Java与Python通过gRPC通信 |
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Java与Python通过gRPC通信
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Java端 gRPC默认通过Protobuf进行数据传输。Protobuf提供一种灵活、高效、自动化的机制，用于序列化结构数据。Protobuf仅需自定义一次所需要的数据格式，然后我们就可以使用Protobuf编译器自动生成各种语言的源码，方便我们读写自定义的格式化数据。 在idea安装插件 配置maven文件 主要是添加protobuf和grpc包的引用以及插件。 protobuf和grpc的引用为： com.google.protobuf protobuf-java 3.5.1 io.grpc grpc-all 1.12.0生成protobuf和grpc接口插件配置 org.xolstice.maven.plugins protobuf-maven-plugin 0.5.0 com.google.protobuf:protoc:3.0.0:exe:${os.detected.classifier} grpc-java io.grpc:protoc-gen-grpc-java:1.0.0:exe:${os.detected.classifier} compile compile-custom完整配置文件 4.0.0 org.springframework.boot spring-boot-starter-parent 2.5.5 com.example grpcdemo 0.0.1-SNAPSHOT grpcdemo Demo project for Spring Boot 1.8 org.springframework.boot spring-boot-starter-web org.springframework.boot spring-boot-starter-test test com.google.protobuf protobuf-java 3.5.1 io.grpc grpc-all 1.12.0 org.springframework.boot spring-boot-autoconfigure 2.5.5 org.springframework.boot spring-boot 2.5.5 kr.motd.maven os-maven-plugin 1.4.1.Final org.xolstice.maven.plugins protobuf-maven-plugin 0.5.0 com.google.protobuf:protoc:3.0.0:exe:${os.detected.classifier} grpc-java io.grpc:protoc-gen-grpc-java:1.0.0:exe:${os.detected.classifier} compile compile-custom定义一个接口服务文件（*.proto），这个文件需要放到与main/java同级位置，可以创建文件夹。
下面是一个示例文件calc.proto的内容 syntax = "proto3"; option java_multiple_files = false; option java_package = "com.example.grpcdemo.grpc.calc"; option java_outer_classname = "PhmCalcProto"; // option objc_class_prefix = "Hello"; package com.example.grpcdemo.grpc.calc; //定义服务 service PhmCalcService { //注意：这里是returns 不是return rpc calc (PhmCalcRequest) returns (PhmCalcResponse) { } } //定义请求数据结构 message PhmCalcRequest { string calcName = 1; string calcCode = 2; string calcParams = 3; } //定义返回数据结构 message PhmCalcResponse { string status = 1; string code = 2; string message = 3; string data = 4; }这里定义了一个服务接口“PhmCalcService”和两个传输对象“PhmCalcRequest”与“PhmCalcResponse”。 通过maven的install生成protobuf的接口模板文件
点击运行完成后，会在工程里面生成一个target文件夹（需要打开）
在target文件夹中，包含示例程序，接口模板java文件。 拷贝模板代码到工程中
为避免类冲突，可以将模板“target”文件夹删除或移走备份。 编写客户端请求测试类 package com.example.grpcdemo; import com.example.grpcdemo.grpc.calc.PhmCalcProto; import com.example.grpcdemo.grpc.calc.PhmCalcServiceGrpc; import io.grpc.ManagedChannel; import io.grpc.ManagedChannelBuilder; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @author Administrator */ public class PhmCalcTestClient { private final ManagedChannel channel; private final PhmCalcServiceGrpc.PhmCalcServiceBlockingStub blockingStub; private static final String GRPC_SERVER_HOST = "127.0.0.1"; private static final int GRPC_SERVER_PORT = 50051; public PhmCalcTestClient(String host, int port) { // usePlaintext表示明文传输，否则需要配置ssl, channel 表示通信通道 channel = ManagedChannelBuilder.forAddress(host, port).usePlaintext(true).build(); // 存根，用于调用服务端的接口方法。 blockingStub = PhmCalcServiceGrpc.newBlockingStub(channel); } public void shutdown() throws InterruptedException { channel.shutdown().awaitTermination(5, TimeUnit.SECONDS); } public void testResult() { PhmCalcProto.PhmCalcRequest request = PhmCalcProto.PhmCalcRequest.newBuilder() .setCalcCode("code123") .setCalcName("name123") .setCalcParams("{\"p1\":\"p1Value\"}").build(); System.out.println("request: "); System.out.println(request.toString()); PhmCalcProto.PhmCalcResponse response = blockingStub.calc(request); System.out.println("response: "); System.out.println(response.toString()); } public static void main(String[] args) { PhmCalcTestClient client = new PhmCalcTestClient(GRPC_SERVER_HOST, GRPC_SERVER_PORT); client.testResult(); } }Python端 新建Python代码工程，如果没有安装，则先安装Python。 Python端的gRPC服务模板代码我们不在IDE工具中生成，使用Python的一个工具插件来完成。 安装python的grpc运行时，命令行执行 pip install grpcio 使用 protoc 编译 proto 文件, 生成 python 语言的实现安装grpc工具，命令行执行 pip install grpcio-tools编辑protobuf文件，生成服务模板代码。将上一步JAVA中定义的同一个protobuf文件“calc.proto”拷贝到Python工程目录，命令行定位到proto目录，执行命令 python -m grpc_tools.protoc --python_out=. --grpc_python_out=. -I. calc.proto编译后将生成代码calc_pb2.py和calc_pb2_grpc.py文件。
编写服务端测试类calcServer.py from concurrent import futures import time import grpc import calc_pb2 import calc_pb2_grpc # 实现 proto 文件中定义的 PhmCalcServiceService class CalcServer(calc_pb2_grpc.PhmCalcServiceServicer): # 实现 proto 文件中定义的 rpc 调用 def calc(self, request, context): print("request: ") print(request) # 通过实际计算得出结果。 # ... response = calc_pb2.PhmCalcResponse(status="0", message="success", data="{\"p2\": \"p2Value\"}") print("response: ") print(response) return response def serve(): # 启动 rpc 服务 server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)) calc_pb2_grpc.add_PhmCalcServiceServicer_to_server(CalcServer(), server) server.add_insecure_port('[::]:50051') server.start() try: while True: time.sleep(60*60*24) # one day in seconds except KeyboardInterrupt: server.stop(0) if __name__ == '__main__': serve() |
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