gRPC-网络现状及测试

本文主要介绍了gRPC，网络现状及测试的简介，好不好用等相关内容。

gRPC是谷歌开源的一款不那么快的基于原型缓冲区的RPC框架。

既然不那么快，为什么还要提它呢？相较于节俭，gRPC会慢一点，但是，本文的着眼点并不在于RPC吞吐量的极限值，也不是框架的通信时间减少几十几千纳秒，本文要介绍的是除GraphQL外，JSON RPC优化的另一个取向--gRPCweb。

众所周知，GraphQL着眼的优化点在于通过移交一部分查询的逻辑到客户端，从而减少了数据的交换量，而RPC则着眼于使用可压缩的二进制/文本协议，减少JSON文本传输带来的不必要的协议损失。本文着眼于此，对比gRPCweb当前的进展，对易用性，便捷性，成本方面进行了评价，结论虽然有些武断，但是仍然反映了当前gRPCweb仍然有待进一步发展的事实。

01gRPC web能给我们带来什么？

1. 传输数据量减少，传输延迟降低

2.可靠一致的API设计

客户端服务端使用相同的原文件进行接口定义，双方接口暴露完全相同，一致性更强，相较于传统的招摇接口管理，其数据结构更加直观精确，不再需要维护接口-URL间的复杂对应关系，API升级管理更加简单

3.对传输基础设施无感知的通信协议

节俭不能推出类似gRPCweb的方案的原因也正在于此.Thrift使用私有Tprotocol传输协议，与gRPC的HTTP / 2相比起来通用性大打折扣，Nginx的在最新的稳定版中已经提供了grpc_pass负载均衡支持，我们可以无痛使用原有的四层/七层负载均衡器提供大规模的调用支持

4.高效的序列化/反序列化支持

gRPC相较于JSON，拥有更高的序列化/反序列化效率，易于实现更高的吞吐性能

02

gRPC web能不能用？好不好用？

话不多说，接下来我们就开始进行一套gRPCserver + envoy代理+ gRPCweb on TypeScript的echo通信测试，作为对比，笔者将实现一套同样功能的websocket链路，用以测试双方通信性能，比较这些功能的实现难度并评价两种“看似比较底层”的网络通讯协议。

首先定义一个我们的回声服务的原型：

syntax = "proto3";package chatman;


message ChatRequest {
    string messages = 1;
}


message ChatResponse {
    string messages = 1;
}


service Chat {    rpc chat (ChatRequest) returns (ChatResponse);
}复制代码

然后写服务器端代码，此处使用的 Python 的实现：

生成服务器端的protobuf的的文件，使用gRPC工具生成代码即可，然后我们引入grpcio和这些的protobuf的库文件：

import grpcimport service_pb2,service_pb2_grpc
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport time


class ChatServicer(service_pb2_grpc.ChatServicer):
    def chat(self,request,context):        print(request.messages)
        return service_pb2.ChatResponse(messages="Server Received: %s" % request.messages)def server_start():
    server = grpc.server(ThreadPoolExecutor(max_workers=5))
    service_pb2_grpc.add_ChatServicer_to_server(ChatServicer(),server)
    server.add_insecure_port('0.0.0.0:8800')
    server.start()
    time.sleep(3600*24)if __name__ == '__main__':
server_start()复制代码

我们先测试下HTTP / 2二进制流模式的gRPC：

Python中的代码如下：

import grpcimport service_pb2_grpcimport service_pb2


channel = grpc.insecure_channel('0.0.0.0:8800')
stub = service_pb2_grpc.ChatStub(channel)


message = service_pb2.ChatRequest(messages="test message")
msg = stub.chat(message)
print(msg)复制代码

返回消息：“Server Received：test message”。测试成功，抓包结果如下：

可以看到，两方使用“不安全“的HTTP协议交换了数据，通信成功完成。

接下来，我们使用gRPC的网络实现相同功能。值得注意的一点是，目前gRPC幅还不能直接运行在浏览器上，因为浏览器尚未提供裸HTTP协议的接口，因此需要进行一层简单的封装，并通过代理剥去这层封装才能与真正的gRPC后端通信，这种通信方式被称为gRPC的网页文本。

同理，使用gRPC的 工具 生成打字稿文件，生成文件包含一个原始的JS库，一个描述文件以及一个TS客户端库，编写代码：

import { ChatRequest,ChatResponse } from './service_pb'import { ChatClient } from './ServiceServiceClientPb'const client1 = new ChatClient("http://127.0.0.1:8001",{},{});

let req = new ChatRequest()

req.setMessages("messages")

client1.chat(req,{},(err: any, res)=>{

    console.log(res);

});复制代码

在HTML中直接引用这个JS，并使用特使代理进行gRPC的网页文本到gRPC协议的转换，配置如下：

admin:
  access_log_path: /tmp/admin_access.log
  address:
    socket_address: { address: 127.0.0.1, port_value: 9901 }


static_resources:
  listeners:
  - name: listener_0
    address:
      socket_address: { address: 127.0.0.1, port_value: 8080 }
    filter_chains:
    - filters:
      - name: envoy.http_connection_manager
        config:
          codec_type: auto
          stat_prefix: ingress_http
          route_config:
            name: local_route
            virtual_hosts:
            - name: local_service
              domains: ["*"]
              routes:
              - match: { prefix: "/" }
                route:
                  cluster: echo_service
                  max_grpc_timeout: 0s
              cors:
                allow_origin:
                - "*"
                allow_methods: GET, PUT, DELETE, POST, OPTIONS
                allow_headers: keep-alive,user-agent,cache-control,content-type,content-transfer-encoding,custom-header-1,x-accept-content-transfer-encoding,x-accept-response-streaming,x-user-agent,x-grpc-web,grpc-timeout
                max_age: "1728000"
                expose_headers: custom-header-1,grpc-status,grpc-message
                enabled: true
          http_filters:
          - name: envoy.grpc_web
          - name: envoy.cors
          - name: envoy.router
  clusters:
  - name: echo_service
    connect_timeout: 0.25s
    type: logical_dns
    http2_protocol_options: {}
    lb_policy: round_robin
hosts: [{ socket_address: { address: 127.0.0.1, port_value: 8800 }}]复制代码

现在进行测试，访问刚才的网页，可以看到通信情况：

一看就知道是的的base64编码，果断解码：

果然不出所料，是一个封装在HTTP里的HTTP通讯

接下来，使用的WebSocket的进行对比：

编写服务端程序：

console.log("Server started");
var Msg = '';
var WebSocketServer = require('ws').Server
    , wss = new WebSocketServer({port: 8010});
    wss.on('connection', function(ws) {
        ws.on('message', function(message) {
        console.log('Received: %s', message);
        ws.send('Server received: ' + message);
    });
 });复制代码

使用节点启动后，在浏览器的控制台里连接并访问：

const ws_echo = new WebSocket("ws://127.0.0.1:8081/")
ws_echo.addEventListener('message', (event) => {
    console.log(event.data);
})
ws_echo.send("Hello!")复制代码

控制台返回服务器收到：您好！

通信完成，查看协议：

可以看到，经过一次通信后，服务器直接返回升级升级连接的报头，随后双方使用的WebSocket的进行通信，比起gRPC的协议，更加简易直白。

在测试前我一直在思考，gRPCweb究竟是一个怎样的存在第一眼看到gRPCweb文本这个词，我的第一感觉是这个？

在Gmail中的邮箱里，充满了这种极其类似的的protobuf的XHR请求，当看到需要使用专用代理进行转发的时候，我一度以为是这种高度压缩的文本协议正式出现在了通用的框架里，然而事实是，不论是gRPC-web还是gRPCweb-text，不论是易用性还是请求响应体长度，比起jon over brotli over websocket都仍然有很大的进步空间，要实现通过CDN分发js节省API服务器带宽的构思目前仍然需要自己造轮子，gRPCweb并不是银弹，至少目前不是。

本文首发于公众号”小米运维“，点击查看原文。