对于这个话题，我相信大家很容易想到，HTTP 接口的方式可以解决。
大概的做法类似这样：
根据 HTTP 接口需要的参数，将参数序列化成 json 字符串；
根据当前项目开发语言，封装一个处理 Post||Get 请求的方法，发送请求；
接口返回结果，然后反序列化成实体在逻辑代码中使用；
可能在单个项目内使用这样的方式痛点并不是很明显。但如果是在多个项目内，每个项目都依赖于这个接口，那为了获取到数据可能会写很多重复代码。而且可能因为没有统一的反序列实体来映射，会出现A项目对这个属性名反序列化后叫西门庆，到了B项目同样的属性名就叫成了武大郎，这样开发的同学也会觉得很不开心。
我们目前的情况是多个项目，而且项目也不是统一的语言。为了解决上面的问题，我们决定使用 gRPC 的方式来处理，基本需要满足以下条件：
- 微服务化
- 跨语言
- 性能
- 调用者方便
因为我目前参与的项目基于 .NET 开发，所以下面的一些例子可能会不自觉偏向 C#。
在使用 gRPC 之前，需要先了解一下 RPC、HTTP 接口
RPC
- RPC（Remote Procedure Call Protocol）就是从一台机器（客户端）上通过参数传递的方式调用另一台机器（服务器）上的一个函数或方法并得到返回的结果，流程如下：
HTTP 接口
论复杂度，RPC 框架肯定是高于简单的 HTTP 接口的；
HTTP 接口由于受限于 HTTP 协议，需要带 HTTP 请求头，导致传输起来效率不如 RPC；
RPC 是长链接，不必每次通信都要像 HTTP 一样去握手。
gRPC
gRPC 是一个高性能 RPC 框架，和 HTTP 一样都是一种对 RPC 的实现，但性能相比之下更好；
使用 Protocol Buffers 来作为序列化和反序列化，以及接口定义语言，Protocol Buffers 已经被证明是非常高效序列化框架；
跨语言，跨平台，gRPC 支持多种平台和多种语言；
基于 HTTP/2。
gRPC 服务创建大概流程如下：
1、创建 .proto 文件，定义通信的数据结构和服务接口。文件内包含方法、请求参数、返回结果等；
syntax = "proto3";
package MD.CacheService;
service MDCache {
// 获取单账号信息
rpc GetAccountInfo (AccountInfoRequest) returns (AccountInfoResponse) {}
}
// 获取单账号数据请求参数
message AccountInfoRequest {
// 账号id
string accountId = 1;
}
// 获取单个账号数据返回值
message AccountInfoResponse {
// 账号实体
AccountInfo accountInfo = 1;
}
// 账号实体
message AccountInfo{
// 账号id
string accountId = 1;
// 姓名
string fullname = 2;
// 头像
string avatar = 3;
// 账号创建时间，时间戳
int64 createTime = 4;
}
2、根据 .proto 文件通过 Protocol Buffer 编译器分别生成服务队和客户端的代码（看官方的支持，可以选择一种你最擅长的语言，服务端和客户端完全不需要规定一样的语言）；
3、基于生成的代码创建服务端和客户端应用；
4、在服务端创建一个类对服务接口进行 override；
public class CacheServiceImpl : MDCache.MDCacheBase
{
/// <summary>
/// 获取单个账号accountInfo
/// </summary>
/// <param name="request"></param>
/// <param name="context"></param>
/// <returns></returns>
public override Task<AccountInfoResponse> GetAccountInfo(AccountInfoRequest request, ServerCallContext context)
{
var response = new AccountInfoResponse();
if (!string.IsNullOrEmpty(request.AccountId))
{
response.AccountInfo = GetServiceAccountInfo(request.AccountId);
}
return Task.FromResult(response);
}
}
5、启动服务（服务安装基于 Topshelf）；
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
HostFactory.Run(x =>
{
x.Service<CacheService>(s =>
{
s.ConstructUsing(name => new CacheService());
s.WhenStarted(tc => tc.Start());
s.WhenStopped(tc => tc.Stop());
});
x.RunAsLocalSystem();
x.SetDisplayName("MD.CacheService");
x.SetServiceName("MD.CacheService");
});
}
}
public class CacheService
{
private readonly string host = ConfigurationManager.AppSettings["Host"];//服务IP
private readonly string port = ConfigurationManager.AppSettings["Port"];//服务端口
readonly Server server;
public CacheService()
{
server = new Server
{
Services = { MDCache.BindService(new CacheServiceImpl()) },
Ports = {
new ServerPort(host, Convert.ToInt32(port), ServerCredentials.Insecure)
}
};
}
public void Start() { server.Start(); }
public void Stop() { server.ShutdownAsync(); }
}
6、客户端连接测试
var channel = new Channel("host:port", ChannelCredentials.Insecure);
var client = new MDCacheClient(channel);
C#官方 example ，照着做也可以实现效果
部署：
- 基于.NET Core 的可以将服务部署在Linux上；
- 基于.NET Framework 的可以部署成 Windows 服务，关于 Windows 服务方式，这里推荐使用Topshelf，非常简单。
服务部署后涉及到负载和高可用的问题，单点故障是不能接收的。关于这部分的实现方式，相信熟悉 Nginx 的同学可以很快解决，当然也可以使用其他方案。
