Java for Beginner

Типы RPC в gRPC

Одно из ключевых преимуществ gRPC — это гибкость модели обмена данными.
REST традиционно работает в стиле “один запрос — один ответ”.
gRPC, в отличие от него, поддерживает четыре типа взаимодействия, и каждый из них решает свою задачу.

1. Unary RPC (один запрос — один ответ)

Это самый простой и самый распространённый тип — аналог классического REST-вызова.
Клиент отправляет один запрос, сервер обрабатывает его и возвращает один ответ.

Клиент → (один запрос) → Сервер
Сервер → (один ответ) → Клиент

Пример .proto

service UserService {
  rpc GetUser (UserRequest) returns (UserResponse);
}

message UserRequest {
  int32 id = 1;
}

message UserResponse {
  string name = 1;
  int32 age = 2;
}

Сервер (Java)

public class UserServiceImpl extends UserServiceGrpc.UserServiceImplBase {
    @Override
    public void getUser(UserRequest request, StreamObserver<UserResponse> responseObserver) {
        UserResponse response = UserResponse.newBuilder()
            .setName("Alice")
            .setAge(30)
            .build();

        responseObserver.onNext(response);
        responseObserver.onCompleted();
    }
}

Клиент

UserResponse response = stub.getUser(
    UserRequest.newBuilder().setId(1).build()
);
System.out.println(response.getName());

Где применяется:
CRUD-операции (создание, получение, обновление, удаление).
Любые точечные вызовы, где не требуется поток данных.
По сути: это "REST, но бинарный, типобезопасный и в 10 раз быстрее".

2. Server Streaming RPC (поток ответов от сервера)

В этом типе клиент делает один запрос, а сервер возвращает несколько ответов последовательно — поток сообщений.

Клиент → (один запрос) → Сервер
Сервер → (много ответов в потоке) → Клиент

Сеанс продолжается, пока сервер не закончит отправку данных.

Пример .proto

service OrderService {
  rpc ListOrders (OrdersRequest) returns (stream Order);
}

message OrdersRequest {
  string user = 1;
}

message Order {
  string id = 1;
  string product = 2;
}

Сервер (Java)

public class OrderServiceImpl extends OrderServiceGrpc.OrderServiceImplBase {
    @Override
    public void listOrders(OrdersRequest request, StreamObserver<Order> responseObserver) {
        for (int i = 1; i <= 3; i++) {
            Order order = Order.newBuilder()
                .setId("ORD-" + i)
                .setProduct("Product " + i)
                .build();

            responseObserver.onNext(order);
            try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException ignored) {}
        }
        responseObserver.onCompleted();
    }
}

Клиент

stub.listOrders(OrdersRequest.newBuilder().setUser("Bob").build())
    .forEachRemaining(order -> System.out.println(order.getProduct()));

Где применяется:
Поток обновлений или уведомлений.
Стриминг данных (например, список записей, логи, результаты аналитики).
Долгие вычисления, когда сервер постепенно отдаёт результаты.

Пример из реального мира:
Сервер передаёт клиенту “живой” поток котировок акций или данных из IoT-устройств.

#Java #middle #gRPC #proto

👍2

76 views08:58

Java for Beginner

3. Client Streaming RPC (поток запросов от клиента)

Теперь наоборот — клиент отправляет поток запросов, а сервер отвечает одним итоговым сообщением.

Клиент → (много запросов) → Сервер
Сервер → (один ответ) → Клиент

Это удобно, когда клиенту нужно собрать несколько событий или пакетов данных и отправить их вместе.

Пример .proto

service UploadService {
  rpc UploadPhotos (stream PhotoChunk) returns (UploadStatus);
}

message PhotoChunk {
  bytes content = 1;
}

message UploadStatus {
  string message = 1;
}

Сервер (Java)

public class UploadServiceImpl extends UploadServiceGrpc.UploadServiceImplBase {
    @Override
    public StreamObserver<PhotoChunk> uploadPhotos(StreamObserver<UploadStatus> responseObserver) {
        return new StreamObserver<PhotoChunk>() {
            int totalBytes = 0;

            @Override
            public void onNext(PhotoChunk chunk) {
                totalBytes += chunk.getContent().size();
            }

            @Override
            public void onError(Throwable t) {
                System.err.println("Upload failed: " + t.getMessage());
            }

            @Override
            public void onCompleted() {
                UploadStatus status = UploadStatus.newBuilder()
                    .setMessage("Uploaded " + totalBytes + " bytes")
                    .build();
                responseObserver.onNext(status);
                responseObserver.onCompleted();
            }
        };
    }
}

Клиент

StreamObserver<PhotoChunk> requestObserver = asyncStub.uploadPhotos(
    new StreamObserver<UploadStatus>() {
        @Override
        public void onNext(UploadStatus status) {
            System.out.println(status.getMessage());
        }
        @Override
        public void onError(Throwable t) {}
        @Override
        public void onCompleted() {}
    }
);

// Отправляем несколько чанков
requestObserver.onNext(PhotoChunk.newBuilder().setContent(ByteString.copyFrom(new byte[1000])).build());
requestObserver.onNext(PhotoChunk.newBuilder().setContent(ByteString.copyFrom(new byte[500])).build());
requestObserver.onCompleted();

Где применяется:
Отправка файлов по частям.
Отчёты, собираемые из нескольких частей.
Потоковое логирование от клиента на сервер.

#Java #middle #gRPC #proto

👍2

78 views08:58

About

Blog

Apps

Platform