gRPC 是谷歌推出的一个高性能优秀的 RPC 框架,基于 HTTP/2 实现。并且该框架对 .NET Core 有着优秀的支持。
最近在做一个项目正好用到了 gRPC,遇到了需要串流传输的问题。
首先还是需要安装 .net core sdk,可以去 http://dot.net 下载。这里我使用的是 2.2.103 版本的 sdk。
mkdir RpcStreaming
cd RpcStreaming
dotnet new console
dotnet add package Grpc // 添加 gRPC 包
dotnet add package Grpc.Tools // 添加 gRPC 工具包
dotnet add package Google.Protobuf // 添加 Protobuf 支持
然后为了支持 protobuf 语言,我们需要修改项目配置文件,在项目中引入 .proto 文件以便生成对应的代码。
在 RpcStreaming.csproj 中,加入
,除此之外还需要启用最新语言支持(C# 7.3),方便我们将 Main 函数直接写为 async 函数,直接设置为最新版本的语言即可,如下所示:
<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">
...
<PropertyGroup>
...
<LangVersion>latestLangVersion>
...
PropertyGroup>
<ItemGroup>
...
<Protobuf Include="**/*.proto" />
...
ItemGroup>
...
Project>
这里我们使用了 wildcard 语法匹配了项目内的全部 proto 文件用于生成对应的代码。
到这里,项目的创建就完成了。
我们在项目目录下建立一个 .proto 文件,用于描述 rpc 调用和消息类型。比如:RpcStreaming.proto
内容如下:
synatx = "proto3";
service RpcStreamingService {
rpc GetStreamContent (StreamRequest) returns (stream StreamContent) {}
}
message StreamRequest {
string fileName = 1;
}
message StreamContent {
bytes content = 1;
}
做 RPC 请求时,我们向 RPC 服务器发送一个 StreamRequest 的 message,其中包含了文件路径;为了让服务器以流式传输数据,我们在 returns 内加一个 “stream”。
保存后,我们执行一次 dotnet build
,这样就会在 ./obj/Debug/netcoreapp2.2
下自动生成 RPC 调用和消息类型的代码。
为了编写 RPC 调用服务端代码,我们需要重写自动生成的 C# 虚函数。
首先我们进入 ./obj/Debug/netcoreapp2.2
看看自动生成了什么代码。
RpcStreaming.cs 中包含消息类型的定义,RpcStreamingGrpc.cs 中包含了对应 rpc 调用的函数原型。
我们查找一下我们刚刚在 proto 文件中声明的 GetStreamContent。
可以在里面找到一个上方文档注释为 “Base class for server-side implementations RpcStreamingServiceBase” 的抽象类 RpcStreamingServiceBase,里面包含了我们要找的东西。
可以找到我们的 GetStreamContent 的默认实现:
public virtual global::System.Threading.Tasks.Task GetStreamContent(global::StreamRequest request, grpc::IServerStreamWriter<global::StreamContent> responseStream, grpc::ServerCallContext context)
{
throw new grpc::RpcException(new grpc::Status(grpc::StatusCode.Unimplemented, ""));
}
这样就简单了,我们新建一个类 RpcServiceImpl,继承 RpcStreamingService.RpcStreamingServiceBase,然后实现对应的方法即可。
为了串流,我们需要将数据流不断写入 response,这里给一个简单的示例。
using System;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;
using Google.Protobuf;
using Grpc.Core;
namespace RpcStreaming
{
public class RpcStreamingServiceImpl : RpcStreamingService.RpcStreamingServiceBase
{
public override Task GetStreamContent(StreamRequest request, IServerStreamWriter<StreamContent> response, ServerCallContext context)
{
return Task.Run(async () =>
{
using (var fs = File.Open(request.FileName, FileMode.Open)) // 从 request 中读取文件名并打开文件流
{
var remainingLength = fs.Length; // 剩余长度
var buff = new byte[1048576]; // 缓冲区,这里我们设置为 1 Mb
while (remainingLength > 0) // 若未读完则继续读取
{
var len = await fs.ReadAsync(buff); // 异步从文件中读取数据到缓冲区中
remainingLength -= len; // 剩余长度减去刚才实际读取的长度
// 向流中写入我们刚刚读取的数据
await response.WriteAsync(new StreamContent
{
Content = ByteString.CopyFrom(buff, 0, len)
});
}
}
});
}
}
}
首先需要:
using Google.Protobuf;
using Grpc.Core;
然后我们在 Main 函数中构建并启动 RPC Server,监听 localhost:23333
new Server
{
Services = { RpcStreamingService.BindService(new RpcStreamingServiceImpl()) }, // 绑定我们的实现
Ports = { new ServerPort("localhost", 23333, ServerCredentials.Insecure) }
}.Start();
Console.ReadKey();
这样服务端就构建完成了。
方便起见,我们先将 Main 函数改写为 async 函数。
// 原来的 Main 函数
static void Main(string[] args) { ... }
// 改写后的 Main 函数
static async Task Main(string[] args) { ... }
另外,还需要:
using System;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;
using Google.Protobuf;
using Grpc.Core;
然后我们在 Main 函数中添加调用代码:
var channel = new Channel("localhost:23333", ChannelCredentials.Insecure); // 建立到 localhost:23333 的 channel
var client = new RpcStreamingService.RpcStreamingServiceClient(channel); // 建立 client
// 调用 RPC API
var result = client.GetStreamContent(new StreamRequest { FileName = "你想获取的文件路径" });
var iter = result.ResponseStream; // 拿到响应流
using (var fs = new FileStream("写获取的数据的文件路径", FileMode.Create)) // 新建一个文件流用于存放我们获取到数据
{
while (await iter.MoveNext()) // 迭代
{
iter.Current.Content.WriteTo(fs); // 将数据写入到文件流中
}
}
dotnet run
会发现,我们想要获取的文件的数据被不断地写到我们指定的文件中,每次 1 Mb。在我的电脑上测试,内网的环境下传输速度大概 80~90 Mb/s,几乎跑满了我的千兆网卡,速度非常理想。