聊一聊 gRPC 的四种通信模式

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一元 RPC 是一种比较简单的 RPC 模式,其实说白了我们上篇文章和大家介绍的就是一种一元 RPC,也就是客户端发起一个请求,服务端给出一个响应,然后请求结束。

前面一篇文章松哥和大家聊了 gRPC 的基本用法,今天我们再来稍微深入一点点,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分别是:

  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完整的案例,来分别和向伙伴们演示这四种不同的通信模式。

1. 准备工作

关于 gRPC 的基础知识我们就不啰嗦了,咱们直接来看我今天的 proto 文件,如下:

这次我新建了一个名为 book.proto 的文件,这里主要定义了一些图书相关的方法,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,有一些内容我们在上篇文章中都讲过了,讲过的我就不再重复了,我说一些上篇文章没有涉及到的东西:

  1. 由于我们在这个文件中,引用了 Google 提供的 StringValue(google.protobuf.StringValue),所以这个文件上面我们首先用 import 导入相关的文件,导入之后,才可以使用。
  2. 在方法参数和返回值中出现的 stream,就表示这个方法的参数或者返回值是流的形式(其实就是数据可以多次传输)。
  3. message 中出现了一个上篇文章没有的关键字 repeated,这个表示这个字段可以重复,可以简单理解为这就是我们 Java 中的数组。

好了,和上篇文章相比,本文主要就是这几个地方不一样。

proto 文件写好之后,按照上篇文章介绍的方法进行编译,生成对应的代码,这里就不再重复了。

2. 一元 RPC

一元 RPC 是一种比较简单的 RPC 模式,其实说白了我们上篇文章和大家介绍的就是一种一元 RPC,也就是客户端发起一个请求,服务端给出一个响应,然后请求结束。

上面我们定义的五个方法中,addBook 和 getBook 都算是一种一元 RPC。

2.1 addBook

先来看 addBook 方法,这个方法的逻辑很简单,我们提前在服务端准备一个 Map 用来保存 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,我觉得这段代码应该很好理解。

客户端调用方式如下:

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("添加完毕");
}
});
countDownLatch.await();
}
}

这里我使用了 CountDownLatch 来实现线程等待,等服务端给出响应之后,客户端再结束。这里在回调的 onNext 方法中,我们就可以拿到服务端的返回值。

2.2 getBook

getBook 跟上面的 addBook 类似,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 就是根据客户端传来的 id,从 Map 中查询到一个 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("查询完毕");
}
});
countDownLatch.await();
}
}

小伙伴们大概也能看出来,addBook 和 getBook 基本上操作套路是一模一样的。

3. 服务端流 RPC

前面的一元 RPC,客户端发起一个请求,服务端给出一个响应,请求就结束了。服务端流则是客户端发起一个请求,服务端给一个响应序列,这个响应序列组成一个流。

上面我们给出的 searchBook 就是这样一个例子,searchBook 是传递图书的 tags 参数,然后在服务端查询哪些书的 tags 满足条件,将满足条件的书全部都返回去。

我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 代码应该很好理解:

  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,说明添加匹配,则通过 responseObserver.onNext(book); 将这本书写回到客户端。
  3. 等所有操作都完成后,执行 responseObserver.onCompleted();,表示服务端的响应序列结束了,这样客户端也就知道请求结束了。

我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("查询完毕!");
}
});
countDownLatch.await();
}
}

客户端的代码好理解,搜索的关键字是 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 方法就会被触发一次,当服务端之行了 responseObserver.onCompleted(); 之后,客户端的 onCompleted 方法也会被触发。

这个就是服务端流,客户端发起一个请求,服务端通过 onNext 可以多次写回数据。

4. 客户端流 RPC

客户端流则是客户端发起多个请求,服务端只给出一个响应。

上面的 updateBooks 就是一个客户端流的案例,客户端想要修改图书,可以发起多个请求修改多本书,服务端则收集多次修改的结果,将之汇总然后一次性返回给客户端。

我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 方法,然后我们在这方法中进行图书的更新操作,并记录更新结果。最后,我们在 onCompleted 方法中,将更新结果汇总返回给客户端,基本上就是这样一个流程。

我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("更新完毕");
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 方法会返回一个 StreamObserver对象,调用该对象的 onNext 方法就是给服务端传递数据了,可以传递多个数据,调用该对象的 onCompleted 方法就是告诉服务端数据传递结束了,此时也会触发服务端的 onCompleted 方法,服务端的 onCompleted 方法执行之后,进而触发了客户端的 onCompleted 方法。

5. 双向流 RPC

双向流其实就是 3、4 小节的合体。即客户端多次发送数据,服务端也多次响应数据。

我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,然后服务端根据这些 ID 构建对应的 Book 对象,然后三个三个一组,再返回给客户端。客户端每次发送一个请求,都会触发服务端的 onNext 方法,我们在这个方法中对请求分组返回。最后如果还有剩余的请求,我们在 onCompleted() 方法中返回。

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小节一模一样,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关键代码,如果小伙伴们没看明白,建议结合上篇文章一起阅读就懂啦~

责任编辑:武晓燕 来源: 江南一点雨
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