目录介绍
01.gRPC学习背景
1.1 为什么要学RPC
1.2 RPC是什么
1.3 网络库收益分析
1.4 学习计划说明
1.5 学习问题思考
02.ProtoBuf的介绍
2.1 ProtoBuf是什么
2.2 ProtoBuf和json
2.3 ProtoBuf问题思考
2.4 ProtoBuf特点
2.5 ProtoBuf存储格式
2.6 ProtoBuf优缺点
2.7 创建proto文件
2.8 ProtoBuf核心思想
2.9 转化为Json数据
2.10 ProtoBuf总结
2.11 Proto遇到的坑
03.gRPC实践的介绍
3.1 gRPC简单介绍
3.2 为何要用gRPC
3.3 gRPC定义服务
3.4 gRPC生成代码
3.5 gRPC如何使用
3.6 同步和异步操作
3.7 gRPC一些操作
3.8 gRPC设置超时
3.9 gRPC问题解决
3.10 理解gRPC协议
04.gRPC通信实践
4.1 gRPC通信技术点
4.2 Channel创建和复用
4.3 如何添加公参
4.4 请求/响应的读写操作
4.5 网络日志打印
4.6 如何做网络缓存
4.7 如何请求域名
4.8 如何处理错误和异常
4.9 设置CA证书校验
4.10 如何保证安全性
4.11 如何兼容OkHttp
05.ProtoBuf核心原理
5.1 ProtoBuf数据结构
5.2 ProtoBuf编码方式
5.3 充分理解TLV设计
5.4 TLV设计中Type原理
5.5 TLV设计中Length原理
06.gRPC核心设计思想
6.1 Channel核心设计思想
6.2 Stub核心设计思想
6.3 NameResolver核心设计思想
6.4 gRPC网络框架设计层次
6.5 gRPC包设计说明
07.gRPC核心原理
7.1 gRPC核心设计思路
7.2 NameResolver域名解析
7.3 Channel层设计原理
7.4 Stub层设计原理
01.gRPC学习背景
1.1 为什么要学gRPC
在Android开发中，使用gRPC可以带来以下好处：
高效性：gRPC使用ProtoBuf作为默认的序列化协议，比JSON和XML等其他序列化协议更高效，可以减少网络带宽和CPU使用率。
可靠性：gRPC使用HTTP/2协议作为底层传输协议，可以提供更可靠的连接和流控制，同时支持TLS加密和认证。
易于使用：gRPC提供了自动生成代码的工具，可以方便地生成客户端和服务器端的代码，同时提供了丰富的文档和示例。
可扩展性：gRPC支持多种类型的RPC，包括简单RPC、流式RPC和双向流式RPC，可以满足不同的应用场景和需求。
项目demo地址：
1.2 RPC是什么
rpc概述
RPC（Remote Procedure Call）-远程过程调用，他是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。
RPC 协议包括序列化、协议编解码器和网络传输栈。
gRPC介绍
gRPC 一开始由 Google 开发，是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用(RPC)系统。
rpc和http区别
RPC 和 HTTP都是微服务间通信较为常用的方案之一，其实RPC 和 HTTP 并不完全是同一个层次的概念，它们之间还是有所区别的。
1.RPC 是远程过程调用，其调用协议通常包括序列化协议和传输协议。序列化协议有基于纯文本的 XML 和 JSON、有的二进制编码的ProtoBuf。传输协议是指其底层网络传输所使用的协议，比如 TCP、HTTP。
2.可以看出HTTP是RPC的传输协议的一个可选方案，比如说 gRPC 的网络传输协议就是 HTTP。HTTP 既可以和 RPC 一样作为服务间通信的解决方案，也可以作为 RPC 中通信层的传输协议（此时与之对比的是 TCP 协议）。
1.3 网络库收益分析
使用gRPC作为网络方案可以带来以下收益：
使用gRPC作为网络方案可以带来高效性、跨平台和语言、可靠性、易于使用和可扩展性等收益。
同时可以减少手动编写代码的工作量，提高开发效率。
1.4 学习计划说明
基础入门掌握
1.完成ProtoBuf基础了解和学习【3h】【完成】
2.尝试ProtoBuf和json效率测试【3h】【完成】
3.gRPC环境配置和官方文档和Demo学习【6h】【完成】
4.熟练使用gRPC，比如将玩Android接口，用gRPC方式去请求【8h】【进行中】
5.gRPC的四种通信模式【4h】【未开始】
原理解读说明
1.理解gRPC的基础通信原理【4h】【进行中】
2.gRpc网络请求的核心设计思路【4h】【未开始】
3.Proto文件如何在编译期间生成java文件原理研究【4h】【完成】
4.Proto有哪些缺点，如何优化，跟json，xml空间上性能分析【4h】【完成】
技术精进计划
1.理解各种网络请求库的设计，性能对比，各自偏向解决问题【4h】【完成】
2.通透理解protoBuf实现数据缓冲的原理，谷歌如何做性能优化的反思【4h】【完成】
3.讲出来，实践写Demo，内化。和同事讨论关键技术点【8h】【完成】
1.5 学习问题思考
gRPC框架问题思考
gRPC主要是解决什么问题，其设计初衷是什么。该框架设计的总思想是什么样的？
gRPC如何请求网络，解析流程是什么，请求过程是怎样的，如何处理解析异常和请求异常的逻辑？
gRPC创建通道的原理是什么，什么场景下需要做通道复用？四种通信模式的设计原理是什么，分别用在什么场景？
Proto编码传输协议问题思考
ProtoBuf传输协议是如何设计的？其设计初衷是什么？和序列化json有什么区别，两者的效率有何不同？有何优缺点？
网络请求实践中问题思考
如何添加网络拦截器，监听请求状态？拦截器的工作原理是什么？
同步和异常请求分别是如何使用，其原理是什么，如何处理请求超时的逻辑？
Stub相关类是如何在编译器生成的，网络请求的框架层次如何理解？
02.ProtoBuf的介绍
2.1 ProtoBuf是什么
ProtoBuf简单介绍
它是Google公司发布的一套开源编码规则，基于二进制流的序列化传输，可以转换成多种编程语言，几乎涵盖了市面上所有的主流编程语言，是目前公认的非常高效的序列化技术。
ProtoBuf是一种灵活高效可序列化的数据协议
相于XML，具有更快、更简单、更轻量级等特性。支持多种语言，只需定义好数据结构，利用ProtoBuf框架生成源代码，就可很轻松地实现数据结构的序列化和反序列化。
一旦需求有变，可以更新数据结构，而不会影响已部署程序。
ProtoBuf的Github主页：
2.2 ProtoBuf和json
ProtoBuf就好比信息传输的媒介
如果用一句话来概括ProtoBuf和JSON的区别的话，那就是：对于较多信息存储的大文件而言，ProtoBuf的写入和解析效率明显高很多，而JSON格式的可读性明显要好。
如何对json和ProtoBuf进行效率测试
核心思路：创建同样数据内容的对象。然后将对象序列化成字节数组，获取字节数据大小，最后又将字节反序列化成对象。
效率对比：主要是比较序列化耗时，序列化之后的数据大小，以及反序列化的耗时。注意：必须保证创建数据内容是一样的。
测试案例分析如下
2023-05-09 09:31:49.699 23442-23442/com.yc.appgrpc E/Test效率测试：: Gson 序列化耗时：14 2023-05-09 09:31:49.699 23442-23442/com.yc.appgrpc E/Test效率测试：: Gson 序列化数据大小：188 2023-05-09 09:31:49.701 23442-23442/com.yc.appgrpc E/Test效率测试：: Gson 反序列化耗时：2 2023-05-09 09:31:49.701 23442-23442/com.yc.appgrpc E/Test效率测试：: Gson 数据：{"persons":[{"id":1,"name":"张三","phones":[{"number":"110","type":"HOME"}]},{"id":2,"name":"李四","phones":[{"number":"130","type":"MOBILE"}]},{"id":3,"name":"王五","phones":[{}]}]} 2023-05-09 09:31:49.720 23442-23442/com.yc.appgrpc E/Test效率测试：: protobuf 序列化耗时：4 2023-05-09 09:31:49.720 23442-23442/com.yc.appgrpc E/Test效率测试：: protobuf 序列化数据大小：59 2023-05-09 09:31:49.722 23442-23442/com.yc.appgrpc E/Test效率测试：: protobuf 反序列化耗时：2 2023-05-09 09:31:49.725 23442-23442/com.yc.appgrpc E/Test效率测试：: protobuf 数据：# com.yc.appgrpc.AddressBookProto$AddressBook@83d0213a people { id: 1 name: "\345\274\240\344\270\211" phones { number: "110" type: HOME type_value: 1 } } people { id: 2 name: "\346\235\216\345\233\233" phones { number: "120" } } people { id: 3 name: "\347\216\213\344\272\224" phones { number: "130" } }测试结果说明
空间效率：Json:188个字节；ProtoBuf:59个字节
时间效率：Json序列化:14ms，反序列化:2ms；ProtoBuf序列化:4ms 反序列化:2ms
可以得出结论
通过以上的时间效率和空间效率，可以看出protoBuf的空间效率是JSON的2-5倍，时间效率要高，对于数据大小敏感，传输效率高的模块可以采用protoBuf库。
2.3 ProtoBuf问题思考
ProtoBuf 是一个小型的软件框架，也可以称为protocol buffer 语言，带着疑问会发现Proto 有很多需要了解：
Proto 文件书写格式，关键字package、option、Message、enum 等含义和注意点是什么？
消息等嵌套如何使用？实现的原理？
Proto 文件对于不同语言的编译，和产生的obj 文件的位置？
Proto 编译后的cc 和java 文件中不同函数的意义？
如何实现*.proto 到*.java、.h、.cc 等文件？
数据包的组成方式、repeated 的含义和实现？
Proto 在service和client 的使用，在java 端和native 端如何使用？
与xml 、json 等相比时间、空间上的比较如何？
2.4 ProtoBuf特点
先看看Proto文件的一个案例
message SearchRequest { string query = 1; int32 page_number = 2; int32 result_per_page = 3; }序列化数据为何说数据小
序列化数据时，不序列化key的name，使用key的编号替代，减小数据。
如上面的数据在序列化时query ，page_number以及result_per_page的key不会参与，由编号1,2,3替代。
这样在反序列的时候可以直接通过编号找到对应的key，这样做确实可以减小传输数据，但是编号一旦确定就不可更改；
没有赋值的key，不参与序列化：
序列化时只会对赋值的key进行序列化，没有赋值的不参与，在反序列化的时候直接给默认值即可；
可变长度编码：
主要缩减整数占用字节实现，例如java中int占用4个字节，但是大多数情况下，我们使用的数字都比较小，使用1个字节就够了，这就是可变长度编码完成的事；
TLV：
TLV全称为Tag_Length_Value，其中Tag表示后面数据的类型，Length不一定有，根据Tag的值确定，Value就是数据了，TLV表示数据时，减少分隔符的使用，更加紧凑；
2.5 ProtoBuf存储格式
如何理解TLV结构：TLV全称为Type_Length_Value
Type块并不是只表示数据类型，其中数据编号也在Tag块中，Tag的生成规则如下：Tag块的后3位表示数据类型，其他位表示数据编号。Tag中1-15编号只占用1个字节，所以确保编号中1-15为常用的，减少数据大小。
Length不一定有，依据Tag确定，例如数值类型的数据，使用VarInts不需要长度，就只有Tag-Value，string类型的数据就必须是Tag-Length-Value
Value:消息字段经过编码后的值
2.6 ProtoBuf优缺点
ProtoBuf优点
性能：1.体积小，序列化后，数据大小可缩小3-10倍；2.序列化速度快，比XML和JSON快20-100倍；3.传输速度快，因为体积小，传输起来带宽和速度会有优化
使用优点：1.使用简单，proto编译器自动进行序列化和反序列化；2.维护成本低，多平台仅需维护一套对象协议文件(.proto)；3.向后兼容性(扩展性)好，不必破坏旧数据格式就可以直接对数据结构进行更新；4.加密性好，Http传输内容抓包只能看到字节
使用范围：跨平台、跨语言(支持Java, Python, Objective-C, C+, Dart, Go, Ruby, and C#等），可扩展性好
ProtoBuf缺点
功能缺点：不适合用于对基于文本的标记文档（如HTML）建模，因为文本不适合描述数据结构
通用性较差：json、xml已成为多种行业标准的编写工具，而ProtoBuf只是Google公司内部的工具
自解耦性差：以二进制数据流方式存储（不可读），需要通过.proto文件才能了解到数据结构
阅读性差：.proto文件去生成相应的模型，而生成出来的模型无论从可读性还是易用性上来说都是较差的。并且生成出来的模型文件是不允许修改的（protoBuf官方建议），如果有新增字段，都必须依赖于.proto文件重新进行生成。
.protoBuf会导致客户端的体积增加许多
protoBuf所生成的模型文件十分巨大，略复杂一些的数据可以达到1MB，请注意，1MB只是一个模型文件。
导致该问题的原因是，protoBuf为了实现对传输数据的信息补全（可以参看编码原理），将编码、解码的代码都整合到了每一个独立的模型文件中，因此导致代码有非常大的冗余
2.7 创建proto文件
proto文件基础介绍
syntax = "proto3"; option java_multiple_files = true; option java_package = "com.yc.appgrpc"; option java_outer_classname = "HelloWorldProto"; option objc_class_prefix = "HLW"; package helloworld; service Greeter { rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {} } message HelloRequest { string name = 1; } message HelloReply { string message = 1; }版本声明：syntax = "proto3";
.proto文件中非注释非空的第一行必须使用Proto版本声明，如果不使用proto3版本声明，Protobuf编译器默认使用proto2版本。
指定包名：package
.proto文件中可以新增一个可选的package声明符，用来防止不同的消息类型有命名冲突。包的声明符会根据使用语言的不同影响生成的代码
导入外部包：import
通过import声明符可以引用其他.proto里的结构数据体
消息定义：message
ProtoBuf中，消息即结构化数据。其中变量的声明结构为：字段规则 + 字段类型 + 字段名称 + 【=】 + 标识符 + 【默认值】
字段规则有：optional: 结构体可以包含该字段零次或一次（不超过一次）；repeated: 该字段可以在格式良好的消息中重复任意多次（包括0），其中重复值的顺序会被保留，相当于数组
定义服务：service
如果想要将消息类型用在RPC(远程方法调用)系统中，可以在.proto文件中定义一个RPC服务接口，ProtoBuf编译器将会根据所选择的不同语言生成服务接口代码及stub。
关于ProtoBuf更多内容
ProtoBuf全面解析：https://www.jianshu.com/p/f6115e2240d2
2.8 ProtoBuf核心思想
第一步：开发者首先需要编写.proto文件
按照proto格式编写文件，指定消息结构。
第二步：编译.proto文件生成对应的代码
需要把.proto文件丢给目标语言的protoBuf编译器。protoBuf编译器将生成相应语言的代码。
例如，对Java来说，编译器生成相应的.java文件，以及一个特殊的Builder类（该类用于创建消息类接口）。
第三步：使用代码传输数据，调用api
AddressBookProto.AddressBook addressBook = AddressBookProto.AddressBook.newBuilder() .addPeople(zs) .addPeople(ls) .addPeople(ys) .build(); //序列化 byte[] bytes = addressBook.toByteArray(); //反序列化 AddressBookProto.AddressBook book = AddressBookProto.AddressBook.parseFrom(bytes);
protoBuf编译器会生成相应的方法，这些方法包括序列化方法和反序列化方法。
序列化方法用于创建和操作object，将它们转换为序列化格式，以进行存储或传输。调用
toByteArray()方法将object转为byte字节数组。反序列化方法用于将输入的protoBuf数据转换为object。调用
parseFrom(bytes)方法将bytes字节数据转为object对象。编译器完成它的工作后，开发人员所要做的，就是在发送/接收数据的代码中使用这些方法。
2.9 转化为Json数据
使用特定的工具或库将数据转换为 JSON 格式。
// 创建消息对象并设置字段值 MyMessage.Builder builder = MyMessage.newBuilder(); builder.setId(1); builder.setName("John Doe"); MyMessage message = builder.build(); // 将消息对象转换为 JSON String json = new Gson().toJson(message);
2.10 ProtoBuf总结
Protocol Buffer 利用 varint 原理压缩数据以后，二进制数据非常紧凑，option 也算是压缩体积的一个举措。
所以 pb 体积更小，如果选用它作为网络数据传输，势必相同数据，消耗的网络流量更少。但是并没有压缩到极限，float、double 浮点型都没有压缩。
Protocol Buffer 比 JSON 和 XML 少了 {、}、: 这些符号，体积也减少一些。再加上 varint 压缩，gzip 压缩以后体积更小！
Protocol Buffer 是 Tag - Value (Tag - Length - Value)的编码方式的实现，减少了分隔符的使用，数据存储更加紧凑。
Protocol Buffer 另外一个核心价值在于提供了一套工具，一个编译工具，自动化生成 get/set 代码。
简化了多语言交互的复杂度，使得编码解码工作有了生产力。
Protocol Buffer 不是自我描述的，离开了数据描述 .proto 文件，就无法理解二进制数据流。这点即是优点，使数据具有一定的“加密性”，也是缺点，数据可读性极差。所以 Protocol Buffer 非常适合内部服务之间 RPC 调用和传递数据。
2.11 Proto遇到的坑
字段顺序问题：proto 使用字段的编号来标识字段，而不是使用字段的名称。
因此，如果更改了字段的顺序，可能会导致与旧版本的 proto 不兼容。为了避免这个问题，建议在 proto 文件中为字段指定唯一的编号，并避免在后续版本中更改字段的编号。
字段类型问题：proto 提供了多种字段类型，如 int32、string、bool 等。
确保选择正确的字段类型，以适应你的数据需求。如果你更改了字段的类型，可能需要进行相应的代码更改和数据迁移。
03.gRPC实践的介绍
3.1 gRPC简单介绍
gRPC的简单介绍
gRPC是一个高性能、开源和通用的RPC框架，面向移动和HTTP/2设计。目前提供C、Java和Go语言版本，分别是grpc、grpc-java、grpc-go。
gRPC基于HTTP/2标准设计，带来诸如双向流、流控、头部压缩、单TCP连接上的多复用请求等特性。这些特性使得其在移动设备上表现更好，更省电和节省空间占用。
gRPC由google开发，是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用系统。
gRPC(Java)的Github主页：
gRPC的产生动机和设计原则
具体可以看这篇博客：https://www.jianshu.com/p/8cc077f6dbb9
3.2 为何要用gRPC
为什么要使用ProtoBuf和gRPC
简而言之，ProtoBuf就好比信息传输的媒介，类似我们常用的json，而grpc则是传输他们的通道，类似我们常用的socket。
gRPC被谷歌推荐
作为google公司极力推荐的分布式网络架构，基于HTTP2.0标准设计，使用用ProtoBuf作为序列化工具，在移动设备上表现更好，更省电和节省空间占用。
像这种国外的开源框架，还是建议大家先直接阅读官方文档，再看国内的文章，这样才不容易被误导。
3.3 gRPC定义服务
gRPC的四种通信模式
service Greeter { // 简单一元模式 rpc simpleHello (Request) returns (Reply) {} // 客户端流模式 rpc clientStream (stream Request) returns (Reply) {} // 服务端流模式 rpc serverStream (Request) returns (stream Reply) {} // 双向流模式 rpc bothFlowStream (stream Request) returns (stream Reply) {} }gRPC针对不同的业务场景，一共提供了四种通信模式，分别是简单一元模式，客户端流模式，服务端流模式和双向流模式，接下来这个进行介绍。
Unary-从客户机发送单个请求，从服务器发送回单个响应。
Server Streaming-从客户机发送一个请求，然后从服务器发送回一系列消息。
Client Streaming -从客户端向服务器发送一系列消息，服务器用一条消息作出回应。
Bidirectional streaming -客户端和服务器相互发送消息流的地方。
简单一元模式
所谓简单一元模式，实际上就是客户端和服务端进行一问一答的通信。
这种通信模式是最简单的，应用场景有无线设备之间和客户端之间保持连接的心跳检测，每隔一段时间就给服务端发送一个心跳检测包，服务端接收到心跳包后就知道相应客户端处于连接状态。
客户端流模式
客户端流模式的意思就是客户端可以一次性发送多个数据片段，当然数据片段是一个类，具体的类有哪些字段都是你在最开始的proto文件中进行指定的。
这种模式的应用场景就比如客户端向服务端发送一连串的数据，然后服务端最后发送一个响应数据表示接收成功。
服务端流模式
服务端流模式和客户端流模式正好相反，本质都是差不多的，应用场景有客户端发送一个数据包告诉服务端，我需要某某数据，然后服务器将对应的所有信息都发送给客户端。
双向流模式
双向流模式是最后一种，也是最常用的一种，在这种模式中，客户端和服务端的通信没有什么限制，是比较理想的通信模式，应用场景也最为广泛，因为在这种模式中，你也可以只发送一个数据包。
3.4 gRPC生成代码
从我们的 .proto 服务定义中生成 gRPC 客户端接口。
service Greeter { rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {} } message HelloRequest { string name = 1; } message HelloReply { string message = 1; }使用proto带有特殊 gRPC Java 插件的协议缓冲区编译器来执行此操作。你需要使用 proto3编译器（支持 proto2 和 proto3 语法）以生成 gRPC 服务。
编译器生成的代码如下所示
Greeter 会编译生成 GreeterGrpc.java，具有服务中定义的所有方法Greeter。
HelloRequest 会编译生成 HelloRequest.java，HelloRequestOrBuilder.java。
HelloReply 会编译生成 HelloReply.java ，HelloReplyOrBuilder.java。
以message开头的对象，编译会生成协议缓冲区代码的代码，用于填充、序列化和检索我们的请求和响应消息类型。
3.5 gRPC如何使用
大概的实践步骤如下所示
第一步：添加项目中build中的插件配置。添加：classpath "com.google.protobuf:protobuf-gradle-plugin:0.9.1"
第二步：在App模块下添加plugin插件配置，添加基础库依赖等操作。还要做一些proto配置。具体看app模块下的build.gradle文件。
第三步：在main目录下创建proto目录，创建一个和java目录同级的proto文件夹，这样做是因为在build.gradle文件中指定了去proto文件夹中找到*.proto文件，并且编译成java代码。
第四步：编译项目，在build目录(build->generated->source->proto->debug)下看到对应的java文件
第五步：开始使用gRPC去做网络请求操作。具体可以看：HelloWorldActivity
问题思考一下
能否把生成的代码拷贝出来（如果proto不经常变的情况），把插件禁用掉，避免每次都生成？？？
如何使用gRPC去做网络请求
//构建Channel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress(host, port).usePlaintext().build(); //构建服务请求API代理 GreeterGrpc.GreeterBlockingStub stub = GreeterGrpc.newBlockingStub(channel); //构建请求实体，HelloRequest是自动生成的实体类 HelloRequest request = HelloRequest.newBuilder().setName(message).build(); //进行请求并且得到响应数据 HelloReply reply = stub.sayHello(request); //得到请求响应的数据 String replyMessage = reply.getMessage();
在这个调用代码中，其核心的流程，完成了grpc客户端调用服务器端最重要的三个步骤
创建连接到远程服务器的 channel
构建使用该channel的客户端stub
调用服务方法，执行RPC调用，发出请求并且拿到响应数据
3.6 同步和异步操作
创建一个存根，或者更确切地说，两个存根：
阻塞/同步存根：这意味着 RPC 调用等待服务器响应，并将返回响应或引发异常。
一个非阻塞/异步存根，它对服务器进行非阻塞调用，异步返回响应。您只能使用异步存根进行某些类型的流式调用。
创建同步和异步操作如下
//同步阻塞 GreeterGrpc.GreeterBlockingStub stub = GreeterGrpc.newBlockingStub(channel); //异步调用 GreeterGrpc.GreeterStub stub = GreeterGrpc.newStub(channel);
这里思考一下，如果让你来做，如何实现同步阻塞这个功能？那么gRPC又是如何设计的？
3.7 gRPC一些操作
RPC 超时
gRPC 允许客户指定他们愿意等待 RPC 完成多长时间，然后再以错误终止 RPC。在server端，可以查询特定 RPC 是否已过时，或者需要多少时间才能完成 RPC。
RPC 终止
在 gRPC 中，客户端和服务器都对调用的成功做出独立和本地的判断，它们的结论可能不一致。
这意味着，例如，您可能有一个 RPC 在服务器端成功完成（“我已经发送了我所有的响应！”）但在客户端失败（“响应到达前我已经截至了！”）。
RPC 取消
客户端或服务器可以随时取消 RPC。RPC会立即响应取消操作而终止，以便不再进行进一步的工作。
3.8 gRPC设置超时
在 gRPC 中没有找到传统的超时设置，只看到在 stub 上有 deadline 的设置。但是这个是设置整个 stub 的 deadline，而不是单个请求。
blockingStub.withDeadlineAfter(3, TimeUnit.SECONDS)
这里的 .withDeadlineAfter() 会在原有的 stub 基础上新建一个 stub，然后如果我们为每次 RPC 请求都单独创建一个有设置 deadline 的 stub，就可以实现所谓单个 RPC 请求的 timeout 设置。
但是代价感觉有点高，每次RPC都是一个新的 stub，虽然底层肯定是共享信息。实际跑个测试试试性能，如果没有明显下降，就可以考虑采用这种方法。
后来通过一个 deadline 的 issue 了解到，其实可以这样来实现针对每次 RPC 请求的超时设置：
3.9 gRPC问题解决
io.grpc.StatusRuntimeException: UNIMPLEMENTED
这个错误网上很多，大部分情况下 是由于方法找不到，即客户端与服务端proto的内容或者版本不一致，这里只需要改成一致，一般问题都能解决
DEADLINE_EXCEEDED: deadline exceeded after 149944644ns
这种错误明细我这里就不打印了，这里一般是读取数据超时，
问题原因：一般是grpc超时时间设置短了，或者下游服务响应超时。
解决方案：修改grpc超时时间，或者检查grpc服务端是否有问题
Exception: NAVAILABLE: upstream request timeout
问题原因：这里可以理解为连接超时，这里说明健康检查也超时
解决方案：检查grpc服务端是否有问题。
INTERNAL: Received unexpected EOS on DATA frame from server
问题原因：这里可翻译为收到了空消息，这里可能是服务端没响应
解决方案：检查端口是否对应上，服务是否正常，特别是docker中的端口映射配置是否正确。
io.grpc.StatusRuntimeException: UNKNOWN
问题原因： 从字面意思是未知错误，这个是服务端反馈，主要是服务端报了一些未知异常，比如说参数传的有问题等
解决方案： 检查客户端传参是否有个别异常，打印出有问题参数
3.10 理解gRPC协议
gRPC基于HTTP/2/协议进行通信，使用ProtoBuf组织二进制数据流，gRPC的协议格式如下图：
gRPC协议在HTTP协议的基础上，对HTTP/2的帧的有效包体(Frame Payload)做了进一步编码：gRPC包头(5字节)+gRPC变长包头，其中：
5字节的gRPC包头由：1字节的压缩标志(compress flag)和4字节的gRPC包头长度组成；
gRPC包体长度是变长的，其是这样的一串二进制流：使用指定序列化方式(通常是ProtoBuf)序列化成字节流，再使用指定的压缩算法对序列化的字节流压缩而成的。如果对序列化字节流进行了压缩，gRPC包头的压缩标志为1。
04.gRPC通信实践
4.1 gRPC通信技术点
gRPC一些关键技术点
服务定义：使用Protocol Buffers语言定义服务接口和消息类型。通过定义.proto文件，指定服务的方法、输入参数和返回类型。
代码生成：使用Protocol Buffers编译器将.proto文件生成对应的客户端和服务器端代码。生成的代码提供了类型安全的API，用于在客户端和服务器端之间进行通信。
传输协议：gRPC默认使用HTTP/2作为传输协议，提供了双向流、多路复用和头部压缩等特性，以提高性能和效率。
序列化和反序列化：gRPC使用Protocol Buffers作为默认的序列化和反序列化机制，将结构化数据转换为二进制格式进行传输。
服务端实现：在服务器端，通过实现定义的服务接口，处理客户端发起的请求并返回相应的结果。可以使用各种编程语言（如Java、C++、Python等）来实现服务器端逻辑。
客户端调用：客户端通过生成的代码调用服务器端提供的方法，将请求参数传递给服务器，并接收服务器返回的结果。
拦截器和中间件：gRPC提供了拦截器和中间件机制，可以在请求和响应的处理过程中添加自定义的逻辑，例如身份验证、日志记录等。
错误处理：gRPC定义了一套错误码和状态码，用于标识和处理不同类型的错误和异常情况。
安全性：gRPC支持使用Transport Layer Security（TLS）进行通信加密，确保数据的安全性和完整性。
反向代理：gRPC可以与反向代理（如Envoy）结合使用，以提供负载均衡、流量控制和故障恢复等功能。
4.2 Channel创建和复用
为何通道设置成复用
对于客户端来说建立一个channel是昂贵的，因为创建channel需要连接。但是建立一个stub是很简单的，就像创建一个普通对象，因此Channel就需要复用。
Channel通道如何创建
//构建Channel。一般host和port格式为：127.0.0.1:8080 ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress(host, port).usePlaintext().build(); //构建Channel。一般target格式为：googleapis.com:8080 ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forTarget(target).usePlaintext().build();
gRPC 提供了通道复用的功能，可以在客户端和服务器之间共享和重用网络连接，以提高性能和效率。
通道复用允许多个 gRPC 调用共享同一个底层的网络连接，从而减少了连接的建立和拆除的开销。
通道复用是 gRPC 的默认行为，但也可以根据需要进行配置和调整。可以通过设置通道的参数来控制连接的复用策略、最大连接数、连接的空闲时间等。
通道复用的工作原理
创建通道：在客户端代码中，创建一个 gRPC 通道（Channel）对象。通道对象包含了与服务器建立连接所需的信息，如服务器的地址、端口和传输层协议等。
通道连接服务器：客户端的通道对象与服务器建立连接，并维护该连接的状态。通道可以保持长时间的连接，以便后续的 gRPC 调用可以复用该连接。
发起 gRPC 调用：客户端使用通道对象来发起 gRPC 调用。每个 gRPC 调用都会在通道上创建一个新的 gRPC 流（Stream）。
复用连接：如果客户端发起的多个 gRPC 调用使用相同的通道对象，它们可以共享同一个底层的网络连接。这样，多个调用可以在同一个连接上复用，避免了重复的连接建立和拆除的开销。
4.3 如何添加公参
可以通过自定义消息类型来添加公共参数。
可以在请求和响应消息中定义公共参数，并在每次通信时将其包含在消息中。
第一步：使用Protocol Buffers定义公共参数：在.proto文件中，定义一个消息类型，用于表示公共参数。
message CommonParams { string userId = 1; int64 timestamp = 2; }可以创建一个名为CommonParams的消息类型，并在其中定义公共参数字段，如userId、timestamp等。
第二步：在请求和响应消息中包含公共参数。请求和响应消息中，将公共参数消息类型作为一个字段包含进去。
message MyRequest { CommonParams commonParams = 1; // 其他请求参数... }可以在请求消息中添加一个commonParams字段，并将CommonParams消息类型作为其类型。
第三步：在客户端和服务器端设置公共参数：在每次通信之前，可以在客户端和服务器端设置公共参数的值。
CommonParams commonParams = CommonParams.newBuilder() .setUserId("user123") .setTimestamp(System.currentTimeMillis()) .build(); MyRequest request = MyRequest.newBuilder() .setCommonParams(commonParams) // 设置其他请求参数... .build();在客户端中，可以创建一个CommonParams对象，并将其设置为请求消息的commonParams字段。
4.4 请求/响应的读写操作
请求和响应的读写是通过客户端和服务器端的Stub对象进行的。
Stub对象是由gRPC编译器生成的，用于在客户端和服务器端之间进行通信。如何在gRPC中进行请求和响应的读写操作，如下所示：
客户端请求的写入
// 创建请求消息对象 MyRequest request = MyRequest.newBuilder() .setName("打工充") .setAge(30) .build(); // 调用Stub对象的方法发送请求并获取响应 MyResponse response = stub.myMethod(request);创建了一个请求消息对象request，并使用Stub对象的方法myMethod发送请求。该方法会返回一个响应消息对象response。
服务器端请求的读取
@Override public void myMethod(MyRequest request, StreamObserver<MyResponse> responseObserver) { // 从请求消息中读取字段的值 String name = request.getName(); int age = request.getAge(); // 创建响应消息对象 MyResponse response = MyResponse.newBuilder() .setMessage("Hello, " + name + "! You are " + age + " years old.") .build(); // 发送响应消息给客户端 responseObserver.onNext(response); responseObserver.onCompleted(); }在服务器端的方法中接收请求消息request，并从中读取字段的值。然后创建一个响应消息对象response，并使用responseObserver对象将响应消息发送给客户端。
4.5 网络日志打印
在Java中使用gRPC时，您可以通过拦截器来实现日志记录。
拦截器可以在gRPC调用的不同阶段插入自定义逻辑，包括请求发送前、响应接收后等。
创建拦截器的步骤如下所示：
创建拦截器类：创建一个实现ServerInterceptor或ClientInterceptor接口的拦截器类。
实现拦截逻辑：在拦截器类中，实现interceptCall方法，该方法会在每次gRPC调用时被调用。您可以在该方法中添加日志记录的逻辑。
注册拦截器：在服务器端或客户端的gRPC配置中，注册拦截器。具体的注册方式取决于您使用的gRPC框架和版本。
创建拦截器和使用拦截器代码如下所示：
//构建Channel中，添加拦截器 channel = ManagedChannelBuilder.forAddress(host, port).usePlaintext() //添加拦截器 .intercept(new LoggingInterceptor()) .build(); //创建拦截器 public class LoggingInterceptor implements ServerInterceptor, ClientInterceptor { private static final String TAG = "gRPC-yc"; @Override public <ReqT, RespT> ClientCall<ReqT, RespT> interceptCall( MethodDescriptor<ReqT, RespT> method, CallOptions callOptions, Channel next) { // 在请求发送前记录日志 Log.d(TAG,"Sending request: " + method.getFullMethodName()); // 调用下一个拦截器或服务实现 return next.newCall(method,callOptions); } @Override public <ReqT, RespT> ServerCall.Listener<ReqT> interceptCall( ServerCall<ReqT, RespT> call, Metadata headers, ServerCallHandler<ReqT, RespT> next) { // 在请求接收前记录日志 Log.d(TAG,"Received request: " + call.getMethodDescriptor().getFullMethodName()); // 调用下一个拦截器或服务实现 return next.startCall(call,headers); } }思考一下，如何监听请求状态操作。其实这里可以借鉴日志拦截！
通过使用拦截器（Interceptor）来监听和处理请求的状态。拦截器是一种机制，允许您在 gRPC 调用的不同阶段插入自定义的逻辑。
创建一个实现 ClientInterceptor 接口的拦截器类，用于监听客户端请求状态。然后在interceptCall方法中创建一个自定义的 ClientCall 实现类，用于监听请求状态
4.6 如何做网络缓存
gRPC 并没有内置的网络缓存机制
如果需要做缓存操作，则需要借助代理服务器或其他缓存方案来实现网络缓存。
可以使用代理服务器来缓存 gRPC 的网络请求和响应。
代理服务器位于客户端和服务器之间，拦截并缓存 gRPC 请求和响应。当客户端发送请求时，代理服务器首先检查是否有缓存的响应可用。
如果有，代理服务器直接返回缓存的响应，而不需要将请求发送到服务器。这样可以减少网络传输和服务器负载。
考虑缓存一致性的问题是很有必要的
需要考虑缓存一致性的问题。由于 gRPC 的请求和响应可能包含动态的数据，缓存的数据可能会过时。
因此，需要在缓存中实施一些机制来处理缓存一致性，如使用缓存标记（cache tags）或版本号来标识缓存的数据，并在数据更新时更新缓存。
4.7 如何请求域名
目前请求网络的方式有两种：
ManagedChannelBuilder#forTarget(target)
ManagedChannelBuilder#forAddress(host, port)，这种用的最常见。
关于
forTarget这个api，需要注意：传入一个有效的命名解析器兼容(NameResolver-compliant)的URI，或者是一个authority字符串。“dns:///foo.googleapis.com:8080” “dns:///foo.googleapis.com” “dns:///%5B2001:db8:85a3:8d3:1319:8a2e:370:7348%5D:443” “dns://8.8.8.8/foo.googleapis.com:8080” “dns://8.8.8.8/foo.googleapis.com” “zookeeper://zk.example.com:9900/example_service”
注：authority 是URI中的术语， URI的标准组成部分如
[scheme:][//authority][path][?query][#fragment]authority代表URI中的
[userinfo@]host[:port]，包括host(或者ip)和可选的port和userinfo。命名解析器兼容(NameResolver-compliant)URI 是被作为URI定义的抽象层次(absolute hierarchical)URI。实例的URI：
4.8 如何处理错误和异常
gRPC 使用状态码来表示请求和响应的状态，以便在通信过程中进行错误处理和故障排除。
OK (0): 请求成功完成。
CANCELLED (1): 请求被取消。
UNKNOWN (2): 发生未知错误。
INVALID_ARGUMENT (3): 请求参数无效或不符合预期。
DEADLINE_EXCEEDED (4): 请求超时。
NOT_FOUND (5): 请求的资源未找到。
ALREADY_EXISTS (6): 请求的资源已存在。
PERMISSION_DENIED (7): 请求被拒绝，没有足够的权限。
UNAUTHENTICATED (16): 请求未经身份验证。
RESOURCE_EXHAUSTED (8): 资源耗尽，例如超过配额限制。
FAILED_PRECONDITION (9): 请求前置条件不满足。
ABORTED (10): 请求被中止。
OUT_OF_RANGE (11): 请求超出范围。
UNIMPLEMENTED (12): 请求的操作未实现。
INTERNAL (13): 内部服务器错误。
UNAVAILABLE (14): 服务不可用。
DATA_LOSS (15): 数据丢失或损坏。
如何使用这些状态码，可以通过捕获 StatusRuntimeException 异常来获取 gRPC 调用过程中的状态码。
try { MyResponse response = stub.myMethod(MyRequest.newBuilder().build()); // 处理正常的响应 } catch (StatusRuntimeException e) { // 处理 gRPC 调用过程中的错误 Status status = Status.fromThrowable(e); if (status.getCode() == Status.Code.NOT_FOUND) { // 处理特定的错误码 } else if (status.getCode() == Status.Code.INVALID_ARGUMENT) { // 处理其他错误码 } else { // 处理其他未知错误 } }
4.9 设置CA证书校验
可以使用CA证书来进行TLS/SSL连接的校验，以确保通信的安全性。
// 创建 SSLContext SSLContext sc = SSLContext.getInstance("TLSv1.2"); sc.init(null, getTrustManagers(isCa), null); // 创建 SSLSocketFactory Tls12SocketFactory socketFactory = new Tls12SocketFactory(sc.getSocketFactory()); // 通过 channel 设置 sslSocketFactory做ssl安全处理 ((OkHttpChannelBuilder) channelBuilder).sslSocketFactory(socketFactory);在客户端，需要加载CA证书，并配置TLS/SSL连接。使用gRPC提供的ManagedChannelBuilder来配置客户端的TLS/SSL连接。
caCertFile是CA证书文件的路径。通过调用useTransportSecurity方法和sslContext方法，您可以配置客户端使用TLS/SSL连接，并加载CA证书。
4.10 如何保证安全性
在 gRPC 中，可以采取以下措施来确保通信的安全性：
使用 TLS/SSL：使用 TLS/SSL 来加密和保护通信。通过配置服务器和客户端的 TLS/SSL 连接，可以确保数据在传输过程中的机密性和完整性。
使用安全的认证和授权机制：在 gRPC 中，可以使用安全的认证和授权机制来限制对服务的访问。例如，可以使用基于令牌的认证机制（如 OAuth）来验证客户端的身份，有点类似OkHttp请求中token令牌。
安全地处理和传输敏感数据：确保在处理和传输敏感数据时采取适当的安全措施，如加密、哈希和脱敏等。避免在不安全的环境中传输敏感数据，如明文密码或敏感个人信息。
监控和日志记录：实施监控和日志记录机制，以便及时检测和响应安全事件。记录关键事件和异常。
4.11 如何兼容OkHttp
在 gRPC 中使用 OkHttp 进行兼容处理，主要是需要添加 gRPC 和 OkHttp 的依赖项。
ManagedChannel channel = OkHttpChannelBuilder.forAddress(host, port) .usePlaintext() // 使用明文连接，仅用于开发和测试 .build();
创建 OkHttpChannelBuilder：在创建 gRPC 通道时，使用 OkHttpChannelBuilder 替代默认的 ManagedChannelBuilder。
使用 OkHttpChannelBuilder 创建的 gRPC 通道将使用 OkHttp 作为底层的网络传输层，以提供更高级的功能和配置选项。
OkHttpChannelBuilder 还提供了其他一些配置选项，例如：
.sslSocketFactory(sslSocketFactory, trustManager)：用于设置自定义的 SSL Socket Factory 和 Trust Manager，以支持自定义的 TLS/SSL 配置。
.intercept(interceptor)：用于添加 OkHttp 拦截器，以便在 gRPC 请求和响应的传输过程中进行自定义操作，如添加认证头、日志记录等。
.connectionSpec(connectionSpec)：用于设置 OkHttp 的连接规范，以控制支持的加密套件和协议版本。
05.ProtoBuf核心原理
5.1 ProtoBuf数据结构
Protocol Buffers（ProtoBuf）是一种用于序列化结构化数据的语言无关、平台无关、可扩展的数据交换格式。
ProtoBuf 使用 .proto 文件定义数据结构，然后使用编译器生成相应的代码，以便在不同的编程语言中使用。
ProtoBuf 数据结构由以下几个主要元素组成：
消息（Message）：消息是 ProtoBuf 中的基本数据单元，用于表示结构化的数据。消息由一个或多个字段组成，每个字段都有一个唯一的标识符和一个数据类型。消息可以嵌套在其他消息中，形成复杂的数据结构。
字段（Field）：字段是消息中的数据项，用于存储具体的数据。每个字段都有一个唯一的标识符和一个数据类型。常见的数据类型包括整数、浮点数、布尔值、字符串等。字段还可以具有可选性、重复性和默认值等属性。
枚举（Enum）：枚举用于定义一组有限的取值列表。每个枚举值都有一个唯一的名称和一个关联的整数值。枚举可以作为消息的字段类型，用于表示一组预定义的取值。
服务（Service）：服务用于定义一组远程过程调用（RPC）方法。每个方法都有一个唯一的名称、输入消息类型和输出消息类型。服务定义了客户端和服务器之间的通信接口。
5.2 ProtoBuf编码方式
Protocol Buffers（ProtoBuf）提供了多种编码方式来序列化和反序列化数据。
Binary 编码：Binary 编码是默认的编码方式，将数据序列化为紧凑的二进制格式。Binary 编码具有高效的序列化和反序列化性能，以及较小的数据体积。这种编码方式适用于网络传输和持久化存储。
JSON 编码：ProtoBuf 还支持将数据序列化为 JSON 格式。JSON 编码使得数据更易于阅读和调试，同时也方便与其他系统进行交互。但相比 Binary 编码，JSON 编码会产生更大的数据体积，并且序列化和反序列化的性能较低。
XML 编码：ProtoBuf 还支持将数据序列化为 XML 格式。XML 编码使得数据更易于阅读和处理，特别适用于与现有 XML 数据格式集成的场景。但与 JSON 编码相比，XML 编码通常会产生更大的数据体积，并且性能较低。
Text 编码：ProtoBuf 还支持将数据序列化为可读的文本格式。Text 编码使得数据更易于阅读和调试，但相比 Binary 编码，它会产生更大的数据体积，并且序列化和反序列化的性能较低。
Binary 编码通常是最常用和推荐的方式
因为它具有最高的性能和最小的数据体积。这里思考一下，如何是你，你会如何设计编码方式来减少数据的体积，又不影响性能？
字段编码：对于每个字段，Binary 编码使用变长编码来表示字段的标识符和值。标识符由字段的编号和类型组成，以便在解码时能够正确地识别字段。
消息编码：对于消息，Binary 编码将消息的字段按照编号的顺序进行编码。每个字段都使用字段编码的方式进行编码，并按照字段的编号进行排序。
可选性和重复性：对于可选字段，Binary 编码使用一个特殊的标记来表示字段是否存在。如果字段存在，则按照正常的字段编码方式进行编码；如果字段不存在，则不进行编码。
压缩：Binary 编码使用一些压缩技术来减小数据的体积。
5.3 充分理解TLV设计
Type-Length-Value（TLV）是一种常见的数据编码格式，也可以在 Protocol Buffers（ProtoBuf）中使用。TLV 格式将数据分为三个部分：
Type（类型）：表示数据的类型或标识符。通常使用一个固定长度的字段来表示类型，以便在解码时能够正确地识别数据的类型。
Length（长度）：表示数据的长度。长度字段指示了接下来的 Value 字段的长度，以便在解码时能够正确地读取数据。
Value（值）：表示实际的数据内容。Value 字段包含了数据的实际值，其长度由 Length 字段指示。
TLV 格式可以通过使用字段的编号和类型来实现。每个字段都有一个唯一的编号和一个数据类型，可以使用这些信息来构建 TLV 格式的数据。
message MyMessage { int32 id = 1; string name = 2; }假设有一个 ProtoBuf 消息定义如下：
使用 TLV 格式，可以将该消息编码为以下格式：
Type: 1 Length: 4 Value: <binary representation of id> Type: 2 Length: <length of name> Value: <binary representation of name>
在解码时，可以按照 TLV 的格式读取数据，根据 Type 字段来识别字段的类型，根据 Length 字段来读取相应长度的数据，然后将数据解析为相应的类型。
5.4 TLV设计中Type原理
其中，field_number 是字段的编号，wire_type 是字段的类型信息对应的编码值。通过将字段的编号左移 3 位（相当于乘以 8），然后与字段的类型信息的编码值进行按位或操作，可以得到 Type 的值。
在 TLV 编码中，Type 的计算方式可以通过将字段的编号与字段的类型信息进行组合来得到。通常，Type 的计算方式如下：
Type = (field_number << 3) | wire_type
在 ProtoBuf 中，每个字段的类型都有一个对应的编码值，用于表示字段的类型信息。例如，以下是一些常见的字段类型和对应的编码值：
Varint 类型（包括 int32、int64、uint32、uint64、sint32、sint64、bool、enum）的编码值为 0。
64 位固定长度类型（如 fixed64、sfixed64、double）的编码值为 1。
字符串类型（如 string）的编码值为 2。
嵌套消息类型（如 message）的编码值为 2。
32 位固定长度类型（如 fixed32、sfixed32、float）的编码值为 5。
例如，假设有一个字段的编号为 1，类型为 int32，那么计算得到的 Type 值为：
Type = (1 << 3) | 0 = 8 这样就可以将 Type 值与 Length 和 Value 一起构成 TLV 编码格式的数据。
5.5 TLV设计中Length原理
Varints（Variable-Length Integers）是 Protocol Buffers（ProtoBuf）中一种用于编码整数的变长编码方式。
Varints 可以有效地压缩整数的表示，并且适用于表示小整数和大整数。
为什么会有Varints编码算法
对于不包含length字段的编码格式，如何确定value的长度以对各个数据进行分割？
一种方法是根据type类型确定value域长度，这种方法的问题在于会浪费一定的存储空间，例如存储数字1，也需要int32的类型，若增加type的数量，则存储type占用的空间也会相应增加；
第二种方法则是protobuf采用的Varint类型。
Varints 的编码规则如下：
对于非负整数（包括 0），Varints 使用 7 个比特位来表示每个字节的数据，其中最高位（第 8 位）用于指示是否还有后续字节。如果最高位为 1，则表示后续字节仍然属于该整数；如果最高位为 0，则表示该字节是整数的最后一个字节。
对于负整数，Varints 使用 ZigZag 编码来表示。ZigZag 编码将有符号整数转换为无符号整数，通过将最低有效位（LSB）移动到最高有效位（MSB），并使用 Varints 进行编码。这样可以减小负整数的表示范围，从而减小编码的长度。
下面是一个示例，展示了几个整数的 Varints 编码：
整数 300 的二进制表示： 00000000 00000000 00000001 00101100
整数 300 Varints 编码： 10100110 00000010
那么如何读取整数 300 Varints 编码呢
从左往右读取，第一个字节的msb=1，所以需要继续往后再读取一个字节，这时读取到的字节msb=0，则数据已经读取到最后一个字节，读取完毕，若第二个字节的msb依然为1，则继续往后读取，直到读取到msb=0的字节。之后对这两个字节的数据进行解析。
第一步：解析的第一步，去除每个字节的msb位，每个字节只剩下 7 bits：
1010 1100 0000 0010 → 010 1100 000 0010
第二步：之后对字节进行反转得到补码，还原成原码即可：
010 1100 0000 010 → 000 0010 0101 100 → 1 0010 1100 = 300
Varints 的本质实际上是每个字节都牺牲一个 bit 位（msb）来表示是否已经结束
msb 实际上就起到了 length 的作用，正因为有了 msb（length），所以可以根据数字大小动态调整需要的字节数量。
通过varints我们可以让小的数字用更少的字节表示，从而提高了空间利用和效率。
06.gRPC核心设计思想
6.1 Channel核心设计思想
gRPC 的 Channel 层是其核心设计思想
负责管理底层的网络连接和通信。
连接管理：
Channel 层负责管理与远程服务器的连接。它维护一个连接池，可以重用现有的连接，避免频繁地创建和销毁连接。这样可以提高性能并减少资源消耗。
流控制：
Channel 层使用 HTTP/2 协议作为底层的传输协议，利用其流控制机制来控制数据的传输速率。这样可以避免发送方过载或接收方无法处理的情况，保证通信的稳定性和可靠性。
消息压缩：
Channel 层支持消息的压缩和解压缩，以减少数据的传输量。它使用基于 HTTP/2 的头部压缩机制来压缩请求和响应的元数据，以及使用可选的消息压缩算法来压缩消息体。这样可以提高网络传输的效率。
超时和重试：
Channel 层支持设置请求的超时时间，并提供重试机制来处理请求失败的情况。当请求超时或失败时，Channel 层可以自动重试请求，以增加请求的可靠性和稳定性。
6.2 Stub核心设计思想
gRPC 的 Stub 是其核心设计思想
用于在客户端和服务器之间进行远程过程调用（RPC）。
接口定义语言（IDL）：
gRPC 使用 Protocol Buffers（protobuf）作为接口定义语言，用于定义服务接口和消息格式。Stub 根据接口定义生成客户端和服务器端的代码，使得开发人员可以方便地定义和实现远程服务。
强类型接口：
Stub 生成的代码提供了强类型的接口，使得客户端可以直接调用远程服务的方法，就像调用本地方法一样。这种强类型接口提供了更好的类型安全性和编译时检查，减少了错误和调试的复杂性。
序列化和反序列化：
Stub 使用 Protocol Buffers（protobuf）作为默认的序列化和反序列化机制。它将请求和响应消息序列化为二进制格式进行传输，以及将二进制数据反序列化为消息对象。这种序列化机制使得数据传输更紧凑和高效。
异步和流式通信：
Stub 支持异步和流式通信，使得客户端和服务器可以以非阻塞的方式进行通信。客户端可以发送异步请求并接收异步响应，或者使用流式请求和响应来处理流式数据。这种能力使得 gRPC 在实时应用、流式处理等场景中非常有用。
6.3 NameResolver核心设计思想
gRPC 的 NameResolver 是其核心设计思想
用于解析服务名称并获取对应的服务器地址。
服务名称解析：NameResolver 负责将服务名称解析为对应的服务器地址。
它可以根据不同的解析策略，如 DNS 解析、配置文件解析、服务发现等，将服务名称映射到一个或多个服务器地址。
动态更新：NameResolver 支持动态更新服务器地址。
它可以监听服务地址的变化，并在地址发生变化时及时更新客户端的连接。这样可以实现服务的动态发现和负载均衡。
负载均衡：NameResolver 支持负载均衡，可以在多个服务器实例之间分配请求。
它可以根据预定义的负载均衡策略选择合适的服务器，并将请求发送到相应的服务器上。这样可以实现高可用性和扩展性。
缓存和重试：NameResolver 可以缓存解析的服务器地址
在需要时使用缓存的地址。它还支持重试机制，以处理解析失败或超时的情况。这样可以提高解析的效率和可靠性。
6.4 gRPC网络框架设计层次
应用层：应用层是最高层，包含了实际的业务逻辑和应用程序代码。
在 gRPC 中，应用层使用 Protocol Buffers（ProtoBuf）定义服务和消息，并通过 gRPC 提供的代码生成工具生成相应的客户端和服务器代码。
gRPC Stub/Client
gRPC Stub（或称为 gRPC Client）是客户端代码的一部分，它提供了与服务器进行通信的接口。客户端使用 Stub 来调用服务器端的方法，并发送请求消息。
gRPC Channel通信通道
gRPC Channel 是客户端与服务器之间的通信通道。客户端使用 Channel 来与服务器建立连接，并发送请求消息。Channel 提供了负载均衡、连接管理和错误处理等功能。
gRPC Core核心引擎
gRPC Core 是 gRPC 的核心引擎，提供了底层的网络通信和协议处理功能。它实现了 gRPC 的协议规范，处理请求和响应的序列化、反序列化、压缩、安全性等方面的功能。
传输层：传输层负责在客户端和服务器之间传输数据。
gRPC 支持多种传输层协议，如 HTTP/2、TCP、gRPC-over-HTTP/1.1 等。HTTP/2 是 gRPC 的默认传输层协议，它提供了高效的多路复用、流控制和头部压缩等特性。
07.gRPC核心原理
7.1 gRPC核心设计思路
gRpc源码核心设计说明
类库有三个不同的层: Stub/桩, Channel/通道 & Transport/传输。
Stub
Stub层暴露给大多数开发者，并提供类型安全的绑定到正在适应（adapting）的数据模型/IDL/接口。
gRPC带有一个protocol-buffer编译器的 插件用来从.proto 文件中生成Stub接口。当然，到其他数据模型/IDL的绑定应该是容易添加并欢迎的。
Channel
Channel层是传输处理之上的抽象，适合拦截器/装饰器，并比Stub层暴露更多行为给应用。
它想让应用框架可以简单的使用这个层来定位横切关注点（address cross-cutting concerns）如日志，监控，认证等。
流程控制也在这个层上暴露，容许更多复杂的应用来直接使用它交互。
Transport
Transport层承担在线上放置和获取字节的繁重工作。它的接口被抽象到恰好刚刚够容许插入不同的实现。Transport被建模为Stream工厂。gRPC带有三个Transport实现：
基于Netty 的transport是主要的transport实现，基于Netty. 可同时用于客户端和服务器端。
基于OkHttp 的transport是轻量级的transport，基于OkHttp. 主要用于Android并只作为客户端。
inProcess transport 是当服务器和客户端在同一个进程内使用使用。用于测试。
7.3 域名解析流程
NameResolver 是可拔插的组件，用于解析目标 URI 并返回地址给调用者。
NameResolver 使用 URI 的 scheme 来检测是否可以解析它， 再使用 scheme 后面的组件来做实际处理。
域名解析涉及到的核心类
NameResolver是一个抽象类。抽象方法start()和shutdown()分别是开始解析和停止解析。通过Factory工厂类调用newNameResolver()方法创建对象。
DnsNameResolver是一个实现类。包级私有，通过DnsNameResolverFactory类来创建。其dns解析核心逻辑在这个类中。
DnsNameResolver中解析域名流程
DnsNameResolver#构造函数，传入一些参数，将参数简单保存起来。
DnsNameResolver#start()，开始解析，传入 listener 用于接收目标的更新。
DnsNameResolver#resolve()，开始做实际的解析，这里通过线程池创建一个任务，然后看Resolve类
DnsNameResolver#Resolve#run()，主要做3步。第一步解析地址，第二步包装格式，第三步通知listener。注意这个工作是在异步线程中进行的，只能通过listener。
DnsNameResolver#shutdown()，将停止解析，同时更新 listener 将会停止。
DnsNameResolver中解析地址失败的流程
DnsNameResolver#Resolve#run()，以此为入口，然后调用doResolve解析返回一个result结果，这里面判断result.error如果不为空，则执行解析失败处理逻辑。
NameResolver#Listener2#onError()，回调这个方法，是一个抽象类，看具体的实现类，可以定位到NameResolverListener
ManagedChannelImpl#NameResolverListener#onError()，这里面处理解析异常逻辑。开启一个线程做任务
NameResolverListener#NameResolverErrorHandler#run()，然后继续往下看scheduleExponentialBackOffInSyncContext()方法
ManagedChannelImpl#scheduleExponentialBackOffInSyncContext()，通过线程池发送一个延迟1分钟的DelayedNameResolverRefresh刷新任务，在这个任务里调用nameResolver.refresh()刷新
nameResolver.refresh()，将会再次调用解析地址操作。只是在每次解析失败时，一旦解析成功，就会跳出循环。
7.4 Channel层设计原理
如何理解Channel层设计
Channel 到概念上的端点的虚拟连接，用于执行RPC。 通道可以根据配置，负载等自由地实现与端点零或多个实际连接。
通道也可以自由地确定要使用的实际端点，并且可以在每次 RPC 上进行更改，从而允许客户端负载平衡。应用程序通常期望使用存根(stub)，而不是直接调用这个类。
Channel抽象类的设计
抽象newCall()方法，构建一个用于远程操作的 ClientCall 对象，返回的 ClientCall 对象不会触发任何远程行为，直到 ClientCall.start() 方法被调用。
抽象authority()方法，这个 Channel 连接到的目的地的 authority。通常是以 “host:port” 格式。
ManagedChannel抽象类的设计
类ManagedChannel 在 Channel 的基础上提供生命周期管理的功能。
shutdown()/shutdownNow() 方法用于关闭 Channel。shutdown方法发起一个有组织的关闭，期间已经存在的调用将继续，而新的调用将被立即取消。
isShutdown()/isTerminated() 方法用于检测 Channel 状态。isShutdown返回channel是否是关闭。关闭的channel立即取消任何新的调用，但是将继续有一些正在处理的调用。
awaitTermination() 方法用于等待关闭操作完成。该方法是等待 channel 变成结束，如果超时时间达到则放弃。
ManagedChannelImpl实现类的设计
第一次RPC请求： 此时要调用Channel的 newCall() 方法得到ClientCall的实例，然后调 ClientCall 的 start()方法，期间获取ClientTransport时激发一次 name resolver 的 start()
如果开启了空闲模式：则在每次 Channel 从空闲模式退出，进入使用状态时，再激发一次 name resolver 的 start()
exitIdleMode()方法，让 Channel 退出空闲模式，如果它处于空闲模式中。返回一个新的可以用于处理新请求的 LoadBalancer。如果 Channel 被关闭则返回null。
ManagedChannelImpl - InUseStateAggregator，空闲模式的进入和退出是由它来进行控制。实现原理是每个要使用这个聚合器的调用者都要存进来一个对象，然后用完之后再取出来，这样可以通过保存对象的数量变化判断开始使用(从无到有)或者已经不再使用(从有到无)。
ManagedChannelImpl - Name Resolver，name resolver 的 start() 方法，也就是 name resolver 要开始解析name的这个工作，只有两种情况下开始：
ManagedChannelBuilder抽象类的设计
forAddress()和forTarget()这个是请求host和port的操作，必须调用该方法。
directExecutor()，直接在传输的线程中执行应用代码。取决于底层传输，使用一个 direct executor 可能引发重大的性能提升。当然，它也要求应用在任何情况下不阻塞。
executor()，如果在channel构建时没有提供executor，builder将使用一个静态缓存的线程池。
intercept()，添加拦截器，被channel执行它的实际工作前被调用。
userAgent()，这是一个可选参数。如果提供，给定的agent将使用grpc User-Agent作为前缀。
overrideAuthority()，覆盖和TLS和HTTP 虚拟主机服务一起使用的authority。它不会改变实际连接到的主机。通常是以host:port的形式。应该仅用于测试。
usePlaintext()，使用 plaintext 连接到服务器。默认将使用加密连接机制如 TLS 。应该仅用于测试或者用于那些API使用或者数据交换并不敏感的API。
nameResolverFactory()，为channel提供一个定制的 NameResolver.Factory。如果这个方法没有被调用，builder将在全局解析器注册(global resolver registry)中为提供的目标寻找一个工厂。
idleTimeout()，设置在进入空闲模式前的没有RPC的期限。在空闲模式中，channel会关闭所有连接，NameResolver 和 LoadBalancer 。新的RPC将把channel带出空闲模式。channel以空闲模式开始。
build()，使用给定参数来构建一个channel
ManagedChannelProvider抽象类的设计
public abstract class ManagedChannelBuilder<T extends ManagedChannelBuilder<T>> { public static ManagedChannelBuilder<?> forAddress(String name, int port) { return ManagedChannelProvider.provider().builderForAddress(name, port); } public static ManagedChannelBuilder<?> forTarget(String target) { return ManagedChannelProvider.provider().builderForTarget(target); } }一个抽象基类 ManagedChannelProvider，然后 okhttp(OkHttpChannelProvider) 和 netty(NettyChannelProvider) 各实现了一个子类。
Channel Provider 的功能在于帮助创建合适的 ManagedChannelBuilder。目前有多套 Channel 的实现，典型如 netty 和 okhttp ，选择哪套实现就是一个需要特别考虑的问题。
Channel Provider 的设计目标是解藕这个事情，不使用配置，hard code等方式，而是将细节交给 Channel Provider 的具体实现。
在 ManagedChannelBuilder 中这样调用 ManagedChannelProvider，其中 provider() 静态方法会根据实际情况选择一套可用的方案，然后 builderForAddress()方法和 forTarget() 方法会创建对应的ManagedChannelBuilder。
7.4 Stub层设计原理
生成类HelloWorldGrpc.HelloWorldStub介绍
这个类是通过grpc的proto编译器生成的类，它的package由.proto文件中的 java_package 选项指定。这个XxxStub类是继承AbstractStub抽象类。
类AbstractStub是stub实现的通用基类设计
类AbstractStub也是生成代码中的stub类的通用基类。这个类容许重定义，例如，添加拦截器到stub。
AbstractStub()构造函数，类AbstractStub有两个属性：Channel channel，CallOptions callOptions
build()抽象方法，定义了抽象方法build()方法来返回一个新的stub，使用给定的Channel和提供的方法配置。
with方法族，定义有多个with×××()方法，通过创建新的 CallOptions 实例，然后调用上面的build()方法来返回一个新的stub。
项目demo地址：https://github.com/yangchong211/YCServerLib
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