2023/05/23 更新: 為了避免本文章散落在不同網站，之後統一由部落格更新，再麻煩從部落格查看～

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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。

實際運作

gRPC schemas:

• gRPC.Digimon
• gRPC.Weather

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的

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。

而gRPC.Weather的

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QueryResponse與QueryRequest，以達到依賴反轉(DI)。

而在 QueryStream 的 delivery 實作上，以位置A讓WeatherUsecase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～