1.写给go开发者的插件插件gRPC教程-gRPC Gateway
2.flutter grpc简单实现
3.Go语言 grpc
4.gRPC与前端应用的完整实现过程-入门指引
5.gRPC入坑记
6.go语言使用grpc学习

写给go开发者的gRPC教程-gRPC Gateway

       写给go开发者的gRPC教程系列已更新至第十篇：gRPC Gateway

       前九篇内容包括：

       第一篇：protobuf基础

       第二篇：通信模式

       第三篇：拦截器

       第四篇：错误处理

       第五篇：metadata

       第六篇：超时控制

       第七篇：安全

       第八篇：用户认证

       第九篇：服务发现与负载均衡

       gRPC教程致力于帮助开发者了解和使用gRPC，它结合protobuf进行数据序列化，源码其优点无需赘述。插件插件然而，源码protobuf的插件插件非明文特性在调试时带来不便，gRPC Gateway为此提供了解决方案，源码金字塔波段交易系统源码允许像HTTP1.x一样访问，插件插件尤其适用于client无法使用HTTP2.0的源码场景。

       gRPC Gateway是插件插件protobuf编译器protoc的插件，它通过读取protobuf服务定义，源码生成反向代理服务器，插件插件将RESTful API映射为gRPC服务，源码从而实现HTTP访问gRPC服务。插件插件

       要使用gRPC Gateway，源码首先需安装protoc-gen-grpc-gateway插件。插件插件在不使用gRPC Gateway的protobuf定义中添加google.api.blogs.com/Jeely/p/.html

        blogs.com/codeBang/p/.html

Go语言 grpc

       gRPC 是一个高性能、跨平台、开源的远程过程调用（RPC）框架，它面向移动和 HTTP/2 设计，提供 C/C++、Java、Python、Ruby、C#、PHP、Node.js 和 Go 等语言版本，几乎支持所有编程语言。libnss3源码

       gRPC 基于 HTTP/2 标准，具备诸如双向流、流控、头部压缩和单 TCP 连接上的多复用请求等特性，使其在移动设备上表现出色，节省电量和空间。

       接下来，我们将介绍 gRPC 的核心概念。

       什么是 gRPC？

       在 gRPC 中，客户端应用能够像调用本地方法一样直接调用另一台机器上服务端应用的方法，简化了分布式应用和服务的创建。它基于定义服务、方法及其参数和返回类型的基础理念。在服务端实现这些方法并运行 gRPC 服务器来处理客户端调用。客户端则拥有一个与服务端方法相似但未实现的存根，通过该存根调用服务端方法。

       gRPC 使用的协议

       默认使用 protocol buffers，这是由 Google 开发的结构化数据序列化机制，也可使用 JSON 等其他数据格式。不过，通常推荐使用 protocol buffers，因其灵活性和高效性。

       服务定义

       使用 gRPC 需先定义服务，包含可被远程调用的方法及其参数和返回类型。服务可以被理解为服务端 API 接口的集合，提供功能。指标吸筹源码

       以下是使用 gRPC 定义服务的示例。

       单向 RPC

       客户端发送请求至服务端，服务端返回应答，类似于普通函数调用。

       服务端流式 RPC

       客户端发送请求至服务端，接收一系列消息流，直至无更多消息为止。客户端可以持续读取直到消息流结束。

       客户端流式 RPC

       客户端通过消息流向服务端发送一系列消息，待服务端读取后返回应答。

       双向流式 RPC

       客户端和服务端可独立通过读写数据流发送消息，双方可按任意顺序读写消息，如服务端在写应答前等待所有客户端消息，或先读消息再写消息。

       关于 Go 语言 gRPC 教程，包括安装 go 语言 gRPC 包、安装 protobuf 编译器、定义服务、编译 proto 协议文件、实现服务端和客户端代码等步骤。具体流程如下：

       安装 Go 语言 gRPC 包

       确保已安装 Go 编译器。

       安装 protobuf 编译器

       下载并安装 protoc 编译器，需将其路径添加至系统环境变量。

       安装 gRPC 编译器插件

       因当前版本的 protoc 缺少 Go 语言代码生成器，需单独安装 gRPC 编译器插件。

       例子目录结构

       创建目录结构，逐梦鲨鱼源码用于存放示例代码。

       定义服务

       通过 protobuf 语法定义服务接口，包含方法及其参数和返回类型。

       编译 proto 协议文件

       使用 protoc 编译器将 proto 文件转换为 Go 语言代码。

       实现服务端代码

       编写并运行服务端代码，实现服务接口。

       实现客户端代码

       编写并运行客户端代码，调用服务接口。

       完成上述步骤后，即可实现基于 Go 语言的 gRPC 应用。

gRPC与前端应用的完整实现过程-入门指引

       定义服务

       首先，通过创建.proto文件并使用协议缓冲来定义远程调用的方法及其参数和返回类型。

       安装grpc-web运行时库、ts-protoc-gen插件和protoc代码生成器插件。

       编译.proto文件，生成可识别的.js文件。

       生成四个文件用于测试protobuf消息类和客户端存根。

       使用Node实现后端gRPC服务，处理来自客户的请求。

       创建客户端入口文件，用于与后端服务交互。

       将所有相关JS文件编译成一个可在浏览器中使用的JS库。

       配置Webpack以生成可部署的库文件。

       设置服务器配置和部署后端服务。

       测试连接以验证服务是否正常工作。

       完成上述步骤后，肖中特源码即可实现gRPC与前端应用的完整集成。

gRPC入坑记

       

        概要

        由于gRPC主要是谷歌开发的，由于一些已知的原因，gRPC跑demo还是不那么顺利的。单独写这一篇，主要是gRPC安装过程中的坑太多了，记录下来让大家少走弯路。

        主要的坑：

        本文讲解gRPC demo的同时，会介绍如何解决这些坑。本文对应的Github地址：blogs.com/fhy/p/.html

        (本文完)

go语言使用grpc学习

       GRPC是Google开发的远程调用协议，它使用protobuf作为数据交换格式，具有速度快、性能好的特点。学习GRPC的目的是掌握其所有调用方式，以下为需要掌握的知识点。GRPC支持一元方法、服务端流、服务端流方式和双向流方式，这里使用go语言开发服务端，nodejs作为客户端语言。

       一、安装GRPC的go语言包

       1. 安装protoc版本3

       2. 安装Go插件，用于protoc编译器

       3. 更新PATH环境变量，以便protoc编译器可以找到插件

       4. 安装插件的好处是在go语言中可以直接编译protobuf文件

       二、安装Protobuff

       1. Mac OS X安装：使用brew命令安装，如遇到错误，运行brew doctor进行修复

       2. Linux安装：可到protobuf官网查看安装脚本

       三、一元模式Hello world

       1. 创建hello world的目录结构：demo -client.go -server.go -hello -hello.proto -hello.pb.go

       2. 编写proto文件：定义hello.proto

       3. 编译生成对应语言的文件：使用proto工具进行编译，生成go语言文件

       4. 服务端实现：根据编译生成的go文件实现服务端功能

       5. 客户端实现：根据编译生成的go文件实现客户端功能

       四、服务端流

       1. 编写proto文件：定义服务端流协议

       2. 服务端实现：根据编译生成的go文件实现服务端功能

       3. 客户端实现：根据编译生成的go文件实现客户端功能

       五、客户端流

       1. 编写proto文件：定义客户端流协议

       2. 服务端实现：根据编译生成的go文件实现服务端功能

       3. 客户端实现：根据编译生成的go文件实现客户端功能

       六、双向流

       1. 编写proto文件：定义双向流协议

       2. 服务端代码实现：根据编译生成的go文件实现服务端功能

       3. 客户端实现：根据编译生成的go文件实现客户端功能

       七、Authentication支持验证机制

       1. SSL/TLS自签证书：gRPC具有SSL / TLS集成，可使用证书进行身份验证和加密数据交换

       2. 生成自签证书：填写相关信息，生成CA公钥、CA私钥（证书）

       3. 修改服务端和客户端代码，以支持SSL / TLS认证

gRPC 介绍及 Go gRPC 入门教程

       gRPC 是一个开源的远程过程调用（RPC）框架，旨在简化分布式系统的开发。它支持跨环境的高效连接，提供负载均衡、追踪、健康检查和身份验证功能。适用于连接数据中心内部和跨数据中心服务，以及连接设备、移动应用、浏览器与后端服务。gRPC 的核心基于 Protocol Buffers（IDL），支持多种编程语言。

       在 gRPC 中，服务通过接口定义语言（IDL）描述，使用 Protocol Buffers 定义服务接口和负载消息的结构。客户端和服务器通过生成的代码进行交互，支持同步和异步调用。gRPC 还支持四种服务方法类型，包括一元 RPC、服务端流、客户端流和双向流。

       元数据是用于特定 RPC 调用的键-值对列表，包含如身份验证等信息。通道提供连接至指定主机和端口上的 gRPC 服务，用于创建客户端存根。gRPC 支持通道状态和关闭逻辑，以及超时、取消和错误处理机制。

       为了开始使用 gRPC，需要安装 Protocol Buffer 编译器插件和 Go 语言的 gRPC 插件。然后创建测试项目，定义服务和方法，生成客户端和服务端代码。服务端实现服务方法，客户端调用服务。

       在 Go 中，通过定义 service 和方法，使用 protoc 编译器生成 gRPC 客户端和服务端接口。实现服务方法，如 GetFeature、ListFeatures、RecordRoute 和 RouteChat，然后启动服务端并创建客户端存根。调用服务方法，如 GetFeature、ListFeatures、RecordRoute 和 RouteChat，执行 RPC 调用。

       通过使用 gRPC，可以在多种环境中实现服务间的高效通信，同时享受 Protocol Buffers 的序列化优势。通过快速入门和基础教程，可以逐步了解如何定义服务、生成代码、实现服务端和客户端，以及调用服务方法。gRPC 的强大功能和跨语言支持使其成为构建分布式系统的理想选择。

PolarisMesh源码系列--Polaris-Go注册发现流程

       北极星是腾讯开源的一款服务治理平台，其目标在于解决分布式和微服务架构中的服务管理、流量管理、配置管理、故障容错和可观测性问题。与Spring Cloud、Apache Dubbo和Istio等其他流行技术相比，北极星提供了独特的优势与服务注册发现的实现。

       从功能实现角度看，Spring Cloud、Apache Dubbo、Istio和北极星都实现了服务治理的关键功能，但它们的实现思路有所不同。Spring Cloud在Spring Boot框架基础上扩展，继承了其灵活性，能够方便地集成服务注册发现、服务治理和可观测组件。而北极星则直接从下一代架构基金会制定的服务治理标准出发，构建服务治理的模型，并基于此模型构建控制面和数据面，提供了统一的服务治理框架。

       ServiceMesh采用Sidecar模式解耦业务逻辑和服务治理逻辑，将服务治理能力下沉到基础设施，增强整体架构的灵活性。然而，这种模式在性能上有所损耗，并且对中小团队的灵活性和扩展性提出了挑战。Istio虽然提供了基于虚拟机/物理机的部署方式，但对Kubernetes的依赖较高，非Kubernetes环境的团队可能难以部署。

       北极星Mesh则通过融合和兼容多种技术，提供了一种自顶向下的正向思考过程。它先基于服务治理标准构建模型，然后围绕该模型构建控制面和数据面，支持与ServiceMesh的集成，为未来发展留有空间。此外，北极星Mesh通过插件机制为框架扩展预留了灵活性。

       本文重点分析了Polaris-Go SDK在服务注册和发现过程中的技术实现和源码阅读。服务注册流程相对简单，线性操作，通过gRPC服务接口实现。服务发现流程则更为复杂，涉及本地缓存与远程服务器信息的懒加载同步，以及处理实例信息、服务信息、路由信息和限流信息等复杂内容。在服务发现过程中，gRPC接口被用于关键点的处理。

       综上所述，北极星服务治理平台通过实现服务治理标准，提供了全面的服务发现和治理方案。其客户端与服务器端的数据同步与交互设计了良好的服务治理模型和通信机制，确保了可靠性和稳定性。同时，通过插件机制，Polaris-Go SDK框架提供了灵活的扩展能力。这一分析仅是基于现有信息，如有错误或遗漏，欢迎指正。