gRPC 全面解析与实战 —— 从原理到同步/异步开发全攻略

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1. gRPC 基本原理

1.1 什么是 RPC 与 gRPC

• RPC（Remote Procedure Call）：让我们像调用本地方法一样调用远程服务。

• gRPC：

  • Google 开发的开源、高性能、跨语言 RPC 框架
  • 基于 HTTP/2 协议
  • 使用 Protocol Buffers（Protobuf） 作为序列化方案

简单理解：
你写了一个 HelloWorld() 函数，可以在另一台服务器上直接调用它，而不必关心底层 TCP 传输、序列化、网络延迟等细节，这就是 gRPC 带来的便利。

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1.2 gRPC 的核心特性

1. 跨语言：Java 写的服务，Go、Python、C++ 都能直接调用

2. 高性能：基于 HTTP/2，多路复用，头部压缩，低延迟

3. 同步与异步调用：支持阻塞和非阻塞模式

4. 多种通信模式：

   • 一元调用（Unary）
   • 服务端流（Server Streaming）
   • 客户端流（Client Streaming）
   • 双向流（Bidirectional Streaming）

5. 可扩展设计：可插拔的负载均衡、服务发现、监控、认证机制

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1.3 适用场景

• 微服务间高效通信
• 客户端与云服务的数据交互
• 跨语言、大规模分布式系统
• 需要低延迟、高吞吐的 API 服务

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2. 数据封装与传输

2.1 JSON vs Protobuf

特性	JSON	Protobuf
可读性	高（面向人类）	低（面向机器）
体积	较大	较小（压缩率高）
性能	解析慢	解析快
类型安全	弱	强（IDL 定义）
跨语言	支持	支持

gRPC 选择 Protobuf，因为它能用一份 .proto 文件定义接口和数据结构，并为多语言生成对应代码。

示例：

service Test {rpc HowRpcDefine (Request) returns (Response);
}message Request {int64 user_id = 1;string name = 2;
}message Response {repeated int64 ids = 1;
}

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2.2 HTTP/2 的加持

HTTP/2 解决了 HTTP/1.1 的串行阻塞问题：

• 流（Stream）：每个请求都有唯一 ID，可并发处理
• 帧（Frame）：数据被拆分成帧，乱序发送，接收端按 ID 重组
• 多路复用：一个 TCP 连接可同时承载多个请求
• 二进制传输：减少头部开销

这让 gRPC 在高并发场景下表现极佳。

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3. gRPC 四种通信模式

3.1 一元 RPC（Unary RPC）

一次请求，一次响应。
场景：获取用户信息、提交表单。

3.2 服务端流（Server Streaming）

客户端发一次请求，服务端返回一个数据流。
场景：实时日志、视频流。

3.3 客户端流（Client Streaming）

客户端连续发送多个请求，服务端最后一次性响应。
场景：批量数据上传。

3.4 双向流（Bidirectional Streaming）

两端都可以持续收发数据，顺序不固定。
场景：在线聊天、实时协作。

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4. 同步与异步调用

4.1 同步调用

• 客户端调用 RPC 后阻塞等待结果
• 简单直观，适合低并发、对实时性要求不高的场景

4.2 异步调用

• 基于 CompletionQueue 管理异步事件
• 使用 Tag 关联请求和响应
• 可以同时处理多个请求，提高并发能力

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5. C++ gRPC 实战示例

5.1 定义 proto 文件

syntax = "proto3";service Greeter {rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {}
}message HelloRequest {string name = 1;
}message HelloReply {string message = 1;
}

5.2 服务端实现

class GreeterServiceImpl final : public Greeter::Service {Status SayHello(ServerContext* context, const HelloRequest* request, HelloReply* reply) override {reply->set_message("Hello " + request->name());return Status::OK;}
};

5.3 客户端调用

GreeterClient greeter(grpc::CreateChannel("localhost:50051", grpc::InsecureChannelCredentials()));
std::string reply = greeter.SayHello("world");
std::cout << reply << std::endl;

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6. 异步模式流程图

[客户端] --调用--> [Stub] --请求--> [Channel]^                                     ||                                     v[响应]<--CompletionQueue<--[服务端处理逻辑]

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7. 流式 RPC 实战

以双向流为例：

auto stream = stub_->RouteChat(&context);
std::thread writer([stream]() {stream->Write(note1);stream->Write(note2);stream->WritesDone();
});
RouteNote server_note;
while (stream->Read(&server_note)) {std::cout << "Received: " << server_note.message() << std::endl;
}
writer.join();
Status status = stream->Finish();

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8. 总结

gRPC 通过 HTTP/2 + Protobuf，在分布式通信中兼顾了高性能与跨语言特性。

参考：

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