流式rpc

对于微服务的实践，一般都是基于Java和Golang的，博主最近研究了下基于Python的微服务实践，现在通过一个简单的服务来分析Python技术栈的微服务实践 技术栈：Python3 + grpc + Zookeeper 服务API：通过学科获取相应的题型 grpc：由Google公司开源的高性能RPC框架，消息协议使用Google自家开源的Protocol Buffers协议机制，传输使用HTTP2.0标准，支持双向流和连接多路复用 Protocol Buffers部分： syntax = " proto3 " ; message Subject { string name = 1 ; } message QuestionType { string name = 1 ; } service SimpleRpcServer { // server streaming rpc // 客户端发送学科，服务端多次返回该学科包含的题型 rpc GetSubjectQuestionTypes (Subject) returns (stream QuestionType) { } } 这里定义grpc的接口类型为服务器流式RPC，即客户端发起一次请求，服务器可以返回多个响应信息，典型的例子有：客户端向服务端发送一个股票代码，服务端就把该股票的实时数据源源不断的返回给客户端：

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 前言 上一篇介绍了 简单模式RPC ，当数据量大或者需要不断传输数据时候，我们应该使用流式RPC，它允许我们边处理边传输数据。本篇先介绍 服务端流式RPC 。 服务端流式RPC ：客户端发送请求到服务器，拿到一个流去读取返回的消息序列。 客户端读取返回的流，直到里面没有任何消息。 情景模拟：实时获取股票走势。 1.客户端要获取某原油股的实时走势，客户端发送一个请求 2.服务端实时返回该股票的走势 新建proto文件 新建server_stream.proto文件 1.定义发送信息 // 定义发送请求信息 message SimpleRequest{ // 定义发送的参数，采用驼峰命名方式，小写加下划线，如：student_name // 请求参数 string data = 1; } 2.定义接收信息 // 定义流式响应信息 message StreamResponse{ // 流式响应数据 string stream_value = 1; } 3.定义服务方式ListValue 服务端流式rpc，只要在响应数据前添加stream即可 // 定义我们的服务（可定义多个服务,每个服务可定义多个接口） service StreamServer{ // 服务端流式rpc，在响应数据前添加stream rpc ListValue