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第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 14
1
Modern Web

被選召的 Gopher 們,從零開始探索 Golang, Istio, K8s 數碼微服務世界系列 第 14

DAY14 - 以 gRPC 實作兩個微服務的溝通

本文章同時發佈於:

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。

實際運作

gRPC schemas:

以下流程可以與上方 schema 做對照,會比較清楚,

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。

gRPC.Weather

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,

Weather-Service 講解

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

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~


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