相逢意气为君饮，系马高楼垂柳边。这篇文章主要讲述java版gRPC实战之五：双向流相关的知识，希望能为你提供帮助。
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《java版gRPC实战》全系列链接

1. 用proto生成代码
2. 服务发布和调用
3. 服务端流
4. 客户端流
5. 双向流
6. 客户端动态获取服务端地址
7. 基于eureka的注册发现

本篇概览

• 本文是《java版gRPC实战》系列的第五篇，目标是掌握双向流类型的服务，即请求参数是流的形式，响应的内容也是流的形式；
• 先来看看官方资料对双向流式RPC的介绍：是双方使用读写流去发送一个消息序列。两个流独立操作，因此客户端和服务器 可以以任意喜欢的顺序读写：比如， 服务器可以在写入响应前等待接收所有的客户端消息，或者可以交替 的读取和写入消息，或者其他读写的组合。 每个流中的消息顺序被预留；
• 掌握了客户端流和服务端流两种类型的开发后，双向流类型就很好理解了，就是之前两种类型的结合体，请求和响应都按照流的方式处理即可；
• 今天的实战，咱们来设计一个在线商城的功能：批量减扣库存，即客户端提交多个商品和数量，服务端返回每个商品减扣库存成功和失败的情况；
• 咱们尽快进入编码环节吧，具体内容如下：
  1. 在proto文件中定义双向流类型的gRPC接口，再通过proto生成java代码
  2. 开发服务端应用
  3. 开发客户端应用
  4. 验证

源码下载

• 本篇实战中的完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

名称	链接	备注
项目主页	https://github.com/zq2599/blog_demos	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	https://github.com/zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，https协议
git仓库地址(ssh)	git@github.com:zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，ssh协议

• 这个git项目中有多个文件夹，《java版gRPC实战》系列的源码在==grpc-tutorials==文件夹下，如下图红框所示：
  
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• ==grpc-tutorials==文件夹下有多个目录，本篇文章对应的服务端代码在==double-stream-server-side==目录下，客户端代码在==double-stream-client-side==目录下，如下图：
  
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在proto文件中定义双向流类型的gRPC接口

• 首先要做的就是定义gRPC接口，打开==mall.proto==，在里面新增方法和相关的数据结构，需要重点关注的是BatchDeduct方法的入参ProductOrder和返回值DeductReply都添加了==stream==修饰（ProductOrder是上一章定义的），代表该方法是双向流类型：

  // gRPC服务，这是个在线商城的库存服务 service StockService // 双向流式：批量扣减库存 rpc BatchDeduct (stream ProductOrder) returns (stream DeductReply)

  
  

// 扣减库存返回结果的数据结构
message DeductReply
// 返回码
int32 code = 1;
// 描述信息
string message = 2;

- 双击下图红框中的task即可生成java代码： ![在这里插入图片描述](https://s4.51cto.com/images/blog/202112/29083016_61cbac18d4ede43729.png?x-oss-process=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=) - 生成下图红框中的文件，即服务端定义和返回值数据结构： ![在这里插入图片描述](https://s4.51cto.com/images/blog/202112/29083016_61cbac18cb37954363.png?x-oss-process=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=) - 接下来开发服务端； ### 开发服务端应用 - 在父工程grpc-turtorials下面新建名为==double-stream-server-side==的模块，其build.gradle内容如下： ```groovy // 使用springboot插件 plugins id org.springframework.bootdependencies implementation org.projectlombok:lombok implementation org.springframework.boot:spring-boot-starter // 作为gRPC服务提供方，需要用到此库 implementation net.devh:grpc-server-spring-boot-starter // 依赖自动生成源码的工程 implementation project(:grpc-lib) // annotationProcessor不会传递，使用了lombok生成代码的模块，需要自己声明annotationProcessor annotationProcessor org.projectlombok:lombok

• 配置文件application.yml：

  spring: application: name: double-stream-server-side # gRPC有关的配置，这里只需要配置服务端口号 grpc: server: port: 9901

  
  
• 启动类DoubleStreamServerSideApplication.java的代码就不贴了，普通的springboot启动类而已；
• 重点是提供grpc服务的GrpcServerService.java，咱们要做的就是给上层框架返回一个匿名类，至于里面的onNext、onCompleted方法何时被调用是上层框架决定的，另外还准备了成员变量totalCount，这样就可以记录总数了，由于请求参数是流，因此匿名类的onNext会被多次调用，并且由于返回值是流，因此onNext中调用了==responseObserver.onNext==方法来响应流中的每个请求，这样客户端就不断收到服务端的响应数据(即客户端的onNext方法会被多次调用)：

  package grpctutorials;

  
  

import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.DeductReply;
import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.ProductOrder;
import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.StockServiceGrpc;
import io.grpc.stub.StreamObserver;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import net.devh.boot.grpc.server.service.GrpcService;
@GrpcService@Slf4j
br/>@Slf4j

@Override public StreamObserver< ProductOrder> batchDeduct(StreamObserver< DeductReply> responseObserver) // 返回匿名类，给上层框架使用 return new StreamObserver< ProductOrder> () private int totalCount = 0; @Override public void onNext(ProductOrder value) log.info("正在处理商品[]，数量为[]", value.getProductId(), value.getNumber()); // 增加总量 totalCount += value.getNumber(); int code; String message; // 假设单数的都有库存不足的问题 if (0 == value.getNumber() % 2) code = 10000; message = String.format("商品[%d]扣减库存数[%d]成功", value.getProductId(), value.getNumber()); else code = 10001; message = String.format("商品[%d]扣减库存数[%d]失败", value.getProductId(), value.getNumber()); responseObserver.onNext(DeductReply.newBuilder() .setCode(code) .setMessage(message) .build()); @Override public void onError(Throwable t) log.error("批量减扣库存异常", t); @Override public void onCompleted() log.info("批量减扣库存完成，共计[]件商品", totalCount); responseObserver.onCompleted(); ;

【java版gRPC实战之五（双向流）】

### 开发客户端应用 - 在父工程grpc-turtorials下面新建名为==double-stream-server-side==的模块，其build.gradle内容如下： ```groovy plugins id org.springframework.bootdependencies implementation org.projectlombok:lombok implementation org.springframework.boot:spring-boot-starter implementation org.springframework.boot:spring-boot-starter-web implementation net.devh:grpc-client-spring-boot-starter implementation project(:grpc-lib)

• 配置文件application.yml，设置自己的web端口号和服务端地址：

  server: port: 8082 spring: application: name: double-stream-client-side

  
  

grpc:
client:
gRPC配置的名字，GrpcClient注解会用到

double-stream-server-side: # gRPC服务端地址 address: static://127.0.0.1:9901 enableKeepAlive: true keepAliveWithoutCalls: true negotiationType: plaintext

- 启动类DoubleStreamClientSideApplication.java的代码就不贴了，普通的springboot启动类而已； - 正常情况下我们都是用StreamObserver处理服务端响应，这里由于是异步响应，需要额外的方法从StreamObserver中取出业务数据，于是定一个新接口，继承自StreamObserver，新增==getExtra==方法可以返回String对象，详细的用法稍后会看到： ```java package com.bolingcavalry.grpctutorials; import io.grpc.stub.StreamObserver; public interface ExtendResponseObserver< T> extends StreamObserver< T> String getExtra();

• 重头戏来了，看看如何远程调用双向流类型的gRPC接口，代码中已经添加详细注释：

  package grpctutorials;

  
  

import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.DeductReply;
import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.ProductOrder;
import com.bolingcavalry.grpctutorials.lib.StockServiceGrpc;
import io.grpc.stub.StreamObserver;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import net.devh.boot.grpc.client.inject.GrpcClient;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Service@Slf4j
br/>@Slf4j

@GrpcClient("double-stream-server-side") private StockServiceGrpc.StockServiceStub stockServiceStub; /** * 批量减库存 * @param count * @return */ public String batchDeduct(int count) CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1); // responseObserver的onNext和onCompleted会在另一个线程中被执行， // ExtendResponseObserver继承自StreamObserver ExtendResponseObserver< DeductReply> responseObserver = new ExtendResponseObserver< DeductReply> () // 用stringBuilder保存所有来自服务端的响应 private StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder(); @Override public String getExtra() return stringBuilder.toString(); /** * 客户端的流式请求期间，每一笔请求都会收到服务端的一个响应， * 对应每个响应，这里的onNext方法都会被执行一次，入参是响应内容 * @param value */ @Override public void onNext(DeductReply value) log.info("batch deduct on next"); // 放入匿名类的成员变量中 stringBuilder.append(String.format("返回码[%d]，返回信息:%s< br> " , value.getCode(), value.getMessage())); @Override public void onError(Throwable t) log.error("batch deduct gRPC request error", t); stringBuilder.append("batch deduct gRPC error, " + t.getMessage()); countDownLatch.countDown(); /** * 服务端确认响应完成后，这里的onCompleted方法会被调用 */ @Override public void onCompleted() log.info("batch deduct on complete"); // 执行了countDown方法后，前面执行countDownLatch.await方法的线程就不再wait了， // 会继续往下执行 countDownLatch.countDown(); ; // 远程调用，此时数据还没有给到服务端 StreamObserver< ProductOrder> requestObserver = stockServiceStub.batchDeduct(responseObserver); for(int i=0; i< count; i++) // 每次执行onNext都会发送一笔数据到服务端， // 服务端的onNext方法都会被执行一次 requestObserver.onNext(build(101 + i, 1 + i)); // 客户端告诉服务端：数据已经发完了 requestObserver.onCompleted(); try // 开始等待，如果服务端处理完成，那么responseObserver的onCompleted方法会在另一个线程被执行， // 那里会执行countDownLatch的countDown方法，一但countDown被执行，下面的await就执行完毕了， // await的超时时间设置为2秒 countDownLatch.await(2, TimeUnit.SECONDS); catch (InterruptedException e) log.error("countDownLatch await error", e); log.info("service finish"); // 服务端返回的内容被放置在requestObserver中，从getExtra方法可以取得 return responseObserver.getExtra(); /** * 创建ProductOrder对象 * @param productId * @param num * @return */ private static ProductOrder build(int productId, int num) return ProductOrder.newBuilder().setProductId(productId).setNumber(num).build();

- 最后做个web接口，可以通过web请求验证远程调用： ```java package grpctutorials; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class GrpcClientController @Autowired private GrpcClientService grpcClientService; @RequestMapping("/") public String printMessage(@RequestParam(defaultValue = "https://www.songbingjia.com/android/1") int count) return grpcClientService.batchDeduct(count);

• 编码完成，开始验证； 验证
  
• 启动服务端DoubleStreamServerSideApplication：
  
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• 启动客户端DoubleStreamClientSideApplication：
  
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• 这里要改：浏览器输入==http://localhost:8083/?count=10==，响应如下，可见远程调用gRPC服务成功，流式响应的每一笔返回都被客户端收到：
  
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• 下面是服务端日志，可见逐一处理了客户端的每一笔数据：
  
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• 下面是客户端日志，可见由于CountDownLatch的作用，发起gRPC请求的线程一直等待responseObserver.onCompleted在另一个线程被执行完后，才会继续执行：
  
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• 至此，四种类型的gRPC服务及其客户端开发就完成了，一般的业务场景咱们都能应付自如，接下来的文章咱们会继续深入学习，了解复杂场景下的gRPC操作；

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