go语言grpc的stream 使用

前言:

之前我们讲了 grpc 怎么简单的使用 ,这次讲讲 grpc 中的 stream,srteam 顾名思义 就是 一种 流,可以源源不断的 推送 数据,很适合 传输一些大数据,或者 服务端 和 客户端 长时间 数据交互,比如 客户端 可以向 服务端 订阅 一个数据,服务端 就 可以利用 stream ,源源不断地 推送数据。

stream的种类:

  1. 客户端推送 服务端 rpc GetStream (StreamReqData) returns (stream StreamResData){}
  2. 服务端推送 客户端 rpc PutStream (stream StreamReqData) returns (StreamResData){}
  3. 客户端与 服务端 互相 推送 rpc AllStream (stream StreamReqData) returns (stream StreamResData){}

其实这个流 已经 基本退化成 tcp了,grpc 底层为我们 分包了,所以真的很方便。

protobuf的定义:

syntax = "proto3";//声明proto的版本 只能 是3,才支持 grpc

//声明 包名
package pro;

//声明grpc服务
service Greeter {
   /*
   以下 分别是 服务端 推送流, 客户端 推送流 ,双向流。
   */
  rpc GetStream (StreamReqData) returns (stream StreamResData){}
  rpc PutStream (stream StreamReqData) returns (StreamResData){}
  rpc AllStream (stream StreamReqData) returns (stream StreamResData){}
}


//stream请求结构
message StreamReqData {
   string data = 1;
}
//stream返回结构
message StreamResData {
   string data = 1;
}

我们在 protobuf 里面 定义 要提供的服务,如果 你想把哪个数据 源源不断的 推送 就在前面加个stream 就好了,定义好记得编译。

服务端的实现:

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "google.golang.org/grpc"
    "grpc/pro"
    "log"
    "net"
    "sync"
    "time"
)

const PORT  = ":50051"

type server struct {
}

//服务端 单向流
func (s *server)GetStream(req *pro.StreamReqData, res pro.Greeter_GetStreamServer) error{
    i:= 0
    for{
        i++
        res.Send(&pro.StreamResData{Data:fmt.Sprintf("%v",time.Now().Unix())})
        time.Sleep(1*time.Second)
        if i >10 {
            break
        }
    }
    return nil
}

//客户端 单向流
func (this *server) PutStream(cliStr pro.Greeter_PutStreamServer) error {

    for {
        if tem, err := cliStr.Recv(); err == nil {
            log.Println(tem)
        } else {
            log.Println("break, err :", err)
            break
        }
    }

    return nil
}

//客户端服务端 双向流
func(this *server) AllStream(allStr pro.Greeter_AllStreamServer) error {

    wg := sync.WaitGroup{}
    wg.Add(2)
    go func() {
        for {
            data, _ := allStr.Recv()
            log.Println(data)
        }
        wg.Done()
    }()

    go func() {
        for {
            allStr.Send(&pro.StreamResData{Data:"ssss"})
            time.Sleep(time.Second)
        }
        wg.Done()
    }()

    wg.Wait()
    return nil
}

func main(){
    //监听端口
    lis,err := net.Listen("tcp",PORT)
    if err != nil{
        return
    }
    //创建一个grpc 服务器
    s := grpc.NewServer()
    //注册事件
    pro.RegisterGreeterServer(s,&server{})
    //处理链接
    s.Serve(lis)
}

知识点:

  1. 每个函数都对应着 完成了 protobuf 里面的 定义。
  2. 每个函数 形参都有对应的 推送 或者 接收 对象,我们只要 不断循环 Recv(),或者 Send() 就能接收或者推送了!
  3. 当return出函数,就说明此次 推送 或者 接收 结束了,client 会 对应的 收到消息!

客户端调用:

package main

import (
    "google.golang.org/grpc"

    "grpc/pro"
    "log"
    "context"
    "time"
    _ "google.golang.org/grpc/balancer/grpclb"
)

const (
    ADDRESS = "localhost:50051"
)


func main(){
    //通过grpc 库 建立一个连接
    conn ,err := grpc.Dial(ADDRESS,grpc.WithInsecure())
    if err != nil{
        return
    }
    defer conn.Close()
    //通过刚刚的连接 生成一个client对象。
    c := pro.NewGreeterClient(conn)
    //调用服务端推送流
    reqstreamData := &pro.StreamReqData{Data:"aaa"}
    res,_ := c.GetStream(context.Background(),reqstreamData)
    for {
        aa,err := res.Recv()
        if err != nil {
            log.Println(err)
            break
        }
        log.Println(aa)
    }
    //客户端 推送 流
    putRes, _ := c.PutStream(context.Background())
    i := 1
    for {
        i++
        putRes.Send(&pro.StreamReqData{Data:"ss"})
        time.Sleep(time.Second)
        if i > 10 {
            break
        }
    }
    //服务端 客户端 双向流
    allStr,_ := c.AllStream(context.Background())
    go func() {
        for {
            data,_ := allStr.Recv()
            log.Println(data)
        }
    }()

    go func() {
        for {
            allStr.Send(&pro.StreamReqData{Data:"ssss"})
            time.Sleep(time.Second)
        }
    }()

    select {
    }

}

client 调用 流的函数, 就会 返回一个 流对象,只要 不断地 对它进行读取或者写入,对应方就能收到。

总结:

grpc 的 stream 和 go的协程 配合 简直完美。通过流 我们 可以更加 灵活的 实现自己的业务。如 订阅,大数据传输等。

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