以 gRPC 實作兩個微服務的溝通
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以 gRPC 實作兩個微服務的溝通

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Kubernetes
ithome 2020 ironman
Date
Sep 28, 2020
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文章為自己的經驗與夥伴整理的內容,設計沒有標準答案,如有可以改進的地方,請告訴我,我會盡我所能的修改,謝謝大家~

大家好,在講解完 gRPC 的概念與使用後,接下來將介紹實際微服務溝通的實作,還記得DAY07獲得數碼獸的 Digimon-Service 嗎?
接下來要再設計一個專門拿取天氣的 Weather-Service,並以雙向串流提供特定位置A的天氣。我們假定數碼獸都在位置A,透過與 Weather-Service 溝通我們可以獲得數碼獸所在位置的天氣。
notion image

實際運作

gRPC schemas:
以下流程可以與上方 schema 做對照,會比較清楚,
notion image
要特別注意的是,gRPC.Digimon
rpc QueryStream (QueryRequest) returns (stream QueryResponse) {}
為 Server-Stream,這代表 Client 端可以請求一次之後就持續收到 Server 的 Responses。
rpc Query (stream QueryRequest) returns (stream QueryResponse) {}
為雙向串流,這代表 Digimon-Service 可以一直要求不同的位置,而 Weather-Service 會把不同的位置依依回傳,並且不會斷線,雙方一直是長連線。
(不過位置目前只有位置A,沒有實作其他位置,因為沒時間 XD)

先 run 起來再說

先 run 起來可能會比較有感覺,請 clone Github-Example-Code,並將 Server run 起來,
$ cd DAY14 $ docker-compose up
使用 test 資料夾的grpc.go來創建數碼獸並使用gRPC.Digimon.QueryStream撈取資料,
$ cd go-server/test $ go run grpc.go
可以看到獲取了 4 次資料,並且天氣會隨著時間有所變化,
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Weather-Service 講解

notion image
一樣使用 Clean Architecture 來設計,而在 repository 層沒有真的接上天氣相關的 API,單純以 random 的形式回傳天氣,
// Query ... func (w *WeatherHandler) Query(srv pb.Weather_QueryServer) error { for { msg, err := srv.Recv() if err == io.EOF { return nil } if err != nil { logrus.Error(err) return err } aWeather, err := w.WeatherUsecase.GetByLocation(context.Background(), msg.GetLocation()) if err != nil { logrus.Error(err) } gRPCWriterEnum, err := mappingGRPCWeatherEnum(aWeather.Weather) if err != nil { logrus.Error(err) } srv.Send(&pb.QueryResponse{ Location: aWeather.Location, Weather: gRPCWriterEnum, }) } }
比較要注意的地方是,由於gRPC.Weather.Query是雙向串流,所以實作上要透過for{}來模擬while迴圈的機制來掃描srv.Recv()是否有新訊息傳入,處理完傳入訊息後再透過srv.Send()回傳給 client 端。

Digimon-Service 講解

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在 Digimon-Service 新增了一個 weather 資料夾,值得注意的是,由於天氣的來源是 gRPC,所以我在 repository 層新增了 grpc.go,這是我覺得比較合理的實作,而在此層我將 gRPC 的Weather_QueryServer
type Weather_QueryServer interface { Send(*QueryResponse) error Recv() (*QueryRequest, error) grpc.ServerStream }
轉換成
type StreamWeather interface { Send(*Weather) error Recv() (*Weather, error) }
避免 usecase 層實際依賴QueryResponseQueryRequest,以達到依賴反轉(DI)。

而在 QueryStream 的 delivery 實作上,以位置AWeatherUsecase產生weatherClient,每 5 秒撈取一次天氣,並與數碼獸的資訊一起以srv.Send()回傳給 client 端
// QueryStream ... func (d *DigimonHandler) QueryStream(req *pb.QueryRequest, srv pb.Digimon_QueryStreamServer) error { weatherClient, err := d.WeatherUsecase.GetStreamByLocation(context.Background(), "A") if err != nil { logrus.Error(err) return err } for { if err := weatherClient.Send(&domain.Weather{ Location: "A", }); err != nil { logrus.Error(err) return err } time.Sleep(time.Duration(5) * time.Second) aWeather, err := weatherClient.Recv() if err != nil { logrus.Error(err) return err } aDigimon, err := d.DigimonUsecase.GetByID(context.Background(), req.GetId()) if err != nil { logrus.Error(err) return err } srv.Send(&pb.QueryResponse{ Id: aDigimon.ID, Name: aDigimon.Name, Status: aDigimon.Status, Location: aWeather.Location, Weather: aWeather.Weather, }) } }

謝謝你的閱讀~