Spring boot使用gRPC 的详细教程

本篇文章，我们介绍gRPC并通过例子详细演示使用gRPC的过程。

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1 什么是gRPC.

gRPC是一个开源的、高性能的远程过程调用（RPC）框架，由谷歌提供，用于分布式系统之间的高效通信。它使用协议缓冲区（protobuf）进行有效的数据序列化，并支持双向流、请求/响应流和高级传输功能。在构建微服务架构和其他分布式系统中很受欢迎。

2 gRPC的优势

2.1高性能：

gRPC使用二进制协议，不是像JSON或XML这样的文本协议，这使它在消息大小和处理速度方面更有效率。Portobuff是一种高效的二进制格式，用于结构化数据，具有数据压缩能力。这允许更快的消息序列化和反序列化，并减少服务之间传输数据所需的带宽。

2.2 与语言和平台无关：

gRPC支持多种编程语言和平台，包括C++、Java、Python、Go和其他许多语言。这使它不管使用的是何种技术栈都很容易与现有的系统和服务集成。

2.3 自动代码生成：

gRPC带有代码生成工具，可以自动生成多种编程语言的客户端和服务器代码。这节省了开发人员的时间和精力，并有助于确保代码的一致性和正确性。

2.4 自动代码生成：

gRPC带有一个代码生成工具，可以自动生成多种编程语言的客户端和服务器代码。这节省了开发人员的时间和精力，并有助于确保代码的一致性和正确性。

2.5 流式支持：

gRPC支持单项和流式请求和响应，这使大量数据能进行有效处理和服务间实现实时通信。

2.6 内置支持负载平衡和服务发现：

gRPC包括对负载平衡和服务发现的内置支持，能轻松地构建可扩展、有弹性的分布式系统。

2.7 互操作性：

gRPC支持多种编程语言，使用不同语言编写的服务之间具有互操作性。这有助于现有系统和服务之间的整合，可以减少对复杂和容易出错的API的需求。

3 开始编码

为了便于设置，我为服务器和客户端都添加了模板代码。

你可以按照下面这些链接尝试：

服务器：https://github.com/DeathkillerAnk/grpc-spring-server 客户：https://github.com/DeathkillerAnk/grpc-spring-client

现在开始分解代码库

我们有两个应用程序，一个是服务器，另一个是客户端。

有两个模块service和common。

普通模块由proto文件组成，它的作用类似于JSON文件，表示结构化数据，但你可以在.proto文件上运行一个编译器，生成可以用你选择的编程语言读写数据的代码。
该服务模块有java和spring boot代码

syntax = "proto3";

package com.deathkiller.grpc;

option java_multiple_files = true;
option java_package = "com.demo.grpc";

service GreetingService {
  rpc greeting(GreetingRequest) returns (GreetingResponse) {
  }
}

message GreetingRequest {
  string message = 1;
}

message GreetingResponse {
  string message = 1;
}

在我们的例子中，使用的是Java。因此，当我们运行 "mvn compile "时，它将生成其Java基类，用于实现或调用写在GreetingService服务中的函数。

在服务器端，我们通过重写方法和提供其实现来给问候函数添加逻辑。

package com.demo.grpcdemo.greetingservice;

import com.demo.grpc.GreetingRequest;
import com.demo.grpc.GreetingResponse;
import com.demo.grpc.GreetingServiceGrpc;
import io.grpc.stub.StreamObserver;
import net.devh.boot.grpc.server.service.GrpcService;

@GrpcService
public class GreetingServiceImpl extends GreetingServiceGrpc.GreetingServiceImplBase {

    @Override
    public void greeting(GreetingRequest request, StreamObserver<GreetingResponse> responseObserver) {
        String message = request.getMessage();
        System.out.println("Received Message: " + message);

        GreetingResponse greetingResponse = GreetingResponse.newBuilder()
                .setMessage("Received your " + message + ". Hello From Server. ")
                .build();

        responseObserver.onNext(greetingResponse);
        responseObserver.onCompleted();
    }
}

由于兼容性问题，gRPC不直接与前端通信。所以它主要用于微服务之间的通信。

我们的客户端将从前端接收请求，客户端将使用gRPC从另一个微服务中获取一些数据，在我们的例子中，它是一个gRPC服务器。

在客户端，我们将为前端暴露一个端点，以使用REST APIs消费我们的服务。

package com.demo.grpcdemo.controller;

import com.demo.grpcdemo.greetingservice.GreetingServiceClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
public class GreetingController {
    @Autowired
    GreetingServiceClient greetingServiceClient;

    @GetMapping("/greet/{id}")
    public String getAuthor(@PathVariable String message) {
        return greetingServiceClient.greet(message);
    }

}

因此，每当我们需要与另一个微服务进行数据通信时，我们应该使用gRPC而不是REST APIs，因为gRPC在接收数据时比REST快7倍，在为特定的有效载荷发送数据时比REST快10倍。这主要是因为协议缓冲区的紧密包装（数据压缩）和gRPC对HTTP/2的使用。

注意：这将取决于数据量。而且，在你的本地客户-服务器通信中，你无法看到明显的差异。

我们来调用在服务器中定义的问候服务。

package com.demo.grpcdemo.greetingservice;

import com.demo.grpc.*;
import net.devh.boot.grpc.client.inject.GrpcClient;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class GreetingServiceClient {

    @GrpcClient("greeting")
    private GreetingServiceGrpc.GreetingServiceBlockingStub greetingServiceBlockingStub;

    public String greet(String greetingMessage) {
        GreetingRequest greetingRequest = GreetingRequest.newBuilder().setMessage(greetingMessage).build();
        GreetingResponse greetingResponse = greetingServiceBlockingStub.greeting(greetingRequest);
        return greetingResponse.getMessage();
    }
}

这只是一个基本的设置。但当你开始向gRPC全面迁移时，你会遇到多种挑战。我在下面提到了其中的一些挑战和它们的解决方案。

克服最大有效载荷极限。如果你的传入或传出的信息流量比默认大小太大，那么你将面临错误。需要通过以下办法进行修正：

greetingServiceBlockingStub = greetingServiceBlockingStub.withMaxInboundMessageSize(Integer.MAX_VALUE).withMaxOutboundMessageSize(Integer.MAX_VALUE);

使用空值的包装器

syntax = "proto3";
import "google/protobuf/wrappers.proto";

message Foo {
    .google.protobuf.Int32Value bar = 1;
}

要在Windows上构建proto文件，你需要一个不同的配置。

syntax = "proto3";
import "google/protobuf/wrappers.proto";

message Foo {
    .google.protobuf.Int32Value bar = 1;
}
```<build>
        <extensions>
            <extension>
                <groupId>kr.motd.maven</groupId>
                <artifactId>os-maven-plugin</artifactId>
                <version>1.4.1.Final</version>
            </extension>
        </extensions>

        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.xolstice.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>protobuf-maven-plugin</artifactId>
                <version>0.5.0</version>
                <configuration>
                    <protocArtifact>com.google.protobuf:protoc:3.3.0:exe:${os.detected.classifier}</protocArtifact>
                    <pluginId>grpc-java</pluginId>
                    <pluginArtifact>io.grpc:protoc-gen-grpc-java:1.4.0:exe:${os.detected.classifier}</pluginArtifact>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                            <goal>compile-custom</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>

        </plugins>
    </build>

以正确的方式进行无效检查

foo.getBar == null //这样做，即使bar从未被设置，也会返回true
foo.hasBar //如果bar被分配为null，则返回false。

Spring boot使用gRPC 的详细教程

1 什么是gRPC.

2 gRPC的优势

2.1高性能：

2.2 与语言和平台无关：

2.3 自动代码生成：

2.4 自动代码生成：

2.5 流式支持：

2.6 内置支持负载平衡和服务发现：

2.7 互操作性：

3 开始编码

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