学习完了理论知识，开始写点 Demo 体验一番吧！ Sohoo！😋

Statement: 文章转载自 大桥下的蜗牛 => 视频笔记：gRPC 从学习到生产 - Alan Shreve。

• 原文(英)：gRPC in Production at GopherCon 2017

gRPC 从学习到生产

按照文档内容，实现 Demo

[zhe@zhe cache-service-demo](master)$ tree
.
|-- README.md
|-- client                  // 完成 rpc 调用
|   `-- client.go
|-- error                   // 结构化错误处理
|   `-- error.go
|-- go.mod
|-- go.sum
|-- interceptor             // Client & Server 端拦截器(中间件)
|   `-- interceptor.go
|-- main.go
|-- proto                   // rpc 消息和服务定义
|   |-- app.pb.go           // stub 存根文件
|   `-- app.proto           // protocol buffers 协议
`-- server                  // rpc 服务实现和访问控制
    |-- server.go
    `-- tap.go              

5 directories, 11 files

• 完整代码

Generate Code

$ protoc -I . --go_out=plugins=grpc:. proto/app.proto

server 实现

• 完成 k-v 的存放和管理

  实现 CacheServer 接口

• 通过 netutil.LimitListener(l, 1024) & grpc.MaxConcurrentStreams(64) 两个结合起来基本控制了并发的总数

• 上下文传递和 Metadata 数据传递

  Context: 实现超时控制：

  ctx, _ = context.WithTimeout(context.Background(), 50*time.Millisecond)

  GRPC metadata，也称为 GRPC 的 Header。就像 HTTP 头一样，可以有一些 Metadata 信息传递过来。

  // client.go 添加参数 ctx = metadata.NewOutgoingContext(ctx, metadata.Pairs("dry-run", "0")) // 设置 Metadata(即类似：HTTP HEADER) // server.og 解析参数 md, ok := metadata.FromIncomingContext(ctx)

• 带有日志统计中间件

  中间件(拦截器): 只要在客户端和服务端分别注册了 Interceptor, 那么进行 RPC 调用的时候，这些中间件会先被调用，因此这个中间件可以对调用进行一层包装，然后再进行调用。

• 服务端以流的方式发送数据

client 实现

• 完成 gRPC 的相关业务调用
• 带有日志统计中间件

interceptor

• 中间件模块实现

译文勘误：

• client.go: Server 服务运行在 5051 端口

  grpc.Dial("localhost:5053") // changed to: grpc.Dial("localhost:5051")`

  • server.go: CacheService.store：map 未初始化就分配值会导致 panic

  s.store[req.Key] = req.Val // changed to: if s.store == nil { s.store = make(map[string][]byte) } s.store[req.Key] = req.Val

See Also

Thanks to the authors 🙂

Author zher

LastMod 2018-09-13

License CC BY-NC-ND 4.0