API是服务之间通信的契约,通过API可以忽略服务内部实现的细节。如果接口设计良好,则可以降低团队间的耦合度,加快开发速度。
优秀API的设计原则
设计出优秀的API通常需要遵循如下原则。
· 简单:API应该符合大多数人正常的思维逻辑,避免异想天开的交互,满足需求的同时,越简单越好。
· 易懂:优秀的API可读性好,尽量做到不需要文档就能读懂接口名称、参数的大概含义,提供给第三方开发者的接口要进行详细地描述,包括参数的取值范围、错误码、异常返回规则、SLA相关指标等。
· 一致:对于同一个公司、站点提供的API,最好有统一的规则,让开发者只要看过几个API之后,基本都能猜到剩余API的含义。
· 稳定:最好在开始的时候就考虑好,不要轻易修改API,否则会给使用者造成非常大的麻烦。如果修改API无法避免,那么最好通过增加接口而不是修改已有接口做到兼容。如果一定要改变已有接口,也要通过明确的版本号加以区分,并且预留足够的时间。
· 安全:设计时要考虑超出预期的情况如何处理,给出被限流的情况。下面是GitHub API使用的两个相关的头部参数。
¡X-RateLimit-Limit:每小时允许发送请求的最大值。
¡X-RateLimit-Remaining:当前时间窗口剩下的可用请求数目。
如果提供给第三方,则要考虑如何认证,租户之间如何隔离,并且尽量使用HTTPS协议。如果验证失败,则要返回401 Unauthorized状态码;如果没有被授权访问,则要返回403 Forbidden状态码,并且提供详细的错误信息。
服务间通信——RPC
RPC(Remote Procedure Call)是指远程过程调用。简单来说,RPC希望达到的效果是,调用远程方法就像调用本地方法一样。由于调用方和被调用方实际上分布在不同的机器上,一般情况下,会有一个框架来支撑,以便屏蔽底层通信细节,让双方开发起来更简单。
一个普通的RPC调用流程如图2-11所示,具体调用过程如下。
(1)客户端在业务服务中发起请求。
(2)调用本地stub,本地stub对消息进行序列化、封装等处理。
(3)客户端stub调用网络通信模块将消息送达服务端,中间还可能包括寻址、建连接等一系列操作。
(4)服务端网络通信模块把接收到的消息转发给stub进行反序列化。
(5)stub转发给业务服务进行处理并返回结果。
(6)stub将结果进行序列化,调用网络通信模块。
(7)服务端通过网络通信模块将结果返回到客户端网络通信模块中。
(8)客户端网络通信模块将消息转发给stub。
(9)stub进行反序列化并转发给客户端业务服务。
(10)客户端得到最终结果。
我们的目标是让(2)到(9)对开发者不可见。
既然要求像调用本地方法一样调用远程方法,那就不只是要屏蔽复杂度,还要在性能上进行考虑。
影响RPC性能的因素如下。
· 序列化。常用的RPC序列化协议包括:Thrift、Protobuf、Avro、Kryo、MsgPack 、Hessian、Jackson。
图2–11 RPC调用流程图
· 传输协议。常用的传输协包括:HTTP、Socket、TCP、UDP等。
· 连接。连接包括:长连接、短连接。
· IO模型。常用的网络IO模型:同步阻塞IO(Blocking IO)、同步非阻塞IO(Non-blocking IO)、IO多路复用(IO Multiplexing)、异步IO(Asynchronous IO)。
序列化——Protobuf
Protobuf是由Google开源的消息传输协议,用于将结构化的数据序列化、反序列化通过网络进行传输,目前被广泛应用的主要版本有Protobuf2和Protobuf 3。Protobuf首先解决的是如何在不同语言之间传递数据的问题,目前支持的编程语言有Java、C++、Python、Ruby、PHP、Go等。通过Protobuf可以很容易地实现一个Client和一个Server之间的数据传递,Client和Server可以使用不同语言。
Protobuf是一个高性能、易扩展的序列化框架,通常是RPC调用追求高性能的首选。它本身非常简单,易于开发,结合Netty可以非常便捷地实现RPC调用。同时,可以利用Netty为Protobuf解决有关Socket通信中“半包、粘包”等问题(反序列化时,字节成帧)。
Protobuf比JSON、XML等更快、更轻、更小,并且可以跨平台。Protobuf最新的版本为3.x,如果使用它,首先要编写proto文件,即IDL文件(后缀为“.proto”的文本文件),然后通过客户端生成Java相关类进行序列化、反序列化。
下面我们就简单描述一下基于Protobuf实现序列化、反序列化的步骤。
1.安装客户端
通过brew可以实现在Mac下安装Protobuf,执行命令如下。
brewinstall protobuf如果出现如下执行结果,意味着已经安装成功了。
/usr/local/Cellar/protobuf/3.5.1: 267 files, 18.0MB也可以通过如下命令检验是否安装成功。
protoc–version2.安装工具
为了在编辑proto文件的时候获得更好的体验,可以先安装插件。idea里可以安装Protobuf Support,在插件库中搜索后直接安装即可,如图2-12所示。
图2–12 idea安装Protobuf Support插件
Protobuf Support可以对语法高亮显示、错误提示,如图2-13所示。
图2–13 Protobuf Support插件效果
3.编辑proto文件
本节采用的Protobuf 3.x,需要遵循proto 3的语法。关于Protobuf的数据类型和Java的数据类型如何对应,可以参照表2-3提供的对应关系。
表2–3Protobuf的数据类型和Java的数据类型的对照表
.proto
C++
Java
Python
Go
Ruby
C#
double
double
double
float
float64
Float
double
float
float
float
float
float32
Float
float
int32
int32
int
int
int32
Fixnum or Bignum
int
int64
int64
long
ing/long[3]
int64
Bignum
long
uint32
uint32
int[1]
int/long[3]
uint32
Fixnum or Bignum
uint
uint64
uint64
long[1]
int/long[3]
uint64
Bignum
ulong
sint32
int32
int
intj
int32
Fixnum or Bignum
int
sint64
int64
long
int/long[3]
int64
Bignum
long
fixed32
uint32
int[1]
int
uint32
Fixnum or Bignum
uint
fixed64
uint64
long[1]
int/long[3]
uint64
Bignum
ulong
sfixed32
int32
int
int
int32
Fixnum or Bignum
int
sfixed64
int64
long
int/long[3]
int64
Bignum
long
bool
bool
boolean
boolean
bool
TrueClass/FalseClass
bool
string
string
String
str/unicode[4]
string
String(UTF-8)
string
bytes
string
ByteString
str
[]byte
String(ASCII-8BIT)
ByteString
定义product.proto文件的过程如下。
syntax = “proto3”;//声明支持的版本是proto 3option java_package = “com.cloudnative.protobuf”;//声明包名,可选option java_outer_classname=”ProductProtos”;//声明类名,可选message Product { int32 id = 1; string name = 2; string price = 3; enum ColorType {//定义枚举类型 WHITE = 0; RED = 1; BLACK = 2; }}在命令行执行如下代码。
protoc –java_out=../java product.proto–java_out表示在目标目录中生成Java代码。由于已将product.proto放到src/mian/java/proto目录下,所以–java_out=../java参数会将生成的Java类创建到java目录下,如图2-14所示。
图2–14 项目目录结构
打开ProtobufProtos会发现,这是一个非常复杂的类,其代码大概1500行。
4.使用Protobuf序列化
引入Protobuf-java包,可以先通过http://mvnrepository.com查询,然后点击复制,非常方便,如图2-15所示。
图2–15 查询结果
实际上,Protobuf的序列化及反序列化非常简单。Protobuf生成的类中已经实现了相应的方法,调用即可。示例代码如下。
package com.cloudnative.protobuf;import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;public class TestProtobuf { public static void main(String[] args){ TestProtobuf testProtobuf =new TestProtobuf(); byte[] buf=testProtobuf.toByte(); try { ProductProtos.Product product = testProtobuf.toProduct(buf); System.out.println(product); } catch (InvalidProtocolBufferException e) { e.printStackTrace(); } } //序列化 private byte[] toByte(){ProductProtos.Product.Builder productBuilder=ProductProtos.Product.newBuilder(); productBuilder.setId(11);productBuilder.setName(“milk”); productBuilder.setPrice(“4.12”);ProductProtos.Product product =productBuilder.build(); byte[] buf = product.toByteArray(); System.out.println(buf.length); return buf; } //反序列化 privateProductProtos.Product toProduct(byte[] buf) throws InvalidProtocolBufferException { returnProductProtos.Product.parseFrom(buf);}}服务间通信——RESTful
REST是Roy Thomas Fielding在2000年的博士论文中提出的。REST是Representational State Transfer的缩写,通常翻译为“表现层状态转化”。如果一个架构符合REST原则,就称它为RESTful架构。
API如何设计才能满足RESTful的要求呢?
1.协议
API是基于HTTP的协议。
2.域名
API要有一个域名,例如http://api.xxx.com。
3.版本
API要有版本信息。当客户端数量较多或者提供给第三方使用时,很难控制客户端的兼容性,一个比较好的做法就是当已发布的服务变更时,通过版本来控制兼容性。当然,版本不能演进太快,最好的版本化就是无须版本,例如http://api.xxx.com/v1/。
4.路径
要理解REST,首先要理解什么是资源(Resource)。REST开发又被称作面向资源的开发。API要用资源来表示,URL中不能出现动词。资源是服务端可命名的一个抽象的概念,只要客户端容易理解,可以随意抽象。通常可以把资源看成是一个实体,例如用户、邮件、图片等,用URI(统一资源定位符)指向它。经验告诉我们,往往这里的资源和数据库的表名是对应关系。一种观点认为DDD可以和RESTAPI很好地契合,因为REST的资源可以很好地与DDD的实体映射起来。定义资源的时候,推荐用复数,假设:http://api.xxx.com/v1/users/。
5.方法
一般允许的方法主要包括如下几种。
· GET:读取资源,一个或多个(常用)。
· POST:创建资源(常用)。
· PUT:修改资源,客户端提供修改后的完整资源(常用)。
· PATCH:对已知资源进行局部更新,客户端只需要提供改变的属性。
· DELETE:删除、回收资源(常用)。
· HEAD:读取资源的元数据(不常用)。
· OPTIONS:读取对资源的访问权限(不常用)。
一般情况下,GET、POST、PUT、DELETE已经足够,甚至有一种观点认为,只需要使用GET、POST即可,例子如下所示。
· GET/users/1,ID为1的用户信息。
· GET/users/1/orders,ID为1的用户拥有的所有订单。
6.参数
参数可以放到API路径中,也可以放到“?”的后面。
GET/users/1/ordersGET/orders?user_id=17.编码
虽然RESTful并没有限制资源的表达格式,HTML/XML/JSON/纯文本/图片/视频/音频等都可以,但是通常服务端和客户端通过JSON传递信息。
8.状态码
用HTTP Status Code传递Server的状态信息,常用的状态码如下。
· 100Continue
· 200OK,GET
· 201Created,POST/PUT/PATCH
· 202Accepted
· 204NO Content,DELETE
· 400Bad Request,POST/PUT/PATCH
· 401Unauthorized
· 403Forbidden
· 404Not Found
· 405Method Not Allowed
· 406Not Acceptable
· 409Conflict
· 410Gone
· 412Precondition Failed
· 429Too many requests
· 500Internal Server Error
· 501Not Implemented
· 503Service Unavailable
完整信息可以参考w3官网。
要理解RESTful,还要考虑如下重要的约束条件。当然,这些条件也不是绝对的,需要结合业务场景来确定。
· 单一职责。尽量保持接口职责单一,留给客户端足够的操作空间,以满足不同的业务需求。对于接口粒度的大小,需要考虑的因素包括:性能(合并请求性能更高)、一致性、灵活性及客户端的易用程度。
· 幂等性。一次和多次请求某一个资源应该具有同样的作用,客户端能够重复发起请求而不必担心造成副作用。
· 无状态。多次请求之间不应该存在状态耦合,无须关联过去、现在和将来的请求或者响应。
· 客户端发起。一般通信方式都是由客户端发起的,服务端是被调用的。随着HTTP/2的到来,这一条可能会发生变化。
· 原子性。保证所有操作是一个不可分割的单元,要么全部成功,要么全部失败,需要结合业务要求加以确定。
· 易用。需要提供详尽的文档、参数说明、示例等,API定义的URL、变量名要通俗易懂,最好是英文,尽量减少自定义的缩写,让开发者容易调试和管理。
· SLA。需要提供响应时间、吞吐量、可用性等关键指标。
RESTful已经成为业界的主流,主要是因为RESTful通常采用HTTP+JSON的方式实现,继承了HTTP和JSON的优点。相对于SOAP、RPC等方式,RESTful更加轻量、简单,支持跨语言,并且容易调试。
通过Swagger实现RESTful
传统的API设计通常先完成代码,然后另外补充一份说明文档,这种方式效率比较低,文档和代码缺乏关联性。更高级一点的做法是使用JAVADOC,把文档和注释关联起来,以提升效率,但是由于JAVADOC需要不断生成,文档难免和代码存在不一致。
在此背景下,Swagger诞生了。Swagger是一个简单、功能强大、非常流行的API表达工具。基于Swagger生成API,可以得到交互式文档、自动生成代码的SDK,以及API的发现方式等。通过Swagger可以很容易地生成标准的API,示例如图2-16所示。
图2–16 基于Swagger生成API的示例
Swagger是基于OpenAPI的,OpenAPI支持YAML和JSON格式描述API。YAML相对于JSON来说更加简洁,比较适合做简洁的序列化和配置文件。编写YAML文档推荐使用Swagger Editor,它提供了语法高亮、自动完成、即时预览等功能。编辑器可以在本地使用,也可以在线使用。YAML的数据结构可以用类似大纲的缩排方式呈现,结构通过缩进来表示,连续的项目通过“–”来表示,map结构里面的key/value对用“:”来分隔。
基于Swagger Editor设计API,可以直接在线编辑API,也可以在本地安装,下面以在线编辑器为例介绍如何基于Swagger构建API。
(1)访问官方Editor编辑器
http://editor2.swagger.io。
(2)编辑YAML文件,如下所示。
swagger: “2.0”info: version: 1.0.0 title: Product API description: Product API for testschemes: – httpshost: localhostbasePath: /productpaths: {}下面简单说明一下这个文档。首先,显示OpenAPI使用的版本是2.0。
swagger: “2.0”API的描述信息,包括如API文档版本(version)、API文档名称(title)和描述信息(description)。
info: version: 1.0.0 title: Product API description: Product API for test下面的代码表示API的URL,采用HTTPS协议,介绍了主机名(host)、根路径(basePath)。
schemes: – httpshost: localhostbasePath: /product下面我们来看一个稍复杂一点的示例。
swagger: 2.0info: version: 1.0 title: Swagger构建RESTful APIhost: localhost:8080basePath: /tags: – name: product-controller description: Product Controllerpaths: /products: get: tags: – product-controller summary: 品列表 description: operationId: getProductListUsingGET consumes: – application/json produces: – */* responses: 200: description: OK schema: type: array items: $ref: #/definitions/Product 401: description: Unauthorized 403: description: Forbidden 404: description: Not Found /products/{id}: get: tags: – product-controller summary: description: operationId: getProductUsingGET consumes: – application/json produces: – */* parameters: – name: id in: path description: 产品ID required: true type: integer responses: 200: description:OK schema: $ref: #/definitions/Product 401: description: Unauthorized 403: description: Forbidden 404: description: Not Founddefinitions: Product: type: object properties: count: type: integer format: int32 desc: type: string id: type: integer format: int32 name: type: string上面的示例定义了两个APIProduct的列表,一个是根据idProduct的详情。
编辑完成后,可以得到如图2-17所示的文档界面。
图2–17 Swagger生成文档的示例
(3)点击file-download yaml下载YAML文件。
(4)点击generate server下载服务端,点击generate client下载客户端,可以分别生成相应语言的SDK工程。
通过SpringBoot、Springfox、Swagger实现RESTful
上一节介绍了通过Swagger Editor实现API设计(先写YAML文件,然后生成服务端和客户端),本节介绍另外一种直接写代码、通过注解自动生成相关文档的方法。
Spring Boot已经家喻户晓,而Springfox是什么呢?Marty Pitt曾经编写了一个基于Spring的组件swagger-springmvc,用于将Swagger集成到Spring MVC中,Springfox是从这个组件发展而来的。
下面我们通过一个简单的示例来说明一下。首先,新建一个项目,基于Maven构建,在pom中引入相应的JAR包,这里需要引入SpringBoot和Springfox的相关包。
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope></dependency><dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency> <groupId>io.springfox</groupId> <artifactId>springfox-swagger2</artifactId> <version>2.7.0</version></dependency><dependency> <groupId>io.springfox</groupId> <artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId> <version>2.7.0</version></dependency>编写Swagger的配置类。
@Configuration@EnableSwagger2public class Swagger2 { @Bean public Docket createRestApi() { return newDocket(DocumentationType.SWAGGER_2) .apiInfo(apiInfo()) .select() .apis(RequestHandlerSelectors.basePackage(“com.cloudnative.rest”)) .paths(PathSelectors.any()) .build(); } private ApiInfo apiInfo() { return new ApiInfoBuilder().title(“Swagger构建RESTful API”) .description(“”) .termsOfServiceUrl(“”) .version(“1.0”) .build(); }}实现dto类。
public class Product { private int id; private String name; private int count; private String desc; public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public int getCount() { return count;} public void setCount(int count) { this.count = count; } public String getDesc() { return desc; } public void setDesc(String desc) { this.desc = desc; } public int getId() { return id; } public void setId(int id) { this.id = id; } @Override public String toString() { return “Product{“ + “id=” + id + “, name=” + name + \ + “, count=” + count + “, desc=” + desc + \ + }; }}基于注解编写接口实现。
@RestController@RequestMapping(value=“/products”) //通过这里配置使下面的映射都在/products下public class ProductController { private List<Product> productList; //初始化 public ProductController(){productList = new ArrayList<Product>(); for (int i = 0; i < 10; i++) { Product product =new Product();product.setId(i); product.setCount(i+10); product.setName(“watch”+i); product.setDesc(“watch desc”+i);productList.add(product); } } @ApiOperation(value=, notes=) @RequestMapping(value={“”}, method= RequestMethod.GET) public List<Product> getProductList() { return productList; } @ApiOperation(value=详细信息”, notes=) @ApiImplicitParam(name = “id”, value = “产品ID”, required = true, dataType =“Integer”,paramType=“path”) @RequestMapping(value=“/{id}”, method=RequestMethod.GET) publicProduct getProduct(@PathVariable Integer id) { return productList.get(id); }}基于Main方法启动。
@SpringBootApplicationpublic class Application { public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Application.class, args); }}访问http://localhost:8080/swagger-ui.html,自动生成的文档界面如图2-18所示。
图2–18 生成的文档界面
基于图2-18的界面进程测试,按“Try it out!”按钮执行,如图2-19所示。
图2–19 在生成的文档上进行测试
访问http://localhost:8080/v2/api-docsJSON描述文件,如图2-20所示。可以直接到Swagger官网把JSON描述文件转换为YAML文件。
图2–20 转换为JSON的结构
HTTP协议的进化——HTTP/2
据W3Techs统计,截至2017年11月,排在前1千万名的网站中有20.5%的支持HTTP/2。Chrome、Opera、Firefox、Internet Explorer 11、Safari、Amazon Silk和Edge浏览器都支持HTTP/2的标准化。大多数主流浏览器都在2015年底之前添加了HTTP/2支持。
HTTP/2对HTTP/1.x进行了大量简化,使得性能得到了大幅度提升。Akamai公司官网通过一个示例对比了HTTP/1.1和HTTP/2在性能上的差距——并发请求379张图片,HTTP/1.1需要14.70s,响应时间为3ms,而HTTP/2仅仅需要1.61s,响应时间为6ms,如图2-21所示。
图2–21 对比HTTP/1.1和HTTP/2的访问性能
我们都知道,在HTTP/1.x的协议中,浏览器在同一时间对同一域名下的请求数量是有限制的,这会导致大量并发请求阻塞,这个问题也被称为线端阻塞(head-of-line blocking)。同一域名下浏览器支持的连接数,如表2-4所示。HTTP/1.1对不同浏览器连接数的限制不同,很多互联网公司为了解决这个问题,做了大量优化,包括建立多域名,通过CDN缓存大量静态资源等。
HTTP/2是基于二进制协议的,与HTTP/1.x这样的文本协议相比,显然二进制协议性能更高。另外HTTP/2使用报头压缩,降低了网络开销。HTTP/2将HTTP协议通信分解为二进制编码帧的交换,这些帧对应着特定数据流中的消息。所有这些消息都在一个TCP连接内复用,这就是HTTP/2的多路复用机制(Multiplexing)。Benjamin在2015年写的一篇文章中描述了一个简单的例子,如果只请求3个资源,从Web页面开始渲染到加载结束,HTTP/2比HTTP/1.1节省不少时间,如图2-22所示。
表2–4同一域名下浏览器支持的连接数
浏 览 器
每个域名支持的最大并发连接
IE 9
6
IE 10
8
Firefox 4+
6
Opera 11+
6
Chrome 4+
6
Safari
4
图2–22HTTP/1.1和HTTP/2调用流程对比
HTTP/2完全兼容HTTP/1.1的语义,HTTP/2和HTTP/1.1的大部分高级语法(例如方法、状态码、头字段和URI)都是相同的。
HTTP/1.1如果要实现长连接,需要设置Connection:keep-alive来控制长连接时间,超时就断开TCP连接。只有在客户端发起请求的时候,服务器端才会响应。所以就算一直给服务器发送心跳包以维持长连接,也不能用来推送,只有客户端不断发起请求给服务器端,服务器才会响应,这就是pull轮询的方式。
HTTP/2引入服务端推送模式,即服务端向客户端发送数据,如图2-23所示。服务器可以对一个客户端请求发送多个响应,HTTP/2打破了严格的请求–响应语义,支持一次请求–多次响应的形式。由于现如今的Web界面丰富多彩,加载的资源往往非常多,服务端实际上已经知道要推送什么内容,但HTTP/1.x的语义只支持客户端发起请求、服务端响应数据。HTTP/2改变了这种模式,只需要客户端发送一次请求,服务端便把所有的资源都推送到客户端。服务器推送的缺点是,在客户端已经缓存了资源的情况下可能会有冗余。这个问题可以通过服务器提示(Server Hint)解决。
图2–23HTTP/2推送模式
HTTP/2和Protobuf的组合——gRPC
gRPC源于被称为Stubby的Google内部项目,Google内部大量使用Stubby进行服务间通信。作为gRPC的前身,Stubby大量依赖Google的其他基础服务,所以不太方便开放出来给社区使用。随着HTTP/2的逐步成熟,2015年初Google开源了gRPC框架。截至2017年12月,gRPC已经发布了1.7.3版本,并且被CNCF(云原生计算基金会)所收录。gRPC在ETCD/Kubernetes上得到了大量使用。
gRPC是基于HTTP/2设计的,因此也继承了HTTP/2相应的诸多特性,这些特性使得其在移动设备上表现得更好,更节省空间、更省电。gRPC目前提供的C、Java和Go语言版本分别是grpc、grpc-java、grpc-go,其中C版本支持C、C++、Node.js、Python、Ruby、Objective-C、PHP和C#。
说了这么多,gRPC到底能够给我们提供哪些优势呢?
· gRPC默认使用Protobuf进行序列化和反序列化,而Protobuf是已经被证明的高效的序列化方式,因此,gRPC的序列化性能是可以得到保障的。
· gRPC默认采用HTTP/2进行传输。HTTP/2支持流(streaming),在批量发送数据的场景下使用流可以显著提升性能——服务端和客户端在接收数据的时候,可以不必等所有的消息全收到后才开始响应,而是在接收到第一条消息的时候就可以及时响应。例如,客户端向服务端发送了一千条update消息,服务端不必等到所有消息接收完毕才开始处理,而是一边接收一边处理。这显然比以前的类HTTP 1.1的方式提供的响应更快、性能更优。gRPC的流可以分为三类:客户端流式发送、服务器流式返回,以及客户端/服务器同时流式处理,也就是单向流和双向流。在我写这本书的时候,Dubbo 3.0正在酝酿中,其中一个显著的变化是新版本将以streaming为内核,而不再是2.0时代的RPC,目的是去掉一切阻塞。
· 基于HTTP/2协议很容易实现负载均衡及流控的方案,可以利用Header做很多事情。
同时,gRPC也不是完美的。相比于非IDL描述的RPC(例如Hession、Kyro)方式,定义proto文件是一个比较麻烦的事情,而且需要额外安装客户端、插件等。另外HTTP/2相比于基于TCP的通信协议,性能上也有显著的差距。
下面通过一个简单的例子来理解一下gRPC的使用方式。假设我们要开发电商中的产品服务,通过id
(1)定义proto文件。
syntax = “proto3”;//声明支持的版本是proto3option java_multiple_files = true;//以外部类模式生成option java_package = “com.cloudnative.grpc”;//声明包名,可选option java_outer_classname=”ProductProtos”;//声明类名,可选message ProductRequest{ int32 id = 1;}message ProductResponse { int32 id = 1; string name = 2; string price = 3;}service ProductService{ rpc GetProduct(ProductRequest) returns(ProductResponse);}(2)生成相关类。可以采用Protobuf中介绍的方法,在命令行执行protoc生成相关代码。如果使用Maven,则可以通过Maven插件实现。
<build> <extensions> <extension> <groupId>kr.motd.maven</groupId> <artifactId>os-maven-plugin</artifactId> <version>1.5.0.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:3.5.1:exe:${os.detected.classifier} </protocArtifact> <pluginId>grpc-java</pluginId> <pluginArtifact>io.grpc:protoc-gen-grpc-java:1.8.0:exe:${os.detected. classifier}</pluginArtifact> <protocExecutable>/usr/local/bin/protoc</protocExecutable> </configuration> <executions> <execution> <goals> <goal>compile</goal> <goal>compile-custom</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> </plugins></build>在pom.xml中配置,并且执行mvn compile命令会在target/generated-sources中生成相关类,可以将相关类移到src /main/java目录下备用。
(3)服务端实现代码。一是,实现ProductService。
public class ProductService extends ProductServiceGrpc.ProductServiceImplBase{ private static final Logger logger = Logger.getLogger(GRPCServer.class.getName()); @Override public void getProduct(ProductRequest request, StreamObserver<ProductResponse> responseObserver) {logger.info(“接收到客户端的信息:”+request.getId()); ProductResponse responsed; if (111==request.getId()){responsed=ProductResponse.newBuilder().setId(111).setName (“dddd”).build(); }else {responsed=ProductResponse.newBuilder().setId(0).setName(“—“).build(); } responseObserver.onNext(responsed);responseObserver.onCompleted(); }}二是,实现server代码。
public class GRPCServer{ private static finalLogger logger = Logger.getLogger(GRPCServer.class.getName()); private final int port; private final Server server; public GRPCServer(int port){ this.port=port; this.server = ServerBuilder.forPort(port) .addService(new ProductService()) .build(); } /** Start serving requests. */ public void start() throws IOException { this.server.start(); logger.info(“Server started, listening on “ + port); Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread() { @Override public void run() { // Use stderr here since the logger may has been reset by its JVM shutdown hook. logger.info(“*** shutting down gRPC server since JVM is shutting down”); GRPCServer.this.stop(); logger.info(“*** server shut down”); } }); } /** Stop serving requests and shutdown resources. */ public void stop() { if(server !=null) { server.shutdown(); } } /*** Await termination on the main thread since the grpc library uses daemon threads. */ private void blockUntilShutdown() throws InterruptedException { if (server != null) {server.awaitTermination(); } } /** * Main method. This comment makes the linter happy. */ public static void main(String[] args) throws Exception { GRPCServer server = new GRPCServer(8888); server.start();server.blockUntilShutdown(); }}(4)客户端实现代码。
public class GRPCClient { private static finalLogger logger = Logger.getLogger(GRPCServer.class.getName()); public static void main(String[] args) {ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress(“localhost”, 8888) .usePlaintext(true) .build();ProductServiceGrpc.ProductServiceBlockingStub blockStub=ProductServiceGrpc.newBlockingStub(channel);ProductResponse response=blockStub.getProduct(ProductRequest.newBuilder().setId(111).build()); logger.info(response.getName());response=blockStub.getProduct(ProductRequest.newBuilder().setId(2).build()); logger.info(response.getName()); }}上面是一个简单的实现,关于流式RPC可以参考官方的例子。
本文节选自《持续演进的Cloud Native:云原生架构下微服务最佳实践》一书,王启军 著。电子工业出版社出版。
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