grpcpython使用

A. 什么时候需要用rpc服务

RPC是指远程过程调用，也就是说两台服务器A，B，一个应用部署在A服务器上，想要调用B服务器上应用提供的函数/方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。
为什么要用RPC呢？就是无法在一个进程内，甚至一个计算机内通过本地调用的方式完成的需求，比如不同的系统间的通讯，甚至不同的组织间的通讯，由于计算能力需要横向扩展，需要在多台机器组成的集群上部署应用。
RPC就是要像调用本地的函数一样去调远程函数。在研究RPC前，我们先看看本地调用是怎么调的。假设我们要调用函数Multiply来计算lvalue * rvalue的结果:
1 int Multiply(int l, int r) {
2 int y = l * r;
3 return y;
4 }
5
6 int lvalue = 10;
7 int rvalue = 20;
8 int l_times_r = Multiply(lvalue, rvalue);
那么在第8行时，我们实际上执行了以下操作：
将 lvalue 和 rvalue 的值压栈
进入Multiply函数，取出栈中的值10 和 20，将其赋予 l 和 r
执行第2行代码，计算 l * r ，并将结果存在 y
将 y 的值压栈，然后从Multiply返回
第8行，从栈中取出返回值 200 ，并赋值给 l_times_r
以上5步就是执行本地调用的过程。
在远程调用时，我们需要执行的函数体是在远程的机器上的，也就是说，Multiply是在另一个进程中执行的。这就带来了几个新问题：
Call ID映射。我们怎么告诉远程机器我们要调用Multiply，而不是Add或者FooBar呢？在本地调用中，函数体是直接通过函数指针来指定的，我们调用Multiply，编译器就自动帮我们调用它相应的函数指针。但是在远程调用中，函数指针是不行的，因为两个进程的地址空间是完全不一样的。所以，在RPC中，所有的函数都必须有自己的一个ID。这个ID在所有进程中都是唯一确定的。客户端在做远程过程调用时，必须附上这个ID。然后我们还需要在客户端和服务端分别维护一个 {函数 <--> Call ID} 的对应表。两者的表不一定需要完全相同，但相同的函数对应的Call ID必须相同。当客户端需要进行远程调用时，它就查一下这个表，找出相应的Call ID，然后把它传给服务端，服务端也通过查表，来确定客户端需要调用的函数，然后执行相应函数的代码。序列化和反序列化。客户端怎么把参数值传给远程的函数呢？在本地调用中，我们只需要把参数压到栈里，然后让函数自己去栈里读就行。但是在远程过程调用时，客户端跟服务端是不同的进程，不能通过内存来传递参数。甚至有时候客户端和服务端使用的都不是同一种语言（比如服务端用C++，客户端用java或者python）。这时候就需要客户端把参数先转成一个字节流，传给服务端后，再把字节流转成自己能读取的格式。这个过程叫序列化和反序列化。同理，从服务端返回的值也需要序列化反序列化的过程。网络传输。远程调用往往用在网络上，客户端和服务端是通过网络连接的。所有的数据都需要通过网络传输，因此就需要有一个网络传输层。网络传输层需要把Call ID和序列化后的参数字节流传给服务端，然后再把序列化后的调用结果传回客户端。只要能完成这两者的，都可以作为传输层使用。因此，它所使用的协议其实是不限的，能完成传输就行。尽管大部分RPC框架都使用TCP协议，但其实UDP也可以，而gRPC干脆就用了HTTP2。Java的Netty也属于这层的东西。
所以，要实现一个RPC框架，其实只需要把以上三点实现了就基本完成了。Call ID映射可以直接使用函数字符串，也可以使用整数ID。映射表一般就是一个哈希表。序列化反序列化可以自己写，也可以使用Protobuf或者FlatBuffers之类的。网络传输库可以自己写socket，或者用asio，ZeroMQ，Netty之类。

B. python grpc如何给proto文件中map类型的变量赋值

改完之后,你可以选择project->clean,clean后你项目的R.java文件就会重新生成,所有的资源ID会重新分配,这样子你所修改的资源才能被Android真正识别,有时这个操作不是必要的,但是如果出现你修改了资源后,你的项目中出现了一些问题,那么执行Clean是一个必须的选择,这些资源包括drawable下的图片,布局里id的修改,values下资源的修改,你可以着手试一下 Good luck

C. grpc原理

1）需要使用protobuf定义接口，即.proto文件

2）然后使用compile工具生成特定语言的执行代码，比如JAVA、C/C++、Python等。类似于thrift，为了解决跨语言问题。

3）启动一个Server端，server端通过侦听指定的port，来等待Client链接请求，通常使用Netty来构建，GRPC内置了Netty的支持。

4）启动一个或者多个Client端，Client也是基于Netty，Client通过与Server建立TCP长链接，并发送请求；Request与Response均被封装成HTTP2的stream Frame，通过Netty Channel进行交互。

对于GRPC的“鼓吹”，本文不多表述，截止到今日，GRPC仍然处于开发阶段，尚没有release版本，而且特性也很多需要补充；GRPC基于protobuf 3.x，但是protobuf 3.x也没有release版本；虽然HTTP2协议已成定局，但尚未被主流web容器包括代理服务器支持，这意味着GRPC在HTTP负载均衡方面尚有欠缺；最终，在短期内我们还不能在proction环境中实施，可以做技术储备。不过GRPC的缺点，在将来将会成为它的优点，我们需要时间等待它的成熟。

1）GRPC尚未提供连接池

2）尚未提供“服务发现”、“负载均衡”机制

3）因为基于HTTP2，绝大部多数HTTP Server、Nginx都尚不支持，即Nginx不能将GRPC请求作为HTTP请求来负载均衡，而是作为普通的TCP请求。（nginx将会在1.9版本支持）

4）GRPC尚不成熟，易用性还不是很理想；就本人而言，我还是希望GRPC能够像hessian一样：无IDL文件，无需代码生成，接口通过HTTP表达。

5）Spring容器尚未提供整合。

在实际应用中，GRPC尚未完全提供连接池、服务自动发现、进程内负载均衡等高级特性，需要开发人员额外的封装；最大的问题，就是GRPC生成的接口，调用方式实在是不太便捷（JAVA），最起码与thrift相比还有差距，希望未来能够有所改进。

D. grpc python，client怎样给map类型填值

相比于TSimpleServer效率提升主要体现在IO多路复用上，TNonblockingServer采用非阻塞IO，同时监控多个socket的状态变化；

E. python后端开发需要学什么

第一阶段：Python语言基础

主要学习Python最基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后，学员需要完成Pygame实战飞机大战、2048等项目。

第二阶段：Python语言高级

主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。

第三阶段：Pythonweb开发

主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成网页界面设计实战;能独立开发网站。

第四阶段：Linux基础

主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等。

第五阶段：Linux运维自动化开发

主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战。

第六阶段：Python爬虫

主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。

第七阶段：Python数据分析和大数据

主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。

第八阶段：Python机器学习

主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。

关于python后端开发需要学什么的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

F. grpc python，client怎样给map类型填值

如下这样赋值

import hellorequired_pb2
test = hellorequired_pb2.HelloRequired()
test.args["key1"] = "value1"
test.args["key2"] = "value2"
print test
"""
输出如下
args {
key: "key1"
value: "value1"
}
args {
key: "key2"
value: "value2"
}
"""

G. grpc proto 文件 c++ java 可以共用吗

ProtoBuf 是一套接口描述语言（IDL）和相关工具集（主要是 protoc，基于 C++ 实现），类似 Apache 的 Thrift）。
用户写好 .proto 描述文件，之后使用 protoc 可以很容易编译成众多计算机语言（C++、Java、Python、C#、Golang 等）的接口代码。这些代码可以支持 gRPC，也可以不支持。

H. 请教python与java之间rpc通信，rabbitmq相关

JSON 简单粗暴
msgPack格式, 支持广泛, 类似 JSON , 但是效率更高
Thrift 全家桶, 爽爽爽
protobuf + gRpc

I. 用thrift 或 gRPC 之类的框架做 app 和服务器的通信合适吗

完全可以的。
thrift是Facebook开源出来的项目，现在交给了Apache来管理。thrift是用来针对不同语言系统之间数据调用的。thrift支持c,c++,Erlang,java,python,ruby,php等语言。thrift允许定义一个简单的定义文件中的数据类型和服务接口，这个文件就是IDL（Interface Definition Language），以作为输入文件，编译器生成代码。简单的说就是thrift定义了统一的文件(对象或者结构体，服务接口)，使用thrift的编译器能够生成对应语言的代码文件。thrft之所以是跨语言的原意就是他通过语言无关的自定义语言来生成语言相关的代码。

J. grpc使用python时，想做分布式部署，实现负载平衡，求详细方案