这篇文章给大家介绍ASP.NET Core中gRPC如何使用,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
10年积累的网站设计制作、成都网站建设经验,可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你,你也不认识我。但先网站设计后付款的网站建设流程,更有文成免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。
gRPC是Google基于HTTP/2和protobuf推出的一款也是当下热门的开源RPC(Remote Procedure Call)框架。可在程序或者服务之间进行高性能低带宽的通信,并且支持身份认证、日志系统等等需要用到的功能。在微服务作为主流的时代,各个服务之间的通信也是一个亟需解决的问题。在ASP.NET Core 3.x下,gRPC也是微软传统RPC框架WCF的有效替代。
使用gRPC,可以让客户端像调用本地方法一样地去调用服务端中的方法。gRPC是一种合约优先的API开发模式,就是我们需要先具体地定义好方法和参数后,再进行服务端功能开发和客户端调用。并且客户端和服务端可以是使用不同语言开发的程序,通过gRPC,一旦我们在自己的服务中定义了proto文件,任何其他gRPC支持的语言开发的程序都可以来调用这个通信,通信中涉及到的环境、序列化等gRPC都帮我们完成了。默认情况下,gRPC是使用Protocol Buffers作为其接口定义语言(Interface Definition Language),就是用来定义通信中要用的方法和参数。Protocol Buffers不依赖特定的语言,根据不同需求,编译器就可以将其转换生成C#、Java、Python、Go等十几种语言供我们开发使用,并且在通信中数据是序列化成二进制流的,从而获得更好的传输性能。
Protocol Buffers 基本用法
○ 文件名后缀用 ".proto"
○ 别忘记在文首加上一句“syntax = "proto3",来指明使用的是proto3的语法(因为之前还有一个proto2)
○ 通过在proto文件中定义message类型来指明你想序列化传输的对象,可以类比成一个类其中包含你需要的多个字段。比如定义一个叫Person的message,其中包含3个字段。
message Person { string name = 1; int32 id = 2; bool has_ponycopter = 3; }
○ 简单介绍下Protocol Buffer中常用的数据类型
§ 数值:double, float, int32, int64, uint32, uint64, sint32, sint64, fixed32, fixed64, sfixed32, sfixed64
§ 字符串:string
§ 布尔:bool
§ 字节:bytes ,最大长度232
§ 枚举:enum
□ 定义枚举的方法,另外支持使用别名,别名是用不同的名称表示同一个枚举值,如下面的 EnumAllowingAlias.STARTED 和 EnumAllowingAlias.RUNNING 表示的是同一个枚举值。
enum EnumAllowingAlias { option allow_alias = true; //表示可以使用别名 UNKNOWN = 0; //枚举的编号是从0开始的 STARTED = 1; RUNNING = 1; }
○ 定义message时,注意到每个字段都加了一个“唯一标识”的编号,这些编号用来在message转成二进制形式后标识具体字段是啥,在投入使用后尽可能避免修改字段的编号。编号范围是1~229-1其中编号1~15的字段使用一个字节来编码,编号16~2047则使用两个字节。所以将使用频率高的字段用1~15来编号,另外19000~19999是Protocol Buffers的保留字段,最好别用。
○ 字段的规则分为两种,singular(proto3中默认)和repeated,定义字段时二选一
§ singular
大概是表示为单值,这个字段的值最多一个,与repeated相对
§ repeated
大概像是集合类型,比如定义一个字段如“repeated string emails”大概意思可理解为List
○ 注释的写法和C#文件中注释的写法基本一致,用“//”或者“/* … */”
○ 保留字段。如果一个已投入使用的proto中移除了某些字段的话,而用户仍然使用这些字段编号就会造成一些较严重的错误。解决办法是将这些想移除的字段名或者字段编号使用reserved关键字修饰。使用了reserved标注的字段在未来使用时,protocol buffer编译器将会抛出错误。
message Foo { reserved 2, 15, 9 to 11; reserved "foo", "bar"; }
○ 当使用protocol buffer编译器将proto文件编译成C#语言,会自动生成.cs文件,其中为每个message编译成class。
○ 编译后的类型与C#中类型的对应关系
proto类型 | double | float | int32 | int64 | string | bool | bytes | enum |
C#类型 | double | float | int | long | string | bool | ByteString | enum |
默认值 | 0 | 0 | 0 | 0 | string.Empty | false | 空字节数组 | 枚举中的第一个值 |
○ 定义完message后,可以将其打包供其他service或者message引用,那么在protocol buffer中打包和引用的方法也很简单
§ 打包语法:
package foo.bar;message Open { ... }
§ 指定生成自定义的C#命名空间的语法:
option csharp_namespace = "Foo.MyBar";
§ 引用其他proto文件中定义的message类型的语法:
import "myproject/other_protos.proto";
○ 有了message的定义,要在RPC中应用的话就需要定义“方法”,在protocol buffer中即是service。在.proto文件中定义service的语法是:
service SearchService { rpc Search (SearchRequest) returns (SearchResponse); }
○ 其中service和rpc都是关键字,Search是“方法”名,SearchRequest与SearchResponse都是定义的message类型。
○ 定义好service后,proto编译器就会将service使用我们选择的语言编译成的服务接口的代码。
○ Protocol buffers的一些其他关键字如any,oneof等暂时没用上,就先不列出了,可参考官方文档。
gRPC Demo实践
IDE使用的VS2019,首先使用ASP.NET Core建立一个gRPC的服务端,使用一个WPF程序作为客户端实现最基本的gRPC通信Demo,以一个员工信息的增查为例来演示gRPC中的常用场景。
gRPC 通常有四种模式的通信,分别是“一元(unary)”,“客户端流(client streaming)”,“服务端流(server streaming)” 以及“双向流模式( bidirectional streaming)”,对于 HTTP 2 来说其实都是用流的模式,以下实验是参考杨旭大佬的教程。
首先创建gRPC服务端,新建一个空白的ASP.NET Core Web应用程序命名为gRPC.Server。用NuGet安装“Grpc.AspNetCore”。新建一个Protos文件夹来存放.proto文件,新建一个名为Message.proto的文件来定义通信过程中需要的message。
syntax = "proto3"; //给编译器指明语法为proto3 //员工 message Employee{ int32 Id = 1; //Id string Name = 2; //姓名 int32 EmployeeNo = 3; //工号 Gender Gender = 4; //性别 Date BirthDay = 5; //生日 string Department = 6; //部门 bool IsValid = 7; //有效性 bytes Photo = 8; //照片 } //性别(枚举) enum Gender{ NOT_SPESIFICED = 0; FEMALE = 1; MALE = 2; } //日期 message Date{ int32 Year = 1; int32 Month = 2; int32 Day = 3; } //Service 用的参数: //根据Id查询员工信息 message GetEmployeeByIdRequest{ int32 Id = 1; } //上传的员工信息请求 message EmployeeRequest{ Employee Employee = 1; } //返回员工信息 message EmployeeResponse{ Employee Employee = 1; } //根据条件查询员工 message GetEmployeeCollectionRequest{ string SearchTerm = 1; bool IsValid = 2; } //返回员工信息集合 message GetEmployeeCollectionReponse{ Employee Employee = 1; } //上传员工照片 message AddPhotoRequest{ bytes Photo = 1; } //上传员工照片响应 message AddPhotoReponse{ bool IsOK = 1; }
message.proto
接着新建定义service的proto文件,其中定义了5个方法,包括了gRPC的四种通行模式。
syntax = "proto3"; import "Message.proto"; service EmployeeService{ //根据ID获取员工(一元消息) rpc GetEmployeeById(GetEmployeeByIdRequest) returns (EmployeeResponse); //上传员工信息(一元消息) rpc SaveEmployee(EmployeeRequest) returns (EmployeeResponse); //根据条件获取全部员工(服务端流) rpc GetEmployeeCollection(GetEmployeeCollectionRequest) returns (stream GetEmployeeCollectionReponse); //员工上传照片(客户端流) rpc AddPhoto(stream AddPhotoRequest) returns (AddPhotoReponse); //(双向流) rpc SaveEmployees(stream EmployeeRequest) returns (stream EmployeeResponse); }
定义好proto文件之后便可以在VS中编译项目,在编译前,需要为两个proto文件配置好属性。在message.proto上右键属性,build action选择protobuf compiler,gRPC Stub Classes选择“Do not generate”。类似的对Service.proto文件build action选择protobuf compiler,gRPC Stub Classes选择“Server only”。
编译好之后可以发现编译器帮我们生成了两个同名的cs文件,包含生成了一个 EmployeeServiceBase 类。将我们使用Protocol Buffer定义的message和service生成相应的class和method。此时,在服务端的通信接口相当于就已经定义好了。客户端若需要与之通信就需要通过这个接口的定义来发送请求。接下来新建一个客户端程序(本文这里选用了一个WPF程序),在NuGet上添加需要用到的三个包,分别是“Google.Protobuf”,“Grpc.Tools”,“Grpc.Net.Client”。接下来通过强大的VS可以快速获得服务端定义的接口信息。在项目上右键,选择“添加”→选择“服务引用”→选择“添加新的gRPC引用”,可以选择在服务端定义好的两个proto文件,在选择文件界面的下方的选项将message.proto选择生成为“仅限消息”,service.proto选择生成为“客户端”便完成了添加操作,这时客户端项目中会多出一个Protos文件夹,刚刚添加的两个文件也在其中。编译后编译器依然会为我们生成两个同名的cs文件,包含生成了一个 EmployeeServiceClient 类。
在定义好了通信接口之后,只需要在客户端和服务端实现具体的接口业务便可以完成通信了。
(1)Simple RPC
首先看下最简单的调用方式即一元模式,该演示用的方法 GetEmployeeById 从客户端获取单个参数并返回相应的员工信息,为了简单起见这里的数据就不涉及数据库操作了使用一个静态的 List
由于已经定好了通信的接口,服务端只需实现服务端定义的接口方法即可,创建一个Service类来继承从Service.proto生成的 EmployeeServiceBase 类型,命名为 GrpcEmployeeService ,我们通过override EmployeeServiceBase 中的抽象方法来实现具体业务逻辑。编译器生成的方法签名除了我们在proto文件中定义的请求参数类型 GetEmployeeByIdRequest 外,另外还有一个 ServerCallContext 类型的上下文参数,通过它便可以操作通信过程中的Header和HttpStatus等。
public class GrpcEmployeeService: EmployeeService.EmployeeServiceBase //继承 { ////// 一元操作演示 —— 根据id获取员工数据 /// /// /// ///public override async Task < EmployeeResponse > GetEmployeeById(GetEmployeeByIdRequest request, ServerCallContext context) { //读取请求头中的元数据(应用层自定义的 key-value 对) var metaDataIdHeaders = context.RequestHeaders; foreach(var data in metaDataIdHeaders) { Console.WriteLine($ "{data.Key} => {data.Value}"); } //根据请求的Id找到员工信息 var employee = EmployeeRepository.Emloyees.SingleOrDefault(emp => emp.Id == request.Id); if(employee == null) throw new RpcException(Status.DefaultSuccess, $ "Employee of {request.Id} is not found"); var response = new EmployeeResponse { Employee = employee }; return await Task.FromResult(response); } }
一旦客户端调用了存根(Stab,客户端上接口方法),服务端的RPC方法便会被调用并收到客户端发送的参数与元数据信息。但是服务端怎样将客户端的请求定位到接口定义的实现呢?来到服务端项目的Startup.cs中指定映射即可。
public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env) { if(env.IsDevelopment()) { app.UseDeveloperExceptionPage(); } app.UseRouting(); app.UseEndpoints(endpoints => { endpoints.MapGrpcService < GrpcEmployeeService > (); //将进入的请求映射到特定的服务类中 }); }
另外还需要将gRPC的服务注册到服务容器中(在ConfigureServices中增加 services.AddGrpc(); )
接下来在客户端调用方法存根即可。
private const string serverAdderss = "https://localhost:5001"; //服务端的地址 protected void GetEmployeeById() { Response1 = string.Empty; //清空前台显示 var metaData = new Metadata //元数据都是一些 key-value对 { { "myKey", "myValue" } //随便模拟一点 key-value对 }; if(int.TryParse(Request1, out var id)) { //*****************************主要是这里******************************** using var channel = GrpcChannel.ForAddress(serverAdderss); //创建通道 var client = new EmployeeService.EmployeeServiceClient(channel); var response = client.GetEmployeeById(new GetEmployeeByIdRequest { Id = id } //参数一:request参数(员工Id) , metaData); //参数二:用户自定义的元数据 //********************************************************************* Response1 = response.ToString(); //将响应信息输出前台显示 return; } MessageBox.Show("request is unValid"); }
(2)Server-side streaming RPC
与一元模式不同的是,服务端流模式中服务端向客户端返回数据是一个流响应,编译器帮我们生成的服务端的方法 GetEmployeeCollection 中包含 IServerStreamWriter
1 ///2 /// 服务端流演示 —— 根据条件获取员工数据 3 /// 4 /// 5 /// 6 /// 7 ///8 public override async Task GetEmployeeCollection(GetEmployeeCollectionRequest request, IServerStreamWriter responseStream, 9 ServerCallContext context)10 {11 List employees;12 if (!string.IsNullOrWhiteSpace(request.SearchTerm)) //有条件就根据条件查询13 {14 employees = EmployeeRepository.Emloyees15 .FindAll(emp => emp.Name.Contains(request.SearchTerm) ||16 emp.Department.Contains(request.SearchTerm) ||17 emp.EmployeeNo.ToString().Contains(request.SearchTerm));18 }19 else20 {21 employees = EmployeeRepository.Emloyees;22 }23 employees = employees.FindAll(emp => emp.IsValid == request.IsValid);24 25 foreach (var employee in employees)26 {27 //***********************************向响应流中写入数据**************************************28 await responseStream.WriteAsync(new GetEmployeeCollectionReponse { Employee = employee });29 //****************************************************************************************30 }31 }
在客户端使用存根方法进行RPC请求,并从响应流中读取返回的员工数据。
1 protected async void GetEmployeeCollection() 2 { 3 Response2 = string.Empty; //清空前台显示 4 using var channel = GrpcChannel.ForAddress(serverAdderss); 5 var client = new EmployeeService.EmployeeServiceClient(channel); 6 7 //发送请求,注意和一元模式不同的是,使用client调用存根方法的返回类型是AsyncServerStreamingCall 8 using var serverStreamingCall = 9 client.GetEmployeeCollection(10 new GetEmployeeCollectionRequest11 { //两个查询参数而已,没啥12 IsValid = true, 13 SearchTerm = Request2.Trim()14 });15 var responseStream = serverStreamingCall.ResponseStream;16 17 //读取流数据,调用响应流的MoveNext方法18 while (await responseStream.MoveNext(new CancellationToken()))19 {20 // 将消息显示到前端21 Response2 += responseStream.Current.Employee + Environment.NewLine;22 }23 }
(3)Client-side streaming RPC
客户端流模式的话与服务端流模式类似,服务端流模式中是将响应数据写入响应流中,客户端流模式相似的就是将请求数据写入请求流中发送到服务端,这样发送到服务端的就不是单个的请求了,服务端接收请求流的数据也需要向上面“服务端流模式”的客户端那样利用stream的 MoveNext 方法来获取。本方法是将一张图片读取成文件流后以1024个字节的大小依次写入请求流中发送给服务端来模拟客户端流模式。
由于是客户端流模式,那先看客户端的写法。
1 protected async void AddPhoto() 2 { 3 Response3 = string.Empty; //清空前台显示 4 using var channel = GrpcChannel.ForAddress(serverAdderss); 5 var client = new EmployeeService.EmployeeServiceClient(channel); 6 // 调用这个存根方法得到的是“AsyncClientStreamingCall类型” 7 using var clientStreamingCall = client.AddPhoto(); 8 // 拿到“请求流” 9 var requestStream = clientStreamingCall.RequestStream;10 11 //向“请求流”中写数据12 await using var fs = File.OpenRead(Request3);13 while (true)14 {15 var buffer = new byte[1024]; //模拟多次传递,将缓存设置小一点16 var length = await fs.ReadAsync(buffer, 0, buffer.Length); //将数据读取到buffer中17 if (length == 0) //读取完毕18 {19 break; //跳出循环20 }21 else if (length < buffer.Length) //最后一次读取长度无法填满buffer的长度22 {23 Array.Resize(ref buffer, length); //改变buffer数组的长度24 }25 var streamData = ByteString.CopyFrom(buffer); //将byte数组数据转成传递时需要的ByteString类型26 //将ByteString数据写入“请求流”中27 await requestStream.WriteAsync(new AddPhotoRequest { Photo = streamData });28 }29 30 await requestStream.CompleteAsync(); //告知服务端数据传递完毕31 var response = await clientStreamingCall.ResponseAsync;32 Response3 = response.IsOK ? "congratulations" : "ah oh"; // 将消息显示到前端33 }
来到服务端,可以看到编译器为客户端流模式的方法生成的请求参数是 IAsyncStreamReader
1 public override async TaskAddPhoto(IAsyncStreamReader requestStream, ServerCallContext context) 2 { 3 var buffer = new List (); 4 var count = 0; 5 while (await requestStream.MoveNext(new CancellationToken())) 6 { 7 buffer.AddRange(requestStream.Current.Photo); 8 //每接收一次请求打印一条消息来显示 9 Console.WriteLine($"{++count} : receive requestStreamData's length is {requestStream.Current.Photo.Length}");10 }11 //只是将收到的全部数据还原成原来的图片数据12 File.WriteAllBytes(@"photo.jpg", buffer.ToArray());13 return new AddPhotoReponse { IsOK = true };14 }
(4)Bidirectional streaming RPC
最后是双向流模式,在熟悉了服务端流模式和客户端流模式之后,这个模式也不难理解了,也就是双方都采用流模式,将上面两个写法进行融合即可。接下来将传递一个员工集合给服务端进行存储,服务端接收到每个员工数据并保存后都向客户端返回一次,将刚刚保存的用户信息在返回给客户端。
客户端写法。
1 protected async void SaveEmployees() 2 { 3 Response5 = string.Empty; //清空前台显示 4 using var channel = GrpcChannel.ForAddress(serverAdderss); 5 var client = new EmployeeService.EmployeeServiceClient(channel); 6 var serverStreamingCall = client.SaveEmployees(); 7 //因为是双向流的方式,我们需要同时操作“请求流”和“响应流” 8 var requestStream = serverStreamingCall.RequestStream; 9 var responseStream = serverStreamingCall.ResponseStream;10 //获取员工数据11 var employees = GetNewEmployees(Request5.Trim());12 13 //依次将员工数据写入请求流中14 foreach (var employee in employees)15 {16 await requestStream.WriteAsync(new EmployeeRequest { Employee = employee });17 }18 //告知服务端数据传递完毕19 await requestStream.CompleteAsync();20 //读取服务端返回的流式数据21 await Task.Run(async () =>22 {23 while (await responseStream.MoveNext(new CancellationToken()))24 {25 Response5 += $"New Employee “{responseStream.Current.Employee.Name}” is Saved"26 + Environment.NewLine;27 }28 });29 }
服务端写法,可以看到这次编译器生成的方法参数包含了请求流 IAsyncStreamReader
1 public override async Task SaveEmployees(IAsyncStreamReaderrequestStream, IServerStreamWriter responseStream, ServerCallContext context) 2 { 3 while (await requestStream.MoveNext(new CancellationToken())) 4 { 5 //从请求流中获取数据 6 var newEmployee = requestStream.Current.Employee; 7 if (!EmployeeRepository.Emloyees.Exists(emp => emp.Id == newEmployee.Id)) 8 { 9 EmployeeRepository.Emloyees.Add(newEmployee);10 }11 //每存储一条员工数据后在控制台上打印一条记录12 Console.WriteLine($"receive NewEmployee {newEmployee.Name}");13 //每存储一条员工数据后向响应流中写入数据返回给客户端14 await responseStream.WriteAsync(new EmployeeResponse()15 {16 Employee = newEmployee17 });18 }19 }
关于ASP.NET Core中gRPC如何使用就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
网页标题:ASP.NETCore中gRPC如何使用
当前URL:http://scyingshan.cn/article/jooipj.html