目录
- 前言
- 情景模拟：客户端大量数据上传到服务端
- 新建proto文件
- 创建Server端
- 创建Client端
- 思考
- 总结
前言
上一篇介绍了服务端流式RPC，客户端发送请求到服务器，拿到一个流去读取返回的消息序列。 客户端读取返回的流的数据。本篇将介绍客户端流式RPC。
客户端流式RPC：与服务端流式RPC相反，客户端不断的向服务端发送数据流，而在发送结束后，由服务端返回一个响应。
情景模拟：客户端大量数据上传到服务端
新建proto文件
新建client_stream.proto文件
1.定义发送信息
// 定义流式请求信息
message StreamRequest{
//流式请求参数
string stream_data = 1;
}
2.定义接收信息
// 定义响应信息
message SimpleResponse{
//响应码
int32 code = 1;
//响应值
string value = 2;
}
3.定义服务方法RouteList
客户端流式rpc，只要在请求的参数前添加stream即可
service StreamClient{
// 客户端流式rpc，在请求的参数前添加stream
rpc RouteList (stream StreamRequest) returns (SimpleResponse){};
}
4.编译proto文件
进入client_stream.proto所在目录，运行指令:
protoc --go_out=plugins=grpc:./ ./client_stream.proto
创建Server端
1.定义我们的服务，并实现RouteList方法
// SimpleService 定义我们的服务
type SimpleService struct{}
// RouteList 实现RouteList方法
func (s *SimpleService) RouteList(srv pb.StreamClient_RouteListServer) error {
for {
//从流中获取消息
res, err := srv.Recv()
if err == io.EOF {
//发送结果，并关闭
return srv.SendAndClose(&pb.SimpleResponse{Value: "ok"})
}
if err != nil {
return err
}
log.Println(res.StreamData)
}
}
2.启动gRPC服务器
const (
// Address 监听地址
Address string = ":8000"
// Network 网络通信协议
Network string = "tcp"
)
func main() {
// 监听本地端口
listener, err := net.Listen(Network, Address)
if err != nil {
log.Fatalf("net.Listen err: %v", err)
}
log.Println(Address + " net.Listing...")
// 新建gRPC服务器实例
grpcServer := grpc.NewServer()
// 在gRPC服务器注册我们的服务
pb.RegisterStreamClientServer(grpcServer, &SimpleService{})
//用服务器 Serve() 方法以及我们的端口信息区实现阻塞等待，直到进程被杀死或者 Stop() 被调用
err = grpcServer.Serve(listener)
if err != nil {
log.Fatalf("grpcServer.Serve err: %v", err)
}
}
运行服务端
go run server.go :8000 net.Listing...
创建Client端
1.创建调用服务端RouteList方法
// routeList 调用服务端RouteList方法
func routeList() {
//调用服务端RouteList方法，获流
stream, err := streamClient.RouteList(context.Background())
if err != nil {
log.Fatalf("Upload list err: %v", err)
}
for n := 0; n < 5; n++ {
//向流中发送消息
err := stream.Send(&pb.StreamRequest{StreamData: "stream client rpc " + strconv.Itoa(n)})
if err != nil {
log.Fatalf("stream request err: %v", err)
}
}
//关闭流并获取返回的消息
res, err := stream.CloseAndRecv()
if err != nil {
log.Fatalf("RouteList get response err: %v", err)
}
log.Println(res)
}
2.启动gRPC客户端
// Address 连接地址
const Address string = ":8000"
var streamClient pb.StreamClientClient
func main() {
// 连接服务器
conn, err := grpc.Dial(Address, grpc.WithInsecure())
if err != nil {
log.Fatalf("net.Connect err: %v", err)
}
defer conn.Close()
// 建立gRPC连接
streamClient = pb.NewStreamClientClient(conn)
routeList()
}
运行客户端
go run client.go code:200 value:"hello grpc" value:"ok"
服务端不断从客户端获取到数据
stream client rpc 0
stream client rpc 1
stream client rpc 2
stream client rpc 3
stream client rpc 4
思考
服务端在没有接受完消息时候能主动停止接收数据吗（很少有这种场景）？
答案：可以的，但是客户端代码需要注意EOF判断
1.我们把服务端的RouteList方法实现稍微修改，当接收到一条数据后马上调用SendAndClose()关闭stream.
// RouteList 实现RouteList方法
func (s *SimpleService) RouteList(srv pb.StreamClient_RouteListServer) error {
for {
//从流中获取消息
res, err := srv.Recv()
if err == io.EOF {
//发送结果，并关闭
return srv.SendAndClose(&pb.SimpleResponse{Value: "ok"})
}
if err != nil {
return err
}
log.Println(res.StreamData)
return srv.SendAndClose(&pb.SimpleResponse{Value: "ok"})
}
}
2.再把客户端调用RouteList方法的实现稍作修改
// routeList 调用服务端RouteList方法
func routeList() {
//调用服务端RouteList方法，获流
stream, err := streamClient.RouteList(context.Background())
if err != nil {
log.Fatalf("Upload list err: %v", err)
}
for n := 0; n < 5; n++ {
//向流中发送消息
err := stream.Send(&pb.StreamRequest{StreamData: "stream client rpc " + strconv.Itoa(n)})
//发送也要检测EOF，当服务端在消息没接收完前主动调用SendAndClose()关闭stream，此时客户端还执行Send()，则会返回EOF错误，所以这里需要加上io.EOF判断
if err == io.EOF {
break
}
if err != nil {
log.Fatalf("stream request err: %v", err)
}
}
//关闭流并获取返回的消息
res, err := stream.CloseAndRecv()
if err != nil {
log.Fatalf("RouteList get response err: %v", err)
}
log.Println(res)
}
客户端Send()需要检测err是否为EOF，因为当服务端在消息没接收完前主动调用SendAndClose()关闭stream，若此时客户端继续执行Send()，则会返回EOF错误。
总结
本篇介绍了客户端流式RPC的简单使用，下篇将介绍双向流式RPC。
教程源码地址：https://github.com/Bingjian-Zhu/go-grpc-example
参考：gRPC官方文档中文版
以上就是Go gRPC服务客户端流式RPC教程的详细内容，更多关于Go gRPC客户端流式RPC的资料请关注其它相关文章！
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