本篇文章属于一篇知识的捡漏和复盘类的文章，主要目的就是为了复盘一下gRPC的相关概念，并剖析其原理，相关知识点和使用大家可以参看之前的几篇文章：
作者：datumhu，腾讯 IEG 后开开发工程师 在广告系统实践中，精排服务基于 gRPC 协议调用 TF-Serving 在线推理服务。相信很多业务已经使用过 gRPC 相关语言的框架进行服务调用，尤其是基于谷歌云的出海业务的服务调用更绕不开 gRPC，所以很有必要理解 gRPC 的原理。本文通过简要介绍抓包分析一次 gRPC 的调用过程，逐步认识 gRPC。 概述 gRPC 是谷歌推出的一个开源、高性能的 RPC 框架。默认情况下使用 protoBuf 进行序列化和反序列化，并基于 HTTP/2 传输
gRPC 是一种现代开源高性能远程过程调用 （RPC） 可以在任何环境中运行的框架。它可以有效地连接服务 在数据中心内和数据中心之间，具有对负载平衡、跟踪、 运行状况检查和身份验证。它也适用于最后一英里 分布式计算，用于连接设备、移动应用程序和浏览器 后端服务。
gRPC 支持 HTTP 2.0 协议，使用二进制帧进行数据传输，还可以为通信双方建立持续的双向数据流。
◆ Spring Cloud集成gRPC gRPC本身的跨平台特性及性能上的优势都促使很多大公司采用gRPC的RPC解决方案作为微服务交互的标准交互集成方式。 到目前为止，Spring Cloud官方并没有支持gRPC，但是在GitHub上有非常多的第三方开源项目支持gRPC与Spring Cloud的集成，start数 目 最 多 的 开 源 项 目 是 grpc-spring-boot-starter 。该 项 目 也 是Spring Cloud社区推荐的gRPC项目。下面是这个项目的主要特性： ● 在
gRPC小组正在努力扩展当前的gRPCLB功能。其不再使用自定义负载均衡协议，而是采用基于Envoy xDS API的xDS协议。这将允许与支持xDS API的开源控制平面（例如Istio Pilot，go-control-plane和java-control-plane）进行交互。其他优化如下所示：
gRPC是由google开发的，是一款语言中立、平台中立、开源的RPC(Remote Procedure Call，远程过程调用)框架。
Dapr 实际上是把分布式系统 与微服务架构实践的挑战以及k8s 这三个主题的全方位的设计组合，特别是Kubernetes设计模式 一书作者Bilgin Ibryam 提出的Multi-Runtime Microservices Architecture，中译参见敖小剑的博客: [译] 多运行时微服务架构。
客户端流式请求：客户端流式写入一系列请求，然后发送到服务端。客户端写完请求后，等待服务端接受并返回结果。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 本文涉及的相关面试题： （1）什么是RPC？★★★★☆ （2）RPC框架的原理是怎样的？★★★★☆ （3）RPC的调用流程是怎样的？★★★☆☆ （4）主流的RPC框架有哪些？★★★☆☆ gRPC是Google开源的一款优秀的RPC框架，由于其卓越的性能和跨语言的优势而被广泛使用。 01 RPC的原理 RPC（Remote Procedure Call）指远程过程调用，主要用于异构的分布式系统之间的通信。 随着系统复杂度的增加，我们不得不将一个大的应用
有关grpc更深层次的前世今生、底层原理、困惑点释疑请听下回分解， 欢迎菜鸟老鸟们提出宝贵意见。
gRPC是Google开发的高性能、通用的开源RPC框架，其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计，基于Protobuf(Protocol Buffers)序列化协议开发，且支持众多开发语言。在gRPC中一个客户端可以像使用本地对象那样直接调用位于不同机器上的服务端应用的方法(methods)。这让你能够更容易的构建分布式的应用和服务。和其他 RPC系统类似， gRPC也是基于定义一个服务，指定服务可以被远程调用的方法以及他们的参数和返回类型。在服务端，实现服务的接口然后运行一个 gRPC服务来处理可出端的请求。在客户端，客户端拥有一个存根（stub在某些语言中仅称为客户端），提供与服务器相同的方法。
在整个 SQL 执行过程中，需要经过 Parser，Optimizer，Executor，DistSQL 这几个主要的步骤，最终数据的读写是通过 tikv-client 与 TiKV 集群通讯来完成的。
本篇 TiKV 源码解析将为大家介绍 TiKV 的另一周边组件—— grpc-rs。grpc-rs 是 PingCAP 实现的一个 gRPC 的 Rust 绑定，其 Server/Client 端的代码框架都基于 Future，事件驱动的 EventLoop 被隐藏在了库的内部，所以非常易于使用。本文将以一个简单的 gRPC 服务作为例子，展示 grpc-rs 会生成的服务端代码框架和需要服务的实现者填写的内容，然后会深入介绍服务器在启动时如何将后台的事件循环与这个框架挂钩，并在后台线程中运行实现者的代码。
gRPC 一开始由 google 开发，是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用(RPC)系统。
Dubbo：国内最早开源的 RPC 框架，由阿里巴巴公司开发并于 2011 年末对外开源，仅支持 Java 语言。
在 gRPC 中，客户端应用程序可以直接在另一台计算机上的服务器应用程序上调用方法，就好像它是本地对象一样，从而使您更轻松地创建分布式应用程序和服务。与许多 RPC 系统一样，gRPC 围绕定义服务的思想，指定可通过其参数和返回类型远程调用的方法。
如果你的业务场景仅仅局限于一种语言的话，可以选择跟语言绑定的 RPC 框架中的一种；
在正式写grpc-shop之前，我们需要先花几篇文章介绍一些基础概念。 在介绍gRPC之前我们先了解下什么是RPC。
掌握 Go 语言的常见概念，如变量、循环、条件语句、函数、数据类型等等。深入了解 Go 基础知识的好起点是查阅 Go 官方文档
在为您的应用程序选择通信协议时，有很多不同的选择。在本文中，我们将了解四种流行的解决方案：HTTP、WebSocket、gRPC和WebRTC。我们将通过调查其背后的技术、它的最佳用途及其优缺点来探索每个协议。
gRPC是高性能的RPC框架， 有效地用于服务通信(不管是数据中心内部还是跨数据中心)。
作者 | Mariana Berga、André Santos 译者 | 王强 策划 | 万佳 想知道未来是不是 gRPC 的天下？本文会具体介绍两种 API 架构风格：REST 和 gRPC，并讨论它们之间的区别。不过，首先，我们会解释什么是 API，以及为什么它对微服务基础设施而言至关重要。之后，我们会介绍 gRPC 的基础——RPC，并探讨 gRPC 和 REST API 之间的重要差异。根据它们的对比结果，我们最后会分析什么时候应该使用哪种架构类型。 1API 是什么 API，即应用程序编程接口。这
转自 我的一个 StackOverflow 回答。因为答案比较长，而且感觉比较有意义，就翻译成了中文发了出来。 原问题: 我正在用 gRPC 构建一个要求高吞吐量的服务。但是我现在用 C++ 同步式 gRPC 编写的程序的吞吐量并不高。 我已经读过了 gRPC 文档，但是我并没有找到对于同步/异步 API 的区别的清晰解释。我只知道异步 API 可以控制完成队列（completion queue），而对于同步 API 来说是不可视的。 我的理解是同步 gRPC 会发送消息到 TCP 层，然后等待收到 “ack”，因此下个消息会被阻塞，而异步 API 会异步地发送消息，而不需要后面的消息等待前面的消息。
gRPC（Remote procedure call）是google开源的网络通讯框架；同时也是Cloud Native Computation基金会下的产品。本文章的项目源码会在结尾的联系方式中找到。
说的白话一点，可以这么理解：现在有两台服务器A和B。部署在A服务器上的应用，想调用部署在B服务器上的另一个应用提供的方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来达到调用的效果。
在服务端测试（一）中详细了介绍了服务端测试中的策略和方法论，以及针对服务端测试中稳定性的测试，以及高并发下对服务的并发请求。不过在企业的应用中，除了REST API的接口，还有gRPC的协议，主要应用于金融以及货币交易等领域，当然不仅仅如此，gRPC协议是一个高性能，开源和通用的框架，主流的开发语言都提供了对应的API，如Java，Go，Python等语言。gRPC的协议是基于HTTP/2标准设计（REST API 基本是基于HTTP/1.1设计），可以处理双向流，单路复用等，这些特性在移动端的领域表现更加高效，而且更加节省空间，背后的技术团队是Google。
tap是Linkerd2的一个非常有特色的功能，它可以随时抓取某资源的实时流量。有效的利用该功能可以非常方便的监控服务的请求流量情况，协助调试服务。
前置条件： 获取 gRPC-go 源码 $ go get google.golang.org/grpc 简单例子的源码位置： $ cd $GOPATH/src/google.golang.org/grpc/examples/helloworld 复杂些例子的源码位置： $ cd $GOPATH/src/google.golang.org/grpc/examples/route_guide 写一个gRPC的服务，一般分下面几步： 在一个 .proto 文件内定义服务。 用 protocol buffer 编译
许多gRPC的新用户惊讶地发现，Kubernetes的默认负载平衡常常无法在gRPC上正常工作。例如，下面是一个简单的gRPC Node.js微服务应用，部署在Kubernetes：
导语 | 本文介绍gRPC的基础概念。首先通过关系图直观展示这些基础概念之间关联，介绍异步gRPC的Server和Client的逻辑；然后介绍RPC的类型，阅读和抓包分析gRPC的通信协议，gRPC上下文；最后分析grpc.pb.h文件的内容，包括Stub的能力、Service的种类以及与核心库的关系。之所以谓之基础，是这些内容基本不涉及gRPC Core的内容。 一、基本概念概览 上图中列出了gRPC基础概念及其关系图。其中包括：Service(定义)、RPC、API、Client、Stub、C
作者：jasonzxpan，腾讯 IEG 运营开发工程师 gRPC (gRPC Remote Procedure Calls) 是 Google 发起的一个开源远程过程调用系统，该系统基于 HTTP/2 协议传输，本文介绍 gRPC 的基础概念，首先通过关系图直观展示这些基础概念之间关联，介绍异步 gRPC 的 Server 和 Client 的逻辑；然后介绍 RPC 的类型，阅读和抓包分析 gRPC 的通信过程协议，gRPC 上下文；最后分析 grpc.pb.h 文件的内容，包括 Stub 的能力、
开始 gRPC 了，这篇文章学习使用 gRPC，输出一个 Hello World。
原文地址：https://dzone.com/articles/a-service-mesh-for-kubernetes-part-ix-grpc-for-fun
先了解几个基本概念，https://grpc.io/docs/guides/concepts/
多年以来，我一直认为自己是一名语言无关的软件开发人员，因为在编程语言方面，我总是把掌握基础知识和学习新概念放在首位，而不是“玩最爱”。在我 15 年的职业生涯中，我已经用多种语言（例如 Java、Scala、Go 等）编写了数千行代码。直到我精通 Go 之后，我才意识到：选择正确的语言很重要。我成为了一名真正的忠实主义者；今天，它无疑是我最喜欢的语言。它的简单、优雅以及强大的并发范式使其非常适用于下一代的分布式服务。
继续之前，请确保你已经对gRPC概念有所了解，并且熟悉protocol buffer。需要注意的是教程中的示例使用的是 proto3版本的protocol buffer：你可以在Protobuf语言指南与Protobuf生成Go代码指南中了解到更多相关知识。
接口调用如果是远程调用，那么就构成了简单的分布式。最简单的远程接口实现方式是web service或rest。当然一个合理的分布式应用不仅仅是远程接口调用这么简单。还需要有负载均衡、缓存等功能。最简单实现分布式的技术是Rest接口，因为Rest接口可以使用现存的各种服务器，比如负载均衡服务器和缓存服务器来实现负载均衡和缓存功能。
在Istio架构中，Pilot组件属于最核心的组件，负责了服务网格中的流量管理以及控制面和数据面之间的配置下发。Pilot内部的代码结构比较复杂，本文中我们将通过对Pilot的代码的深入分析来了解Pilot实现原理。
借助 gRPC，我们可以在 .proto 文件中一次定义我们的服务，并以 gRPC 支持的任何语言生成客户端和服务器代码，无论是在大型数据中心内的服务器，还是在个人的电脑的环境中，这些客户端和服务器代码都可以运行 – gRPC 可以为您处理不同语言和环境之间的通信。我们还获得了使用 protocol buffers 的所有优点，包括有效的序列化，简单的 IDL 和容易的接口更新。
消费者可以直接感知提供者的状态，保障消费者和注册中心网络不稳定的情况下，也能及时将异常服务提供者从本地负载均衡池中移除。同理，提供者正常运行后，也能被消费者感知，重新加入负载均衡池。
•在.proto文件中定义一个服务。•使用协议缓冲编译器生成服务器和客户端代码。•使用Go gRPC API编写一个简单的服务端和客户端。
gRPC本身的跨平台特性及性能上的优势都促使很多大公司采用gRPC的RPC解决方案作为微服务交互的标准交互集成方式。
gRPC 是一个高性能、通用的开源RPC框架，其由 Google 主要面向移动应用开发并基于HTTP/2 协议标准而设计，基于 ProtoBuf(Protocol Buffers) 序列化协议开发，且支持众多开发语言。
可用性、可靠性和扩展性是衡量后台服务的基本标准，HTTP反向代理，是任何一个提供大型Web服务后台所必备的，用以提高服务的这些基础参数，且通过支持到负载均衡而进一步提升服务性能。然而，随着微服务框架的盛行，RPC技术也已经开始承载大量的微服务之间的通信，在众多RPC技术中，gRPC是Google开源的通用高性能RPC框架，因此，一个支持gRPC的反向代理的需求应运而生。
李腾飞，腾讯容器技术研发工程师，腾讯云TKE后台研发，SuperEdge核心开发成员。 杜杨浩，腾讯云高级工程师，热衷于开源、容器和Kubernetes。目前主要从事镜像仓库，Kubernetes集群高可用&备份还原，以及边缘计算相关研发工作。 SuperEdge 介绍 SuperEdge 是 Kubernetes 原生的边缘容器方案，它将 Kubernetes 强大的容器管理能力扩展到边缘计算场景中，针对边缘计算场景中常见的技术挑战提供了解决方案，如：单集群节点跨地域、云边网络不可靠、边缘节点位于 NA
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