Python高级技术之：`Python`的`gRPC`：如何在`Python`中实现高性能的`RPC`服务。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，Bug终结者。今天咱们聊聊Python里的“高性能通讯员”—— gRPC。

大家都知道，现在微服务架构火得一塌糊涂，服务之间免不了要互相“串门儿”，也就是互相调用。传统的RESTful API呢，虽然简单易懂，但传输效率相对较低，就像是骑着自行车送信，速度慢不说，还容易风吹日晒。

而gRPC，就像是开着火箭送信，利用Protocol Buffers（简称protobuf）进行数据序列化，二进制传输，效率杠杠的！不仅如此，gRPC还支持多种编程语言，简直是微服务架构里的瑞士军刀。

一、gRPC：让通信飞起来

gRPC是Google开源的一个高性能、通用的RPC (Remote Procedure Call) 框架。它基于HTTP/2协议，支持双向流、头部压缩、多路复用等特性，大幅提升了传输效率。

Protocol Buffers (protobuf): 一种轻便高效的数据序列化格式，比JSON和XML更小、更快。
HTTP/2: gRPC 使用 HTTP/2 作为传输协议，提供了多路复用、头部压缩和服务器推送等高级特性，显著提高了性能。
支持多种语言: gRPC 提供了多种编程语言的实现，包括 C++, Java, Python, Go, Ruby, C#, Node.js, Android, Objective-C, PHP 和 Dart。

二、protobuf：定义通信协议

要使用gRPC，首先要定义服务接口和消息格式。这就要用到protobuf。咱们来个简单的例子：

syntax = "proto3";

package helloworld;

service Greeter {
  rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply);
  rpc SayManyHellos (HelloRequest) returns (stream HelloReply);
  rpc HelloEveryone (stream HelloRequest) returns (HelloReply);
  rpc LotsOfGreetings (stream HelloRequest) returns (stream HelloReply);
}

message HelloRequest {
  string name = 1;
}

message HelloReply {
  string message = 1;
}

这段代码定义了一个名为Greeter的服务，它有四个方法：

SayHello: 接受一个HelloRequest消息，返回一个HelloReply消息。这是个标准的RPC调用，一问一答。
SayManyHellos: 接受一个HelloRequest消息，返回一个HelloReply消息流。这是服务器端流式RPC，服务器可以一口气返回多个结果。
HelloEveryone: 接受一个HelloRequest消息流，返回一个HelloReply消息。这是客户端流式RPC，客户端可以一口气发送多个请求。
LotsOfGreetings: 接受一个HelloRequest消息流，返回一个HelloReply消息流。这是双向流式RPC，客户端和服务器可以同时发送和接收消息。

HelloRequest和HelloReply是消息类型，分别包含一个字符串类型的字段name和message。

三、Python gRPC实战：Hello World!

接下来，咱们用Python来实现这个Hello World!

1. 安装依赖

首先，安装必要的库：

pip install grpcio grpcio-tools protobuf

2. 生成gRPC代码

使用grpcio-tools工具，根据protobuf文件生成Python代码：

python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. helloworld.proto

这条命令会在当前目录下生成两个Python文件：helloworld_pb2.py和helloworld_pb2_grpc.py。

helloworld_pb2.py: 包含了protobuf定义的Python类，用于序列化和反序列化消息。
helloworld_pb2_grpc.py: 包含了gRPC服务接口的Python类，用于实现服务端和客户端。

3. 实现服务端

创建一个greeter_server.py文件，实现Greeter服务：

import grpc
from concurrent import futures
import time

import helloworld_pb2
import helloworld_pb2_grpc

class Greeter(helloworld_pb2_grpc.GreeterServicer):
    def SayHello(self, request, context):
        return helloworld_pb2.HelloReply(message='Hello, %s!' % request.name)

    def SayManyHellos(self, request, context):
        for i in range(5):
            yield helloworld_pb2.HelloReply(message='Hello %s, greetings %d!' % (request.name, i))
            time.sleep(1) # simulate work

    def HelloEveryone(self, request_iterator, context):
        names = []
        for request in request_iterator:
            names.append(request.name)
        return helloworld_pb2.HelloReply(message='Hello everyone: %s!' % ", ".join(names))

    def LotsOfGreetings(self, request_iterator, context):
        for request in request_iterator:
            yield helloworld_pb2.HelloReply(message='Hello, %s!' % request.name)
            time.sleep(0.5)

def serve():
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
    helloworld_pb2_grpc.add_GreeterServicer_to_server(Greeter(), server)
    server.add_insecure_port('[::]:50051')
    server.start()
    server.wait_for_termination()

if __name__ == '__main__':
    serve()

这个服务端做了以下几件事：

定义了一个Greeter类，继承自helloworld_pb2_grpc.GreeterServicer，并实现了protobuf文件中定义的四个方法。
SayHello方法简单地返回一个包含问候语的HelloReply消息。
SayManyHellos方法使用yield关键字，生成一个HelloReply消息流。每隔一秒返回一个问候语。
HelloEveryone方法接收一个HelloRequest消息流，将所有名字拼接起来，返回一个HelloReply消息。
LotsOfGreetings方法接收一个HelloRequest消息流，并为每个请求返回一个HelloReply消息流。

4. 实现客户端

创建一个greeter_client.py文件，调用Greeter服务：

import grpc
import time

import helloworld_pb2
import helloworld_pb2_grpc

def run():
    with grpc.insecure_channel('localhost:50051') as channel:
        stub = helloworld_pb2_grpc.GreeterStub(channel)

        # 1. SayHello
        response = stub.SayHello(helloworld_pb2.HelloRequest(name='World'))
        print("Greeter client received: " + response.message)

        # 2. SayManyHellos
        print("SayManyHellos:")
        for response in stub.SayManyHellos(helloworld_pb2.HelloRequest(name='ManyWorlds')):
            print("Greeter client received: " + response.message)

        # 3. HelloEveryone
        print("HelloEveryone:")
        def generate_requests():
            for name in ['Alice', 'Bob', 'Charlie']:
                yield helloworld_pb2.HelloRequest(name=name)
        response = stub.HelloEveryone(generate_requests())
        print("Greeter client received: " + response.message)

        # 4. LotsOfGreetings
        print("LotsOfGreetings:")
        def generate_lots_of_requests():
            for name in ['Dog', 'Cat', 'Mouse']:
                yield helloworld_pb2.HelloRequest(name=name)

        for response in stub.LotsOfGreetings(generate_lots_of_requests()):
            print("Greeter client received: " + response.message)

if __name__ == '__main__':
    run()

这个客户端做了以下几件事：

创建了一个到localhost:50051的gRPC通道。
创建了一个GreeterStub对象，用于调用gRPC服务。
分别调用了SayHello，SayManyHellos， HelloEveryone 和 LotsOfGreetings方法，并打印了服务器返回的消息。

5. 运行程序

首先，启动服务端：

python greeter_server.py

然后，启动客户端：

python greeter_client.py

你应该能看到客户端打印出服务器返回的问候语。

四、gRPC的优势

高性能: 基于HTTP/2和protobuf，传输效率高。
代码生成: 通过protobuf文件生成客户端和服务端代码，减少了手动编写代码的工作量，提高了开发效率。
强类型: protobuf使用强类型定义消息格式，避免了类型错误。
多语言支持: gRPC支持多种编程语言，方便构建跨语言的微服务系统。
流式传输: 支持双向流式传输，适用于实时通信场景。

五、gRPC的适用场景

微服务架构: gRPC非常适合构建微服务架构，因为它提供了高性能的跨服务通信。
移动应用后端: gRPC可以作为移动应用的后端服务，提供高效的数据传输。
实时通信: gRPC的流式传输特性使其适用于实时通信应用，如聊天室、实时监控等。
内部服务调用: 在大型系统中，可以使用gRPC进行内部服务之间的调用，提高性能和可靠性。

六、gRPC的一些注意事项

错误处理: gRPC 使用状态码来表示错误，客户端需要处理这些状态码。
身份验证: gRPC 支持多种身份验证机制，如 TLS/SSL, JWT 等。
负载均衡: 需要考虑 gRPC 服务的负载均衡，可以使用 Nginx, HAProxy 等工具。
版本管理: protobuf 文件需要进行版本管理，以避免兼容性问题。

七、gRPC vs REST

特性	gRPC	REST
传输协议	HTTP/2	HTTP/1.1 (通常)
数据格式	Protocol Buffers (二进制)	JSON, XML (文本)
性能	更高	较低
代码生成	支持	通常需要手动编写客户端和服务端代码
类型	强类型	弱类型
流式传输	支持	有限支持 (WebSockets)
服务发现	通常与服务发现机制集成	通常需要单独实现服务发现
适用场景	高性能、实时通信、微服务架构	简单 API、浏览器客户端

八、高级技巧：Metadata

gRPC 允许客户端和服务器传递元数据 (Metadata)。Metadata 可以用来传递认证信息、跟踪 ID 等。

服务端:

def SayHello(self, request, context):
    metadata = context.invocation_metadata()
    print("Received metadata:", metadata)
    context.set_trailing_metadata((('my-custom-header', 'my-custom-value'),)) # 设置响应的metadata
    return helloworld_pb2.HelloReply(message='Hello, %s!' % request.name)

客户端:

metadata = (('authorization', 'Bearer my-secret-token'),)
response = stub.SayHello(helloworld_pb2.HelloRequest(name='World'), metadata=metadata)
print("Greeter client received: " + response.message)

for key, value in response.trailing_metadata():
    print("Trailing metadata: {} = {}".format(key, value))

九、总结

gRPC 是一种强大的 RPC 框架，特别适用于构建高性能、可扩展的微服务系统。虽然学习曲线稍陡峭，但一旦掌握，就能显著提升你的服务性能和开发效率。希望今天的讲解能帮助大家更好地理解和使用 gRPC。

好了，今天的分享就到这里，各位观众老爷，下次再见！别忘了点赞收藏哦！

发表回复 取消回复

发表回复取消回复