【知识】RPC和gRPC
原创
【知识】RPC和gRPC
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RPC
1. RPC 的定义
RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用） 是一种进程间通信协议。它允许程序调用另一台机器（或同一台机器的其他进程）上的函数/过程，好像在调用本地函数一样，隐藏了网络通信的细节。
核心思想：
- 调用者像调用本地函数一样调用远程函数。
- 底层通过序列化（编码）请求、网络传输、远程解码执行，再将结果返回。
2. RPC 的基本流程
- 客户端调用本地代理（Stub）方法。
- Stub 将方法名、参数等序列化（通常称为 封送/marshalling）。
- 序列化后的数据通过网络发送到服务端。
- 服务端收到后，反序列化（解封装），调用真正的服务函数。
- 服务函数执行完，将结果序列化，通过网络返回。
- 客户端 Stub 收到后反序列化，返回结果。
👉 即：
Client -> stub -> network -> server -> real function -> return
3. RPC 的优点
- 把远程调用封装得像本地函数调用一样，降低了分布式编程的复杂度。
- 可以跨语言、跨平台。
- 能在微服务架构中实现服务间解耦。
4. 实现示例
这是使用 socket + pickle 来模拟最原始的 RPC，帮助理解核心原理。
服务端（Server）
# server.py
import socket
import pickle
def add(x, y):
return x + y
def handle_request(data):
func_name, args = pickle.loads(data)
if func_name == 'add':
return pickle.dumps(add(*args))
return pickle.dumps("Unknown function")
server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind(('localhost', 8000))
server.listen(5)
print("RPC Server running on port 8000...")
while True:
client, addr = server.accept()
data = client.recv(1024)
result = handle_request(data)
client.send(result)
client.close()
客户端（Client）
# client.py
import socket
import pickle
def remote_call(func_name, args):
client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
client.connect(('localhost', 8000))
client.send(pickle.dumps((func_name, args)))
data = client.recv(1024)
client.close()
return pickle.loads(data)
print("Calling remote add(5, 7)...")
result = remote_call('add', (5, 7))
print("Result:", result)
启动方式
python server.py
# 另开终端
python client.py
输出结果
Calling remote add(5, 7)...
Result: 12
gRPC
1. gRPC 的定义
gRPC 是 Google 开源的高性能、通用的 RPC 框架，用来在分布式系统中进行服务间通信。它基于：
- HTTP/2（高效双向流传输，支持多路复用、头部压缩、流控）
- Protocol Buffers（protobuf）（高效序列化）
2. gRPC 的特点
- 多语言支持：官方支持 Go、Java、C++、Python、C#、Node.js、PHP、Ruby 等。
- IDL（接口定义语言）统一规范：用
.proto文件定义服务接口和消息结构。自动生成客户端 & 服务端代码。 - 高效序列化：使用 protobuf，比 JSON / XML 更紧凑、更快。
- 基于 HTTP/2：
- 支持多路复用（一个 TCP 连接上多条流），减少连接数量
- 头部压缩减少带宽
- 支持流式数据（Client Streaming、Server Streaming、Bi-directional Streaming）
- 内置健康检查、超时、重试、负载均衡、认证
3. gRPC 的工作原理
- 使用
.proto文件定义服务和消息。 - 通过
protoc生成客户端 & 服务端代码。 - 客户端通过生成的 Stub 调用服务端，就像调用本地方法。
4. 使用示例
下面是一个标准的 gRPC 示例，用 .proto 文件定义接口，然后生成 Python 代码并运行。
定义 proto 文件：新建 helloworld.proto
syntax = "proto3";
package helloworld;
service Greeter {
rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply);
}
message HelloRequest {
string name = 1;
}
message HelloReply {
string message = 1;
}
生成 Python 代码
python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. helloworld.proto
会生成：
-
helloworld_pb2.py（消息类） -
helloworld_pb2_grpc.py（服务类）
实现服务端：新建 server.py
from concurrent import futures
import grpc
import helloworld_pb2
import helloworld_pb2_grpc
class Greeter(helloworld_pb2_grpc.GreeterServicer):
def SayHello(self, request, context):
return helloworld_pb2.HelloReply(message=f"Hello, {request.name}")
def serve():
server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
helloworld_pb2_grpc.add_GreeterServicer_to_server(Greeter(), server)
server.add_insecure_port('[::]:50051')
server.start()
print("gRPC server running on port 50051...")
server.wait_for_termination()
if __name__ == '__main__':
serve()
实现客户端：新建 client.py
import grpc
import helloworld_pb2
import helloworld_pb2_grpc
def run():
with grpc.insecure_channel('localhost:50051') as channel:
stub = helloworld_pb2_grpc.GreeterStub(channel)
response = stub.SayHello(helloworld_pb2.HelloRequest(name="Alice"))
print("Greeter client received:", response.message)
if __name__ == '__main__':
run()
启动方式
python server.py
# 另开终端
python client.py输出结果
Greeter client received: Hello, Alice
RPC 与 gRPC 的关系与区别
维度 | RPC (泛指) | gRPC（具体实现） |
|---|---|---|
概念 | 一种通信思想 / 模式 | Google 实现的开源高性能 RPC 框架 |
传输协议 | 不固定，可用 HTTP/TCP 等 | 固定基于 HTTP/2 |
序列化 | XML/JSON/自定义二进制等 | Protobuf（默认） |
语言支持 | 取决于具体 RPC 框架 | 官方支持多语言 |
IDL | 可以是 Thrift/IDL/自定义 | Proto 文件（.proto） |
性能 | 通常依赖实现 | gRPC 性能优异 |
流式支持 | 不一定 | 原生支持流式（stream）调用 |
生态工具 | 分散，因框架而异 | gRPC 官方提供丰富工具链 |
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