Protobuf是Protocol Buffers的简称,它是Google公司开发的一种数据描述语言,并于2008年对外开源。Protobuf刚开源时的定位类似于XML、JSON等数据描述语言,通过附带工具生成代码并实现将结构化数据序列化的功能。但是我们更关注的是Protobuf作为接口规范的描述语言,可以作为设计安全的跨语言PRC接口的基础工具。
对于没有用过Protobuf的读者,建议先从官网了解下基本用法。这里我们尝试将Protobuf和RPC结合在一起使用,通过Protobuf来最终保证RPC的接口规范和安全。Protobuf中最基本的数据单元是message,是类似Go语言中结构体的存在。在message中可以嵌套message或其它的基础数据类型的成员。
首先创建hello.proto文件,其中包装HelloService服务中用到的字符串类型:
syntax = "proto3"; package main; message String { string value = 1; }
开头的syntax语句表示采用proto3的语法。第三版的Protobuf对语言进行了提炼简化,所有成员均采用类似Go语言中的零值初始化(不再支持自定义默认值),因此消息成员也不再需要支持required特性。然后package指令指明当前是main包(这样可以和Go的包名保持一致,简化例子代码),当然用户也可以针对不同的语言定制对应的包路径和名称。最后message关键字定义一个新的String类型,在最终生成的Go语言代码中对应一个String结构体。String类型中只有一个字符串类型的value成员,该成员编码时用1编号代替名字。
在XML或JSON等数据描述语言中,一般通过成员的名字来绑定对应的数据。但是Protobuf编码却是通过成员的唯一编号来绑定对应的数据,因此Protobuf编码后数据的体积会比较小,但是也非常不便于人类查阅。我们目前并不关注Protobuf的编码技术,最终生成的Go结构体可以自由采用JSON或gob等编码格式,因此大家可以暂时忽略Protobuf的成员编码部分。
Protobuf核心的工具集是C++语言开发的,在官方的protoc编译器中并不支持Go语言。要想基于上面的hello.proto文件生成相应的Go代码,需要安装相应的插件。首先是安装官方的protoc工具,可以从 https://github.com/google/protobuf/releases 下载。然后是安装针对Go语言的代码生成插件,可以通过go get github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go命令安装。
go get github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go
然后通过以下命令生成相应的Go代码:
$ protoc --go_out=. hello.proto
其中go_out参数告知protoc编译器去加载对应的protoc-gen-go工具,然后通过该工具生成代码,生成代码放到当前目录。最后是一系列要处理的protobuf文件的列表。
go_out
这里只生成了一个hello.pb.go文件,其中String结构体内容如下:
type String struct { Value string `protobuf:"bytes,1,opt,name=value" json:"value,omitempty"` } func (m *String) Reset() { *m = String{} } func (m *String) String() string { return proto.CompactTextString(m) } func (*String) ProtoMessage() {} func (*String) Descriptor() ([]byte, []int) { return fileDescriptor_hello_069698f99dd8f029, []int{0} } func (m *String) GetValue() string { if m != nil { return m.Value } return "" }
生成的结构体中还会包含一些以XXX_为名字前缀的成员,我们已经隐藏了这些成员。同时String类型还自动生成了一组方法,其中ProtoMessage方法表示这是一个实现了proto.Message接口的方法。此外Protobuf还为每个成员生成了一个Get方法,Get方法不仅可以处理空指针类型,而且可以和Protobuf第二版的方法保持一致(第二版的自定义默认值特性依赖这类方法)。
XXX_
基于新的String类型,我们可以重新实现HelloService服务:
type HelloService struct{} func (p *HelloService) Hello(request *String, reply *String) error { reply.Value = "hello:" + request.GetValue() return nil }
其中Hello方法的输入参数和输出的参数均改用Protobuf定义的String类型表示。因为新的输入参数为结构体类型,因此改用指针类型作为输入参数,函数的内部代码同时也做了相应的调整。
至此,我们初步实现了Protobuf和RPC组合工作。在启动RPC服务时,我们依然可以选择默认的gob或手工指定json编码,甚至可以重新基于protobuf编码实现一个插件。虽然做了这么多工作,但是似乎并没有看到什么收益!
回顾第一章中更安全的RPC接口部分的内容,当时我们花费了极大的力气去给RPC服务增加安全的保障。最终得到的更安全的RPC接口的代码本身就非常繁琐的使用手工维护,同时全部安全相关的代码只适用于Go语言环境!既然使用了Protobuf定义的输入和输出参数,那么RPC服务接口是否也可以通过Protobuf定义呢?其实用Protobuf定义语言无关的RPC服务接口才是它真正的价值所在!
下面更新hello.proto文件,通过Protobuf来定义HelloService服务:
service HelloService { rpc Hello (String) returns (String); }
但是重新生成的Go代码并没有发生变化。这是因为世界上的RPC实现有千万种,protoc编译器并不知道该如何为HelloService服务生成代码。
不过在protoc-gen-go内部已经集成了一个名字为grpc的插件,可以针对gRPC生成代码:
grpc
$ protoc --go_out=plugins=grpc:. hello.proto
在生成的代码中多了一些类似HelloServiceServer、HelloServiceClient的新类型。这些类型是为gRPC服务的,并不符合我们的RPC要求。
不过gRPC插件为我们提供了改进的思路,下面我们将探索如何为我们的RPC生成安全的代码。
Protobuf的protoc编译器是通过插件机制实现对不同语言的支持。比如protoc命令出现--xxx_out格式的参数,那么protoc将首先查询是否有内置的xxx插件,如果没有内置的xxx插件那么将继续查询当前系统中是否存在protoc-gen-xxx命名的可执行程序,最终通过查询到的插件生成代码。对于Go语言的protoc-gen-go插件来说,里面又实现了一层静态插件系统。比如protoc-gen-go内置了一个gRPC插件,用户可以通过--go_out=plugins=grpc参数来生成gRPC相关代码,否则只会针对message生成相关代码。
--xxx_out
--go_out=plugins=grpc
参考gRPC插件的代码,可以发现generator.RegisterPlugin函数可以用来注册插件。插件是一个generator.Plugin接口:
// A Plugin provides functionality to add to the output during // Go code generation, such as to produce RPC stubs. type Plugin interface { // Name identifies the plugin. Name() string // Init is called once after data structures are built but before // code generation begins. Init(g *Generator) // Generate produces the code generated by the plugin for this file, // except for the imports, by calling the generator's methods P, In, // and Out. Generate(file *FileDescriptor) // GenerateImports produces the import declarations for this file. // It is called after Generate. GenerateImports(file *FileDescriptor) }
其中Name方法返回插件的名字,这是Go语言的Protobuf实现的插件体系,和protoc插件的名字并无关系。然后Init函数是通过g参数对插件进行初始化,g参数中包含Proto文件的所有信息。最后的Generate和GenerateImports方法用于生成主体代码和对应的导入包代码。
因此我们可以设计一个netrpcPlugin插件,用于为标准库的RPC框架生成代码:
import ( "github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go/generator" ) type netrpcPlugin struct{ *generator.Generator } func (p *netrpcPlugin) Name() string { return "netrpc" } func (p *netrpcPlugin) Init(g *generator.Generator) { p.Generator = g } func (p *netrpcPlugin) GenerateImports(file *generator.FileDescriptor) { if len(file.Service) > 0 { p.genImportCode(file) } } func (p *netrpcPlugin) Generate(file *generator.FileDescriptor) { for _, svc := range file.Service { p.genServiceCode(svc) } }
首先Name方法返回插件的名字。netrpcPlugin插件内置了一个匿名的*generator.Generator成员,然后在Init初始化的时候用参数g进行初始化,因此插件是从g参数对象继承了全部的公有方法。其中GenerateImports方法调用自定义的genImportCode函数生成导入代码。Generate方法调用自定义的genServiceCode方法生成每个服务的代码。
*generator.Generator
目前,自定义的genImportCode和genServiceCode方法只是输出一行简单的注释:
func (p *netrpcPlugin) genImportCode(file *generator.FileDescriptor) { p.P("// TODO: import code") } func (p *netrpcPlugin) genServiceCode(svc *descriptor.ServiceDescriptorProto) { p.P("// TODO: service code, Name = " + svc.GetName()) }
要使用该插件需要先通过generator.RegisterPlugin函数注册插件,可以在init函数中完成:
func init() { generator.RegisterPlugin(new(netrpcPlugin)) }
因为Go语言的包只能静态导入,我们无法向已经安装的protoc-gen-go添加我们新编写的插件。我们将重新克隆protoc-gen-go对应的main函数:
package main import ( "io/ioutil" "os" "github.com/golang/protobuf/proto" "github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go/generator" ) func main() { g := generator.New() data, err := ioutil.ReadAll(os.Stdin) if err != nil { g.Error(err, "reading input") } if err := proto.Unmarshal(data, g.Request); err != nil { g.Error(err, "parsing input proto") } if len(g.Request.FileToGenerate) == 0 { g.Fail("no files to generate") } g.CommandLineParameters(g.Request.GetParameter()) // Create a wrapped version of the Descriptors and EnumDescriptors that // point to the file that defines them. g.WrapTypes() g.SetPackageNames() g.BuildTypeNameMap() g.GenerateAllFiles() // Send back the results. data, err = proto.Marshal(g.Response) if err != nil { g.Error(err, "failed to marshal output proto") } _, err = os.Stdout.Write(data) if err != nil { g.Error(err, "failed to write output proto") } }
为了避免对protoc-gen-go插件造成干扰,我们将我们的可执行程序命名为protoc-gen-go-netrpc,表示包含了netrpc插件。然后用以下命令重新编译hello.proto文件:
$ protoc --go-netrpc_out=plugins=netrpc:. hello.proto
其中--go-netrpc_out参数告知protoc编译器加载名为protoc-gen-go-netrpc的插件,插件中的plugins=netrpc指示启用内部唯一的名为netrpc的netrpcPlugin插件。在新生成的hello.pb.go文件中将包含增加的注释代码。
--go-netrpc_out
plugins=netrpc
至此,手工定制的Protobuf代码生成插件终于可以工作了。
在前面的例子中我们已经构建了最小化的netrpcPlugin插件,并且通过克隆protoc-gen-go的主程序创建了新的protoc-gen-go-netrpc的插件程序。现在开始继续完善netrpcPlugin插件,最终目标是生成RPC安全接口。
首先是自定义的genImportCode方法中生成导入包的代码:
func (p *netrpcPlugin) genImportCode(file *generator.FileDescriptor) { p.P(`import "net/rpc"`) }
然后要在自定义的genServiceCode方法中为每个服务生成相关的代码。分析可以发现每个服务最重要的是服务的名字,然后每个服务有一组方法。而对于服务定义的方法,最重要的是方法的名字,还有输入参数和输出参数类型的名字。
为此我们定义了一个ServiceSpec类型,用于描述服务的元信息:
type ServiceSpec struct { ServiceName string MethodList []ServiceMethodSpec } type ServiceMethodSpec struct { MethodName string InputTypeName string OutputTypeName string }
然后我们新建一个buildServiceSpec方法用来解析每个服务的ServiceSpec元信息:
func (p *netrpcPlugin) buildServiceSpec( svc *descriptor.ServiceDescriptorProto, ) *ServiceSpec { spec := &ServiceSpec{ ServiceName: generator.CamelCase(svc.GetName()), } for _, m := range svc.Method { spec.MethodList = append(spec.MethodList, ServiceMethodSpec{ MethodName: generator.CamelCase(m.GetName()), InputTypeName: p.TypeName(p.ObjectNamed(m.GetInputType())), OutputTypeName: p.TypeName(p.ObjectNamed(m.GetOutputType())), }) } return spec }
其中输入参数是*descriptor.ServiceDescriptorProto类型,完整描述了一个服务的所有信息。然后通过svc.GetName()就可以获取Protobuf文件中定义的服务的名字。Protobuf文件中的名字转为Go语言的名字后,需要通过generator.CamelCase函数进行一次转换。类似的,在for循环中我们通过m.GetName()获取方法的名字,然后再转为Go语言中对应的名字。比较复杂的是对输入和输出参数名字的解析:首先需要通过m.GetInputType()获取输入参数的类型,然后通过p.ObjectNamed获取类型对应的类对象信息,最后获取类对象的名字。
*descriptor.ServiceDescriptorProto
svc.GetName()
generator.CamelCase
m.GetName()
m.GetInputType()
p.ObjectNamed
然后我们就可以基于buildServiceSpec方法构造的服务的元信息生成服务的代码:
func (p *netrpcPlugin) genServiceCode(svc *descriptor.ServiceDescriptorProto) { spec := p.buildServiceSpec(svc) var buf bytes.Buffer t := template.Must(template.New("").Parse(tmplService)) err := t.Execute(&buf, spec) if err != nil { log.Fatal(err) } p.P(buf.String()) }
为了便于维护,我们基于Go语言的模板来生成服务代码,其中tmplService是服务的模板。
在编写模板之前,我们先查看下我们期望生成的最终代码大概是什么样子:
type HelloServiceInterface interface { Hello(in String, out *String) error } func RegisterHelloService(srv *rpc.Server, x HelloService) error { if err := srv.RegisterName("HelloService", x); err != nil { return err } return nil } type HelloServiceClient struct { *rpc.Client } var _ HelloServiceInterface = (*HelloServiceClient)(nil) func DialHelloService(network, address string) (*HelloServiceClient, error) { c, err := rpc.Dial(network, address) if err != nil { return nil, err } return &HelloServiceClient{Client: c}, nil } func (p *HelloServiceClient) Hello(in String, out *String) error { return p.Client.Call("HelloService.Hello", in, out) }
其中HelloService是服务名字,同时还有一系列的方法相关的名字。
参考最终要生成的代码可以构建如下模板:
const tmplService = ` {{$root := .}} type {{.ServiceName}}Interface interface { {{- range $_, $m := .MethodList}} {{$m.MethodName}}(*{{$m.InputTypeName}}, *{{$m.OutputTypeName}}) error {{- end}} } func Register{{.ServiceName}}( srv *rpc.Server, x {{.ServiceName}}Interface, ) error { if err := srv.RegisterName("{{.ServiceName}}", x); err != nil { return err } return nil } type {{.ServiceName}}Client struct { *rpc.Client } var _ {{.ServiceName}}Interface = (*{{.ServiceName}}Client)(nil) func Dial{{.ServiceName}}(network, address string) ( *{{.ServiceName}}Client, error, ) { c, err := rpc.Dial(network, address) if err != nil { return nil, err } return &{{.ServiceName}}Client{Client: c}, nil } {{range $_, $m := .MethodList}} func (p *{{$root.ServiceName}}Client) {{$m.MethodName}}( in *{{$m.InputTypeName}}, out *{{$m.OutputTypeName}}, ) error { return p.Client.Call("{{$root.ServiceName}}.{{$m.MethodName}}", in, out) } {{end}} `
当Protobuf的插件定制工作完成后,每次hello.proto文件中RPC服务的变化都可以自动生成代码。也可以通过更新插件的模板,调整或增加生成代码的内容。在掌握了定制Protobuf插件技术后,你将彻底拥有这个技术。
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