供的 StringValue（google.protobuf.StringValue），所以这个文件下面咱们首先用 import 导入相干的文件，导入之后，才能够应用。
  2. 在办法参数和返回值中呈现的 stream，就示意这个办法的参数或者返回值是流的模式（其实就是数据能够屡次传输）。
  3. message 中呈现了一个上篇文章没有的关键字 repeated，这个示意这个字段能够反复，能够简略了解为这就是咱们 Java 中的数组。

好了，和上篇文章相比，本文次要就是这几个中央不一样。

proto 文件写好之后，依照上篇文章介绍的办法进行编译，生成对应的代码，这里就不再反复了。

2. 一元 RPC

一元 RPC 是一种比较简单的 RPC 模式，其实说白了咱们上篇文章和大家介绍的就是一种一元 RPC，也就是客户端发动一个申请，服务端给出一个响应，而后申请完结。

下面咱们定义的五个办法中，addBook 和 getBook 都算是一种一元 RPC。

2.1 addBook

先来看 addBook 办法，这个办法的逻辑很简略，咱们提前在服务端筹备一个 Map 用来保留 Book，addBook 调用的时候，就把 book 对象存入到 Map 中，并且将 book 的 ID 返回，大家就这样一件事，来看看服务端的代码：

public class BookServiceImpl extends BookServiceGrpc.BookServiceImplBase {    private Map<String, Book> bookMap = new HashMap<>();    public BookServiceImpl() {        Book b1 = Book.newBuilder().setId("1").setName("三国演义").setAuthor("罗贯中").setPrice(30).addTags("明清小说").addTags("通俗小说").build();        Book b2 = Book.newBuilder().setId("2").setName("西游记").setAuthor("吴承恩").setPrice(40).addTags("志怪小说").addTags("通俗小说").build();        Book b3 = Book.newBuilder().setId("3").setName("水浒传").setAuthor("施耐庵").setPrice(50).addTags("明清小说").addTags("通俗小说").build();        bookMap.put("1", b1);        bookMap.put("2", b2);        bookMap.put("3", b3);    }    @Override    public void addBook(Book request, StreamObserver<StringValue> responseObserver) {        bookMap.put(request.getId(), request);        responseObserver.onNext(StringValue.newBuilder().setValue(request.getId()).build());        responseObserver.onCompleted();    }}

看过上篇文章的小伙伴，我感觉这段代码应该很好了解。

客户端调用形式如下：

public class BookServiceClient {    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50051)                .usePlaintext()                .build();        BookServiceGrpc.BookServiceStub stub = BookServiceGrpc.newStub(channel);        addBook(stub);    }    private static void addBook(BookServiceGrpc.BookServiceStub stub) throws InterruptedException {        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);        stub.addBook(Book.newBuilder().setPrice(99).setId("100").setName("java").setAuthor("javaboy").build(), new StreamObserver<StringValue>() {            @Override            public void onNext(StringValue stringValue) {                System.out.println("stringValue.getValue() = " + stringValue.getValue());            }            @Override            public void onError(Throwable throwable) {            }            @Override            public void onCompleted() {                countDownLatch.countDown();                System.out.println("增加结束");            }        });        countDownLatch.await();    }}

这里我应用了 CountDownLatch 来实现线程期待，等服务端给出响应之后，客户端再完结。这里在回调的 onNext 办法中，咱们就能够拿到服务端的返回值。

2.2 getBook

getBook 跟下面的 addBook 相似，先来看服务端代码，如下：

public class BookServiceImpl extends BookServiceGrpc.BookServiceImplBase {    private Map<String, Book> bookMap = new HashMap<>();    public BookServiceImpl() {        Book b1 = Book.newBuilder().setId("1").setName("三国演义").setAuthor("罗贯中").setPrice(30).addTags("明清小说").addTags("通俗小说").build();        Book b2 = Book.newBuilder().setId("2").setName("西游记").setAuthor("吴承恩").setPrice(40).addTags("志怪小说").addTags("通俗小说").build();        Book b3 = Book.newBuilder().setId("3").setName("水浒传").setAuthor("施耐庵").setPrice(50).addTags("明清小说").addTags("通俗小说").build();        bookMap.put("1", b1);        bookMap.put("2", b2);        bookMap.put("3", b3);    }    @Override    public void getBook(StringValue request, StreamObserver<Book> responseObserver) {        String id = request.getValue();        Book book = bookMap.get(id);        if (book != null) {            responseObserver.onNext(book);            responseObserver.onCompleted();        } else {            responseObserver.onCompleted();        }    }}

这个 getBook 就是依据客户端传来的 id，从 Map 中查问到一个 Book 并返回。

客户端调用代码如下：

public class BookServiceClient {    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50051)                .usePlaintext()                .build();        BookServiceGrpc.BookServiceStub stub = BookServiceGrpc.newStub(channel);        getBook(stub);    }    private static void getBook(BookServiceGrpc.BookServiceStub stub) throws InterruptedException {        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);        stub.getBook(StringValue.newBuilder().setValue("2").build(), new StreamObserver<Book>() {            @Override            public void onNext(Book book) {                System.out.println("book = " + book);            }            @Override            public void onError(Throwable throwable) {            }            @Override            public void onCompleted() {                countDownLatch.countDown();                System.out.println("查问结束");            }        });        countDownLatch.await();    }}

小伙伴们大略也能看进去，addBook 和 getBook 基本上操作套路是截然不同的。

3. 服务端流 RPC

后面的一元 RPC，客户端发动一个申请，服务端给出一个响应，申请就完结了。服务端流则是客户端发动一个申请，服务端给一个响应序列，这个响应序列组成一个流。

下面咱们给出的 searchBook 就是这样一个例子，searchBook 是传递图书的 tags 参数，而后在服务端查问哪些书的 tags 满足条件，将满足条件的书全副都返回去。

咱们来看下服务端的代码：

public class BookServiceImpl extends BookServiceGrpc.BookServiceImplBase {    private Map<String, Book> bookMap = new HashMap<>();    public BookServiceImpl() {        Book b1 = Book.newBuilder().setId("1").setName("三国演义").setAuthor("罗贯中").setPrice(30).addTags("明清小说").addTags("通俗小说").build();        Book b2 = Book.newBuilder().setId("2").setName("西游记").setAuthor("吴承恩").setPrice(40).addTags("志怪小说").addTags("通俗小说").build();        Book b3 = Book.newBuilder().setId("3").setName("水浒传").setAuthor("施耐庵").setPrice(50).addTags("明清小说").addTags("通俗小说").build();        bookMap.put("1", b1);        bookMap.put("2", b2);        bookMap.put("3", b3);    }    @Override    public void searchBooks(StringValue request, StreamObserver<Book> responseObserver) {        Set<String> keySet = bookMap.keySet();        String tags = request.getValue();        for (String key : keySet) {            Book book = bookMap.get(key);            int tagsCount = book.getTagsCount();            for (int i = 0; i < tagsCount; i++) {                String t = book.getTags(i);                if (t.equals(tags)) {                    responseObserver.onNext(book);                    break;                }            }        }        responseObserver.onCompleted();    }}

小伙伴们看下，这段 Java 代码应该很好了解：

  1. 首先从 request 中提取客户端传来的 tags 参数。
  2. 遍历 bookMap，查看每一本书的 tags 是否等于客户端传来的 tags，如果相等，阐明增加匹配，则通过 responseObserver.onNext(book); 将这本书写回到客户端。
  3. 等所有操作都实现后，执行 responseObserver.onCompleted();，示意服务端的响应序列完结了，这样客户端也就晓得申请完结了。

咱们来看看客户端的代码，如下：

public class BookServiceClient {    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50051)                .usePlaintext()                .build();        BookServiceGrpc.BookServiceStub stub = BookServiceGrpc.newStub(channel);        searchBook(stub);    }    private static void searchBook(BookServiceGrpc.BookServiceStub stub) throws InterruptedException {        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);        stub.searchBooks(StringValue.newBuilder().setValue("明清小说").build(), new StreamObserver<Book>() {            @Override            public void onNext(Book book) {                System.out.println(book);            }            @Override            public void onError(Throwable throwable) {            }            @Override            public void onCompleted() {                countDownLatch.countDown();                System.out.println("查问结束！");            }        });        countDownLatch.await();    }}

客户端的代码好了解，搜寻的关键字是 明清小说，每当服务端返回一次数据的时候，客户端回调的 onNext 办法就会被触发一次，当服务端之行了 responseObserver.onCompleted(); 之后，客户端的 onCompleted 办法也会被触发。

这个就是服务端流，客户端发动一个申请，服务端通过 onNext 能够屡次写回数据。

4. 客户端流 RPC

客户端流则是客户端发动多个申请，服务端只给出一个响应。

下面的 updateBooks 就是一个客户端流的案例，客户端想要批改图书，能够发动多个申请批改多本书，服务端则收集屡次批改的后果，将之汇总而后一次性返回给客户端。

咱们先来看看服务端的代码：

public class BookServiceImpl extends BookServiceGrpc.BookServiceImplBase {    private Map<String, Book> bookMap = new HashMap<>();    public BookServiceImpl() {        Book b1 = Book.newBuilder().setId("1").setName("三国演义").setAuthor("罗贯中").setPrice(30).addTags("明清小说").addTags("通俗小说").build();        Book b2 = Book.newBuilder().setId("2").setName("西游记").setAuthor("吴承恩").setPrice(40).addTags("志怪小说").addTags("通俗小说").build();        Book b3 = Book.newBuilder().setId("3").setName("水浒传").setAuthor("施耐庵").setPrice(50).addTags("明清小说").addTags("通俗小说").build();        bookMap.put("1", b1);        bookMap.put("2", b2);        bookMap.put("3", b3);    }        @Override    public StreamObserver<Book> updateBooks(StreamObserver<StringValue> responseObserver) {        StringBuilder sb = new StringBuilder("更新的图书 ID 为：");        return new StreamObserver<Book>() {            @Override            public void onNext(Book book) {                bookMap.put(book.getId(), book);                sb.append(book.getId())                        .append(",");            }            @Override            public void onError(Throwable throwable) {            }            @Override            public void onCompleted() {                responseObserver.onNext(StringValue.newBuilder().setValue(sb.toString()).build());                responseObserver.onCompleted();            }        };    }}

客户端每发送一本书来，就会触发服务端的 onNext 办法，而后咱们在这办法中进行图书的更新操作，并记录更新后果。最初，咱们在 onCompleted 办法中，将更新后果汇总返回给客户端，基本上就是这样一个流程。

咱们再来看看客户端的代码：

public class BookServiceClient {    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50051)                .usePlaintext()                .build();        BookServiceGrpc.BookServiceStub stub = BookServiceGrpc.newStub(channel);        updateBook(stub);    }    private static void updateBook(BookServiceGrpc.BookServiceStub stub) throws InterruptedException {        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);        StreamObserver<Book> request = stub.updateBooks(new StreamObserver<StringValue>() {            @Override            public void onNext(StringValue stringValue) {                System.out.println("stringValue.getValue() = " + stringValue.getValue());            }            @Override            public void onError(Throwable throwable) {            }            @Override            public void onCompleted() {                System.out.println("更新结束");                countDownLatch.countDown();            }        });        request.onNext(Book.newBuilder().setId("1").setName("a").setAuthor("b").build());        request.onNext(Book.newBuilder().setId("2").setName("c").setAuthor("d").build());        request.onCompleted();        countDownLatch.await();    }}

在客户端这块，updateBooks 办法会返回一个 StreamObserver<Book> 对象，调用该对象的 onNext 办法就是给服务端传递数据了，能够传递多个数据，调用该对象的 onCompleted 办法就是通知服务端数据传递完结了，此时也会触发服务端的 onCompleted 办法，服务端的 onCompleted 办法执行之后，进而触发了客户端的 onCompleted 办法。

5. 双向流 RPC

双向流其实就是 3、4 大节的合体。即客户端屡次发送数据，服务端也屡次响应数据。

咱们先来看下服务端的代码：

public class BookServiceImpl extends BookServiceGrpc.BookServiceImplBase {    private Map<String, Book> bookMap = new HashMap<>();    private List<Book> books = new ArrayList<>();    public BookServiceImpl() {        Book b1 = Book.newBuilder().setId("1").setName("三国演义").setAuthor("罗贯中").setPrice(30).addTags("明清小说").addTags("通俗小说").build();        Book b2 = Book.newBuilder().setId("2").setName("西游记").setAuthor("吴承恩").setPrice(40).addTags("志怪小说").addTags("通俗小说").build();        Book b3 = Book.newBuilder().setId("3").setName("水浒传").setAuthor("施耐庵").setPrice(50).addTags("明清小说").addTags("通俗小说").build();        bookMap.put("1", b1);        bookMap.put("2", b2);        bookMap.put("3", b3);    }    @Override    public StreamObserver<StringValue> processBooks(StreamObserver<BookSet> responseObserver) {        return new StreamObserver<StringValue>() {            @Override            public void onNext(StringValue stringValue) {                Book b = Book.newBuilder().setId(stringValue.getValue()).build();                books.add(b);                if (books.size() == 3) {                    BookSet bookSet = BookSet.newBuilder().addAllBookList(books).build();                    responseObserver.onNext(bookSet);                    books.clear();                }            }            @Override            public void onError(Throwable throwable) {            }            @Override            public void onCompleted() {                BookSet bookSet = BookSet.newBuilder().addAllBookList(books).build();                responseObserver.onNext(bookSet);                books.clear();                responseObserver.onCompleted();            }        };    }}

这段代码没有实际意义，单纯为了给小伙伴们演示双向流，我的操作逻辑是客户端传递多个 ID 到服务端，而后服务端依据这些 ID 构建对应的 Book 对象，而后三个三个一组，再返回给客户端。客户端每次发送一个申请，都会触发服务端的 onNext 办法，咱们在这个办法中对申请分组返回。最初如果还有残余的申请，咱们在 onCompleted() 办法中返回。

再来看看客户端的代码：

public class BookServiceClient {    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50051)                .usePlaintext()                .build();        BookServiceGrpc.BookServiceStub stub = BookServiceGrpc.newStub(channel);        processBook(stub);    }    private static void processBook(BookServiceGrpc.BookServiceStub stub) throws InterruptedException {        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);        StreamObserver<StringValue> request = stub.processBooks(new StreamObserver<BookSet>() {            @Override            public void onNext(BookSet bookSet) {                System.out.println("bookSet = " + bookSet);                System.out.println("=============");            }            @Override            public void onError(Throwable throwable) {            }            @Override            public void onCompleted() {                System.out.println("处理完毕！");                countDownLatch.countDown();            }        });        request.onNext(StringValue.newBuilder().setValue("a").build());        request.onNext(StringValue.newBuilder().setValue("b").build());        request.onNext(StringValue.newBuilder().setValue("c").build());        request.onNext(StringValue.newBuilder().setValue("d").build());        request.onCompleted();        countDownLatch.await();    }}

这个客户端的代码跟第四大节截然不同，不再赘述了。

好啦，这就是松哥和小伙伴们介绍的 gRPC 的四种不同的通信模式，文章中只给出了一些要害代码，如果小伙伴们没看明确，倡议联合上篇文章一起浏览就懂啦～