grpc协议解析及新语言支持

（一）grpc 协议分析。
gRPC 是基于 HTTP/2 协议的，要深刻理解 gRPC，理解下 HTTP/2 是必要的，这里先简单介绍一下 HTTP/2 相关的知识，然后在介绍下 gRPC 是如何基于 HTTP/2 构建的。
HTTP/1.x
HTTP 协议可以算是现阶段 Web 上面最通用的协议了，在之前很长一段时间，很多应用都是基于 HTTP/1.x 协议，HTTP/1.x 协议是一个文本协议，可读性非常好，但其实并不高效，笔者主要碰到过几个问题：
Parser
如果要解析一个完整的 HTTP 请求，首先我们需要能正确的读出 HTTP header。HTTP header 各个 fields 使用 \r\n 分隔，然后跟 body 之间使用 \r\n\r\n 分隔。解析完 header 之后，我们才能从 header 里面的 content-length 拿到 body 的 size，从而读取 body。
这套流程其实并不高效，因为我们需要读取多次，才能将一个完整的 HTTP 请求给解析出来，虽然在代码实现上面，有很多优化方式，譬如：

• 一次将一大块数据读取到 buffer 里面避免多次 IO read
• 读取的时候直接匹配 \r\n 的方式流式解析
  但上面的方式对于高性能服务来说，终归还是会有开销。其实最主要的问题在于，HTTP/1.x 的协议是 文本协议，是给人看的，对机器不友好，如果要对机器友好，二进制协议才是更好的选择。
  如果大家对解析 HTTP/1.x 很感兴趣，可以研究下 http-parser，一个非常高效小巧的 C library，见过不少框架都是集成了这个库来处理 HTTP/1.x 的。
  Request/Response
  HTTP/1.x 另一个问题就在于它的交互模式，一个连接每次只能一问一答，也就是client 发送了 request 之后，必须等到 response，才能继续发送下一次请求。
  这套机制是非常简单，但会造成网络连接利用率不高。如果需要同时进行大量的交互，client 需要跟 server 建立多条连接，但连接的建立也是有开销的，所以为了性能，通常这些连接都是长连接一直保活的，虽然对于 server 来说同时处理百万连接也没啥太大的挑战，但终归效率不高。
  Push
  用 HTTP/1.x 做过推送的同学，大概就知道有多么的痛苦，因为 HTTP/1.x 并没有推送机制。所以通常两种做法：
• Long polling 方式，也就是直接给 server 挂一个连接，等待一段时间（譬如 1 分钟），如果 server 有返回或者超时，则再次重新 poll。
• Web-socket，通过 upgrade 机制显示的将这条 HTTP 连接变成裸的 TCP，进行双向交互。
  相比 Long polling，笔者还是更喜欢 web-socket 一点，毕竟更加高效，只是 web-socket 后面的交互并不是传统意义上面的 HTTP 了。
  Hello HTTP/2
  虽然 HTTP/1.x 协议可能仍然是当今互联网运用最广泛的协议，但随着 Web 服务规模的不断扩大，HTTP/1.x 越发显得捉襟见肘，我们急需另一套更好的协议来构建我们的服务,于是就有了 HTTP/2。
  HTTP/2 是一个二进制协议，这也就意味着它的可读性几乎为 0，但幸运的是，我们还是有很多工具，譬如 Wireshark， 能够将其解析出来。
  在了解 HTTP/2 之前，需要知道一些通用术语：
• Stream： 一个双向流，一条连接可以有多个 streams。
• Message： 也就是逻辑上面的 request，response。
• Frame:：数据传输的最小单位。每个 Frame 都属于一个特定的 stream 或者整个连接。一个 message 可能有多个 frame 组成。
  Frame Format
  Frame 是 HTTP/2 里面最小的数据传输单位，一个 Frame 定义如下（直接从官网 copy 的）：
  +-----------------------------------------------+
  | Length (24) |
  +---------------+---------------+---------------+
  | Type (8) | Flags (8) |
  +-+-------------+---------------+-------------------------------+
  |R| Stream Identifier (31) |
  +=+=============================================================+
  | Frame Payload (0...) ...
  +---------------------------------------------------------------+

Length：也就是 Frame 的长度，默认最大长度是 16KB，如果要发送更大的 Frame，需要显示的设置 max frame size。 Type：Frame 的类型，譬如有 DATA，HEADERS，PRIORITY 等。 Flag 和 R：保留位，可以先不管。 Stream Identifier：标识所属的 stream，如果为 0，则表示这个 frame 属于整条连接。 Frame Payload：根据不同 Type 有不同的格式。
可以看到，Frame 的格式定义还是非常的简单，按照官方协议，赞成可以非常方便的写一个出来。
Multiplexing
HTTP/2 通过 stream 支持了连接的多路复用，提高了连接的利用率。Stream 有很多重要特性：

• 一条连接可以包含多个 streams，多个 streams 发送的数据互相不影响。
• Stream 可以被 client 和 server 单方面或者共享使用。
• Stream 可以被任意一段关闭。
• Stream 会确定好发送 frame 的顺序，另一端会按照接受到的顺序来处理。
• Stream 用一个唯一 ID 来标识。
  这里在说一下 Stream ID，如果是 client 创建的 stream，ID 就是奇数，如果是 server 创建的，ID 就是偶数。ID 0x00 和 0x01 都有特定的使用场景，不会用到。
  Stream ID 不可能被重复使用，如果一条连接上面 ID 分配完了，client 会新建一条连接。而 server 则会给 client 发送一个 GOAWAY frame 强制让 client 新建一条连接。
  为了更大的提高一条连接上面的 stream 并发，可以考虑调大 SETTINGS_MAX_CONCURRENT_STREAMS，在 TiKV 里面，我们就遇到过这个值比较小，整体吞吐上不去的问题。
  这里还需要注意，虽然一条连接上面能够处理更多的请求了，但一条连接远远是不够的。一条连接通常只有一个线程来处理，所以并不能充分利用服务器多核的优势。同时，每个请求编解码还是有开销的，所以用一条连接还是会出现瓶颈。
  在 TiKV 有一个版本中，我们就过分相信一条连接跑多 streams 这种方式没有问题，就让 client 只用一条连接跟 TiKV 交互，结果发现性能完全没法用，不光处理连接的线程 CPU 跑满，整体的性能也上不去，后来我们换成了多条连接，情况才好转。
  Priority
  因为一条连接允许多个 streams 在上面发送 frame，那么在一些场景下面，我们还是希望 stream 有优先级，方便对端为不同的请求分配不同的资源。譬如对于一个 Web 站点来说，优先加载重要的资源，而对于一些不那么重要的图片啥的，则使用低的优先级。
  我们还可以设置 Stream Dependencies，形成一棵 streams priority tree。假设 Stream A 是 parent，Stream B 和 C 都是它的孩子，B 的 weight 是 4，C 的 weight 是 12，假设现在 A 能分配到所有的资源，那么后面 B 能分配到的资源只有 C 的 1/3。
  Flow Control
  HTTP/2 也支持流控，如果 sender 端发送数据太快，receiver 端可能因为太忙，或者压力太大，或者只想给特定的 stream 分配资源，receiver 端就可能不想处理这些数据。譬如，如果 client 给 server 请求了一个视屏，但这时候用户暂停观看了，client 就可能告诉 server 别在发送数据了。
  虽然 TCP 也有 flow control，但它仅仅只对一个连接有效果。HTTP/2 在一条连接上面会有多个 streams，有时候，我们仅仅只想对一些 stream 进行控制，所以 HTTP/2 单独提供了流控机制。Flow control 有如下特性：
• Flow control 是单向的。Receiver 可以选择给 stream 或者整个连接设置 window size。
• Flow control 是基于信任的。Receiver 只是会给 sender 建议它的初始连接和 stream 的 flow control window size。
• Flow control 不可能被禁止掉。当 HTTP/2 连接建立起来之后，client 和 server 会交换 SETTINGS frames，用来设置 flow control window size。
• Flow control 是 hop-by-hop，并不是 end-to-end 的，也就是我们可以用一个中间人来进行 flow control。
  这里需要注意，HTTP/2 默认的 window size 是 64 KB，实际这个值太小了，在 TiKV 里面我们直接设置成 1 GB。
  HPACK
  在一个 HTTP 请求里面，我们通常在 header 上面携带很多改请求的元信息，用来描述要传输的资源以及它的相关属性。在 HTTP/1.x 时代，我们采用纯文本协议，并且使用 \r\n 来分隔，如果我们要传输的元数据很多，就会导致 header 非常的庞大。另外，多数时候，在一条连接上面的多数请求，其实 header 差不了多少，譬如我们第一个请求可能 GET /a.txt，后面紧接着是 GET /b.txt，两个请求唯一的区别就是 URL path 不一样，但我们仍然要将其他所有的 fields 完全发一遍。
  HTTP/2 为了结果这个问题，使用了 HPACK。虽然 HPACK 的 RFC 文档 看起来比较恐怖，但其实原理非常的简单易懂。
  HPACK 提供了一个静态和动态的 table，静态 table 定义了通用的 HTTP header fields，譬如 method，path 等。发送请求的时候，只要指定 field 在静态 table 里面的索引，双方就知道要发送的 field 是什么了。
  对于动态 table，初始化为空，如果两边交互之后，发现有新的 field，就添加到动态 table 上面，这样后面的请求就可以跟静态 table 一样，只需要带上相关的 index 就可以了。
  同时，为了减少数据传输的大小，使用 Huffman 进行编码。这里就不再详细说明 HPACK 和 Huffman 如何编码了。
  小结
  上面只是大概列举了一些 HTTP/2 的特性，还有一些，譬如 push，以及不同的 frame 定义等都没有提及，大家感兴趣，可以自行参考 HTTP/2 RFC 文档。
  Hello gRPC
  gRPC 是 Google 基于 HTTP/2 以及 protobuf 的，要了解 gRPC 协议，只需要知道 gRPC 是如何在 HTTP/2 上面传输就可以了。
  gRPC 通常有四种模式，unary，client streaming，server streaming 以及 bidirectional streaming，对于底层 HTTP/2 来说，它们都是 stream，并且仍然是一套 request + response 模型。
  Request
  gRPC 的 request 通常包含 Request-Headers, 0 或者多个 Length-Prefixed-Message 以及 EOS。
  Request-Headers 直接使用的 HTTP/2 headers，在 HEADERS 和 CONTINUATION frame 里面派发。定义的 header 主要有 Call-Definition 以及 Custom-Metadata。Call-Definition 里面包括 Method（其实就是用的 HTTP/2 的 POST），Content-Type 等。而 Custom-Metadata 则是应用层自定义的任意 key-value，key 不建议使用 grpc- 开头，因为这是为 gRPC 后续自己保留的。
  Length-Prefixed-Message 主要在 DATA frame 里面派发，它有一个 Compressed flag 用来表示改 message 是否压缩，如果为 1，表示该 message 采用了压缩，而压缩算法定义在 header 里面的 Message-Encoding 里面。然后后面跟着四字节的 message length 以及实际的 message。
  EOS（end-of-stream） 会在最后的 DATA frame 里面带上了 END_STREAM 这个 flag。用来表示 stream 不会在发送任何数据，可以关闭了。
  Response
  Response 主要包含 Response-Headers，0 或者多个 Length-Prefixed-Message 以及 Trailers。如果遇到了错误，也可以直接返回 Trailers-Only。
  Response-Headers 主要包括 HTTP-Status，Content-Type 以及 Custom-Metadata 等。Trailers-Only 也有 HTTP-Status ，Content-Type 和 Trailers。Trailers 包括了 Status 以及 0 或者多个 Custom-Metadata。
  HTTP-Status 就是我们通常的 HTTP 200，301，400 这些，很通用就不再解释。Status 也就是 gRPC 的 status， 而 Status-Message 则是 gRPC 的 message。Status-Message 采用了 Percent-Encoded 的编码方式，具体参考这里。
  如果在最后收到的 HEADERS frame 里面，带上了 Trailers，并且有 END_STREAM 这个 flag，那么就意味着 response 的 EOS。
  Protobuf
  gRPC 的 service 接口是基于 protobuf 定义的，我们可以非常方便的将 service 与 HTTP/2 关联起来。
• Path : /Service-Name/{method name}
• Service-Name : ?( {proto package name} "." ) {service name}
• Message-Type : {fully qualified proto message name}
• Content-Type : “application/grpc+proto”
  后记
  上面只是对 gRPC 协议的简单理解，可以看到，gRPC 的基石就是 HTTP/2，然后在上面使用 protobuf 协议定义好 service RPC。虽然看起来很简单，但如果一门语言没有 HTTP/2，protobuf 等支持，要支持 gRPC 就是一件非常困难的事情了。
  （二）新语言支持
  gRPC 是 Google 推出的基于 HTTP2 的开源 RPC 框架，希望通过它使得各种微服务之间拥有统一的 RPC 基础设施。它不仅支持常规的平台如 Linux，Windows，还支持移动设备和 IoT。
  gRPC 之所以有如此多的语言支持，是因为它有一个 C 写的核心库(gRPC core)，因此只要某个语言兼容 C ABI，那么就可以通过封装，写一个该语言的 gRPC 库。
  gRPC Core
  Core 中有几个比较重要的对象：
• Call 以及 4 种类型 RPC： Call 代表了一次 RPC，可以派生出四种类型 RPC，
  • Unary： 这是最简单的一种 RPC 模式，即一问一答，客户端发送一个请求，服务端返回一个回复，该轮 RPC 结束。
  • Client streaming： 这类的 RPC 会创建一个客户端到服务端的流，客户端可以通过这个流，向服务端发送多个请求，而服务端只会返回一个回复。
  • Server streaming： 与上面的类似，不过它会创建一个服务端到客户端的流，服务端可以发送多个回复，
  • Bidirectional streaming： 如果说上面两类是单工，那么这类就是双工了，客户端和服务端可以同时向对方发送消息。

  值得一提的是由于 gRPC 基于 HTTP2，它利用了 HTTP2 多路复用特性，使得一个 TCP 连接上可以同时进行多个 RPC，一次 RPC 即为 HTTP2 中的一个 Stream。

• Channel： 它是对底层链接的抽象，具体来说一个 Channel 就是一条连着远程服务器的 TCP 链接。
• Server： 顾名思义，它就是 gRPC 服务端封装，可以在上面注册我们的服务。
• Completion queue: 它是 gRPC 完成事件队列，事件可以是收到新的回复，可以是新来的请求。
  简要介绍一下 Core 库的实现，Core 中有一个 Combiner 的概念，Combiner 中一个函数指针或称组合子（Combinator）队列。每个组合子都有特定的功能，通过不同的组合可以实现不同的功能。下面的伪码大概说明了 Combiner 的工作方式。
  class combiner {
  mpscq q; // multi-producer single-consumer queue can be made non-blocking
  state s; // is it empty or executing
  run(f) {
  if (q.push(f)) {
  // q.push returns true if it's the first thing
  while (q.pop(&f)) { // modulo some extra work to avoid races
  f();
  }
  }
  }
  }
  Combiner 里面有一个 mpsc 的无锁队列 q，由于 q 只能有一个消费者，这就要求在同一时刻只能有一个线程去调用队列里面的各个函数。调用的入口是 run() 方法，在 run() 中各个函数会被序列地执行。当取完 q 时，该轮调用结束。假设一次 RPC 由六个函数组成，这样的设计使这组函数（RPC）可以在不同的线程上运行，这是异步化 RPC 的基础。
  Completion queue（以下简称 CQ）就是一个 Combiner，它暴露出了一个 next()借口，相当于 Combiner 的 run()。由于接口的简单，Core 内部不用开启额外线程，只要通过外部不断调用 next() 就能驱动整个 Core。
  所有的 HTTP2 处理，Client 的 RPC 请求和 Server 的 RPC 连接全是通过一个个组合子的不同组合而构成的。下面是一次 Unary 的代码。它由6个组合子组成，这些组合子作为一个 batch 再加上 Call 用于记录状态，两者构成了这次的 RPC。
  grpc_call_error grpcwarp_call_start_unary(
  grpc_call *call, grpcsharp_batch_context *tag) {

grpc_op ops[6];
ops[0].op = GRPC_OP_SEND_INITIAL_METADATA;
...
ops[1].op = GRPC_OP_SEND_MESSAGE;
...
ops[2].op = GRPC_OP_SEND_CLOSE_FROM_CLIENT;
...
ops[3].op = GRPC_OP_RECV_INITIAL_METADATA;
...
ops[4].op = GRPC_OP_RECV_MESSAGE;
...
ops[5].op = GRPC_OP_RECV_STATUS_ON_CLIENT;

return grpcwrap_call_start_batch(call, ops, tag);
}
用其他语言 封装 core
比如封装 CQ next():
c语言 ： grpc_event grpc_completion_queue_next(grpc_completion_queue *cq,
gpr_timespec deadline,
void *reserved);
接着我们看看如何封装 C 的类型。继续以 next() 为例子：
// CQ 指针
grpc_completion_queue *cq;
// grpc_event 结构体
struct grpc_event {
grpc_completion_type type;
int success;
void *tag;
};
上面说过 Core 能异步处理 RPC，那么如何用 其他语言来做更好的封装呢？ Futures！它是一个成熟的异步编程库，同时有一个活跃的社区。 Futures 非常适用于 RPC 等一些 IO 操作频繁的场景。Futures 中也有组合子概念，和 Core 中的类似，但是使用上更加方便，也更加好理解。
参考资料：
gRPC open-source universal RPC framework