学习gRPC

构建流

gRPC 利用 HTTP/2的双向通信特性实现了连续的消息交换，实现了双向流。

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数据流是什么？

流数据有各种各样的场景用法。一种是，当事件发生时，有一种方法可以不断发出描述事件的消息。例如，当数据被添加到数据库中时，数据库希望将“数据添加”事件通知相关方。或者当股票价格发生变化时，证券交易所希望向订阅“价格变化”事件的所有服务公布新价格。

另一个是有一种以异步方式高效传输非常大的数据集的方法。例如，假设您有一个返回一百万条记录的查询，其中每条记录对调用者都有值。能够在每条记录以流的方式进入时检查它，比等到所有100万条记录都收到后再批量处理它们要有效得多。或者，想象你有一个电视控制台，想要摄入一部电影5分钟的时间来处理。通过流消费和处理5分钟的片段意味着消费者可以在电影进入时持续观看，而不必等到整部电影下载后才能观看。

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环境准备

• python 3.7
• pip 最新版， 可以用下面的命令更新

python -m pip install --upgrade pip

安装 gRPC

python -m pip install grpcio

这个还需要安装一个 gRPC tools , Python 的 gRPC 工具包括协议缓冲编译器 protoc 和用于从 .proto服务定义。

python -m pip install grpcio-tools

为了学习，这个提供要给demo

git clone -b v1.33.1 https://github.com/grpc/grpc

# 国内可以访问这个
git clone git@gitee.com:chasays/grpc.git

clone 之前需要安装 protoc 和 grpc_python_plugin

• protoc 可以直接用brew install protoc， 如果是其他的类似，或者下载protoc，然后解压后放到环境里面
• grpc_python_plugin 这个在上面clone的工程里面，编译make grpc_python_plugin 然后把编译好的文件copy到PATH里面即可

(base) ➜  grpc git:(master) ✗ make grpc_python_plugin
[HOSTCXX] Compiling src/compiler/cpp_generator.cc
[HOSTCXX] Compiling src/compiler/csharp_generator.cc
[HOSTCXX] Compiling src/compiler/objective_c_generator.cc
[HOSTCXX] Compiling src/compiler/python_generator.cc
[HOSTCXX] Compiling src/compiler/ruby_generator.cc
[AR]      Creating /Users/admin/Documents/OpenSource/grpc/libs/opt/libgrpc_plugin_support.a
[HOSTCXX] Compiling src/compiler/python_plugin.cc
[HOSTLD]  Linking /Users/admin/Documents/OpenSource/grpc/bins/opt/grpc_python_plugin

(base) ➜  sudo cp bins/opt/grpc_python_plugin /usr/local/bin/

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先来看一个最简单的 helloworld

然后切换目录到cd grpc/examples/python/helloworld 执行run_codegen.sh，即可生成helloworld_pb2.py文件。
然后依次执行 greeter_server.py和greeter_client.py。 就可以看到输出

python greeter_server.py
# 再开一个，shell进程执行
python greeter_client.py

# 需要注意执行client的时候一定要用python2， 用py3需要修改下文件里面print这句
(base) ➜  helloworld git:(master) ✗ python2 greeter_client.py
Greeter client received: Hello, you!

这个里面有个 stub ，需要提一下, 网上看了下，这个解释是不错的。

写码的时候你会遇到一些外部依赖，比如在本机上写代码，可能会调用谷歌的API，来完成远程调用。而我在做测试的时候并不想真的发出这个请求，（贵，得不到想要的结果），因此我选择通过某种方式(Mockito)来进行模拟。Stub指的就是这种模拟，把服务端的依赖用本机来进行模拟

也可以用 Bloomrpc 导入 protoc文件，然后直接执行。注意用这个执行之前需要启动 server。

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Streaming

要定义一个服务，你需要在你的. proto 文件中指定一个命名的服务:

service RouteGuide {
   // (Method definitions not shown)
}

然后在服务定义中定义 rpc 方法，指定它们的请求和响应类型。让你定义四种服务方法，所有这些都在 RouteGuide 服务中使用:

1. 一个简单的 RPC，其中客户端使用存根向服务器发送请求，并等待响应返回，就像普通的函数调用一样。

// Obtains the feature at a given position.
rpc GetFeature(Point) returns (Feature) {}

2. 一种响应流 RPC，其中客户端向服务器发送请求，并获得一个流来读取一系列消息。客户端从返回的流中读取，直到没有更多的消息。正如您在示例中看到的，您通过将 stream 关键字放在 response 类型之前来指定 response-streaming 方法。

// Obtains the Features available within the given Rectangle.  Results are
// streamed rather than returned at once (e.g. in a response message with a
// repeated field), as the rectangle may cover a large area and contain a
// huge number of features.
rpc ListFeatures(Rectangle) returns (stream Feature) {}

3. 一种请求流式 RPC，其中客户机写入一系列消息并将它们发送到服务器，同样使用提供的流。一旦客户端完成了消息的写入，它就会等待服务器读取所有消息并返回响应。通过将 stream 关键字放在请求类型之前，可以指定请求流方法。

// Accepts a stream of Points on a route being traversed, returning a
// RouteSummary when traversal is completed.
rpc RecordRoute(stream Point) returns (RouteSummary) {}

4. 一种双向流式 RPC，其中双方使用读写流发送一系列消息。这两个流独立运行，因此客户端和服务器可以按照自己喜欢的顺序读写: 例如，服务器可以等待接收所有客户端消息后再写响应，或者可以交替读取消息然后写入消息，或者其他读写组合。保留了每个流中消息的顺序。通过将 stream 关键字放在请求和响应之前，可以指定这种类型的方法。

// Accepts a stream of RouteNotes sent while a route is being traversed,
// while receiving other RouteNotes (e.g. from other users).
rpc RouteChat(stream RouteNote) returns (stream RouteNote) {}

然后用 如下命令生成 python代码。

$ python -m grpc_tools.protoc -I../../protos --python_out=. --grpc_python_out=. ../../protos/route_guide.proto

构建server和client的代码略。

https://github.com/grpc/grpc/blob/v1.33.1/examples/python/route_guide/route_guide_server.py
https://github.com/grpc/grpc/blob/v1.33.1/examples/python/route_guide/route_guide_client.py

启动server， 然后 push data，就可以在response看到对应的消息。

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用protobuf 实现序列化和反序列化

用python来举例吧，比如序列化就是request，用 SerializeToString， 反序列化就用 FromString。

request_serializers = {
    ('helloworld.Greeter', 'SayHello'): helloworld_pb2.HelloRequest.SerializeToString,
  }
response_deserializers = {
    ('helloworld.Greeter', 'SayHello'): helloworld_pb2.HelloReply.FromString,
  }

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readmore

https://grpc.io/docs/languages/python/
https://github.com/uw-labs/bloomrpc
https://www.programmableweb.com/news/how-to-build-streaming-api-using-grpc/how-to/2020/02/21

github博客
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