使用grpc和protobuf实现rpc通信的例子
## 创建工程
```
mkdir grpc_test
cd grpc_test
go mod init
//使用github的grpc替换gp的grpc
go mod edit -replace=google.golang.org/grpc=github.com/grpc/grpc-go@latest
go mod edit -replace=golang.org/x/net=github.com/golang/net@latest
go mod tidy
go mod vendor
go build -mod=vendor
```
科学上网可以不用上面的replace,直接设置如下环境：
`export GOPROXY=https://goproxy.io 或者 set GOPROXY=https://goproxy.io`
## 工程准备
```
grpc_test
/proto/
/search.proto
/client/
/client.go
/server/
/server.go
```
## 生成proto
## 编写proto
```
syntax = "proto3";
package proto;
service SearchService {
rpc Search(SearchRequest) returns (SearchResponse) {}
}
message SearchRequest {
string request = 1;
}
message SearchResponse {
string response = 1;
}
```
定义中包含了服务接口的定义.
### protobuf环境
首先下载protoc放入path
`https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases `
```
go get -u github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go //下载proto go插件
export PATH=$PATH:$GOPATH/bin //protoc-gen-go 添加到path
```
### 生成
确保proto和protoc-gen-go可用，protoc参数中--go_out会自动加载protoc-gen-go
protoc --go_out=plugins=grpc: 生成目录 proto文件或者目录
`protoc --go_out=plugins=grpc:. *.proto`
会生成search.pb.go
## 编写server
```
package main
import (
"context"
"log"
"net"
pb "grpctest/proto"
"google.golang.org/grpc"
)
type SearchService struct{}
func (s *SearchService) Search(ctx context.Context, r *pb.SearchRequest) (*pb.SearchResponse, error) {
return &pb.SearchResponse{Response: r.GetRequest() + " Server"}, nil
}
const PORT = "9001"
func main() {
server := grpc.NewServer() //创建 gRPC Server对象
//将 SearchService（其包含需要被调用的服务端接口）注册到gRPC Server 的内部注册中心
//这样可以在接受到请求时，通过内部的服务发现，发现该服务端接口并转接进行逻辑处理
pb.RegisterSearchServiceServer(server, &SearchService{})
lis, err := net.Listen("tcp", ":"+PORT) //创建 Listen，监听 TCP 端口
if err != nil {
log.Fatalf("net.Listen err: %v", err)
}
//gRPC Server开始 lis.Accept,直到 Stop 或 GracefulStop
server.Serve(lis)
}
```
## 编写client
```
package main
import (
"context"
"log"
"google.golang.org/grpc"
pb "grpctest/proto"
)
const PORT = "9001"
func main() {
//连接grpc server
conn, err := grpc.Dial(":"+PORT, grpc.WithInsecure())
if err != nil {
log.Fatalf("grpc.Dial err: %v", err)
}
defer conn.Close()
//创建 SearchService 的客户端对象
client := pb.NewSearchServiceClient(conn)
//发送 RPC 请求，等待同步响应，得到回调后返回响应结果
resp, err := client.Search(context.Background(), &pb.SearchRequest{
Request: "gRPC",
})
if err != nil {
log.Fatalf("client.Search err: %v", err)
}
log.Printf("resp: %s", resp.GetResponse())
}
```
## 数据流模式RPC
在上面的例子中展示的一元rpc也就是简单rpc的模式。gPrc还有流模式的rpc. 分为服务端流rpc\客户端流rpc\双向流迷失rpc
### 服务端流RPC
在服务端流模式的RPC实现中，服务端得到客户端请求后，处理结束返回一个数据应答流。在发送完所有的客户端请求的应答数据后，服务端的状态详情和可选的跟踪元数据发送给客户端
#### 服务接口定义
通过stream修饰的方式表示该接口调用时，服务端会以数据流的形式将数据返回给客户端
```
//订单服务service定义
service OrderService {
rpc GetOrderInfos (OrderRequest) returns (stream OrderInfo) {}; //服务端流模式
}
```
#### 生成代码变化
`protoc --go_out=plugins=grpc:. *.proto`
在自动生成的go代码程序当中，每一个流模式对应的服务接口，都会自动生成对应的单独的client和server程序，以及对应的结构体实现。
##### 服务端生成代码
流模式下，服务接口的服务端提供Send方法，将数据以流的形式进行发送
```
type OrderService_GetOrderInfosServer interface {
Send(*OrderInfo) error
grpc.ServerStream
}
type orderServiceGetOrderInfosServer struct {
grpc.ServerStream
}
func (x *orderServiceGetOrderInfosServer) Send(m *OrderInfo) error {
return x.ServerStream.SendMsg(m)
}
```
##### 客户端生成代码
流模式下，服务接口的客户端提供Recv()方法接收服务端发送的流数据
```
type OrderService_GetOrderInfosClient interface {
Recv() (*OrderInfo, error)
grpc.ClientStream
}
type orderServiceGetOrderInfosClient struct {
grpc.ClientStream
}
func (x *orderServiceGetOrderInfosClient) Recv() (*OrderInfo, error) {
m := new(OrderInfo)
if err := x.ClientStream.RecvMsg(m); err != nil {
return nil, err
}
return m, nil
}
```
#### 服务端实现
因为是流模式开发，服务端将数据以流的形式进行发送,因此，该方法的第二个参数类型为OrderService_GetOrderInfosServer，该参数类型是一个接口，其中包含Send方法，允许发送流数据。Send方法的具体实现在编译好的pb.go文件中，进一步调用grpc.SeverStream.SendMsg方法
服务端注册模式和一元rpc是没区别的
```
//订单服务实现
type OrderServiceImpl struct {
}
//获取订单信息s
func (os *OrderServiceImpl) GetOrderInfos(request *message.OrderRequest, stream message.OrderService_GetOrderInfosServer) error {
fmt.Println(" 服务端流 RPC 模式")
orderMap := map[string]message.OrderInfo{
"201907300001": message.OrderInfo{OrderId: "201907300001", OrderName: "衣服", OrderStatus: "已付款"},
"201907310001": message.OrderInfo{OrderId: "201907310001", OrderName: "零食", OrderStatus: "已付款"},
"201907310002": message.OrderInfo{OrderId: "201907310002", OrderName: "食品", OrderStatus: "未付款"},
}
for id, info := range orderMap {
if (time.Now().Unix() >= request.TimeStamp) {
fmt.Println("订单序列号ID：", id)
fmt.Println("订单详情：", info)
//通过流模式发送给客户端
stream.Send(&info)
}
}
return nil
}
```
#### 客户端实现
服务端使用Send方法将数据以流的形式进行发送，客户端可以使用Recv()方法接收流数据,因为数据流失源源不断的，因此使用for无限循环实现数据流的读取，当读取到io.EOF时，表示流数据结束.
```
for {
orderInfo, err := orderInfoClient.Recv()
if err == io.EOF {
fmt.Println("读取结束")
return
}
if err != nil {
panic(err.Error())
}
fmt.Println("读取到的信息：", orderInfo)
}
```
### 客户端流RPC
服务端以数据流的形式返回数据的形式。对应的，也存在客户端以流的形式发送请求数据的形式。
#### 服务接口定义
与服务端同理,客户端流模式的RPC服务声明格式，就是使用stream修饰服务接口的接收参数
```
//订单服务service定义
service OrderService {
rpc AddOrderList (stream OrderRequest) returns (OrderInfo) {}; //客户端流模式
}
```
#### 生成代码的差异
SendAndClose和Recv方法是客户端流模式下的服务端对象所拥有的方法
Send和CloseAndRecv是客户端流模式下的客户端对象所拥有的方法。
### 双向流模式
上文已经讲过了服务端流模式和客户端流模式。如果将客户端和服务端两种流模式结合起来,就是第三种模式，双向流模式。即客户端发送数据的时候以流数据发送，服务端返回数据也以流的形式进行发送，因此称之为双向流模式。
#### 服务接口定义
```
//订单服务service定义
service OrderService {
rpc GetOrderInfos (stream OrderRequest) returns (stream OrderInfo) {}; //双向流模式
}
```
#### 生成代码的差异
服务端和客户端都实现了send 和 recv方法用来接收和发送流式的数据
## TLS验证和Token认证
gRPC中默认支持两种授权方式,分别是：SSL/TLS认证方式、基于Token的认证方式
### SSL/TLS认证方式
SL全称是Secure Sockets Layer，又被称之为安全套接字层，是一种标准安全协议，用于在通信过程中建立客户端与服务器之间的加密链接。
TLS的全称是Transport Layer Security，TLS是SSL的升级版。在使用的过程中，往往习惯于将SSL和TLS组合在一起写作SSL/TLS。
简而言之，SSL/TLS是一种用于网络通信中加密的安全协议。
使用SSL/TLS协议对通信连接进行安全加密，是通过非对称加密的方式来实现的。所谓非对称加密方式又称之为公钥加密，密钥对由公钥和私钥两种密钥组成。私钥和公钥成对存在，先生成私钥，通过私钥生成对应的公钥。公钥可以公开，私钥进行妥善保存。
在加密过程中：客户端想要向服务器发起链接，首先会先向服务端请求要加密的公钥。获取到公钥后客户端使用公钥将信息进行加密，服务端接收到加密信息，使用私钥对信息进行解密并进行其他后续处理，完成整个信道加密并实现数据传输的过程。 公钥加密私钥解密，非对称加密算法.
#### 生成证书
```
openssl ecparam -genkey -name secp384r1 -out server.key
openssl req -new -x509 -sha256 -key server.key -out server.pem -days 3650
```
#### 开启TLS认证的服务端和客户端连接代码
```
//TLS认证
creds, err := credentials.NewServerTLSFromFile("./keys/server.pem","./keys/server.key")
if err != nil {
grpclog.Fatal("加载在证书文件失败", err)
}
//实例化grpc server, 开启TLS认证
server := grpc.NewServer(grpc.Creds(creds))
```
```
//TLS连接
creds, err := credentials.NewClientTLSFromFile("./keys/server.pem", "go-grpc-example")
if err != nil {
panic(err.Error())
}
//1、Dail连接
conn, err := grpc.Dial("localhost:8092", grpc.WithTransportCredentials(creds))
if err != nil {
panic(err.Error())
}
```
### 基于Token认证方式
在web应用的开发过程中会使用另外一种认证方式进行身份验证，那就是：Token认证。基于Token的身份验证是无状态，不需要将用户信息服务存在服务器或者session中.
基于Token认证的身份验证主要过程是：客户端在发送请求前，首先向服务器发起请求，服务器返回一个生成的token给客户端。客户端将token保存下来，用于后续每次请求时，携带着token参数。服务端在进行处理请求之前，会首先对token进行验证，只有token验证成功了，才会处理并返回相关的数据。
#### 自定义Token
```
grpc.WithPerRPCCredentials(PerRPCCredentials)
type PerRPCCredentials interface {
//组织token信息
GetRequestMetadata(ctx context.Context, uri ...string) (map[string]string, error)
//设置是否基于tls认证进行安全传输
RequireTransportSecurity() bool
}
```
自定义token只需要实现PerRPCCredentials接口就可以了。
#### 在客户端进行连接时，我们将自定义的token认证信息作为参数进行传入
```
//token认证
type TokenAuthentication struct {
AppKey string
AppSecret string
}
//组织token信息
func (ta *TokenAuthentication) RequestMetaData(ctx context.Context, uri ...string) (map[string]string, error) {
return map[string]string{
"appid": ta.AppKey,
"appkey": ta.AppSecret,
}, nil
}
//是否基于TLS认证进行安全传输
func (a *TokenAuthentication) RequireTransportSecurity() bool {
return true
}
auth := TokenAuthentication{
AppKey: "hello",
AppSecret: "20190812",
}
conn, err := grpc.Dial("localhost:8093", grpc.WithTransportCredentials(creds), grpc.WithPerRPCCredentials(&auth))
if err != nil {
panic(err.Error())
}
```
#### 服务端token校验
在服务端的调用方法中实现对token请求参数的判断，可以通过metadata获取token认证信息
```
func (mm *MathManager) AddMethod(ctx context.Context, request *message.RequestArgs) (response *message.Response, err error) {
//通过metadata
md, exist := metadata.FromIncomingContext(ctx)
if !exist {
return nil, status.Errorf(codes.Unauthenticated, "无Token认证信息")
}
var appKey string
var appSecret string
if key, ok := md["appid"]; ok {
appKey = key[0]
}
if secret, ok := md["appkey"]; ok {
appSecret = secret[0]
}
}
```
## 拦截器的使用
在服务端的方法中，每个方法都要进行token的判断。程序效率太低，可以优化一下处理逻辑，在调用服务端的具体方法之前，先进行拦截，并进行token验证判断，这种方式称之为拦截器处理。除了此处的token验证判断处理以外，还可以进行日志处理等.
### Interceptor
在grpc中编程实现中，可以在NewSever时添加拦截器设置，grpc框架中可以通过UnaryInterceptor方法设置自定义的拦截器
```
grpc.UnaryInterceptor(UnaryServerInterceptor)
type UnaryServerInterceptor func(ctx context.Context,
req interface{},
info *UnaryServerInfo,
handler UnaryHandler) (resp interface{}, err error)
```
### 自定义拦截器
```
func TokenInterceptor(ctx context.Context,
req interface{},
info *grpc.UnaryServerInfo,
handler grpc.UnaryHandler) (resp interface{}, err error) {
//通过metadata
md, exist := metadata.FromIncomingContext(ctx)
if !exist {
return nil, status.Errorf(codes.Unauthenticated, "无Token认证信息")
}
var appKey string
var appSecret string
if key, ok := md["appid"]; ok {
appKey = key[0]
}
if secret, ok := md["appkey"]; ok {
appSecret = secret[0]
}
if appKey != "hello" || appSecret != "20190812" {
return nil, status.Errorf(codes.Unauthenticated, "Token 不合法")
}
//通过token验证，继续处理请求
return handler(ctx, req)
}
```
在自定义的TokenInterceptor方法定义中,和之前在服务的方法调用的验证逻辑一致，从metadata中取出请求头中携带的token认证信息，并进行验证是否正确。如果token验证通过，则继续处理请求后续逻辑，后续继续处理可以由grpc.UnaryHandler进行处理
### 注册拦截器
```
server:=grpc.NewServer(grpc.Creds(creds),grpc.UnaryInterceptor(TokenInterceptor))
```
有疑问加站长微信联系（非本文作者））
