我始终认为， 随着语言和计算机技术的发展， 分布式系统才是互联网技术的未来。 而现在众多的分布式开源技术， 如Zookeper, SpringCloud等的蓬勃发展也证明这一点。 在分布式的系统中， A服务可能由Java编写， B服务可能由Python编写， C服务可能由PHP编写， 服务于服务之间的通信固然可以使用HTTP协议以RESTful-API的方式进行通信， 但是由于许多不必要的数据传输， 例如HTTP请求头， 会降低服务之间的通信速度， 在高并发的场景下极有可能成为系统瓶颈。 所以， 就有了RPC通信机制。
1. 什么是RPC
RPC， 全称为 Romete Procedure Call， 远程过程调用， 实际上就是A机器调用B机器上的方法， B机器进行一系列的运算将结果返回给A机器。
那么在这个过程中就涉及到Server服务器寻址， 服务器之间TCP连接的建立， 对象序列化与反序列化的过程， 以及方法寻址的问题。
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上图来源于https://www.cs.rutgers.edu/~pxk/417/notes/03-rpc.html， 对RPC的内部过程展示的非常详细。 stub以及skeleton是对旧有的client和server的一种描述， 现在少有这种称呼， 对于提供方法的服务器， 称为server， 调用方统称为stub。
假设A, B服务均由Python编写， 那么client传递参数给server， server经过计算之后返回结果即可， 在同平台下RPC的调用并没有很复杂。 但是如果跨平台呢？ 此时就需要有一个统一的描述语言来定义相关的数据类型， 达到多平台统一， 我们将其称为接口描述语言(Interface Description Language，IDL)， 其中， Google Protocol Buffers就是一种IDL。
2. Protocol Buffers
什么是Protocol Buffers？ 简单来讲， Protocol Buffers就是一种使具有一定组织结构的数据自动序列化的机制， 使用特殊的编译器对其进行编译之后， 可以跨平台使用。
首先来看官网给出的demo， 基于proto3：
syntax = "proto3";
// message为关键字， 用于定义结构体， 相当于C中的struct； Python, Java中的class
message SearchRequest {
// field后面的数值， = 1并不表示值为1， 而是表示该字段的序号， 该序号在一个message中必须唯一
string query = 1;
int32 page_number = 2;
int32 result_per_page = 3;
}
message Result {
string url = 1;
string title = 2;
// repeated， 允许字段重复0次或多次， 相当于一个列表
repeated string snippets = 3;
}
message是.proto文件的关键字， 类似于其它语言中的class， 用于定义一个对象(结构体)。
在proto3中移除了required和optional两个关键字， 仅保留了repeated， 用于表示列表。
基本数据类型在Protocol Buffers中也有提供， 包括double, float, int32, int64, bool, bytes以及string， 同时repeated提供了列表结构， 以及map<K, V>所提供的字典结构。 在有了这些数据类型以及数据结构的支持， 我们就可以在多平台上进行通信了。
更多的细节请参考官方文档： https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/proto3
3. 使用Protocol Buffers编写一个demo
学习一项新技术最好的方法就是跟着官方文档跑一遍demo， 只不过这里官方的demo有些啰嗦， 所以就自己稍加改造了一下， 本质上的原理都是一样的。
首先来看proto文件：
syntax = "proto3";
package ProtoBuf;
message Person {
string name = 1;
int32 id = 2;
string email = 3;
enum PhoneType {
MOBILE = 0;
HOME = 1;
WORK = 2;
}
message PhoneNumber {
string number = 1;
PhoneType type = 2;
}
repeated PhoneNumber phones = 4;
}
message AddressBook {
repeated Person people = 1;
}
如果把这个Person转换成Json的话， 会更加的清晰， 也有助于我们查看：
{
"name": "xx",
"id": xx,
"email": "xx",
"phones": [
{"number": "xx", "type": 0},
]
}
在定义完.proto文件之后， 我们需要使用protoc这个编译器对addressbook.proto文件进行编译， 让其自动的生成Python, C++, Java代码， 可以认为这份自动生成的代码就是skeleton。 由于我们要生成的是Python代码， 所以运行：
protoc -I="." --python_out="." ./addressbook.proto
该命令将会在当前目录下生成addressbook_pb2.py， 里面写的是什么可以不用关心， 下面开始编写测试文件。 我们的测试是首先创建出一个AddressBook对象， 填充一个Person对象， 将其序列化后写入到一个文本文件中， 然后再读取该文本文件， 将其反序列化称为Python对象。
from ProtoBuf import addressbook_pb2
address_book = addressbook_pb2.AddressBook()
# 添加一个person
person = address_book.people.add()
# 添加person属性
person.name = "smart"
person.id = 123
person.email = "smartkeyerror@gmail.com"
# person中添加一条phones, 并赋予属性
phone_number = person.phones.add()
phone_number.number = "1365656"
phone_number.type = addressbook_pb2.Person.HOME
# 将序列化的二进制数据写入文件
with open("temp.txt", "wb") as f:
f.write(address_book.SerializeToString())
# 读取二进制文件
with open("temp.txt", "rb") as f:
data = f.read()
address_book = addressbook_pb2.AddressBook()
# 反序列化
address_book.ParseFromString(data)
first_people = address_book.people[0]
print("name: ", first_people.name)
print("id: ", first_people.id)
print("email: ", first_people.email)
print("phone_number: ", first_people.phones[0].number)
print("phone_number_type", first_people.phones[0].type)
整个代码很简单， 没有什么很绕的地方， 如果Java程序想要读取该二进制文件并且反序列化称为一个Java对象该如何去做？ 首先使用protoc来生成Java相关的代码， 然后利用生成的代码按照官网指示去编写代码即可。 这样就完成了在多平台共享同一对象的作用。
通过上面的例子我们对Protocol Buffers已经有了一个基本的认识， .proto文件就是一个结构定义文件， 利用protoc编译器可以生成Python, Java等语言代码， 依托于自动生成的代码， 我们可以将一个保存在文件中的二进制数据转换成Python对象， Java对象。 如果将该数据放到网络中， 就可以以对象的方式来进行不同平台间的通信了。 gRPC就是这样的一种工具。
4. gRPC
Protocol Buffers完成了不同语言之间的数据转换问题， 而gRPC则是使用Protocol Buffers进行不同服务间通信的RPC框架。 它帮我们建立了一个轻量且高效的server和client， 也就是说我们不必关心服务间怎么建立TCP连接， 怎么寻找方法调用， gRPC已经帮我们完成了这些功能。
首先， 还是跑一遍官网的demo， 过程就不贴了， 直接贴官方所给出的实例代码， 首先当然是.proto文件：
syntax = "proto3";
service Greeter {
rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {}
}
message HelloRequest {
string name = 1;
}
message HelloReply {
string message = 1;
}
删除了一些与Python语言无关的代码， service指的就是远程调用的方法， 就像定义一个接口一样， 定义方法名称， 入参， 返回值类型以及一个空的方法体即可。 message的定义也比较简单， 可以看到方法的调用传入一个HelloRequest对象， 其中包含一个name字段； 返回一个HelloReply对象， 包含一个message字段。
然后来分析greeter_server.py中的内容：
from concurrent import futures
import time
import grpc
import helloworld_pb2
import helloworld_pb2_grpc
_ONE_DAY_IN_SECONDS = 60 * 60 * 24
class Greeter(helloworld_pb2_grpc.GreeterServicer):
def SayHello(self, request, context):
return helloworld_pb2.HelloReply(message='Hello, %s!' % request.name)
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()
try:
while True:
time.sleep(_ONE_DAY_IN_SECONDS)
except KeyboardInterrupt:
server.stop(0)
if __name__ == '__main__':
serve()
源代码还是值得看一看的， 对于serve方法， 首先是生成了包含10个线程的线程池， 并传入给了grpc.server方法。 非常缺略的过了一遍grpc.server方法， 应该是使用Reactor模型所实现的I/O多路复用模型， 至于底层是使用的poll还是epoll， 需要再详细的阅读， 这里的话知道这么一回事即可， 具体的源码分析先放一放。
然后将Greeter对象和server对象传入给了add_GreeterServicer_to_server这个方法， 很明显是由gRPC所提供的， 这应该是一个通用方法， 然后绑定50051端口， 开启事件循环， 准备接受客户端的连接。
Greeter类继承了一个不知道是啥的类， 然后添加了一个在.proto中所定义的方法， 只不过这里比.proto文件多了一个参数， context， 这个参数有什么意义后面再讲。
然后再来看客户端的代码：
def run():
with grpc.insecure_channel('localhost:50051') as channel:
stub = helloworld_pb2_grpc.GreeterStub(channel)
response = stub.SayHello(helloworld_pb2.HelloRequest(name='you'))
print("Greeter client received: " + response.message)
比较简单， 这里使用with来管理channel资源， 也就意味着在示例中是每调用一次方法都建立一个新的连接， 在实际使用中可以保持这个长连接， 有没有心跳机制还是需要看源码。 然后获取了一个stub对象， 直接调用了SayHello方法， 并实例化了一个HelloRequest对象作为参数传入， 打印调用结果。 远程过程调用就此结束。
虽然官网给出的demo比较简单， 但是这的确是我们编写复杂逻辑的基础：
1）定义.proto文件: 该文件包括client发送的对象以及server返回的对象， 以及服务名称和该服务下所对应的方法
2）利用Google所提供Python类库生成_pb2.py以及_pb2_grpc.py文件， 前者为.proto文件所生成的数据结构文件， 后者服务于gRPC调用
3）定义服务端代码：首先编写与.proto文件中service相同名称的类， 并继承_pb2_grpc.py中所对应的servic类， 然后实现定义好的函数
4）启动服务端， 服务端为一个轻量级的Reactor模型， 根据服务器硬件条件定义线程池大小
5）编写客户端调用代码
5. 在生产环境中使用gRPC
回顾一下我们使用gRPC框架的过程， 首先我们先得定义.proto文件， 编写函数调用的入参对象以及返回对象， 然后利用相关的编译工具生成_pb2.py以及_pb2_grpc.py文件， 前者为Protoco Buffers所需代码， 后者则为远程方法调用所用文件， 也就是说在client以及server中， 都需要这两个文件。
那么问题就来了， 通常我们的client和server是两个不同的项目， 不会共用同一个代码仓库， 如果我的.proto文件位于server中， 此时修改了.proto文件， 重新编译并生成了代码， 这个时候client端也需要进行更新， 虽然直接把文件复制粘贴过去是可以解决的， 但是并不是很优雅。
那么此时我们就可以使用Git submodule来管理公共子模块。 将.proto文件单独抽离成一个git项目， 然后在client和server端的仓库中使用该公共项目。
关于Git submodule的更多内容请见文章Git最佳实践。
6. 小结
在本篇文章中我们通过官方文档了解了Protocol Buffers以及gRPC的简单使用， 基本上这些内容也是我们在生产中使用最为频繁， 且核心的内容， 剩下的就是使用时的一些细节以及数据结构的设计。
就我个人而言， 只有在需要高并发的场景下才会使用gRPC来进行远程调用， 普通场景下使用RESTFul-API来进行调用即可， 以获得最大的开发速度。
然而RPC框架远不止gRPC， 市场上有相当多的选择， 具体的选择， 还是需要看团队对框架的熟悉程度以及具体的业务场景。