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gRPC 应用指引

时间：2023-04-25 12:40:37 来源：博客园

一、核心概念、架构及生命周期1、服务定义

gRPC 默认使用protocol buffers。

service HelloService {  rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloResponse);}message HelloRequest {  string greeting = 1;}message HelloResponse {  string reply = 1;}

gRPC 可以定义四种类型服务：

Unary RPCs：一次请求，一次回复。

(资料图片仅供参考)

rpc SayHello(HelloRequest) returns (HelloResponse);

服务端流式请求：客户端发送一次请求，服务端流式返回一系列数据。

rpc LotsOfReplies(HelloRequest) returns (stream HelloResponse);

客户端流式请求：客户端流式写入一系列请求，然后发送到服务端。客户端写完请求后，等待服务端接受并返回结果。

rpc LotsOfGreetings(stream HelloRequest) returns (HelloResponse);

双向流式请求：客户端和服务端双向发送数据流，各自独立。可以随读随写，或者一次性读完再写。

rpc BidiHello(stream HelloRequest) returns (stream HelloResponse);

2、API 使用

首先在 .proto 文件中定义一个服务，然后使用 gRPC 提供的 pb 编译插件来生成客户端和服务端代码。

服务端：实现定义的服务，响应客户端请求。gRPC 框架解码请求，执行服务方法，编码返回结果。客户端：本地 stub 包含实现的服务方法，客户端可以直接调用 stub 的相应方法，以 pb 消息类型包装请求参数发送到服务器，同时返回服务器返回的结果。3、同步和异步

同步 RPC 请求（发送请求，阻塞直到服务端返回结果）和我们通常所说的 RPC 定义最为接近。但是，在实际应用中，非阻塞异步请求更适合。

4、RPC 生命周期a）Unary RPC

客户端发送一次请求，获取一次返回。

客户端请求本地 stub 方法，服务端获取到通知，并伴随着客户端的请求数据，包括客户端metadata、方法名及deadline。服务端可以直接返回自身的 metadata（必须在业务结果返回前返回）或者等待客户端的请求消息（自定义）。服务端收到客户端请求消息，然后执行相应的方法，组装相应的数据结果，伴随着请求状态信息（状态码及可能状态消息）返回给客户端。如果状态为 OK，则客户端可以获取到结果进行处理，完成整个调用过程。b）服务端流式 RPC

服务端返回的是一个数据流。在服务端发送完业务数据后，会继续返回状态信息。

c）客户端流式 RPC

客户端发送的是一个请求数据流。

d）双向流式 RPC

客户端和服务端双向发送数据流，各自独立。可以随读随写，或者一次性读完再写。

5、Deadlines/Timeouts

gRPC 允许客户端声明超时（请求 DEADLINE_EXCEEDED 异常之前等待的时间）。服务端可以通过此来判定请求是否超时及剩余处理时间。

6、RPC 终止

gRPC 中客户端和服务端都可以独立终止请求。比如服务端已经成功响应请求，但是客户端超时终止；服务端在接收完客户端请求数据前限频校验终止请求流程。

7、RPC 请求取消

客户端和服务端都可以在任何时候取消 RPC 流程。

8、Metadata

RPC 请求元数据，kv 列表形式，key 为 string 类型，value 通常为string，也可以为二进制。

key 大小写敏感，不能以 grpc- 做前缀（保留），二进制 value 的 key 以 -bin 结尾。

gRPC 不会使用用户自定义的元数据。

元数据使用，不同开发语言可能不同。

9、Channels

gRPC channel 是客户端到服务端的链接。用以创建客户端 stub。

channel 提供相应的参数配置控制 gRPC 请求行为，例如交互数据压缩等。

channel 的状态包括已建立链接及空闲。

二、最佳实践

rpc 请求初始化包括：客户端负载均衡，传输层 HTTP/2 请求创建及请求服务端相应的业务接口。

尽量重用 stubs 和 channels。

2、提供心跳机制以确保 HTTP/2 连接即使在系统业务不活跃时段仍能保持活跃，避免因 RPC 请求初始化导致的响应延迟。

3、对于可能存续长时间的数据流请求交互，适宜使用流式处理，避免频繁的 RPC 初始化。但是流式处理也存在无法动态均衡负载的及debug 困难的问题。虽然可以在小规模请求上提升性能，但是会因为负载均衡因素及复杂性降低整体扩展性。（python 除外）

4、每一个 gRPC channel 可以使用 0 个或多个 HTTP/2 链接，每个链接可以承载一定数量的的并发数据流。当链接上活跃的 RPC 请求达到上限，新进的请求会进入调用端等待队列。因此，对于高负载或持久的流式请求会因此产生性能问题。对于此，可以使用如下两种方式处理：

对于此类业务请求使用额外的 chennel。使用 gRPC 连接池来均衡处理请求（需要特定的处理来避免重复使用同一个 channel）

5、对于 Java 语言

使用非阻塞 stubs 来并行处理 RPC 请求。

提供自定义连接池，根据实际的业务负载来配置相关参数。

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