GRPC原理解析
GRPC是google開源的一個高性能、跨語言的RPC框架，基于HTTP2協議，基于protobuf 3.x，基于Netty 4.x +。GRPC與thrift、avro-rpc等其實在總體原理上并沒有太大的區別，簡而言之GRPC并沒有太多突破性的創新。（如下描述，均基于JAVA語言的實現）
? ? 對于開發者而言：
? ? 1）需要使用protobuf定義接口，即.proto文件
? ? 2）然后使用compile工具生成特定語言的執行代碼，比如JAVA、C/C++、Python等。類似于thrift，為了解決跨語言問題。
? ? 3）啟動一個Server端，server端通過偵聽指定的port，來等待Client鏈接請求，通常使用Netty來構建，GRPC內置了Netty的支持。
? ? 4）啟動一個或者多個Client端，Client也是基于Netty，Client通過與Server建立TCP長鏈接，并發送請求；Request與Response均被封裝成HTTP2的stream Frame，通過Netty Channel進行交互。
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? ? 對于GRPC的“鼓吹”，本文不多表述，截止到今日，GRPC仍然處于開發階段，尚沒有release版本，而且特性也很多需要補充；GRPC基于protobuf 3.x，但是protobuf 3.x也沒有release版本；雖然HTTP2協議已成定局，但尚未被主流web容器包括代理服務器支持，這意味著GRPC在HTTP負載均衡方面尚有欠缺；最終，在短期內我們還不能在production環境中實施，可以做技術儲備。不過GRPC的缺點，在將來將會成為它的優點，我們需要時間等待它的成熟。
? ? 1）GRPC尚未提供連接池
? ? 2）尚未提供“服務發現”、“負載均衡”機制
? ? 3）因為基于HTTP2，絕大部多數HTTP Server、Nginx都尚不支持，即Nginx不能將GRPC請求作為HTTP請求來負載均衡，而是作為普通的TCP請求。（nginx將會在1.9版本支持）
? ? 4）GRPC尚不成熟，易用性還不是很理想；就本人而言，我還是希望GRPC能夠像hessian一樣：無IDL文件，無需代碼生成，接口通過HTTP表達。
? ? 5）Spring容器尚未提供整合。
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? ? 在實際應用中，GRPC尚未完全提供連接池、服務自動發現、進程內負載均衡等高級特性，需要開發人員額外的封裝；最大的問題，就是GRPC生成的接口，調用方式實在是不太便捷（JAVA），最起碼與thrift相比還有差距，希望未來能夠有所改進。
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一、實例
? ??1、proto文件
? ? GRPC并沒有創造新的序列化協議，而是使用已有的protobuf；基于protobuf來聲明數據模型和RPC接口服務，當然protobuf是一個非常優秀的協議框架。關于protobuf 3.x的相關文檔，請參見【protobuf 3】
? ? 接下來，我們設計一個sayHello接口，我們將數據模型和RPC接口分別保存在兩個文件中。
? ??1）TestModel.proto
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Java代碼??
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? ??2）TestService.proto
Java代碼??
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? ? proto文件中需要注意加上“syntax”，表示使用protobuf 3的語法。
? ??2、生成JAVA代碼
? ? 生成代碼，我們最好借助于maven插件，可以在pom文件中增加如下信息：
Java代碼??
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? ? 然后只需要執行“mvn compile”指令即可，此后我們會在項目的target目錄下看到生成的classes文件，當然最終我們還是需要將service打成jar包發布的。maven仍然可以幫助我們做這些工作，由.proto生成classes是在compile階段，那么jar階段仍然是可以將classes打成jar，只需要借助maven-jar-plugin插件即可。
? ??3、開發Server端服務（簡例）
Java代碼??
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Java代碼??
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? ? 稍后啟動TestServer即可。
? ??4、開發Client端（簡例）
Java代碼??
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? ? 然后我們運行即可，代碼非常簡單，當然無論是Client還是Server端，我們還有其他額外的參數可以配置，我們稍后詳細介紹。
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二、原理解析
? ? GRPC的Client與Server，均通過Netty Channel作為數據通信，序列化、反序列化則使用Protobuf，每個請求都將被封裝成HTTP2的Stream，在整個生命周期中，客戶端Channel應該保持長連接，而不是每次調用重新創建Channel、響應結束后關閉Channel（即短連接、交互式的RPC），目的就是達到鏈接的復用，進而提高交互效率。
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? ??1、Server端
? ? 我們通常使用NettyServerBuilder，即IO處理模型基于Netty，將來可能會支持其他的IO模型。Netty Server的IO模型簡析：
? ? 1）創建ServerBootstrap，設定BossGroup與workerGroup線程池
? ? 2）注冊childHandler，用來處理客戶端鏈接中的請求成幀
? ? 3）bind到指定的port，即內部初始化ServerSocketChannel等，開始偵聽和接受客戶端鏈接。
? ? 4）BossGroup中的線程用于accept客戶端鏈接，并轉發（輪訓）給workerGroup中的線程。
? ? 5）workerGroup中的特定線程用于初始化客戶端鏈接，初始化pipeline和handler，并將其注冊到worker線程的selector上（每個worker線程持有一個selector，不共享）
? ? 6）selector上發生讀寫事件后，獲取事件所屬的鏈接句柄，然后執行handler（inbound），同時進行拆封package，handler執行完畢后，數據寫入通過，由outbound handler處理（封包）通過鏈接發出。 ? ?注意每個worker線程上的數據請求是隊列化的。
? ? 參見源碼：SingleThreadEventLoop、NioEventLoop。（請求隊列化）
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? ? GRPC而言，只是對Netty Server的簡單封裝，底層使用了PlaintextHandler、Http2ConnectionHandler的相關封裝等。具體Framer、Stream方式請參考Http2相關文檔。
? ? 1）bossEventLoopGroup：如果沒指定，默認為一個static共享的對象，即JVM內所有的NettyServer都使用同一個Group，默認線程池大小為1。
? ? 2）workerEventLoopGroup：如果沒指定，默認為一個static共享的對象，線程池大小為coreSize * 2。這兩個對象采用默認值并不會帶來問題；通常情況下，即使你的application中有多個GRPC Server，默認值也一樣能夠帶來收益。不合適的線程池大小，有可能會是性能受限。
? ? 3）channelType：默認為NioServerSocketChannel，通常我們采用默認值；當然你也可以開發自己的類。如果此值為NioServerSocketChannel，則開啟keepalive，同時設定SO_BACKLOG為128；BACKLOG就是系統底層已經建立引入鏈接但是尚未被accept的Socket隊列的大小，在鏈接密集型（特別是短連接）時，如果隊列超過此值，新的創建鏈接請求將會被拒絕（有可能你在壓力測試時，會遇到這樣的問題），keepalive和BACKLOG特性目前無法直接修改。
Java代碼??
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? ? 對于Server端，我們需要關注上述keepalive的一些設置；如果Netty Client在空閑一段時間后，Server端會主動關閉鏈接，有可能Client仍然保持鏈接的句柄，將會導致RPC調用時發生異常。這也會導致GRPC客戶端調用時偶爾發生錯誤的原因之一。
? ? 4）followControlWindow：流量控制的窗口大小，單位：字節，默認值為1M，HTTP2中的“Flow Control”特性；連接上，已經發送尚未ACK的數據幀大小，比如window大小為100K，且winow已滿，每次向Client發送消息時，如果客戶端反饋ACK（攜帶此次ACK數據的大小），window將會減掉此大小；每次向window中添加亟待發送的數據時，window增加；如果window中的數據已達到限定值，它將不能繼續添加數據，只能等待Client端ACK。
? ? 5）maxConcurrentCallPerConnection：每個connection允許的最大并發請求數，默認值為Integer.MAX_VALUE;如果此連接上已經接受但尚未響應的streams個數達到此值，新的請求將會被拒絕。為了避免TCP通道的過度擁堵，我們可以適度調整此值，以便Server端平穩處理，畢竟buffer太多的streams會對server的內存造成巨大壓力。
? ? 6）maxMessageSize：每次調用允許發送的最大數據量，默認為100M。
? ? 7）maxHeaderListSize：每次調用允許發送的header的最大條數，GRPC中默認為8192。
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? ? 對于其他的比如SSL/TSL等，可以參考其他文檔。
? ? GRPC Server端，還有一個最終要的方法：addService。【如下文service代理模式】
? ? 在此之前，我們需要介紹一下bindService方法，每個GRPC生成的service代碼中都有此方法，它以硬編碼的方式遍歷此service的方法列表，將每個方法的調用過程都與“被代理實例”綁定，這個模式有點類似于靜態代理，比如調用sayHello方法時，其實內部直接調用“被代理實例”的sayHello方法（參見MethodHandler.invoke方法，每個方法都有一個唯一的index，通過硬編碼方式執行）；bindService方法的最終目的是創建一個ServerServiceDefinition對象，這個對象內部位置一個map，key為此Service的方法的全名（fullname，{package}.{service}.{method}）,value就是此方法的GRPC封裝類（ServerMethodDefinition）。
? ? 源碼分析：
Java代碼??
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? ? addService方法可以添加多個Service，即一個Netty Server可以為多個service服務，這并不違背設計模式和架構模式。addService方法將會把service保存在內部的一個map中，key為serviceName（即{package}.{service}）,value就是上述bindService生成的對象。
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? ? 那么究竟Server端是如何解析RPC過程的？Client在調用時會將調用的service名稱 + method信息保存在一個GRPC“保留”的header中，那么Server端即可通過獲取這個特定的header信息，就可以得知此stream需要請求的service、以及其method，那么接下來只需要從上述提到的map中找到service，然后找到此method，直接代理調用即可。執行結果在Encoder之后發送給Client。（參見：NettyServerHandler）
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? ??因為是map存儲，所以我們需要在定義.proto文件時，盡可能的指定package信息，以避免因為service過多導致名稱可能重復的問題。
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? ??2、Client端
? ? 我們使用ManagedChannelBuilder來創建客戶端channel，ManagedChannelBuilder使用了provider機制，具體是創建了哪種channel有provider決定，可以參看META-INF下同類名的文件中的注冊信息。當前Channel有2種：NettyChannelBuilder與OkHttpChannelBuilder。本人的當前版本中為NettyChannelBuilder；我們可以直接使用NettyChannelBuilder來構建channel。如下描述則針對NettyChannelBuilder：
? ? 配置參數與NettyServerBuilder基本類似，再次不再贅言。默認情況下，Client端默認的eventLoopGroup線程池也是static的，全局共享的，默認線程個數為coreSize * 2。合理的線程池個數可以提高客戶端的吞吐能力。
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? ??ManagedChannel是客戶端最核心的類，它表示邏輯上的一個channel；底層持有一個物理的transport（TCP通道，參見NettyClientTransport），并負責維護此transport的活性；即在RPC調用的任何時機，如果檢測到底層transport處于關閉狀態（terminated），將會嘗試重建transport。（參見TransportSet.obtainActiveTransport()）
? ? 通常情況下，我們不需要在RPC調用結束后就關閉Channel，Channel可以被一直重用，直到Client不再需要請求位置或者Channel無法真的異常中斷而無法繼續使用。當然，為了提高Client端application的整體并發能力，我們可以使用連接池模式，即創建多個ManagedChannel，然后使用輪訓、隨機等算法，在每次RPC請求時選擇一個Channel即可。（備注，連接池特性，目前GRPC尚未提供，需要額外的開發）
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? ? 每個Service客戶端，都生成了2種stub：BlockingStub和FutureStub；這兩個Stub內部調用過程幾乎一樣，唯一不同的是BlockingStub的方法直接返回Response Model，而FutureStub返回一個Future對象。BlockingStub內部也是基于Future機制，只是封裝了阻塞等待的過程：
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? ??創建一個Stub的成本是非常低的，我們可以在每次請求時都通過channel創建新的stub，這并不會帶來任何問題（只不過是創建了大量對象）；其實更好的方式是，我們應該使用一個Stub發送多次請求，即Stub也是可以重用的；直到Stub上的狀態異常而無法使用。最常見的異常，就是“io.grpc.StatusRuntimeException: DEADLINE_EXCEEDED”，即表示DEADLINE時間過期，我們可以為每個Stub配置deadline時間，那么如果此stub被使用的時長超過此值（不是空閑的時間），將不能再發送請求，此時我們應該創建新的Stub。很多人想盡辦法來使用“withDeadlineAfter”方法來實現一些奇怪的事情，此參數的主要目的就是表明：此stub只能被使用X時長，此后將不能再進行請求，應該被釋放。所以，它并不能實現類似于“keepAlive”的語義，即使我們需要keepAlive，也應該在Channel級別，而不是在一個Stub上。
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? ? 如果你使用了連接池，那么其實連接池不應該關注DEADLINE的錯誤，只要Channel本身沒有terminated即可；就把這個問題交給調用者處理。如果你也對Stub使用了對象池，那么你就可能需要關注這個情況了，你不應該向調用者返回一個“DEADLINE”的stub，或者如果調用者發現了DEADLINE，你的對象池應該能夠移除它。
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? ? 1）實例化ManagedChannel，此channel可以被任意多個Stub實例引用；如上文說述，我們可以通過創建Channel池，來提高application整體的吞吐能力。此Channel實例，不應該被shutdown，直到Client端停止服務；在任何時候，特別是創建Stub時，我們應該判定Channel的狀態。
Java代碼??
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? ? 因為Channel是可以多路復用，所以我們用Pool機制（比如commons-pool）也可以實現連接池，只是這種池并非完全符合GRPC/HTTP2的設計語義，因為GRPC允許一個Channel上連續發送對個Requests（然后一次性接收多個Responses），而不是“交互式”的Request-Response模式，當然這么使用并不會有任何問題。
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? ? 2）對于批量調用的場景，我們可以使用FutureStub，對于普通的業務類型RPC，我們應該使用BlockingStub。
? ? 3）每個RPC方法的調用，比如sayHello，調用開始后，將會為每個調用請求創建一個ClientCall實例，其內部封裝了調用的方法、配置選項（headers）等。此后將會創建Stream對象，每個Stream都持有唯一的streamId，它是Transport用于分揀Response的憑證。最終調用的所有參數都會被封裝在Stream中。
? ? 4）檢測DEADLINE，是否已經過期，如果過期，將使用FailingClientStream對象來模擬整個RPC過程，當然請求不會通過通道發出，直接經過異常流處理過程。
? ? 5）然后獲取transport，如果此時檢測到transport已經中斷，則重建transport。（自動重練機制，ClientCallImpl.start()方法）
? ? 6）發送請求參數，即我們Request實例。一次RPC調用，數據是分多次發送，但是ClientCall在創建時已經綁定到了指定的線程上，所以數據發送總是通過一個線程進行（不會亂序）。
? ? 7）將ClientCall實例置為halfClose，即半關閉，并不是將底層Channel或者Transport半關閉，只是邏輯上限定此ClientCall實例上將不能繼續發送任何stream信息，而是等待Response。
? ? 8）Netty底層IO將會對reponse數據流進行解包（Http2ConnectionDecoder）,并根據streamId分揀Response，同時喚醒響應的ClientCalls阻塞。（參見ClientCalls，GrpcFuture）
? ? 9）如果是BlockingStub，則請求返回，如果響應中包含應用異常，則封裝后拋出；如果是網絡異常，則可能觸發Channel重建、Stream重置等。
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? ? 到此為止，已經把GRPC的基本原理描述完畢，此后如果有其他問題，則繼續補充。
總結
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