此时，您应该已经听说过" gRPC"（标题中至少一次）。 在本文中，我将着重介绍采用gRPC作为微服务之间的通信介质的好处。

首先，我将尝试简要介绍一下架构演变的历史。 其次，我将重点介绍使用REST（作为媒介）和可能出现的问题。 第三，gRPC启动。最后，我将以我的开发工作流程为例。

架构发展简史

本节将列出并讨论每种体系结构的优缺点（着重于基于Web的应用程序）

整体式

一切都在一个包中。

优点：

· 容易上手

· 单一代码库可满足所有需求

缺点：

· 难以扩展（部分）

· 加载服务器（服务器端渲染）

· 不良的用户体验（加载时间长）

· 难以扩展的开发团队

Monolith architecture

Inside monolith architecture

Monolith v2（前端-后端）

前端逻辑和后端逻辑之间的清晰分隔。 后端仍然庞大。

优点：

· 可以将团队分为前端和后端

· 更好的用户体验（客户端的前端逻辑（应用程序））

缺点：

· [仍然]难以扩展（部分）

· [仍然]难以扩展的开发团队

Frontend-Backend architecture

微服务

每一件事物一项服务（包）。 使用网络在每个软件包之间进行通信。

优点：

· 可扩展的组件

· 可扩展团队

· 灵活的语言选择（如果使用标准通讯方式）

· 独立部署/修复每个软件包

缺点：

· 介绍网络问题（通信之间的等待时间）

· 服务之间进行通信所需的文档，协议

· 如果使用共享数据库，则难以识别错误

Micro-service architecture with shared database

Micro-service architecture with standalone database per service

REST（作为媒介）和可能出现的问题

REST（基于HTTP的JSON）由于易于使用，是当前服务之间通信的最流行方式。 使用REST使您可以灵活地为每种服务使用任何语言。

Typical REST call

但是，灵活性会带来一些陷阱。 开发人员之间需要非常严格的协议。 下面的草图展示了一个非常常见的场景，通常在开发过程中发生。

Developer A want Developer B to make a service

Bad request

Expectation vs Actual

问题：

· 依靠人类的同意

· 依赖文档（需要维护/更新）

· 从协议到协议（这两种服务）都需要大量的"格式化，解析"

· 大多数开发时间都花在了协议和格式化上，而不是业务逻辑上

gRPC启动

gRPC是可以在任何环境中运行的现代开源高性能RPC框架。

什么是RPC？ RPC代表远程过程调用。 它是一种协议，一个程序可用于从网络上另一台计算机上的程序请求服务，而无需了解网络的详细信息。

Remote Procedure Call

以REST为媒介的RPC

使用服务创建者提供的RPC客户端/库将确保调用服务时的正确性。 如果我们要使用RPC和REST作为媒介，则开发人员B必须编写客户端代码供开发人员A使用。 如果两个开发人员都使用不同的选择语言，那么这对开发人员B来说是一个主要问题，因为他需要用他不习惯的另一种语言来编写PRC客户。 而且，如果不同的服务也需要使用服务B，则开发人员B将不得不花费大量时间来使用不同的语言来制作RPC客户端，并且必须对其进行维护。

原虫？

协议缓冲区是google的语言无关，平台无关的可扩展机制，用于序列化结构化数据。 gRPC使用protobuf作为定义数据结构和服务的语言。 您可以将其与REST服务的严格文档进行比较。 Protobuf语法非常严格，因此机器可以进行编译。

下面的代码块是一个简单的原始文件，描述了一个简单的待办事项服务以及用于通信的数据结构。

用于定义数据结构的" message"关键字

用于定义服务的" service"关键字

" rpc"关键字，用于定义服务功能

syntax = "proto3";
package gogrpcspec;
message Employee {
    string name = 1;
}
message Task {
    Employee employee = 1;
    string name = 2;
    string status = 3;
}
message Summary {
    int32 todoTasks = 1;
    int32 doingTasks = 2;
    int32 doneTasks = 3;
}
message SpecificSummary {
    Employee employee = 1;
    Summary summary = 2;
}
service TaskManager {
    rpc GetSummary(Employee) returns (SpecificSummary) {}
    rpc AddTask(Task) returns (SpecificSummary) {}
    rpc AddTasks(stream Task) returns(Summary) {}
    rpc GetTasks(Employee) returns (stream Task) {}
    rpc ChangeToDone(stream Task) returns (stream Task) {}
}

将原始代码编译为服务器代码

由于protobuf非常严格，因此我们可以使用" protoc"将proto文件编译为服务器代码。 编译后，您需要对其实施真实的逻辑。

protoc --go_out=plugins=grpc:. ${pwd}/proto/*.proto

--proto_path=${pwd}

编译原始代码到客户端代码

有了proto文件，我们可以使用" protoc"将其客户端代码编译为许多流行的语言：C＃，C ++，Dart，Go，JAVA，JavaScript，Objective-C，php，Python，Ruby等。

gRPC rpc类型

gRPC支持多种rpc类型（不过，在本文中我不会强调）

· 一元RPC（请求-响应）

· 客户端流式RPC

· 服务器流式RPC

· 双向流式RPC

开发流程

为了在各个团队之间采用gRPC，我们需要一些东西。

· 集中式代码库（用于服务之间通信的gRPC规范）

· 自动生成代码

· 服务用户（客户）可以通过软件包管理器使用生成的代码（用于他们选择的语言），例如。 去获取/点安装

此示例的代码可以在此仓库中找到：

- https://github.com/redcranetech/grpcspec-example

- https://github.com/redcranetech/grpc-go-example

- https://github.com/redcranetech/grpc-python-example

代码库的结构

.
├── HISTORY.md
├── Makefile
├── README.md
├── genpyinit.sh
├── gogrpcspec //go generated code here
│ └── ...
├── proto
│ └── todo.proto
├── pygrpcspec //python generated code here
│ ├── ...
└── setup.py

git钩子

我将设置githook，以便在提交之前自动生成内容。 如果合适，您可以使用CI（drone / gitlab / jenkins /…）。 （使用githook的缺点是每个开发人员都需要先配置githook）

您需要一个目录（文件夹）来保留预提交脚本。 我称之为" .githooks"

$ mkdir .githooks
$ cd .githooks/
$ cat <<EOF > pre-commit
#!/bin/sh
set -e
make generate
git add gogrpcspec pygrpcspec
EOF
$ chomd +x pre-commit

预提交脚本将触发Makefile并git添加2个目录（gogrpcsepc，pygrpcspec）

为了使githooks正常工作，开发人员必须运行以下git config命令：

$ git config core.hooksPath .githooks

我们将此命令添加到Makefile中，以使开发人员可以轻松地运行此命令（称为" make init"）。 Makefile的内容应如下所示。

# content of: Makefile
init:
 git config core.hooksPath .githooks
generate:
 # TO BE CONTINUE

产生程式码

我们已经设置了githooks来运行Makefile（" make generate"）。 让我们深入了解将自动生成代码的命令。 本文将重点介绍两种语言-go，python

生成go代码

我们可以使用protoc将.proto文件编译成go代码。

protoc --go_out=plugins=grpc:. ${pwd}/proto/*.proto 
--proto_path=${pwd}

我们将改为通过Docker使用protoc（为了便于开发人员使用）

docker run --rm -v ${CURDIR}:${CURDIR} -w ${CURDIR}

znly/protoc

--go_out=plugins=grpc:.

${CURDIR}/proto/*.proto

--proto_path=${CURDIR}

看一下下面的generate命令（我们将删除，生成并将代码移动到适当的文件夹中）

# content of: Makefile
init:
  git config core.hooksPath .githooks
generate:
  # remove previously generated code
  rm -rf gogrpcspec/*
  
  # generate go code
  docker run --rm -v ${CURDIR}:${CURDIR} -w ${CURDIR} 
  znly/protoc 
  --go_out=plugins=grpc:. 
  ${CURDIR}/proto/*.proto 
  --proto_path=${CURDIR}
  
  # move generated code into gogrpcspec folder
  mv proto/*.go gogrpcspec

生成代码后，希望将代码用于服务器或客户端的存根以调用服务的用户（开发人员）可以使用go get命令下载

go get -u github.com/redcranetech/grpcspec-example

然后用

import pb "github.com/redcranetech/grpcspec-example/gogrpcspec"

生成python代码

我们可以使用protoc将.proto文件编译成python代码。

protoc --plugin=protoc-gen-grpc=/usr/bin/grpc_python_plugin

--python_out=./pygrpcspec

--grpc_out=./pygrpcspec

${pwd}/proto/*.proto

--proto_path=${pwd}

我们将改为通过docker使用protoc（为了便于开发人员使用）

docker run --rm -v ${CURDIR}:${CURDIR} -w ${CURDIR}

znly/protoc --plugin=protoc-gen-grpc=/usr/bin/grpc_python_plugin

--python_out=./pygrpcspec

--grpc_out=./pygrpcspec

${CURDIR}/proto/*.proto

--proto_path=${CURDIR}

为了使生成的代码进入python包以通过pip安装，我们需要执行额外的步骤：

· 创建setup.py

· 修改生成的代码（生成的代码使用文件夹名称导入，但我们将其更改为相对名称）

· 文件夹需要包含" init.py"，以暴露生成的代码

使用以下模板创建setup.py文件：

# content of: setup.py
from setuptools import setup, find_packages
with open('README.md') as readme_file:
    README = readme_file.read()
with open('HISTORY.md') as history_file:
    HISTORY = history_file.read()
setup_args = dict(
    name='pygrpcspec',
    version='0.0.1',
    description='grpc spec',
    long_description_content_type="text/markdown",
    long_description=README + 'nn' + HISTORY,
    license='MIT',
    packages=['pygrpcspec','pygrpcspec.proto'],
    author='Napon Mekavuthikul',
    author_email='napon@redcranetech.com',
    keywords=['grpc'],
    url='https://github.com/redcranetech/grpcspec-example',
    download_url=''
)
install_requires = [
    'grpcio>=1.21.0',
    'grpcio-tools>=1.21.0',
    'protobuf>=3.8.0'
]
if __name__ == '__main__':
    setup(**setup_args, install_requires=install_requires)

产生__init__.py

pygrpcspec文件夹的__init__.py必须是

# content of: pygrpspec/__init__.py
from . import proto
__all__ = [
 'proto'
]

并且pygrpcspec / proto文件夹的__init__.py必须是

# content of: pygrpspec/proto/__init__.py
from . import todo_pb2
from . import todo_pb2_grpc
__all__ = [
    'todo_pb2',
    'todo_pb2_grpc',
]

为了使开发人员能够添加更多.proto文件并自动生成__init__.py，一个简单的shell脚本可以解决此问题

# content of: genpyinit.sh
cat <<EOF >pygrpcspec/__init__.py
from . import proto
__all__ = [
 'proto'
]
EOF
pyfiles=($(ls pygrpcspec/proto | sed -e 's/..*$//'| grep -v __init__))
rm -f pygrpcspec/proto/__init__.py
for i in "${pyfiles[@]}"
do
 echo "from . import $i" >> pygrpcspec/proto/__init__.py
done
echo "__all__ = [" >> pygrpcspec/proto/__init__.py
for i in "${pyfiles[@]}"
do
 echo "    '$i'," >> pygrpcspec/proto/__init__.py
done
echo "]" >> pygrpcspec/proto/__init__.py

修改生成的代码

（如果您不太熟悉python模块，则可以跳过此阅读）

我们希望将每个"从原始导入"更改为"从"。 进口"。 这背后的原因是因为我们将数据类型，服务存根都放在同一目录中，并且为了在模块外部调用模块，每个内部引用都应该是相对的。

sed -i -E 's/^from proto import/from . import/g' *.py

此时，您的Makefile应该如下所示：

# content of: Makefile
init:
  git config core.hooksPath .githooks
generate:
  # remove previously generated code
  rm -rf gogrpcspec/*
  
  # generate go code
  docker run --rm -v ${CURDIR}:${CURDIR} -w ${CURDIR} 
  znly/protoc 
  --go_out=plugins=grpc:. 
  ${CURDIR}/proto/*.proto 
  --proto_path=${CURDIR}
  
  # move generated code into gogrpcspec folder
  mv proto/*.go gogrpcspec
  # remove previously generated code
  rm -rf pygrpcspec/*
  
  # generate python code
  docker run --rm -v ${CURDIR}:${CURDIR} -w ${CURDIR} 
  znly/protoc 
  --plugin=protoc-gen-grpc=/usr/bin/grpc_python_plugin 
  --python_out=./pygrpcspec 
  --grpc_out=./pygrpcspec 
  ${CURDIR}/proto/*.proto 
  --proto_path=${CURDIR}
  
  # generate __init__.py
  sh genpyinit.sh
  
  # modify import using sed
  docker run --rm -v ${CURDIR}:${CURDIR} -w     ${CURDIR}/pygrpcspec/proto 
 frolvlad/alpine-bash 
 bash -c "sed -i -E 's/^from proto import/from . import/g' *.py"

生成代码后，希望将代码用于服务器或客户端的存根以调用服务的用户（开发人员）可以使用pip命令下载

pip install -e git+https://github.com/redcranetech/grpcspec-example.git#egg=pygrpcspec

然后用

from pygrpcspec.proto import todo_pb2_grpc
from pygrpcspec.proto import todo_pb2

综上所述，由于protobuf的语法严格性可以将gRPC编译成多种不同语言的客户端代码，因此gRPC是在微服务之间进行通信的一种绝佳方式。

All codes in this article:

- https://github.com/redcranetech/grpcspec-example

- https://github.com/redcranetech/grpc-go-example

- https://github.com/redcranetech/grpc-python-example

(本文翻译自Napon Mekavuthikul的文章《gRPC and why it can save you development time》，参考：https://medium.com/red-crane/grpc-and-why-it-can-save-you-development-time-436168fd0cbc)