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.NET Core使用gRPC

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1.什么是gRPC

1.基本介绍

gRPC 一开始由 google 开发，是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用(RPC)系统，所以叫g(google)RPC。支持主流开发语言（C, C++, Python, PHP, Ruby, NodeJS, C#, Objective-C、Golang

2.proto文件

用于定义协议接口和数据格式，不同的语言，相同的文件，可以理解为一项约定，序列化支持 PB（Protocol buffer）和 JSON，PB 是一种语言无关的高性能序列化框架，基于 HTTP/2 + PB, 保障了 RPC 调用的高性能。

说这么多感觉还是很模糊，上面只是介绍了gRPC是什么，在我看来其实它大致的作用跟WebServices、WCF差不多，在某个维度上可以说都是作为远程调用，只不过所处的时代和本身的特性，以及生态的发展下，导致它成为目前比较火热的原因之一，具体的内容后面再讨论，先用起来，再深入了解，接下来我们使用.Net Core 先搭建一个简单的Demo，来亲自上手实践一下。

其实背景就是最近在做一个项目，需要做一个公司内部的Nuget包,大概的业务就是Nuget包请求微服务数据，开始想直接使用http的方式，基于整体项目结构后面定了使用gRPC,既学即用，刚好也可以在实际项目应用中，查漏补缺。

3.上手实践

1.使用vs首先创建一个NetCore gRPC项目，得到一个项目结构如下，框架默认包含一个已经预先定义的协议文件和服务接口，如果使用其他的方式也很简单直接引用相关的包，然后添加以下服务就可以了

2.我们自己创建一个自己的接口，定义一个协议文件mytestdemo.proto，然后定义一些方法，主要包含如下几类，其他的一些用法可以在网上搜到，或者去看文档，只是简单列一下

1.有参数有返回值

2.无参数有返回值 ,无参使用google.protobuf.Empty

3.集合作为返回值,必须使用repeated 标记

如果你真的不熟悉protobuf的定义方式和写法，这个无伤大雅，可以使用工具生成

syntax = "proto3";
//引入集合包
import "google/protobuf/empty.proto";
//命名空间
option csharp_namespace = "GrpcDemo";
//包名
package MyTest;
//接口定义
service MyTestDemo {
  rpc MultipleParam(MultipleRequestPara) returns (MultipleRespone);
  rpc NoParam(google.protobuf.Empty) returns (SingeRespone);
  rpc CollectionParam(google.protobuf.Empty) returns (CollectionResponePara);
}

//多参数请求参数
message MultipleRequestPara {
  int32 Id = 1;
  string Name = 2;//参数个数
  bool IsExists =3;
}
message SingeRespone {
  bool Success =1;
  TestEntity a1 = 2;
  message TestEntity{
	int32 Id =1;
  }
}
//多参数返回
message MultipleRespone {
	bool Success =1;
}
//返回集合参数
message CollectionResponePara {
	repeated CollectionChildrenRespone1 param1 =1;
	repeated CollectionChildrenRespone2 param2 =2;
	repeated int32 param3 =3;
}
//集合属性1
message CollectionChildrenRespone1 {
	int32 Id =1;
}
//集合属性2
message CollectionChildrenRespone2 {
	string Name =1;	
}

3.右键类，选择添加，选择连接的服务，添加gRPC,或者直接修改项目文件，将新建的proto添加到类中

3.1 重新生成，然后创建服务代码MyTestService，如下代码
3.2 在启动类中映射gRPC app.MapGrpcService<MyTestService>(); 否则会报service is unimplemented.

/// <summary>
/// 继承自MyTestDemo.MyTestDemoBase
/// </summary>
public class MyTestService : MyTestDemo.MyTestDemoBase
{
    public override async Task<MultipleRespone> MultipleParam(MultipleRequestPara request, ServerCallContext context)
    {
        return await Task.FromResult(new MultipleRespone
        {
            Success = true,
        });
    }

    public override async Task<SingeRespone> NoParam(Empty request, ServerCallContext context)
    {
       TestEntity t = new TestEntity();
       t.Id = 1;
       return await Task.FromResult(new SingeRespone { Success = true, entity = t  }); ;
    }

    public override async Task<CollectionResponePara> CollectionParam(Empty request, ServerCallContext context)
    {
        CollectionResponePara collectionResponePara = new CollectionResponePara();
        CollectionChildrenRespone1 a = new CollectionChildrenRespone1 { Id = 1 };
        CollectionChildrenRespone2 b = new CollectionChildrenRespone2 { Name = "jeck" };
        collectionResponePara.Param1.Add(a);
        collectionResponePara.Param2.Add(b);
        return  await  Task.FromResult(collectionResponePara);
    }
}

4.创建客户端，将proto文件拷贝过去调用，添加服务为客户端模式，然后添加如下代码

using (var channel = GrpcChannel.ForAddress("https://localhost:7245"))
 {
     var client =  new MyTestDemo.MyTestDemoClient(channel);
     //多参数调用
     var reply = client.MultipleParam(new MultipleRequestPara { Id = 123, Name = "sa", IsExists = true });  
     //无参调用
     var singeRespone = client.NoParam(new Google.Protobuf.WellKnownTypes.Empty());
     //调用集合
     var collectionResponePara = client.CollectionParam(new Google.Protobuf.WellKnownTypes.Empty());
 }

2.gRPC流

gRPC中支持4种流，分别是:

1.简单 RPC(Unary RPC)它的特点是传入一个请求对象，返回一个请求对象

2.服务端流式 RPC (Server streaming RPC)客户端传入一个请求对象，服务端可以返回多个结果对象,形象的表示就是客户端传入一个股票的id，服务端就将股票的信息远远不断地返回

3.客户端流式 RPC (Client streaming RPC) 客户端源源不断的传入多个请求对象，服务端返回一个结果对象，形象的表示例如上位机采集实时将采集数据，源源不断的传入服务器

4.双向流式 RPC (Bi-directional streaming RPC) 结合服务端和客户端流，传入多请求，返回多个结果，相当于建立长连接，可以进行相互的操作

下面我们就主要介绍几类主要的流的使用以及步骤

1.服务端流、客户端流、双向流

服务端流主要的特征就是服务端会源源不断的响应数据到客户端

1.首先还是创建protobuf文件，声明一个服务端流的rpc接口ExcuteServerStream 和一个客户端流接口ExcuteClientStream

syntax = "proto3";
option csharp_namespace = "GrpcDemo";
package streamtest;

service StreamTest {
  //服务端流定义
  rpc ExcuteServerStream(StreamForClientRequest) returns (stream StreamForClientRespones);
  //客户端流定义
  rpc ExcuteServerStream(StreamForClientRequest) returns (stream StreamForClientRespones);
  //双向流
  rpc ExcuteMutualStream(stream StreamForClientRequest) returns ( stream StreamForClientRespones);
}

//调用流的请求对象
message StreamForClientRequest{
    int32 Id=1;
}

//调用端流的返回对象
message StreamForClientRespones{
	repeated int32 Number=1;//集合
}

2.重新生成服务引用，然后创建对应的实现接口StreamTestService并重写生成的服务，然后在启动程序映射服务接口

//服务端流接口
public override async Task ExcuteServerStream(StreamForClientRequest req,IServerStreamWriter<StreamForClientRespones> resStream,ServerCallContext context)
{
    //list集合作为模拟数据源
    var list = new List<int> { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 };
    foreach (var item in list)
    {
        Console.WriteLine($"********{item}*******");
        var ele = new StreamForClientRespones();
        ele.Number.Add(item);
        //写入流中
        await resStream.WriteAsync(ele);
        //模拟源源不断的数据响应
        await Task.Delay(1000);
    }
}

//客户端流接口
public override async Task<StreamForClientRespones> ExcuteClientStream( IAsyncStreamReader<StreamForClientRequest> requestStream, ServerCallContext context)
{
    StreamForClientRespones intArrayModel = new StreamForClientRespones();
    //获取请求流中的数据
    while (await requestStream.MoveNext())
    {
        intArrayModel.Number.Add(requestStream.Current.Id + 1);
        Console.WriteLine($"ExcuteClientStream Number {requestStream.Current.Id} 获取到并处理.");
        Thread.Sleep(100);
    }
    return intArrayModel;
}

//双向流
public override async Task ExcuteMutualStream(IAsyncStreamReader<StreamForClientRequest> reqStream,IServerStreamWriter<StreamForClientRespones> resStream,ServerCallContext context)
{
    int i = 0;
    //从流中获取请求
    while (await reqStream.MoveNext())
    {
        i++;
        var ele = new StreamForClientRespones();
        ele.Number.Add(i);
        //写入响应流
        await resStream.WriteAsync(ele);
        await Task.Delay(500);
    }
}

3.创建客户端调用，把服务端的protobuf文件拷贝到客户端，然后生成，启动调用

//调用服务端流 
using (var channel = GrpcChannel.ForAddress("https://localhost:7245"))
 {
     var client = new StreamTest.StreamTestClient(channel);
     //调用服务端流
     var reply =  client.ExcuteServerStream(new StreamForClientRequest { Id =1});

     //利用线程取消
     //CancellationTokenSource cts = new CancellationTokenSource();
     //指定在2s后进行取消操作
     //cts.CancelAfter(TimeSpan.FromSeconds(2.5)); 
     //var reply = client.ExcuteServerStream(new StreamForClientRequest { Id = 1 }, cancellationToken: cts.Token);

     await foreach (var resp in reply.ResponseStream.ReadAllAsync())
     {
         Console.WriteLine(resp.Number[0]);
     }
 }

 //调用客户端流
 using (var channel = GrpcChannel.ForAddress("https://localhost:7245"))
 {
     var client = new StreamTest.StreamTestClient(channel);
     //调用客户端流接口
     var reply = client.ExcuteClientStream();

     //模拟源源不断的数据发送
     for (int i = 0; i < 10; i++)
     {
         await reply.RequestStream.WriteAsync(new StreamForClientRequest() { Id = new Random().Next(0, 20) });
         await Task.Delay(100);
     }
     Console.WriteLine("*************发送完毕*******************");
     await reply.RequestStream.CompleteAsync();
     //接受结果
     foreach (var item in reply.ResponseAsync.Result.Number)
     {
         Console.WriteLine($"This is {item} Result");
     }
 }

//双向流
using (var channel = GrpcChannel.ForAddress("https://localhost:7245"))
{
    var client = new StreamTest.StreamTestClient(channel);
    //调用双向流接口
    var reply = client.ExcuteMutualStream();
    //获取流放入线程
    var bathCatRespTask = Task.Run(async () =>
    {
        await foreach (var resp in reply.ResponseStream.ReadAllAsync())
        {
            Console.WriteLine(resp.Number[0]);
        }
    });

    //写入流
    for (int i = 0; i < 10; i++)
    {
        await reply.RequestStream.WriteAsync(new StreamForClientRequest() { Id = new Random().Next(0, 20) });
        await Task.Delay(100);
    }
    //发送完毕
    await reply.RequestStream.CompleteAsync();
    //开始接收响应
    await bathCatRespTask;
}

2.NetCore Web项目作为客户端

1.首先还是先引入proto文件，然后生成客户端

2.在web项目中的控制器中，我们就不能直接简陋的使用 using的方式来连接gRPC服务端了，可以利用内置的依赖注入的模式来完成

3.下载Grpc.Net.ClientFactory包，然后在`Program将客户端添加到依赖注入容器

builder.Services.AddGrpcClient<MyTestDemo.MyTestDemoClient>(option => {
    option.Address = new Uri("https://localhost:7245");
});

4.然后在控制器中直接注入，就可以使用

 public class gRPCTestController : ControllerBase
 {
     private readonly MyTestDemoClient _client;
     public gRPCTestController(MyTestDemoClient client)
     {
         _client = client;
     }

     [HttpGet(Name = "Excute")]
     public async Task<string> Get()
     {
         var a = await _client.NoParamAsync(new Google.Protobuf.WellKnownTypes.Empty());
         var str = a.Success.ToString();
         return str;
     }
 }

5.调用出现如下问题 ，使用dotnet dev-certs https --trust

3.gRPC AOP拦截

有时候我们想在gRPC服务执行前后做一些操作，这时候可以使用其Aop拦截，如果你要问拦截器可以做什么，我不太想解释，继续往下看，拦截器方法定义在Interceptor类中，服务端和客户端拦截是一样的原理，下面列举一些拦截器：

名称特点
BlockingUnaryCall拦截阻塞调用
AsyncUnaryCall拦截异步调用
AsyncServerStreamingCall拦截异步服务端流调用
AsyncClientStreamingCall拦截异步客户端流调用
AsyncDuplexStreamingCall拦截异步双向流调用
UnaryServerHandler用于拦截和传入普通调用的服务器端处理程序
ClientStreamingSerHandler用于拦截客户端流调用的服务器端处理程序
ServerStreamingSerHandler用于拦截服务端流调用的服务器端处理程序
DuplexStreamingSerHandler用于拦截双向流调用的服务器端处理程序

1.声明一个UnaryServerHandlerInterceptor类型的自定义拦截器，用于拦截和传入普通调用的服务器端处理程序，然后继承自Grpc.Core.Interceptors.Interceptor类， 重写已经定义的方法UnaryServerHandler

public class UnaryServerHandlerInterceptor : Interceptor
{
    public override async Task<TResponse> UnaryServerHandler<TRequest, TResponse>(
       TRequest request,
       ServerCallContext context,
       UnaryServerMethod<TRequest, TResponse> continuation)
    {
        Console.WriteLine("执行调用前");
        var result = await continuation(request, context);
        Console.WriteLine("执行调用后");
        // 或向 客户端附加 一些信息
        // 也可以 用try catch 做异常日志
        // 可以从 context中取出 调用方ip，做ip限制
        // 可以 监控continuation 的 执行时间
        return result;
    } 
}

2.然后在注入容器时加入选项

builder.Services.AddGrpc(option => { 
    option.EnableDetailedErrors = true;
    //加入服务端拦截器选项
    option.Interceptors.Add<UnaryServerHandlerInterceptor>();
});

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