4.6 gRPC和Protobuf扩展

目前开源社区已经围绕Protobuf和gRPC开发出众多扩展,形成了庞大的生态。本节我们将简单介绍验证器和REST接口扩展。

4.6.1 验证器

到目前为止,我们接触的全部是第三版的Protobuf语法。第二版的Protobuf有个默认值特性,可以为字符串或数值类型的成员定义默认值。

我们采用第二版的Protobuf语法创建文件:

  1. syntax = "proto2";
  2. package main;
  3. message Message {
  4. optional string name = 1 [default = "gopher"];
  5. optional int32 age = 2 [default = 10];
  6. }

内置的默认值语法其实是通过Protobuf的扩展选项特性实现。在第三版的Protobuf中不再支持默认值特性,但是我们可以通过扩展选项自己模拟默认值特性。

下面是用proto3语法的扩展特性重新改写上述的proto文件:

  1. syntax = "proto3";
  2. package main;
  3. import "google/protobuf/descriptor.proto";
  4. extend google.protobuf.FieldOptions {
  5. string default_string = 50000;
  6. int32 default_int = 50001;
  7. }
  8. message Message {
  9. string name = 1 [(default_string) = "gopher"];
  10. int32 age = 2[(default_int) = 10];
  11. }

其中成员后面的方括号内部的就是扩展语法。重新生成Go语言代码,里面会包含扩展选项相关的元信息:

  1. var E_DefaultString = &proto.ExtensionDesc{
  2. ExtendedType: (*descriptor.FieldOptions)(nil),
  3. ExtensionType: (*string)(nil),
  4. Field: 50000,
  5. Name: "main.default_string",
  6. Tag: "bytes,50000,opt,name=default_string,json=defaultString",
  7. Filename: "helloworld.proto",
  8. }
  9. var E_DefaultInt = &proto.ExtensionDesc{
  10. ExtendedType: (*descriptor.FieldOptions)(nil),
  11. ExtensionType: (*int32)(nil),
  12. Field: 50001,
  13. Name: "main.default_int",
  14. Tag: "varint,50001,opt,name=default_int,json=defaultInt",
  15. Filename: "helloworld.proto",
  16. }

我们可以在运行时通过类似反射的技术解析出Message每个成员定义的扩展选项,然后从每个扩展的相关联的信息中解析出我们定义的默认值。

在开源社区中,github.com/mwitkow/go-proto-validators 已经基于Protobuf的扩展特性实现了功能较为强大的验证器功能。要使用该验证器首先需要下载其提供的代码生成插件:

  1. $ go get github.com/mwitkow/go-proto-validators/protoc-gen-govalidators

然后基于go-proto-validators验证器的规则为Message成员增加验证规则:

  1. syntax = "proto3";
  2. package main;
  3. import "github.com/mwitkow/go-proto-validators/validator.proto";
  4. message Message {
  5. string important_string = 1 [
  6. (validator.field) = {regex: "^[a-z]{2,5}$"}
  7. ];
  8. int32 age = 2 [
  9. (validator.field) = {int_gt: 0, int_lt: 100}
  10. ];
  11. }

在方括弧表示的成员扩展中,validator.field表示扩展是validator包中定义的名为field扩展选项。validator.field的类型是FieldValidator结构体,在导入的validator.proto文件中定义。

所有的验证规则都由validator.proto文件中的FieldValidator定义:

  1. syntax = "proto2";
  2. package validator;
  3. import "google/protobuf/descriptor.proto";
  4. extend google.protobuf.FieldOptions {
  5. optional FieldValidator field = 65020;
  6. }
  7. message FieldValidator {
  8. // Uses a Golang RE2-syntax regex to match the field contents.
  9. optional string regex = 1;
  10. // Field value of integer strictly greater than this value.
  11. optional int64 int_gt = 2;
  12. // Field value of integer strictly smaller than this value.
  13. optional int64 int_lt = 3;
  14. // ... more ...
  15. }

从FieldValidator定义的注释中我们可以看到验证器扩展的一些语法:其中regex表示用于字符串验证的正则表达式,int_gt和int_lt表示数值的范围。

然后采用以下的命令生成验证函数代码:

  1. protoc \
  2. --proto_path=${GOPATH}/src \
  3. --proto_path=${GOPATH}/src/github.com/google/protobuf/src \
  4. --proto_path=. \
  5. --govalidators_out=. \
  6. hello.proto

以上的命令会调用protoc-gen-govalidators程序,生成一个独立的名为hello.validator.pb.go的文件:

  1. var _regex_Message_ImportantString = regexp.MustCompile("^[a-z]{2,5}$")
  2. func (this *Message) Validate() error {
  3. if !_regex_Message_ImportantString.MatchString(this.ImportantString) {
  4. return go_proto_validators.FieldError("ImportantString", fmt.Errorf(
  5. `value '%v' must be a string conforming to regex "^[a-z]{2,5}$"`,
  6. this.ImportantString,
  7. ))
  8. }
  9. if !(this.Age > 0) {
  10. return go_proto_validators.FieldError("Age", fmt.Errorf(
  11. `value '%v' must be greater than '0'`, this.Age,
  12. ))
  13. }
  14. if !(this.Age < 100) {
  15. return go_proto_validators.FieldError("Age", fmt.Errorf(
  16. `value '%v' must be less than '100'`, this.Age,
  17. ))
  18. }
  19. return nil
  20. }

生成的代码为Message结构体增加了一个Validate方法,用于验证该成员是否满足Protobuf中定义的条件约束。无论采用何种类型,所有的Validate方法都用相同的签名,因此可以满足相同的验证接口。

通过生成的验证函数,并结合gRPC的截取器,我们可以很容易为每个方法的输入参数和返回值进行验证。

4.6.2 REST接口

gRPC服务一般用于集群内部通信,如果需要对外暴露服务一般会提供等价的REST接口。通过REST接口比较方便前端JavaScript和后端交互。开源社区中的grpc-gateway项目就实现了将gRPC服务转为REST服务的能力。

grpc-gateway的工作原理如下图:

4.6 gRPC和Protobuf扩展 - 图1

图 4-2 gRPC-Gateway工作流程

通过在Protobuf文件中添加路由相关的元信息,通过自定义的代码插件生成路由相关的处理代码,最终将REST请求转给更后端的gRPC服务处理。

路由扩展元信息也是通过Protobuf的元数据扩展用法提供:

  1. syntax = "proto3";
  2. package main;
  3. import "google/api/annotations.proto";
  4. message StringMessage {
  5. string value = 1;
  6. }
  7. service RestService {
  8. rpc Get(StringMessage) returns (StringMessage) {
  9. option (google.api.http) = {
  10. get: "/get/{value}"
  11. };
  12. }
  13. rpc Post(StringMessage) returns (StringMessage) {
  14. option (google.api.http) = {
  15. post: "/post"
  16. body: "*"
  17. };
  18. }
  19. }

我们首先为gRPC定义了Get和Post方法,然后通过元扩展语法在对应的方法后添加路由信息。其中“/get/{value}”路径对应的是Get方法,{value}部分对应参数中的value成员,结果通过json格式返回。Post方法对应“/post”路径,body中包含json格式的请求信息。

然后通过以下命令安装protoc-gen-grpc-gateway插件:

  1. go get -u github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway/protoc-gen-grpc-gateway

再通过插件生成grpc-gateway必须的路由处理代码:

  1. $ protoc -I/usr/local/include -I. \
  2. -I$GOPATH/src \
  3. -I$GOPATH/src/github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway/third_party/googleapis \
  4. --grpc-gateway_out=. \
  5. hello.proto

插件会为RestService服务生成对应的RegisterRestServiceHandlerFromEndpoint函数:

  1. func RegisterRestServiceHandlerFromEndpoint(
  2. ctx context.Context, mux *runtime.ServeMux, endpoint string,
  3. opts []grpc.DialOption,
  4. ) (err error) {
  5. ...
  6. }

RegisterRestServiceHandlerFromEndpoint函数用于将定义了Rest接口的请求转发到真正的gRPC服务。注册路由处理函数之后就可以启动Web服务了:

  1. func main() {
  2. ctx := context.Background()
  3. ctx, cancel := context.WithCancel(ctx)
  4. defer cancel()
  5. mux := runtime.NewServeMux()
  6. err := RegisterRestServiceHandlerFromEndpoint(
  7. ctx, mux, "localhost:5000",
  8. grpc.WithInsecure(),
  9. )
  10. if err != nil {
  11. log.Fatal(err)
  12. }
  13. http.ListenAndServe(":8080", mux)
  14. }

首先通过runtime.NewServeMux()函数创建路由处理器,然后通过RegisterRestServiceHandlerFromEndpoint函数将RestService服务相关的REST接口中转到后面的gRPC服务。grpc-gateway提供的runtime.ServeMux类也实现了http.Handler接口,因此可以和标准库中的相关函数配合使用。

当gRPC和REST服务全部启动之后,就可以用curl请求REST服务了:

  1. $ curl localhost:8080/get/gopher
  2. {"value":"Get: gopher"}
  3. $ curl localhost:8080/post -X POST --data '{"value":"grpc"}'
  4. {"value":"Post: grpc"}

在对外公布REST接口时,我们一般还会提供一个Swagger格式的文件用于描述这个接口规范。

  1. $ go get -u github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway/protoc-gen-swagger
  2. $ protoc -I. \
  3. -I$GOPATH/src/github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway/third_party/googleapis \
  4. --swagger_out=. \
  5. hello.proto

然后会生成一个hello.swagger.json文件。这样的话就可以通过swagger-ui这个项目,在网页中提供REST接口的文档和测试等功能。

4.6.3 Nginx

最新的Nginx对gRPC提供了深度支持。可以通过Nginx将后端多个gRPC服务聚合到一个Nginx服务。同时Nginx也提供了为同一种gRPC服务注册多个后端的功能,这样可以轻松实现gRPC负载均衡的支持。Nginx的gRPC扩展是一个较大的主题,感兴趣的读者可以自行参考相关文档。