java版gRPC实战之五：双向流

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本篇概览

• 本文是《java版gRPC实战》系列的第五篇，目标是掌握双向流类型的服务，即请求参数是流的形式，响应的内容也是流的形式；


• 先来看看官方资料对双向流式RPC的介绍：是双方使用读写流去发送一个消息序列。两个流独立操作，因此客户端和服务器 可以以任意喜欢的顺序读写：比如， 服务器可以在写入响应前等待接收所有的客户端消息，或者可以交替 的读取和写入消息，或者其他读写的组合。 每个流中的消息顺序被预留；


• 掌握了客户端流和服务端流两种类型的开发后，双向流类型就很好理解了，就是之前两种类型的结合体，请求和响应都按照流的方式处理即可；


• 今天的实战，咱们来设计一个在线商城的功能：批量减扣库存，即客户端提交多个商品和数量，服务端返回每个商品减扣库存成功和失败的情况；


• 咱们尽快进入编码环节吧，具体内容如下：

1. 在proto文件中定义双向流类型的gRPC接口，再通过proto生成java代码


2. 开发服务端应用


3. 开发客户端应用


4. 验证

源码下载

• 本篇实战中的完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

• 这个git项目中有多个文件夹，《java版gRPC实战》系列的源码在grpc-tutorials文件夹下，如下图红框所示：

• grpc-tutorials文件夹下有多个目录，本篇文章对应的服务端代码在double-stream-server-side目录下，客户端代码在double-stream-client-side目录下，如下图：

在proto文件中定义双向流类型的gRPC接口

• 首先要做的就是定义gRPC接口，打开mall.proto，在里面新增方法和相关的数据结构，需要重点关注的是BatchDeduct方法的入参ProductOrder和返回值DeductReply都添加了stream修饰（ProductOrder是上一章定义的），代表该方法是双向流类型：

// gRPC服务，这是个在线商城的库存服务
service StockService {
// 双向流式：批量扣减库存
rpc BatchDeduct (stream ProductOrder) returns (stream DeductReply) {}
}
// 扣减库存返回结果的数据结构
message DeductReply {
// 返回码
int32 code = 1;
// 描述信息
string message = 2;
}


• 双击下图红框中的task即可生成java代码：

• 生成下图红框中的文件，即服务端定义和返回值数据结构：

• 接下来开发服务端；

开发服务端应用

• 在父工程grpc-turtorials下面新建名为double-stream-server-side的模块，其build.gradle内容如下：

// 使用springboot插件
plugins {
id 'org.springframework.boot'
}
dependencies {
implementation 'org.projectlombok:lombok'
implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter'
// 作为gRPC服务提供方，需要用到此库
implementation 'net.devh:grpc-server-spring-boot-starter'
// 依赖自动生成源码的工程
implementation project(':grpc-lib')
// annotationProcessor不会传递，使用了lombok生成代码的模块，需要自己声明annotationProcessor
annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok'
}


• 配置文件application.yml：

spring:
application:
name: double-stream-server-side
# gRPC有关的配置，这里只需要配置服务端口号
grpc:
server:
port: 9901


• 启动类DoubleStreamServerSideApplication.java的代码就不贴了，普通的springboot启动类而已；


• 重点是提供grpc服务的GrpcServerService.java，咱们要做的就是给上层框架返回一个匿名类，至于里面的onNext、onCompleted方法何时被调用是上层框架决定的，另外还准备了成员变量totalCount，这样就可以记录总数了，由于请求参数是流，因此匿名类的onNext会被多次调用，并且由于返回值是流，因此onNext中调用了responseObserver.onNext方法来响应流中的每个请求，这样客户端就不断收到服务端的响应数据(即客户端的onNext方法会被多次调用)：

package grpctutorials;
import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.DeductReply;
import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.ProductOrder;
import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.StockServiceGrpc;
import io.grpc.stub.StreamObserver;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import net.devh.boot.grpc.server.service.GrpcService;
@GrpcService
@Slf4j
public class GrpcServerService extends StockServiceGrpc.StockServiceImplBase {
@Override
public StreamObserver

batchDeduct(StreamObserver responseObserver) {
// 返回匿名类，给上层框架使用
return new StreamObserver

() {
private int totalCount = 0;
@Override
public void onNext(ProductOrder value) {
log.info("正在处理商品[{}]，数量为[{}]",
value.getProductId(),
value.getNumber());
// 增加总量
totalCount += value.getNumber();
int code;
String message;
// 假设单数的都有库存不足的问题
if (0 == value.getNumber() % 2) {
code = 10000;
message = String.format("商品[%d]扣减库存数[%d]成功", value.getProductId(), value.getNumber());
} else {
code = 10001;
message = String.format("商品[%d]扣减库存数[%d]失败", value.getProductId(), value.getNumber());
}
responseObserver.onNext(DeductReply.newBuilder()
.setCode(code)
.setMessage(message)
.build());
}
@Override
public void one rror(Throwable t) {
log.error("批量减扣库存异常", t);
}
@Override
public void onCompleted() {
log.info("批量减扣库存完成，共计[{}]件商品", totalCount);
responseObserver.onCompleted();
}
};
}
}


开发客户端应用

• 在父工程grpc-turtorials下面新建名为double-stream-server-side的模块，其build.gradle内容如下：

plugins {
id 'org.springframework.boot'
}
dependencies {
implementation 'org.projectlombok:lombok'
implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter'
implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
implementation 'net.devh:grpc-client-spring-boot-starter'
implementation project(':grpc-lib')
}


• 配置文件application.yml，设置自己的web端口号和服务端地址：

server:
port: 8082
spring:
application:
name: double-stream-client-side
grpc:
client:
# gRPC配置的名字，GrpcClient注解会用到
double-stream-server-side:
# gRPC服务端地址
address: 'static://127.0.0.1:9901'
enableKeepAlive: true
keepAliveWithoutCalls: true
negotiationType: plaintext


• 启动类DoubleStreamClientSideApplication.java的代码就不贴了，普通的springboot启动类而已；

  
  



• 正常情况下我们都是用StreamObserver处理服务端响应，这里由于是异步响应，需要额外的方法从StreamObserver中取出业务数据，于是定一个新接口，继承自StreamObserver，新增getExtra方法可以返回String对象，详细的用法稍后会看到：

  
  

package com.bolingcavalry.grpctutorials;
import io.grpc.stub.StreamObserver;
public interface ExtendResponseObserver extends StreamObserver {
String getExtra();
}


• 重头戏来了，看看如何远程调用双向流类型的gRPC接口，代码中已经添加详细注释：

package grpctutorials;
import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.DeductReply;
import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.ProductOrder;
import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.StockServiceGrpc;
import io.grpc.stub.StreamObserver;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import net.devh.boot.grpc.client.inject.GrpcClient;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Service
@Slf4j
public class GrpcClientService {
@GrpcClient("double-stream-server-side")
private StockServiceGrpc.StockServiceStub stockServiceStub;
/**
* 批量减库存
* @param count
* @return
*/
public String batchDeduct(int count) {
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);
// responseObserver的onNext和onCompleted会在另一个线程中被执行，
// ExtendResponseObserver继承自StreamObserver
ExtendResponseObserver respOnseObserver= new ExtendResponseObserver() {
// 用stringBuilder保存所有来自服务端的响应
private StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
@Override
public String getExtra() {
return stringBuilder.toString();
}
/**
* 客户端的流式请求期间，每一笔请求都会收到服务端的一个响应，
* 对应每个响应，这里的onNext方法都会被执行一次，入参是响应内容
* @param value
*/
@Override
public void onNext(DeductReply value) {
log.info("batch deduct on next");
// 放入匿名类的成员变量中
stringBuilder.append(String.format("返回码[%d]，返回信息:%s
" , value.getCode(), value.getMessage()));
}
@Override
public void one rror(Throwable t) {
log.error("batch deduct gRPC request error", t);
stringBuilder.append("batch deduct gRPC error, " + t.getMessage());
countDownLatch.countDown();
}
/**
* 服务端确认响应完成后，这里的onCompleted方法会被调用
*/
@Override
public void onCompleted() {
log.info("batch deduct on complete");
// 执行了countDown方法后，前面执行countDownLatch.await方法的线程就不再wait了，
// 会继续往下执行
countDownLatch.countDown();
}
};
// 远程调用，此时数据还没有给到服务端
StreamObserver

requestObserver = stockServiceStub.batchDeduct(responseObserver);
for(int i=0; i // 每次执行onNext都会发送一笔数据到服务端，
// 服务端的onNext方法都会被执行一次
requestObserver.onNext(build(101 + i, 1 + i));
}
// 客户端告诉服务端：数据已经发完了
requestObserver.onCompleted();
try {
// 开始等待，如果服务端处理完成，那么responseObserver的onCompleted方法会在另一个线程被执行，
// 那里会执行countDownLatch的countDown方法，一但countDown被执行，下面的await就执行完毕了，
// await的超时时间设置为2秒
countDownLatch.await(2, TimeUnit.SECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
log.error("countDownLatch await error", e);
}
log.info("service finish");
// 服务端返回的内容被放置在requestObserver中，从getExtra方法可以取得
return responseObserver.getExtra();
}
/**
* 创建ProductOrder对象
* @param productId
* @param num
* @return
*/
private static ProductOrder build(int productId, int num) {
return ProductOrder.newBuilder().setProductId(productId).setNumber(num).build();
}
}


• 最后做个web接口，可以通过web请求验证远程调用：

package grpctutorials;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class GrpcClientController {
@Autowired
private GrpcClientService grpcClientService;
@RequestMapping("/")
public String printMessage(@RequestParam(defaultValue = "1") int count) {
return grpcClientService.batchDeduct(count);
}
}


• 编码完成，开始验证；

验证

• 启动服务端DoubleStreamServerSideApplication：

• 启动客户端DoubleStreamClientSideApplication：

• 这里要改：浏览器输入http://localhost:8083/?count=10，响应如下，可见远程调用gRPC服务成功，流式响应的每一笔返回都被客户端收到：

• 下面是服务端日志，可见逐一处理了客户端的每一笔数据：

• 下面是客户端日志，可见由于CountDownLatch的作用，发起gRPC请求的线程一直等待responseObserver.onCompleted在另一个线程被执行完后，才会继续执行：

• 至此，四种类型的gRPC服务及其客户端开发就完成了，一般的业务场景咱们都能应付自如，接下来的文章咱们会继续深入学习，了解复杂场景下的gRPC操作；

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