使用 Rust 构建 gRPC 服务器

弗洛里安·克鲁姆 ( Florian Krumm ) 在Unsplash上拍摄的照片

一旦我了解了gRPC和Thrift，就很难再回到使用更具过渡性的基于 JSON 的 REST API 或SOAP API 了。

两个著名的RPC框架 gRPC 和 Thrift 有很多相似之处。前者源自谷歌，后者源自Facebook。它们都易于使用，对多种编程语言都有很好的支持，并且都具有高性能。

最有价值的功能是多种语言的代码生成以及服务器端反射。这些使 API 本质上是类型安全的。使用服务器端反射，可以更轻松地 探索 API 的模式定义，而无需阅读和理解实现。

Apache Thrift在 历史 上一直是一个流行的选择。然而近年来，由于缺乏来自 Facebook 的持续支持，以及与fbthrift的分叉分叉，慢慢失去了人气。

与此同时，gRPC 已经赶上了越来越多的功能，拥有更 健康 的生态系统。

GRPC（蓝色）与 Apache Thrift（红色）的比较。谷歌趋势

gRPC、fbThrift 和 Apache Thrift 之间的 GitHub 明星 历史 。https://star-history.com

到今天为止，除非您的应用程序以某种方式隶属于 Facebook，否则没有充分的理由考虑 Thrift。

GraphQL是另一个由 Facebook 发起的框架。它与上面的两个 RPC 框架有很多相似之处。

移动 API 开发的最大痛点之一是一些用户从不升级他们的应用程序。因为我们想保持向后兼容性，我们要么必须在 API 中保留旧的未使用字段，要么创建 API 的多个版本。GraphQL 的一个动机就是解决这个问题。它被设计成一种“查询语言”，允许客户端指定它需要的数据字段。这使得处理向后兼容性变得更容易。

GraphQL 在开发移动 API 以及面向公众的 API（例如GitHub）方面具有巨大价值。因为，在这两种情况下，我们都无法轻易控制客户端的行为。

但是，如果我们正在为 Web 前端构建 API 或为内部后端服务构建 API，那么选择 GraphQL 而不是 gRPC 几乎没有什么好处。

以上是迄今为止网络框架的一个小概述。除了网络，我们还需要决定应用服务器的语言。

基于Stack Overflow 调查：“六年来，Rust 是最受欢迎的语言。” 尽管学习曲线相对陡峭，但它的类型安全、优雅的内存管理、广泛的社区支持和性能，都使 Rust 成为一种非常有吸引力和有前途的后端服务开发编程语言。

Rust 是最受欢迎的语言。2021 年 Stackoverflow 调查

我们也开始看到 Rust 在行业中得到越来越广泛的采用：Facebook、Dropbox、Yelp、AWS、Google等。很明显，Rust 将继续增长并继续存在。

这就是我们将在今天的教程中看到的内容——在 Rust 中使用 gRPC 构建一个小型服务器。

使用以下命令安装 Rust：

如果您以前安装过 Rust，我们可以通过以下方式对其进行更新：

让我们仔细检查rustc（Rust 编译器）和cargo（Rust 包管理器）的安装版本：

有关安装的更多信息，请查看https://www.rust-lang.org/tools/install。

运行以下命令创建一个新的“Hello World”项目：

让我们编译并运行程序：

这显示了我们到目前为止的文件结构：

gRPC 使用协议缓冲区来序列化和反序列化数据。.proto让我们在一个文件中定义服务器 API 。

我们定义了一个书店服务，只有一个方法：提供一个书本 id，并返回有关该书的一些详细信息。

我们将使用tonic创建我们的 gRPC 服务。将以下依赖项添加到Cargo.toml文件中：

为了从 生成 Rust 代码bookstore.proto，我们tonic-build在 crate 的build.rs构建脚本中使用。

将以下内容添加到build.rs文件中：

需要特别指出的一件事是，我们添加它.out_dir(“./src”)是为了将默认输出目录更改为该src目录，以便我们可以更轻松地查看生成的文件，以达到本文的目的。

在我们准备编译之前还有一件事。tonic-build依赖于Protocol Buffers 编译器将文件解析.proto为可以转换为 Rust 的表示。让我们安装protobuf：

并仔细检查 protobuf 编译器是否安装正确：

准备编译：

有了这个，我们应该src/bookstore.rs生成一个文件。此时，我们的文件结构应该如下所示：

最后，是时候将服务放在一起了。替换为main.rs以下内容：

正如我们所见，为了简单起见，我们并没有真正的图书设置数据库。在这个端点中，我们只是返回一本假书。

运行服务器的时间：

很好，我们在 Rust 中启动并运行了 gRPC 服务器！

正如开头所说，gRPC 最初给我留下了深刻的印象，因为它具有做服务器反射的能力。它不仅在服务开发过程中很方便，而且还使与前端工程师的沟通变得更加容易。因此，如果不解释如何为 Rust 服务器添加它，那么结束本教程是不完整的。

将以下内容添加到依赖项中：

更新build.rs。需要更改的行用// Add this注释标记。

最后，将其更新main.rs为以下内容。

有许多 GUI 客户端可以使用 gRPC Server，例如Postman、Kreya、bloomrpc、grpcox等。为了简单起见，我们将使用命令行工具grpc_cli。

安装：

并测试我们的第一个 gRPC 端点：

看起来它有效！我的朋友，这就是我们在 Rust 中构建 gRPC 服务器的方式。

这就是今天的内容。感谢阅读和快乐的编码！与往常一样，源代码可在GitHub 上获得。

之前写过了Grpc服务开发和接口测试初探【Java】，中间耽搁了一些时间，Go版本的gRPC测试开发实践才有时间学习使用。其中也是由于自己Go语言不够熟悉导致的。之前有段时间想暂时放弃Go语言的学习，导致了Go的生疏，原因是从Groovy到Java性能。

回归正题，Go语言版本的gRPC实践相对Java来说是比较简单的，但是总体的工具链是比较复杂的，可能是因为Go生态目前相比Java还是比较匮乏吧。下面我先简述一下大致的步骤：

以上步骤亲自操作可能会遇到一些小问题，我本人搜到的教程什么的也是乱七八糟，踩了一些坑。我没有整理出一个亲自实践之后的可行的教程，原因有二：

Go语言的gRPC的 proto 编写跟Java大致一致，只有一个报名的参数不太一样。下面是我的 Hello.proto 内容：

这里主要 go_package 网上搜到的配置方式有些不一样，我没有全都尝试，大家在搜索的资料时候，尽量先看看 syntax 这个参数的值，以及文章教程写作的时间，如果距离现在太久了，我建议直接关掉。搜索引擎有过滤功能，可以过滤掉过时的教程。

这里Go语言gRPC的一点优势，就是在一个项目中即可实现，Java需要先弄一个SDK这样。Go语言的gRPC的代码可以通过生成代码命令中的参数实现指定路径。我是放在了和 proto 文件的同级目录。

服务端代码也是比较格式化的内容，如下：

其中 pb.RegisterHelloServiceServer(s, &Ser{}) 如果报错，请检查自己安装的工具 protoc-gen-go 或者 protoc-gen-gofast 版本，一般提取报错 message 搜索也能得到解决办法。

下面是客户端的代码，由于学艺不精，其中大部分参数的含义目前我也不是很清楚，特别是基于 stream 的请求响应的方式使用。后面我先把Java的学完，再回过头来看Go的，按照这个顺序学习和分享。

服务端输出：

忘记打日志了。没有输出

客户端输出：

Go语言的gRPC测试开发实践已经完事儿，大概率上我不会在工作中使用Go作为主力gRPC测试语言，后面测试实践内容还是会以Java为主。

在 gRPC 里客户端应用可以像调用本地对象一样直接调用另一台不同的机器上服务端 应用的方法，使得您能够更容易地创建分布式应用和服务。与许多 RPC 系统类似，gRPC 也是基于以下理念：定义一个服务，指定其能够被远程调用的方法（包含参数和返回类型）。在服务端实现这个接口，并运行一个 gRPC 服务器来处理客户端调用。在客户端拥有一个存根能够像服务端一样的方法。

gRPC 客户端和服务端可以在多种环境中运行和交互 - 从 google 内部的服务器到你自己的笔记本，并且可以用任何 gRPC 支持的语言来编写。所以，你可以很容易地用 Java 创建一个 gRPC 服务端，用 Go、Python、Ruby 来创建客户端。此外，Google 最新 API 将有 gRPC 版本的接口，使你很容易地将 Google 的功能集成到你的应用里。

gRPC 默认使用 protocol buffers，这是 Google 开源的一套成熟的结构数据序列化机制（当然也可以使用其他数据格式如 JSON）。名叫 proto3 的新风格的 protocol buffers，它拥有轻量简化的语法、一些有用的新功能，并且支持更多新语言。当前针对 Java 和 C++ 发布了 beta 版本，针对 JavaNano（即 Android Java）发布 alpha 版本，在protocol buffers Github 源码库里有 Ruby 支持， 在golang/protobuf Github 源码库里还有针对 Go 语言的生成器， 对更多语言的支持正在开发中。

有了 gRPC， 我们可以一次性的在一个 .proto 文件中定义服务并使用任何支持它的语言去实现客户端和服务器，反过来，它们可以在各种环境中，从Google的服务器到你自己的平板电脑—— gRPC 帮你解决了不同语言及环境间通信的复杂性.使用 protocol buffers 还能获得其他好处，包括高效的序列号，简单的 IDL 以及容易进行接口更新。

现在让我们来仔细了解一下当 gRPC 客户端调用 gRPC 服务端的方法时到底发生了什么。我们不究其实现细节，关于实现细节的部分，你可以在我们的特定语言页面里找到更为详尽的内容。

首先我们来了解一下最简单的 RPC 形式：客户端发出单个请求，获得单个响应。

服务端流式 RPC 除了在得到客户端请求信息后发送回一个应答流之外，与我们的简单例子一样。在发送完所有应答后，服务端的状态详情(状态码和可选的状态信息)和可选的跟踪元数据被发送回客户端，以此来完成服务端的工作。客户端在接收到所有服务端的应答后也完成了工作。

客户端流式 RPC 也基本与我们的简单例子一样，区别在于客户端通过发送一个请求流给服务端，取代了原先发送的单个请求。服务端通常（但并不必须）会在接收到客户端所有的请求后发送回一个应答，其中附带有它的状态详情和可选的跟踪数据。

双向流式 RPC ，调用由客户端调用方法来初始化，而服务端则接收到客户端的元数据，方法名和截止时间。服务端可以选择发送回它的初始元数据或等待客户端发送请求。 下一步怎样发展取决于应用，因为客户端和服务端能在任意顺序上读写 - 这些流的操作是完全独立的。例如服务端可以一直等直到它接收到所有客户端的消息才写应答，或者服务端和客户端可以像"乒乓球"一样：服务端后得到一个请求就回送一个应答，接着客户端根据应答来发送另一个请求，以此类推。

通过运行下面的命令克隆并安装grpc-go代码库：

下载protobuf源码包

安装golang-protobuf

第一步使用 protocol buffers去定义 gRPC service 和方法 request 以及 response 的类型。

要定义一个服务，必须在.proto 文件中指定 service：

然后在服务中定义 rpc 方法，指定请求的和响应类型，gRPC 允许定义4种类型的 service 方法。

服务.proto文件如下所示：

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