在 gRPC 里客户端应用可以像调用本地对象一样直接调用另一台不同的机器上服务端 应用的方法，使得您能够更容易地创建分布式应用和服务。与许多 RPC 系统类似，gRPC 也是基于以下理念：定义一个服务，指定其能够被远程调用的方法（包含参数和返回类型）。在服务端实现这个接口，并运行一个 gRPC 服务器来处理客户端调用。在客户端拥有一个存根能够像服务端一样的方法。

gRPC 客户端和服务端可以在多种环境中运行和交互 - 从 google 内部的服务器到你自己的笔记本，并且可以用任何 gRPC 支持的语言来编写。所以，你可以很容易地用 Java 创建一个 gRPC 服务端，用 Go、Python、Ruby 来创建客户端。此外，Google 最新 API 将有 gRPC 版本的接口，使你很容易地将 Google 的功能集成到你的应用里。

gRPC 默认使用 protocol buffers，这是 Google 开源的一套成熟的结构数据序列化机制（当然也可以使用其他数据格式如 JSON）。名叫 proto3 的新风格的 protocol buffers，它拥有轻量简化的语法、一些有用的新功能，并且支持更多新语言。当前针对 Java 和 C++ 发布了 beta 版本，针对 JavaNano（即 Android Java）发布 alpha 版本，在protocol buffers Github 源码库里有 Ruby 支持， 在golang/protobuf Github 源码库里还有针对 Go 语言的生成器， 对更多语言的支持正在开发中。

有了 gRPC， 我们可以一次性的在一个 .proto 文件中定义服务并使用任何支持它的语言去实现客户端和服务器，反过来，它们可以在各种环境中，从Google的服务器到你自己的平板电脑—— gRPC 帮你解决了不同语言及环境间通信的复杂性.使用 protocol buffers 还能获得其他好处，包括高效的序列号，简单的 IDL 以及容易进行接口更新。

现在让我们来仔细了解一下当 gRPC 客户端调用 gRPC 服务端的方法时到底发生了什么。我们不究其实现细节，关于实现细节的部分，你可以在我们的特定语言页面里找到更为详尽的内容。

首先我们来了解一下最简单的 RPC 形式：客户端发出单个请求，获得单个响应。

服务端流式 RPC 除了在得到客户端请求信息后发送回一个应答流之外，与我们的简单例子一样。在发送完所有应答后，服务端的状态详情(状态码和可选的状态信息)和可选的跟踪元数据被发送回客户端，以此来完成服务端的工作。客户端在接收到所有服务端的应答后也完成了工作。

客户端流式 RPC 也基本与我们的简单例子一样，区别在于客户端通过发送一个请求流给服务端，取代了原先发送的单个请求。服务端通常（但并不必须）会在接收到客户端所有的请求后发送回一个应答，其中附带有它的状态详情和可选的跟踪数据。

双向流式 RPC ，调用由客户端调用方法来初始化，而服务端则接收到客户端的元数据，方法名和截止时间。服务端可以选择发送回它的初始元数据或等待客户端发送请求。 下一步怎样发展取决于应用，因为客户端和服务端能在任意顺序上读写 - 这些流的操作是完全独立的。例如服务端可以一直等直到它接收到所有客户端的消息才写应答，或者服务端和客户端可以像"乒乓球"一样：服务端后得到一个请求就回送一个应答，接着客户端根据应答来发送另一个请求，以此类推。

通过运行下面的命令克隆并安装grpc-go代码库：

下载protobuf源码包

安装golang-protobuf

第一步使用 protocol buffers去定义 gRPC service 和方法 request 以及 response 的类型。

要定义一个服务，必须在.proto 文件中指定 service：

然后在服务中定义 rpc 方法，指定请求的和响应类型，gRPC 允许定义4种类型的 service 方法。

服务.proto文件如下所示：

Micro的api就是api网关

API参考了 API网关模式 为服务提供了一个单一的公共入口。基于服务发现，使得micro api可以提供具备http及动态路由的服务。

Micro的API基于HTTP协议。请求的API接口通过HTTP协议访问，并且路由是基于服务发现机制向下转发的。 Micro API在 go-micro 之上开发，所以它集成了服务发现、负载均衡、编码及基于RPC的通信。

因为micro api内部使用了go-micro，所以它自身也是可插拔的。 参考 go-plugins 了解对gRPC、kubernetes、etcd、nats、及rabbitmq等支持。另外，api也使用了 go-api ，这样，接口handler也是可以配置的。

ACME（ Automatic Certificate Management Environment）是由 Let’s Encrypt 制定的安全协议。

可以选择是否配置白名单

API服务支持TLS证书

API使用带分隔符的命名空间来在逻辑上区分后台服务及公开的服务。命名空间及http请求路径会用于解析服务名与方法，比如 GET /foo HTTP/1.1 会被路由到 go.micro.api.foo 服务上。

API默认的命名空间是 go.micro.api ，当然，也可以修改：

我们演示一个3层的服务架构：

完整示例可以参考： examples/greeter

先决条件：我们使用Consul作为默认的服务发现，所以请先确定它已经安装好了，并且已经运行，比如执行 consul agent -dev 这样子方式运行。

向micro api发起http请求

HTTP请求的路径 /greeter/say/hello 会被路由到服务 go.micro.api.greeter 的方法 Say.Hello 上。

绕开api服务并且直接通过rpc调用：

使用JSON的方式执行同一请求：

micro api提供下面类型的http api接口

请看下面的例子

Handler负责持有并管理HTTP请求路由。

默认的handler使用从注册中心获取的端口元数据来决定指向服务的路由，如果路由不匹配，就会回退到使用”rpc” hander。在注册时，可以通过 go-api 来配置路由。

API有如下方法可以配置请求handler：

通过 /rpc 入口可以绕开handler处理器。

API处理器接收任何的HTTP请求，并且向前转发指定格式的RPC请求。

RPC处理器接收json或protobuf格式的HTTP POST请求，然后向前转成RPC请求。

代理Handler其实是内置在服务发现中的反向代理服务。

事件处理器使用go-micro的broker代理接收http请求并把请求作为消息传到消息总线上。

Web处理器是，它是内置在服务发现中的HTTP反向代理服务，支持web socket。

/rpc 端点允许绕过主handler，然后与任何服务直接会话。

示例：

更多信息查看可运行的示例： github.com/micro/examples/api

解析器，Micro使用命名空间与HTTP请求路径来动态路由到具体的服务。

API命名的空间是 go.micro.api 。可以通过指令 --namespace 或者环境变量 MICRO_NAMESPACE= 设置命名空间。

下面说一下解析器是如何使用的：

RPC解析器示例中的RPC服务有名称与方法，分别是 go.micro.api.greeter ， Greeter.Hello 。

URL会被解析成以下几部分：

带版本号的API URL也可以很容易定位到具体的服务：

代理解析器只处理服务名，所以处理方案和RPC解析器有点不太一样。

URL会被解析成以下几部分：

切换到新语言始终是一大步，尤其是当您的团队成员只有一个时有该语言的先前经验。现在，Stream 的主要编程语言从 Python 切换到了 Go。这篇文章将解释stream决定放弃 Python 并转向 Go 的一些原因。

Go 非常快。性能类似于 Java 或 C++。对于用例，Go 通常比 Python 快 40 倍。

对于许多应用程序来说，编程语言只是应用程序和数据库之间的粘合剂。语言本身的性能通常并不重要。然而，Stream 是一个API 提供商，为 700 家公司和超过 5 亿最终用户提供提要和聊天平台。多年来，我们一直在优化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等，但最终，您会达到所使用语言的极限。Python 是一门很棒的语言，但对于序列化/反序列化、排名和聚合等用例，它的性能相当缓慢。我们经常遇到性能问题，Cassandra 需要 1 毫秒来检索数据，而 Python 会花费接下来的 10 毫秒将其转换为对象。

看看我如何开始 Go 教程中的一小段 Go 代码。（这是一个很棒的教程，也是学习 Go 的一个很好的起点。）

如果您是 Go 新手，那么在阅读那个小代码片段时不会有太多让您感到惊讶的事情。它展示了多个赋值、数据结构、指针、格式和一个内置的 HTTP 库。当我第一次开始编程时，我一直喜欢使用 Python 更高级的功能。Python 允许您在编写代码时获得相当的创意。例如，您可以：

这些功能玩起来很有趣，但是，正如大多数程序员会同意的那样，在阅读别人的作品时，它们通常会使代码更难理解。Go 迫使你坚持基础。这使得阅读任何人的代码并立即了解发生了什么变得非常容易。 注意：当然，它实际上有多“容易”取决于您的用例。如果你想创建一个基本的 CRUD API，我仍然推荐 Django + DRF或 Rails。

作为一门语言，Go 试图让事情变得简单。它没有引入许多新概念。重点是创建一种非常快速且易于使用的简单语言。它唯一具有创新性的领域是 goroutine 和通道。（100% 正确CSP的概念始于 1977 年，所以这项创新更多是对旧思想的一种新方法。）Goroutines 是 Go 的轻量级线程方法，通道是 goroutines 之间通信的首选方式。Goroutines 的创建非常便宜，并且只需要几 KB 的额外内存。因为 Goroutine 非常轻量，所以有可能同时运行数百甚至数千个。您可以使用通道在 goroutine 之间进行通信。Go 运行时处理所有复杂性。goroutines 和基于通道的并发方法使得使用所有可用的 CPU 内核和处理并发 IO 变得非常容易——所有这些都不会使开发复杂化。与 Python/Java 相比，在 goroutine 上运行函数需要最少的样板代码。您只需在函数调用前加上关键字“go”：

Go 的并发方法很容易使用。与 Node 相比，这是一种有趣的方法，开发人员必须密切关注异步代码的处理方式。Go 中并发的另一个重要方面是竞争检测器。这样可以很容易地确定异步代码中是否存在任何竞争条件。

我们目前用 Go 编写的最大的微服务编译需要 4 秒。与以编译速度慢而闻名的 Java 和 C++ 等语言相比，Go 的快速编译时间是一项重大的生产力胜利。我喜欢在程序编译的时候摸鱼，但在我还记得代码应该做什么的同时完成事情会更好。

首先，让我们从显而易见的开始：与 C++ 和 Java 等旧语言相比，Go 开发人员的数量并不多。根据StackOverflow的数据， 38% 的开发人员知道 Java， 19.3% 的人知道 C++，只有 4.6% 的人知道 Go。GitHub 数据显示了类似的趋势：Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等语言使用更广泛，但不如 Java 和 C++ 流行。幸运的是，Go 是一种非常简单易学的语言。它提供了您需要的基本功能，仅此而已。它引入的新概念是“延迟”声明和内置的并发管理与“goroutines”和通道。（对于纯粹主义者来说：Go 并不是第一种实现这些概念的语言，只是第一种使它们流行起来的语言。）任何加入团队的 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 开发人员都可以在一个月内在 Go 上发挥作用，因为它的简单性。与许多其他语言相比，我们发现组建 Go 开发人员团队更容易。如果您在博尔德和阿姆斯特丹等竞争激烈的生态系统中招聘人员，这是一项重要的优势。

对于我们这样规模的团队（约 20 人）来说，生态系统很重要。如果您必须重新发明每一个小功能，您根本无法为您的客户创造价值。Go 对我们使用的工具有很好的支持。实体库已经可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任务调度、表达式解析和 RocksDB。与 Rust 或 Elixir 等其他较新的语言相比，Go 的生态系统是一个重大胜利。它当然不如 Java、Python 或 Node 之类的语言好，但它很可靠，而且对于许多基本需求，你会发现已经有高质量的包可用。

Gofmt 是一个很棒的命令行实用程序，内置在 Go 编译器中，用于格式化代码。就功能而言，它与 Python 的 autopep8 非常相似。我们大多数人并不真正喜欢争论制表符与空格。格式的一致性很重要，但实际的格式标准并不那么重要。Gofmt 通过使用一种正式的方式来格式化您的代码来避免所有这些讨论。

Go 对协议缓冲区和 gRPC 具有一流的支持。这两个工具非常适合构建需要通过 RPC 通信的微服务。您只需要编写一个清单，在其中定义可以进行的 RPC 调用以及它们采用的参数。然后从这个清单中自动生成服务器和客户端代码。生成的代码既快速又具有非常小的网络占用空间并且易于使用。从同一个清单中，您甚至可以为许多不同的语言生成客户端代码，例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此，内部流量不再有模棱两可的 REST 端点，您每次都必须编写几乎相同的客户端和服务器代码。.

Go 没有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那样的单一主导框架。这是 Go 社区内激烈争论的话题，因为许多人主张你不应该一开始就使用框架。我完全同意这对于某些用例是正确的。但是，如果有人想构建一个简单的 CRUD API，他们将更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix。对于 Stream 的用例，我们更喜欢不使用框架。然而，对于许多希望提供简单 CRUD API 的新项目来说，缺乏主导框架将是一个严重的劣势。

Go 通过简单地从函数返回错误并期望调用代码来处理错误（或将其返回到调用堆栈）来处理错误。虽然这种方法有效，但很容易失去问题的范围，以确保您可以向用户提供有意义的错误。错误包通过允许您向错误添加上下文和堆栈跟踪来解决此问题。另一个问题是很容易忘记处理错误。像 errcheck 和 megacheck 这样的静态分析工具可以方便地避免犯这些错误。虽然这些变通办法效果很好，但感觉不太对劲。您希望该语言支持正确的错误处理。

Go 的包管理绝不是完美的。默认情况下，它无法指定特定版本的依赖项，也无法创建可重现的构建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系统。但是，使用正确的工具，Go 的包管理工作得很好。您可以使用Dep来管理您的依赖项，以允许指定和固定版本。除此之外，我们还贡献了一个名为的开源工具VirtualGo，它可以更轻松地处理用 Go 编写的多个项目。

我们进行的一个有趣的实验是在 Python 中使用我们的排名提要功能并在 Go 中重写它。看看这个排名方法的例子：

Python 和 Go 代码都需要执行以下操作来支持这种排名方法：

开发 Python 版本的排名代码大约花了 3 天时间。这包括编写代码、单元测试和文档。接下来，我们花了大约 2 周的时间优化代码。其中一项优化是将分数表达式 (simple_gauss(time)*popularity) 转换为抽象语法树. 我们还实现了缓存逻辑，可以在未来的特定时间预先计算分数。相比之下，开发此代码的 Go 版本大约需要 4 天时间。性能不需要任何进一步的优化。因此，虽然 Python 的最初开发速度更快，但基于 Go 的版本最终需要我们团队的工作量大大减少。另外一个好处是，Go 代码的执行速度比我们高度优化的 Python 代码快大约 40 倍。现在，这只是我们通过切换到 Go 体验到的性能提升的一个示例。

与 Python 相比，我们系统的其他一些组件在 Go 中构建所需的时间要多得多。作为一个总体趋势，我们看到 开发 Go 代码需要更多的努力。但是，我们花更少的时间 优化 代码以提高性能。

我们评估的另一种语言是Elixir.。Elixir 建立在 Erlang 虚拟机之上。这是一种迷人的语言，我们之所以考虑它，是因为我们的一名团队成员在 Erlang 方面拥有丰富的经验。对于我们的用例，我们注意到 Go 的原始性能要好得多。Go 和 Elixir 都可以很好地服务数千个并发请求。但是，如果您查看单个请求的性能，Go 对于我们的用例来说要快得多。我们选择 Go 而不是 Elixir 的另一个原因是生态系统。对于我们需要的组件，Go 有更成熟的库，而在许多情况下，Elixir 库还没有准备好用于生产环境。培训/寻找开发人员使用 Elixir 也更加困难。这些原因使天平向 Go 倾斜。Elixir 的 Phoenix 框架看起来很棒，绝对值得一看。

Go 是一种非常高性能的语言，对并发有很好的支持。它几乎与 C++ 和 Java 等语言一样快。虽然与 Python 或 Ruby 相比，使用 Go 构建东西确实需要更多时间，但您将节省大量用于优化代码的时间。我们在Stream有一个小型开发团队，为超过 5 亿最终用户提供动力和聊天。Go 结合了 强大的生态系统 、新开发人员的 轻松入门、快速的性能 、对并发的 可靠支持和高效的编程环境 ，使其成为一个不错的选择。Stream 仍然在我们的仪表板、站点和机器学习中利用 Python 来提供个性化的订阅源. 我们不会很快与 Python 说再见，但今后所有性能密集型代码都将使用 Go 编写。我们新的聊天 API也完全用 Go 编写。

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