GRPC服务-跨平台调用 GRPC服务-跨平台调用

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图示即为使用Protocol Buffers的跨平台RPC系统的使用情况.
安装

pip install grpcio pip install grpcio-tools googleapis-common-protos

使用编写protocol buffer
使用GRPC首先需要做的就是设计protocolo buffer. 新建一个msg.proto文件

syntax = "proto3"; service MsgService { rpc GetMsg (MsgRequest) returns (MsgResponse) {} }message MsgRequest { string name =1; } message MsgResponse { string msg = 1; }

以以上的这个消息服务为例, 首先是规定语法, 这里使用的是proto3的语法. 接着使用service关键字定义服务, GRPC提供4种RPC类型的服务, 这里定义的是一种单一请求单一回应, 类似普通的函数调用, 其他的使用到了stream关键字, 将其放在括号里, 代表这个数据是流数据. 这个以后再来研究, 本次先设计一个简单的RPC.
之后定义两个message, 一个是请求的结构, 一个是回应的结果. 这里表示这个数据结构是字符串, protocol buffer还可以定义为 int32, int64, double, float 等等. 这里赋予的初值可以随便填写, 实际使用中, 会被赋予新的值.
生成接口代码因为之前安装好了一些辅助插件, 使用这里直接可以生成.
打开命令窗口, 把目录切换至msg.proto所在的位置:
运行:
python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. -- grpc_python_out=. ./msg.proto
这里会生成两个文件, msg_pb2py 和 msg_pb2_grpc.py. 这两个文件是为后续的服务端和客户端所用. 前者定义了一些变量, 例如 _MSGREQUEST中就包含了请求函数的名字, 可接受的变量, 实际上还是msg.proto里定义的东西.
创建服务端首选需要导入RPC必备的包, 以及刚才生成的两个文件.

import grpc import msg_pb2 import msg_pb2_grpc

因为RPC应该长时间运行, 考虑到性能, 还必须使用到并发的库.

from concurrent import futures import time_ONE_DAY_IN_SECOND = 60 * 60 *24

在 Server中, 主要的是实现服务, 按照msg.proto定义的, 这里需要写一个服务类MsgServicer, 这个类需要实现之前定义的GetMsg.

class MsgServicer(msg_pbs_grpc.MsgServiceServicer): def GetMsg(self, request, context): print ("Received name: %s" % request.name) return msg_pb2.MsgResponse(msg='Hello, %s' % request.name)

GetMsg接收到的请求就是在request中, msg.proto中定义的name就是request.name, 接着在GetMsg中设计msg.proto中定义的MsgResponse.
之后实现启动服务的部分即可.

def serve(): server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)) msg_pb2_grpc.add_MsgServiceServicer_to_server(MSgServicer(), server) server.add_insecure_port('[::]:50051') server.start() try: while True: time.sleep(_ONE_DAY_IN_SECONDS) except KeyboardInterrupt: server.stop(0)

通过并发库, 将服务端放到多进程里运行.
服务端完整代码:

import grpc import msg_pb2 import msg_pb2_grpc from concurrent import futures import time _ONE_DAY_IN_SECONDS = 60 * 60 * 24 class MsgServicer(msg_pb2_grpc.MsgServiceServicer): def GetMsg(self, request, context): print("Received name: %s" % request.name) return msg_pb2.MsgResponse(msg='Hello, %s!' % request.name) def serve(): server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)) msg_pb2_grpc.add_MsgServiceServicer_to_server(MsgServicer(), server) server.add_insecure_port('[::]:50051') server.start() try: while True: time.sleep(_ONE_DAY_IN_SECONDS) except KeyboardInterrupt: server.stop(0) if __name__ == '__main__': serve()

创建客户端

import grpc import msg_pb2 import msg_pb2_grpc def run(): # NOTE(gRPC Python Team): .close() is possible on a channel and should be # used in circumstances in which the with statement does not fit the needs # of the code. with grpc.insecure_channel('localhost:50051') as channel: stub = msg_pb2_grpc.MsgServiceStub(channel) response = stub.GetMsg(msg_pb2.MsgRequest(name='world')) print("Client received: " + response.msg) if __name__ == '__main__': run()

使用grpc.insecure_channel('localhost:50051')进行连接服务端，接着在这个 channel上创建 stub，在msg_pb2_grpc 里可以找到 MsgServiceStub 这个类相关信息。这个 stub可以调用远程的 GetMsg 函数。 MsgRequest 中的name 即msg.proto 中定义的数据。在回应里可以得到 msg.proto 中定义的 msg 。
运行 【GRPC服务-跨平台调用】首先运行 python msg_server.py 启动服务端，接着运行 python msg_client.py 机会看到客户端接收到了服务端传来的消息。以上就是一个简单的 RPC 的使用。