java版gRPC实战之四:客户端流

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《java版gRPC实战》全系列链接

  1. 用proto生成代码
  2. 服务发布和调用
  3. 服务端流
  4. 客户端流
  5. 双向流
  6. 客户端动态获取服务端地址
  7. 基于eureka的注册发现

本篇概览

  • 本文是《java版gRPC实战》系列的第四篇,前文掌握了服务端流,适合从服务端获取大量数据的场景,今天的目标是掌握客户端流类型的服务,包括服务提供方和使用方两侧的开发;
  • 先来看看官方资料对客户端流式RPC的介绍:客户端写入一个消息序列并将其发送到服务器,同样也是使用流。一旦客户端完成写入消息,它等待服务器完成读取返回它的响应;
  • 本文由以下几部分组成:
  1. 提前小结几个重要的知识点,稍后开发过程中要重点关注这几个地方;
  2. 在proto文件中定义客户端流类型的gRPC接口,再通过proto生成java代码;
  3. 开发服务端应用;
  4. 开发客户端应用;
  5. 验证;

提前小结

为了突出重点,这里将几个关键的知识点提前给出:

  1. 客户端流的特点,是请求方以流的形式提交数据到响应方;
  2. 一次RPC请求中,请求方可以通过流的方式源源不断的提交数据,直到调用了StreamObserver的onCompleted方法,才算提交数据完成;
  3. 平时咱们调用方法时,方法内部用到的数据是通过入参传进来的,但这里不一样,客户端要传给服务端的数据和gRPC方法的入参没有关系,而是和方法的返回对象有关(执行返回对象的onNext方法可以将数据传给服务端);
  4. 客户端在A线程上传完数据后,服务端的响应是在另一个线程B执行的,因此,如果A线程拿到服务端响应,就要B线程的异步响应方法执行完毕,等待的方法有多种,我用的是CountDownLatch;
  5. 在服务端,开发者要编写的代码和以往web开发不同,不是将数据处理好返回,而是返回一个StreamObserver实例给上层框架,由框架负责处理的逻辑,开发者专注开发StreamObserver的实现即可,例如重写onNext方法,客户端通过流每上传一笔数据,onNext方法都会被外层框架执行一次;
  6. 如果您用的是IDEA,记得勾选下图红框中的选框,否则运行应用的时候可能遇到lombok相关的问题:

java版gRPC实战之四:客户端流

  • 上面提到的这些,会在接下来的开发过程中充分体现出来;

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  • 这个git项目中有多个文件夹,《java版gRPC实战》系列的源码在grpc-tutorials文件夹下,如下图红框所示:

java版gRPC实战之四:客户端流

  • grpc-tutorials文件夹下有多个目录,本篇文章对应的服务端代码在client-stream-server-side目录下,客户端代码在client-stream-client-side目录下,如下图:

java版gRPC实战之四:客户端流

在proto文件中定义客户端流类型的gRPC接口

  • 首先要做的就是定义gRPC接口,打开mall.proto,在里面新增方法和相关的数据结构,需要重点关注的是AddToCart方法的入参ProductOrder前面添加了stream修饰,代表该方法是客户端流类型:
// gRPC服务,这是个在线商城的购物车服务
service CartService {
    // 客户端流式:添加多个商品到购物车
    rpc AddToCart (stream ProductOrder) returns (AddCartReply) {}
}

// 提交购物车时的产品信息
message ProductOrder {
    // 商品ID
    int32 productId = 1;
    // 商品数量
    int32 number = 2;
}

// 提交购物车返回结果的数据结构
message AddCartReply {
    // 返回码
    int32 code = 1;
    // 描述信息
    string message = 2;
}
  • 双击下图红框中的task即可生成java代码:

java版gRPC实战之四:客户端流

  • 生成下图红框中的文件:

java版gRPC实战之四:客户端流

  • 接下来开发服务端;

开发服务端应用

  • 在父工程grpc-turtorials下面新建名为client-stream-server-side的模块,其build.gradle内容如下:
// 使用springboot插件
plugins {
    id 'org.springframework.boot'
}

dependencies {
    implementation 'org.projectlombok:lombok'
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter'
    // 作为gRPC服务提供方,需要用到此库
    implementation 'net.devh:grpc-server-spring-boot-starter'
    // 依赖自动生成源码的工程
    implementation project(':grpc-lib')
    // annotationProcessor不会传递,使用了lombok生成代码的模块,需要自己声明annotationProcessor
    annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok'
}
  • 配置文件application.yml:
spring:
  application:
    name: client-stream-server-side
# gRPC有关的配置,这里只需要配置服务端口号
grpc:
  server:
    port: 9900
  • 启动类ClientStreamServerSideApplication.java的代码就不贴了,普通的springboot启动类而已;

  • 重点是提供grpc服务的GrpcServerService.java,请结合前面小结的第五点来阅读代码,咱们要做的就是给上层框架返回一个匿名类,至于里面的onNext、onCompleted方法何时被调用是上层框架决定的,另外还准备了成员变量totalCount,这样就可以记录总数了:

package com.bolingcavalry.grpctutorials;

import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.AddCartReply;
import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.CartServiceGrpc;
import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.ProductOrder;
import io.grpc.stub.StreamObserver;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import net.devh.boot.grpc.server.service.GrpcService;

@GrpcService
@Slf4j
public class GrpcServerService extends CartServiceGrpc.CartServiceImplBase {

    @Override
    public StreamObserver<ProductOrder> addToCart(StreamObserver<AddCartReply> responseObserver) {
        // 返回匿名类,给上层框架使用
        return new StreamObserver<ProductOrder>() {

            // 记录处理产品的总量
            private int totalCount = 0;

            @Override
            public void onNext(ProductOrder value) {
                log.info("正在处理商品[{}],数量为[{}]",
                        value.getProductId(),
                        value.getNumber());

                // 增加总量
                totalCount += value.getNumber();
            }

            @Override
            public void one rror(Throwable t) {
                log.error("添加购物车异常", t);
            }

            @Override
            public void onCompleted() {
                log.info("添加购物车完成,共计[{}]件商品", totalCount);
                responseObserver.onNext(AddCartReply.newBuilder()
                                                    .setCode(10000)
                                                    .setMessage(String.format("添加购物车完成,共计[%d]件商品", totalCount))
                                                    .build());
                responseObserver.onCompleted();
            }
        };
    }
}

开发客户端应用

  • 在父工程grpc-turtorials下面新建名为client-stream-server-side的模块,其build.gradle内容如下:
plugins {
    id 'org.springframework.boot'
}

dependencies {
    implementation 'org.projectlombok:lombok'
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter'
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
    implementation 'net.devh:grpc-client-spring-boot-starter'
    implementation project(':grpc-lib')
}
  • 配置文件application.yml,设置自己的web端口号和服务端地址:
server:
  port: 8082
spring:
  application:
    name: client-stream-client-side

grpc:
  client:
    # gRPC配置的名字,GrpcClient注解会用到
    client-stream-server-side:
      # gRPC服务端地址
      address: 'static://127.0.0.1:9900'
      enableKeepAlive: true
      keepAliveWithoutCalls: true
      negotiationType: plaintext
  • 启动类ClientStreamClientSideApplication.java的代码就不贴了,普通的springboot启动类而已;
  • 正常情况下我们都是用StreamObserver处理服务端响应,这里由于是异步响应,需要额外的方法从StreamObserver中取出业务数据,于是定一个新接口,继承自StreamObserver,新增getExtra方法可以返回String对象,详细的用法稍后会看到:
package com.bolingcavalry.grpctutorials;

import io.grpc.stub.StreamObserver;

public interface ExtendResponseObserver<T> extends StreamObserver<T> {
    String getExtra();
}
  • 重头戏来了,看看如何远程调用客户端流类型的gRPC接口,前面小结提到的2、3、4点都会涉及到,代码中已经添加详细注释:
package com.bolingcavalry.grpctutorials;

import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.AddCartReply;
import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.CartServiceGrpc;
import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.ProductOrder;
import io.grpc.stub.StreamObserver;
import lombok.Getter;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import net.devh.boot.grpc.client.inject.GrpcClient;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Service
@Slf4j
public class GrpcClientService {

    @GrpcClient("client-stream-server-side")
    private CartServiceGrpc.CartServiceStub cartServiceStub;

    public String addToCart(int count) {
        
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
        
        // responseObserver的onNext和onCompleted会在另一个线程中被执行,
        // ExtendResponseObserver继承自StreamObserver
        ExtendResponseObserver<AddCartReply> responseObserver = new ExtendResponseObserver<AddCartReply>() {

            String extraStr;

            @Override
            public String getExtra() {
                return extraStr;
            }

            private int code;

            private String message;

            @Override
            public void onNext(AddCartReply value) {
                log.info("on next");
                code = value.getCode();
                message = value.getMessage();
            }

            @Override
            public void one rror(Throwable t) {
                log.error("gRPC request error", t);
                extraStr = "gRPC error, " + t.getMessage();
                countDownLatch.countDown();
            }

            @Override
            public void onCompleted() {
                log.info("on complete");
                extraStr = String.format("返回码[%d],返回信息:%s" , code, message);
                countDownLatch.countDown();
            }
        };
        
        // 远程调用,此时数据还没有给到服务端
        StreamObserver<ProductOrder> requestObserver = cartServiceStub.addToCart(responseObserver);
        
        for(int i=0; i<count; i++) {
            // 发送一笔数据到服务端
            requestObserver.onNext(build(101 + i, 1 + i));
        }

        // 客户端告诉服务端:数据已经发完了
        requestObserver.onCompleted();

        try {
            // 开始等待,如果服务端处理完成,那么responseObserver的onCompleted方法会在另一个线程被执行,
            // 那里会执行countDownLatch的countDown方法,一但countDown被执行,下面的await就执行完毕了,
            // await的超时时间设置为2秒
            countDownLatch.await(2, TimeUnit.SECONDS);
        } catch (InterruptedException e) {
            log.error("countDownLatch await error", e);
        }

        log.info("service finish");
        // 服务端返回的内容被放置在requestObserver中,从getExtra方法可以取得
        return responseObserver.getExtra();
    }

    /**
     * 创建ProductOrder对象
     * @param productId
     * @param num
     * @return
     */
    private static ProductOrder build(int productId, int num) {
        return ProductOrder.newBuilder().setProductId(productId).setNumber(num).build();
    }
}
  • 最后做个web接口,可以通过web请求验证远程调用:
package com.bolingcavalry.grpctutorials;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.List;

@RestController
public class GrpcClientController {

    @Autowired
    private GrpcClientService grpcClientService;

    @RequestMapping("/")
    public String printMessage(@RequestParam(defaultValue = "1") int count) {
        return grpcClientService.addToCart(count);
    }
}
  • 编码完成,开始验证;

验证

  • 启动服务端ClientStreamServerSideApplication:

java版gRPC实战之四:客户端流

  • 启动客户端ClientStreamClientSideApplication:

java版gRPC实战之四:客户端流

java版gRPC实战之四:客户端流

  • 下面是服务端日志,可见逐一处理了客户端的每一笔数据:

java版gRPC实战之四:客户端流

  • 下面是客户端日志,可见由于CountDownLatch的作用,发起gRPC请求的线程一直等待responseObserver.onCompleted在另一个线程被执行完后,才会继续执行:

java版gRPC实战之四:客户端流

  • 至此,客户端流类型的gRPC服务及其客户端开发就完成了,这种异步操作与咱们平时开发同步类型的web接口还是有差别的,希望本文能给您带来一些参考,下一篇咱们实战最后一种类型:双向流式;

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