在 gRPC 里客户端应用可以像调用本地对象一样直接调用另一台不同的机器上服务端 应用的方法，使得您能够更容易地创建分布式应用和服务。与许多 RPC 系统类似，gRPC 也是基于以下理念：定义一个服务，指定其能够被远程调用的方法（包含参数和返回类型）。在服务端实现这个接口，并运行一个 gRPC 服务器来处理客户端调用。在客户端拥有一个存根能够像服务端一样的方法。
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gRPC 客户端和服务端可以在多种环境中运行和交互 - 从 google 内部的服务器到你自己的笔记本，并且可以用任何 gRPC 支持的语言来编写。所以，你可以很容易地用 Java 创建一个 gRPC 服务端，用 Go、Python、Ruby 来创建客户端。此外，Google 最新 API 将有 gRPC 版本的接口，使你很容易地将 Google 的功能集成到你的应用里。
gRPC 默认使用 protocol buffers，这是 Google 开源的一套成熟的结构数据序列化机制（当然也可以使用其他数据格式如 JSON）。名叫 proto3 的新风格的 protocol buffers，它拥有轻量简化的语法、一些有用的新功能，并且支持更多新语言。当前针对 Java 和 C++ 发布了 beta 版本，针对 JavaNano（即 Android Java）发布 alpha 版本，在protocol buffers Github 源码库里有 Ruby 支持， 在golang/protobuf Github 源码库里还有针对 Go 语言的生成器， 对更多语言的支持正在开发中。
有了 gRPC， 我们可以一次性的在一个 .proto 文件中定义服务并使用任何支持它的语言去实现客户端和服务器，反过来，它们可以在各种环境中，从Google的服务器到你自己的平板电脑—— gRPC 帮你解决了不同语言及环境间通信的复杂性.使用 protocol buffers 还能获得其他好处，包括高效的序列号，简单的 IDL 以及容易进行接口更新。
现在让我们来仔细了解一下当 gRPC 客户端调用 gRPC 服务端的方法时到底发生了什么。我们不究其实现细节，关于实现细节的部分，你可以在我们的特定语言页面里找到更为详尽的内容。
首先我们来了解一下最简单的 RPC 形式：客户端发出单个请求，获得单个响应。
服务端流式 RPC 除了在得到客户端请求信息后发送回一个应答流之外，与我们的简单例子一样。在发送完所有应答后，服务端的状态详情(状态码和可选的状态信息)和可选的跟踪元数据被发送回客户端，以此来完成服务端的工作。客户端在接收到所有服务端的应答后也完成了工作。
客户端流式 RPC 也基本与我们的简单例子一样，区别在于客户端通过发送一个请求流给服务端，取代了原先发送的单个请求。服务端通常（但并不必须）会在接收到客户端所有的请求后发送回一个应答，其中附带有它的状态详情和可选的跟踪数据。
双向流式 RPC ，调用由客户端调用方法来初始化，而服务端则接收到客户端的元数据，方法名和截止时间。服务端可以选择发送回它的初始元数据或等待客户端发送请求。 下一步怎样发展取决于应用，因为客户端和服务端能在任意顺序上读写 - 这些流的操作是完全独立的。例如服务端可以一直等直到它接收到所有客户端的消息才写应答，或者服务端和客户端可以像"乒乓球"一样：服务端后得到一个请求就回送一个应答，接着客户端根据应答来发送另一个请求，以此类推。
通过运行下面的命令克隆并安装grpc-go代码库：
下载protobuf源码包
安装golang-protobuf
第一步使用 protocol buffers去定义 gRPC service 和方法 request 以及 response 的类型。
要定义一个服务，必须在.proto 文件中指定 service：
然后在服务中定义 rpc 方法，指定请求的和响应类型，gRPC 允许定义4种类型的 service 方法。
服务.proto文件如下所示：
rpc调用原理框架如图:
-支持多语言的rpc框架，例如Google的grpc，facebook thrift， 百度的brpc
-支持特定语言的rpc框架， 例如新浪微博的Motan
-支持服务治理微服务化特性框架，其底层仍是rpc框架，例如 阿里的Dubbo
目前业内主要使用基于多语言的 RPC 框架来构建微服务，是一种比较好的技术选择，例如netflix ，API服务编排层和后端微服务之间采用微服务rpc进行通信
-支持C java js
-git地址
-原理图:
gRPC 的线程模型遵循 Netty 的线程分工原则，即：协议层消息的接收和编解码由 Netty 的 I/O(NioEventLoop) 线程负责；后续应用层的处理由应用线程负责，防止由于应用处理耗时而阻塞 Netty 的 I/O 线程
不过正是因为有了分工原则，grpc 之间会做频繁的线程切换，如果在一次grpc调用过程中，做了多次I/O线程到应用线程之间的切换，会导致性能的下降，这也是为什么grpc在一些私有协议支持不太友好的原因
缺点
改进:
优化后BIO线程模型采用了线程池的做法但是后端的应用处理线程仍然采用同步阻塞的模型，阻塞的时间取决对方I/O处理的速度和网络I/O传输的速度
grpc的线程模型主要包含服务端线程模型，客户端线程模型
2.1.1 I/O 通信线程模型
gRPC的做法是服务监听线程和I/O线程分离Reactor多个线程模型 其工作原理如下:
2.1.2 服务调度线程模型
gRPC 客户端线程模型工作原理如下图所示（同步阻塞调用为例)
相比于服务端，客户端的线程模型简单一些，它的工作原理如下：
grpc 线程模型
RPC(Remote Procedure Call，即远程过程调用)是建立在Socket之上的，在一台机器上运行的主程序，可以调用另一台机器上准备好的子程序，就像LPC(本地过程调用)。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。对于RPC架构来说，应用越底层，代码越复杂、灵活性越高、效率越高；应用越上层，抽象封装的越好、代码越简单、效率越差。
RPC 框架注意事项
RPC 的调用通常为了方便使用，会被伪装成普通方法调用的形式。但实际二者之间存在巨大的差异，进程内的方法调用的时间量级是 ns（纳秒），而进程间的 RPC 方法调用时间量级通常是 ms（毫秒），它们之间差着 10 的六次方。
因此，微服务架构下，内部主服务链之间的 RPC 调用需要异步化，服务之间的调用请求和等待结果相互之间解耦。
降级功能基本是rpc框架的标配了，不过对比了一些rpc框架，发现实现方式还是挺不一样的。
osp是提供了一个配置，如果配置服务为降级，那个这个服务的server端收到请求，直接返回一个降级对应的错误码，client收到这个结果后，可以根据这个错误码做处理，比如返回一些固定数据之类的。
优点：
1 降级配置方式非常灵活，可以根据请求来源配置是否降级。
2 能非常快速方便处理一些场景：比如唯品会大促的时候，把商品评论服务设置为降级，这样就可以方便的关闭掉商品评论功能了。
3 不同的调用方可以根据降级错误码来做不同的事情，非常的灵活。
缺点：
1 降级了的服务，还是会收到client的请求，对client和server还是有些压力
sofa没有看到明确的降级功能。
只是提供了自动故障剔除功能，但是这个功能只是修改server的流量权重，叫他为熔断更加贴切。
dubbo提供了一个mock功能，如果server返回异常的情况下，可以用mock数据替代。
近几年诞生了很多微服务框架，比如JAVA的Spring Cloud、Dubbo;Golang的GoKit和GoMicro以及NodeJs的Seneca。几乎每种主流语言都有其对应的微服务框架。
Go在微服务框架中有其独特的优势，至于优势在哪，自行google。
1、GoKit框架
这是一个工具包的集合，可以帮助攻城狮构建强大、可靠和可维护的微服务。提供了用于实现系统监控和弹性模式组件的库，例如日志、跟踪、限流、熔断等。
基于这个框架的应用程序架构由三个主要的部分组成：
传输层：用于网络通信，服务通常使用HTTP或者gRPC等网络传输协议，或者使用NATS等发布订阅系统相互通信。
接口层：是服务器和客户端的基本构建块。每个对外提供的接口方法都会定义为一个Endpoint，一遍在服务器和客户端之间进行网络通信，每个端点使用传输层通过HTTP或gRPC等具体通信模式对外提供服务
服务成：具体的业务逻辑实现
2、GoMicro框架
这是一个基于Go语言实现的插件化RPC微服务框架。提供了服务发现、负载均衡、同步传输、异步通信以及事件驱动等机制，尝试简化分布式系统之间的通信，让开发者更专注于自身业务逻辑的开发。
GoMicro的设计哲学是可插拔的架构理念，提供了可快速构建系统的组件，并且可以根据自身的需求对GoMicro提供的默认实现进行定制。所有插件都可在仓库github.com/micro/go-plugins 中找到。
RPC是远程过程调用的简称，广泛应用在大规模分布式应用中，作用是有助于系统的垂直拆分，使系统更易拓展。Java中的RPC框架比较多，各有特色，广泛使用的有RMI、Hessian、Dubbo等。RPC还有一个特点就是能够跨语言。
1、RMI（远程方法调用）
JAVA自带的远程方法调用工具，不过有一定的局限性，毕竟是JAVA语言最开始时的设计，后来很多框架的原理都基于RMI，RMI的使用如下：
对外接口
span style="font-size:12px;"public interface IService extends Remote {
public String queryName(String no) throws RemoteException;
}/span
服务实现
import java.rmi.RemoteException;
import java.rmi.server.UnicastRemoteObject;
// 服务实现
public class ServiceImpl extends UnicastRemoteObject implements IService {
/**
*/
private static final long serialVersionUID = 682805210518738166L;
/**
* @throws RemoteException
*/
protected ServiceImpl() throws RemoteException {
super();
}
/* (non-Javadoc)
* @see com.suning.ebuy.wd.web.IService#queryName(java.lang.String)
*/
@Override
public String queryName(String no) throws RemoteException {
// 方法的具体实现
System.out.println("hello" + no);
return String.valueOf(System.currentTimeMillis());
}
}
RMI客户端
[java] view plain copy
import java.rmi.AccessException;
import java.rmi.NotBoundException;
import java.rmi.RemoteException;
import java.rmi.registry.LocateRegistry;
import java.rmi.registry.Registry;
// RMI客户端
public class Client {
public static void main(String[] args) {
// 注册管理器
Registry registry = null;
try {
// 获取服务注册管理器
registry = LocateRegistry.getRegistry("127.0.0.1",8088);
// 列出所有注册的服务
String[] list = registry.list();
for(String s : list){
System.out.println(s);
}
} catch (RemoteException e) {
}
try {
// 根据命名获取服务
IService server = (IService) registry.lookup("vince");
// 调用远程方法
String result = server.queryName("ha ha ha ha");
// 输出调用结果
System.out.println("result from remote : " + result);
} catch (AccessException e) {
} catch (RemoteException e) {
} catch (NotBoundException e) {
}
}
}
RMI服务端
[java] view plain copy
import java.rmi.RemoteException;
import java.rmi.registry.LocateRegistry;
import java.rmi.registry.Registry;
// RMI服务端
public class Server {
public static void main(String[] args) {
// 注册管理器
Registry registry = null;
try {
// 创建一个服务注册管理器
registry = LocateRegistry.createRegistry(8088);
} catch (RemoteException e) {
}
try {
// 创建一个服务
ServiceImpl server = new ServiceImpl();
// 将服务绑定命名
registry.rebind("vince", server);
System.out.println("bind server");
} catch (RemoteException e) {
}
}
}
2、Hessian（基于HTTP的远程方法调用）
基于HTTP协议传输，在性能方面还不够完美，负载均衡和失效转移依赖于应用的负载均衡器，Hessian的使用则与RMI类似，区别在于淡化了Registry的角色，通过显示的地址调用，利用HessianProxyFactory根据配置的地址create一个代理对象，另外还要引入Hessian的Jar包。
3、Dubbo（淘宝开源的基于TCP的RPC框架）
基于Netty的高性能RPC框架，是阿里巴巴开源的，总体原理如下：
