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之前写过了Grpc服务开发和接口测试初探【Java】，中间耽搁了一些时间，Go版本的gRPC测试开发实践才有时间学习使用。其中也是由于自己Go语言不够熟悉导致的。之前有段时间想暂时放弃Go语言的学习，导致了Go的生疏，原因是从Groovy到Java性能。
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回归正题，Go语言版本的gRPC实践相对Java来说是比较简单的，但是总体的工具链是比较复杂的，可能是因为Go生态目前相比Java还是比较匮乏吧。下面我先简述一下大致的步骤：
以上步骤亲自操作可能会遇到一些小问题，我本人搜到的教程什么的也是乱七八糟，踩了一些坑。我没有整理出一个亲自实践之后的可行的教程，原因有二：
Go语言的gRPC的 proto 编写跟Java大致一致，只有一个报名的参数不太一样。下面是我的 Hello.proto 内容：
这里主要 go_package 网上搜到的配置方式有些不一样，我没有全都尝试，大家在搜索的资料时候，尽量先看看 syntax 这个参数的值，以及文章教程写作的时间，如果距离现在太久了，我建议直接关掉。搜索引擎有过滤功能，可以过滤掉过时的教程。
这里Go语言gRPC的一点优势，就是在一个项目中即可实现，Java需要先弄一个SDK这样。Go语言的gRPC的代码可以通过生成代码命令中的参数实现指定路径。我是放在了和 proto 文件的同级目录。
服务端代码也是比较格式化的内容，如下：
其中 pb.RegisterHelloServiceServer(s, Ser{}) 如果报错，请检查自己安装的工具 protoc-gen-go 或者 protoc-gen-gofast 版本，一般提取报错 message 搜索也能得到解决办法。
下面是客户端的代码，由于学艺不精，其中大部分参数的含义目前我也不是很清楚，特别是基于 stream 的请求响应的方式使用。后面我先把Java的学完，再回过头来看Go的，按照这个顺序学习和分享。
服务端输出：
忘记打日志了。没有输出
客户端输出：
Go语言的gRPC测试开发实践已经完事儿，大概率上我不会在工作中使用Go作为主力gRPC测试语言，后面测试实践内容还是会以Java为主。
概要
由于gRPC主要是谷歌开发的，由于一些已知的原因，gRPC跑demo还是不那么顺利的。单独写这一篇，主要是gRPC安装过程中的坑太多了，记录下来让大家少走弯路。
主要的坑：
本文讲解gRPC demo的同时，会介绍如何解决这些坑。本文对应的Github地址： 。该仓库存储了demo示例，以及部分系统编译好的二进制包，大家觉得有些步骤里耗时实在太长了，可以直接clone该仓库，复制二进制包到对应目录（仅限测试开发，生产环境还是老老实实自己编译吧）。
升级GCC
gRPC命令行工具编译需要使用 GCC4.8及以上版本。CentOS6系列的内置版本是GCC4.7。
如果你的系统GCC版本=4.8，可以忽略本节。如果仅使用golang、java，请忽略本节。
如果需要升级gcc至4.8或更高版本，建议直接采用安装SCL源之后安装devtoolset-6（devtoolset-6目前gcc版本为6.3），因为devtoolset-4及之前的版本都已经结束支持，只能通过其他方法安装。
升级到gcc 6.3：
需要注意的是scl命令启用只是 临时 的，退出shell或重启就会恢复原系统gcc版本。如果要长期使用gcc 6.3的话：
这样退出shell重新打开就是新版的gcc了。其它版本同理。
升级到gcc 7.3：
已经停止支持的devtoolset4(gcc 5.2)及之前版本的安装方法，可能比较慢，大家感兴趣的话可以尝试。
编译gRPC命令行工具
gRPC分C、JAVA、GO、NodeJS版本，C版本包括C++, Python, Ruby, Objective-C, PHP, C#，这些语言都是基于C版本开发的，共用代码库一个代码库。
如果使用C版本的gRPC，最终要从源码里编译出下列工具：
这些工具作为插件供proto编译器使用。需要先下载 grpc/grpc github上的源码。
这里有2个坑：
1、grpc/grpc仓库比较大，鉴于国内访问的网速，建议使用国内镜像。码云（）提供了同步更新的镜像地址：
这样下载速度提高了不少。
2、git submodule update这个命令实际就是在下载.gitmodules文件里定义的第三方依赖项到third_party目录，这个依赖项有很多，大家可以打开.gitmodules文件查看下详情。依赖的仓库都在github上，下载没几个小时是下载不下来的，就等着慢慢下载吧。
回头想想，我们花费了很多时间，结果只是为了得到grpc的proto编译插件。
PHP相关支持
PHP暂时不支持作为grpc的服务端。作为客户端是可以的，需要机器安装：
其中protoc和protobuf c扩展已经在 Protobuf 小试牛刀 介绍过了，这里不再赘述。上一小节里如果安装成功，那么grpc_php_plugin也是有了的。下面介绍如何安装PHP版的gRPC库。
安装grpc c扩展：
要求：GCC编译器需要4.8及以上版本。可以使用pecl安装：
也可以指定版本：
或者下载源码（）安装：
grpc/grpc代码库里也有PHP扩展的C源码，在grpc/src/php/ext/grpc目录，进去也可以直接编译。
编译完成后在php.ini里添加，使用php --ri grpc可以查看信息。
安装完C扩展后，还需要使用composer安装grpc的库：
gRPC示例
编写gRPC proto
一共定义了三个文件：
其中 User 作为 Model定义，Response 用于 RPC统一返回定义，GreeterService 则是服务接口定义。
限于篇幅，proto文件详见 仓库的proto目录。
GreeterService.proto文件内容如下：
这里面定义了一个service，相当于定义了一个服务接口，我们把方法名、参数定义好了，后面需要去实现它。由于gRPC不支持PHP作为服务端，这里我们使用Golang作为服务端。
首先需要使用proto工具编译出golang的代码：
执行成功，会在 Pb_Go目录里生成Go代码:
如果需要生成PHP客户端的代码，则需要使用grpc php的命令行工具grpc_php_plugin，前面小结如果执行成功，这个工具已经有了。然后：
最终生成的文件：
注意：编译那里如果我们不加--grpc_out=../$out --plugin=protoc-gen-grpc=/usr/local/bin/grpc_php_plugin，生成的PHP类是没有GreeterClient的。这个文件是gRPC编译工具自动生成的，用于连接gRPC服务端。
go编写服务
我们用Golang写服务端。上面虽然生成了Golang的部分代码，但真正的服务还没有写呢。
main.go
首先我们新建个main.go，代码不多，我直接贴出来：
然后就可以编译了。
有个大坑：go build main.go的时候会先下载go.mod里定义的依赖（依赖比较多，详情查看：），其中下面这条非常慢，仓库太大了，虽然重定向到github：
为了快速下载，我在码云上做了镜像，地址：gitee.com/52fhy/google-api-go-client 。改了之后下载快多了。
编译成功后，生成了二进制文件main。我们可以直接运行：
go test
为了测试我们写的服务是否正常，可以写测试用例：
test_client.go
运行：
运行有点慢，感觉依赖的库多了。
php客户端
使用gRPC PHP客户端，确保你已经安装了：
示例：
client_test.php
运行后输出：
常见问题
1、CentOS6使用 go mod获取第三方依赖包unknown revision xxx错误
解决：其实go mod调用链中会用到一些git指令，当git版本比较旧时，调用失败产生错误，并给出歧义的提示信息。方法就是升级git版本，CentOS6自带的git是1.7版本。升级完毕后，再尝试go mod。
快速升级方法：
centos6:
2、PHP报错：Fatal error: Class 'Google\Protobuf\Internal\Message' not found
解决：请安装PHP的protobuf c扩展。
3、PHP报错：Fatal error: Class '\Grpc\BaseStub' not found
解决：使用composer require grpc/grpc安装grpc。另外对应的grpc C扩展也要安装。
4、下载 github release包很慢怎么办?
解决：下载Mac版 Free Download Manager 下载工具可以解决Github 下载缓慢或失败问题。速度嗖嗖的。
参考
1、为CentOS 6、7升级gcc至4.8、4.9、5.2、6.3、7.3等高版本
2、centos 6.x/7.x使用yum升级git版本 - 夜空
3、Protobuf 小试牛刀 - 飞鸿影
(本文完)
在 gRPC 里客户端应用可以像调用本地对象一样直接调用另一台不同的机器上服务端 应用的方法，使得您能够更容易地创建分布式应用和服务。与许多 RPC 系统类似，gRPC 也是基于以下理念：定义一个服务，指定其能够被远程调用的方法（包含参数和返回类型）。在服务端实现这个接口，并运行一个 gRPC 服务器来处理客户端调用。在客户端拥有一个存根能够像服务端一样的方法。
gRPC 客户端和服务端可以在多种环境中运行和交互 - 从 google 内部的服务器到你自己的笔记本，并且可以用任何 gRPC 支持的语言来编写。所以，你可以很容易地用 Java 创建一个 gRPC 服务端，用 Go、Python、Ruby 来创建客户端。此外，Google 最新 API 将有 gRPC 版本的接口，使你很容易地将 Google 的功能集成到你的应用里。
gRPC 默认使用 protocol buffers，这是 Google 开源的一套成熟的结构数据序列化机制（当然也可以使用其他数据格式如 JSON）。名叫 proto3 的新风格的 protocol buffers，它拥有轻量简化的语法、一些有用的新功能，并且支持更多新语言。当前针对 Java 和 C++ 发布了 beta 版本，针对 JavaNano（即 Android Java）发布 alpha 版本，在protocol buffers Github 源码库里有 Ruby 支持， 在golang/protobuf Github 源码库里还有针对 Go 语言的生成器， 对更多语言的支持正在开发中。
有了 gRPC， 我们可以一次性的在一个 .proto 文件中定义服务并使用任何支持它的语言去实现客户端和服务器，反过来，它们可以在各种环境中，从Google的服务器到你自己的平板电脑—— gRPC 帮你解决了不同语言及环境间通信的复杂性.使用 protocol buffers 还能获得其他好处，包括高效的序列号，简单的 IDL 以及容易进行接口更新。
现在让我们来仔细了解一下当 gRPC 客户端调用 gRPC 服务端的方法时到底发生了什么。我们不究其实现细节，关于实现细节的部分，你可以在我们的特定语言页面里找到更为详尽的内容。
首先我们来了解一下最简单的 RPC 形式：客户端发出单个请求，获得单个响应。
服务端流式 RPC 除了在得到客户端请求信息后发送回一个应答流之外，与我们的简单例子一样。在发送完所有应答后，服务端的状态详情(状态码和可选的状态信息)和可选的跟踪元数据被发送回客户端，以此来完成服务端的工作。客户端在接收到所有服务端的应答后也完成了工作。
客户端流式 RPC 也基本与我们的简单例子一样，区别在于客户端通过发送一个请求流给服务端，取代了原先发送的单个请求。服务端通常（但并不必须）会在接收到客户端所有的请求后发送回一个应答，其中附带有它的状态详情和可选的跟踪数据。
双向流式 RPC ，调用由客户端调用方法来初始化，而服务端则接收到客户端的元数据，方法名和截止时间。服务端可以选择发送回它的初始元数据或等待客户端发送请求。 下一步怎样发展取决于应用，因为客户端和服务端能在任意顺序上读写 - 这些流的操作是完全独立的。例如服务端可以一直等直到它接收到所有客户端的消息才写应答，或者服务端和客户端可以像"乒乓球"一样：服务端后得到一个请求就回送一个应答，接着客户端根据应答来发送另一个请求，以此类推。
通过运行下面的命令克隆并安装grpc-go代码库：
下载protobuf源码包
安装golang-protobuf
第一步使用 protocol buffers去定义 gRPC service 和方法 request 以及 response 的类型。
要定义一个服务，必须在.proto 文件中指定 service：
然后在服务中定义 rpc 方法，指定请求的和响应类型，gRPC 允许定义4种类型的 service 方法。
服务.proto文件如下所示：
内网穿透即是使用公网服务器作为代理，转发内网（如办公室、家里）的网络请求使其能够在外网中被访问到。
server端监听两个端口，一个用来和接收用户的http请求，一个监听gRPC客户端，和内网服务器进行通信；
client启动时连接server端；
当User请求server http端口时，将http进行阻塞，并将User请求内容通过gRPC发给client；
client将从server收到的请求发往本地的http服务；
client将从本地程序收到的http response通过gRPC发送给server；
server结束http阻塞，将从client收到的http response发给User。
github地址：
之前我们讲了 grpc 怎么简单的使用 ，这次讲讲 grpc 中的 stream，srteam 顾名思义 就是 一种 流，可以源源不断的 推送 数据，很适合 传输一些大数据，或者 服务端 和 客户端 长时间 数据交互，比如 客户端 可以向 服务端 订阅 一个数据，服务端 就 可以利用 stream ，源源不断地 推送数据。
其实这个流 已经 基本退化成 tcp了，grpc 底层为我们 分包了，所以真的很方便。
我们在 protobuf 里面 定义 要提供的服务，如果 你想把哪个数据 源源不断的 推送 就在前面加个stream 就好了,定义好记得编译。
知识点：
client 调用 流的函数， 就会 返回一个 流对象，只要 不断地 对它进行读取或者写入，对应方就能收到。
grpc 的 stream 和 go的协程 配合 简直完美。通过流 我们 可以更加 灵活的 实现自己的业务。如 订阅，大数据传输等。