Node.js 中使用 gRPC 和 Protocol Buffers 的完整指南

作者:夜航船时间:2026-10-31 16:10:32浏览:333

本文详细介绍如何在 Node.js 中集成 gRPC 和 Protocol Buffers。内容涵盖 RPC 概念、四种 RPC 模式,以及使用 .proto 文件定义服务。通过完整代码示例,演示如何配置依赖、编写服务端逻辑与客户端调用,实现高效的服务间通信。

本文将简要介绍 gRPC 和 Protocol Buffers 的基础知识,并展示如何在 Node.js 应用中结合使用这两者。

gRPC 是什么

gRPC 是一个开源的高性能 RPC 框架。那么 RPC(远程过程调用)具体是做什么的呢?请看下面的示例。

function getEmployee() {
  return "ABCD";
}
function greetEmployee()
{
  let employee = getEmployee();
  console.log("Greet",employee) 
} 

这里有一个 getEmployee 函数,它返回一个 Employee Name;另一个函数 greetEmployee 会调用 getEmployee 获取该员工的 Name,随后打印出一条 Greeting。

在此处,greetEmployee 调用 getEmployee 属于常规函数调用。

如果 getEmployee 和 greetEmployee 函数位于不同的地址空间,或者运行在由网络分隔的两台不同主机上,这种调用方式就被称为“远程过程调用”(Remote Procedure Call, RPC)。在此场景中,拥有 getEmployee 函数的系统充当服务器,而拥有 greetEmployee 函数的系统则充当客户端。

什么是 Protocol Buffer(协议缓冲区)

Protocol Buffer 是 gRPC 默认使用的接口定义语言。

  • 它有助于定义服务器所提供的各种服务。
  • 它有助于定义系统中使用的有效负载(payload)结构。
  • 它能够将消息序列化为特殊的二进制格式,并在服务器与客户端之间通过网络线路进行传输。

在本文的后续部分,我们将看到在 Node.js 应用中使用 Protocol Buffers 的具体方法。

支持哪些不同类型的 RPC?

Unary RPC(简单请求/响应)

这是最基础的一种 RPC 模式。客户端向服务器发送一条请求消息,服务器处理该请求后,将响应消息发回给客户端。

在本文中,我们将重点介绍这种 gRPC 模式。

Server Streaming RPC(服务器流式 RPC)

在此模式下,客户端发送一条请求消息给服务器,随后服务器以流式方式将一系列消息发送回客户端。

Client Streaming RPC(客户端流式 RPC)

在此模式下,客户端以流式方式向服务器发送一系列消息。服务器处理完所有请求后,将一条响应消息发回给客户端。

Bidirectional Streaming RPC(双向流式 RPC)

在此模式下,客户端以流式方式向服务器发送一系列消息。服务器处理这些请求后,再以流式方式将一系列响应消息发回给客户端。

如何在 Node.js 中使用 gRPC 和 Protocol Buffers

使用以下命令创建一个名为 grpc-nodejs-demo 的文件夹,并在其中初始化 Node.js 项目:

mkdir grpc-nodejs-demo
cd grpc-nodejs-demo
npm init

上述命令会生成一个 package.json 文件。

修改 package.json 文件

将 package.json 文件的内容替换为以下内容:

{
  "name": "grpc-nodejs-demo",
  "version": "1.0.0",
  "description": "",
  "main": "server.js",
  "scripts": {
    "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
  },
  "dependencies": {
    "@grpc/proto-loader": "^0.1.0",
    "grpc": "^1.11.0",
    "lodash": "^4.6.1"
  },
  "author": "Name",
  "license": "MIT"
}

在这里,我们添加了三个依赖项。

  • @grpc/proto-loader 和 grpc 依赖项将帮助我们在应用程序中使用 gRPC 和 Protocol Buffers。
  • lodash 是一个通用的实用工具库,用于简化部分代码逻辑。

更新 package.json 文件后,运行以下命令以安装依赖项:

npm install

定义协议缓冲区

在本示例中,我们将构建一个服务:接收 employee ID 作为输入,并返回员工详细信息作为输出。

所需的服务接口和有效负载将在协议缓冲区文件中指定,该文件的扩展名为 .proto。

现在,我们来创建 .proto 文件。

在项目中创建一个名为 proto 的文件夹。在 proto 文件夹中,创建一个名为 employee.proto 的文件,并向其中添加以下代码:

syntax = "proto3";
package employee;
service Employee {
  rpc getDetails (EmployeeRequest) returns (EmployeeResponse) {}
}
message EmployeeRequest {
  int32 id = 1;
}
message EmployeeResponse{
  EmployeeDetails message = 1;
}
message EmployeeDetails {
  int32 id = 1;
  string email = 2;
  string firstName = 3; 
  string lastName = 4;
}

那么,我们在这里到底做了什么?

syntax="proto3" 表示我们要使用 Protocol Buffer version 3。

package employee; 表示我们正在创建一个名为 employee 的程序包,我们将在其中定义服务。

service Employee {
  rpc getDetails (EmployeeRequest) returns (EmployeeResponse) {}
}

上述脚本表明我们正在创建一个名为 Employee 的服务。在此服务中,我们定义了一个名为 getDetails 的函数(rpc),该函数接受类型为 EmployeeRequest 的输入,并以 EmployeeResponse 格式提供响应。

接下来,我们需要定义 EmployeeRequest 和 EmployeeResponse。这是在以下脚本中完成的:

message EmployeeRequest {
  int32 id = 1;
}
message EmployeeResponse{
  EmployeeDetails message = 1;
}
message EmployeeDetails {
  int32 id = 1;
  string email = 2;
  string firstName = 3; 
  string lastName = 4;
}

在这里,我们看到消息 EmployeeRequest 具有单个字段,类型为 int32,名称为 id。此处分配的数字 1 是字段号,它在消息的编码和解码过程中提供帮助。定义的每个字段都必须具有 唯一的字段号。

我们还看到 EmployeeResponse 包含一个类型为 EmployeeDetails 的自定义字段,且名称消息的字段编号为 1。这意味着也必须如上所示定义 EmployeeDetails。

EmployeeDetails 包含 4 个字段,包括类型 int32 和 string。它们都有唯一的字段编号(unique field numbers)。

Field numbers between 1 -15 use 1 byte of space during encoding. and field numbers from 2 - 2047 uses 2 bytes for encoding and hence will take up more space. So try to design in such a way that the field numbers are between 1 - 15 as much as possible

1 -15 之间的编号在编码过程中使用 1 个字节的空间。而 2-2047 的字段编号使用 2 个字节进行编码,因此会占用更多空间。因此,请尝试以尽可能多的字段编号介于 1 到 15 之间的方式进行设计。

创建 gRPC 服务器

创建一个名为 server.js 的文件。

首先,让我们引入所需的所有库,并定义 .proto 文件的位置。

const PROTO_PATH = __dirname + '/proto/employee.proto';
const grpc = require('grpc');
const protoLoader = require('@grpc/proto-loader');
const _ = require('lodash');

接下来,我们需要加载 .proto 文件。这是使用 protoLoader 库的 loadSync 方法完成的。

let packageDefinition = protoLoader.loadSync(
    PROTO_PATH,
    {keepCase: true,
     longs: String,
     enums: String,
     defaults: true,
     oneofs: true
    }
);

接下来,从已加载的原始文件包定义中,我们需要获取所需的包。这是使用以下脚本完成的:

let employee_proto = grpc.loadPackageDefinition(packageDefinition).employee;

在这里,我们将 employee 包放入 employee_proto 变量中。

employee_proto 现在将包含所有原型定义。

接下来,我们需要创建一些虚拟 employee 数据供服务器使用。创建一个名为 data.js 的文件,并将以下脚本添加到其中:

let employees = [{
    id: 1,
    email: "abcd@abcd.com",
    firstName: "First1",
    lastName: "Last1"   
},
{
    id: 2,
    email: "xyz@xyz.com",
    firstName: "First2",
    lastName: "Last2"   
},
{
    id: 3,
    email: "temp@temp.com",
    firstName: "First3",
    lastName: "Last3"   
},
];
exports.employees = employees;

接下来,我们需要将 data.js 导入 server.js。为此,在 server.js 中添加以下脚本:

function main() {
  let server = new grpc.Server();
  server.addService(employee_proto.Employee.service, {getDetails: getDetails});
  server.bind('0.0.0.0:4500', grpc.ServerCredentials.createInsecure());
  server.start();
}

let server = new grpc.Server();

这是创建新 gRPC Server 的脚本。

在 .proto 文件中,我们注意到在 Employee Service 内部有一个名为 getDetails 的函数。

server.addService(employee_proto.Employee.service,{getDetails:getDetails});

这是我们在其中添加 Service 实现的脚本。该脚本表明,我们在 employee_proto.Employee.service 中添加了 getDetails 函数,然后将此服务添加到服务器。

server.bind('0.0.0.0:4500', grpc.ServerCredentials.createInsecure()); 是指示服务器将在端口 4500 上启动且不使用身份验证的脚本。

server.start(); 是实际启动服务器的脚本。

现在待处理的主要事情是实现 getDetails 函数。下面的脚本显示了实现方式:

function getDetails(call, callback) {
  callback(null, 
    {
       message: _.find(employees, { id: call.request.id })
    });
}

这里的 call 包含请求参数,而 callback 是我们需要定义实现逻辑的地方。

在 callback 内部,我们收到一条消息:_.find(employees,{id:call.request.id}),其中显示以下内容:

  • 从 Input 获取员工 ID - call.request.id
  • 搜索 employees 列表以查找具有该 ID 的员工
  • 返回员工详细信息

这样就完成了服务器的实现。这是 server.js 的完整脚本。

const PROTO_PATH = __dirname + '/proto/employee.proto';
const grpc = require('grpc');
const protoLoader = require('@grpc/proto-loader');
const _ = require('lodash');
let packageDefinition = protoLoader.loadSync(
    PROTO_PATH,
    {keepCase: true,
     longs: String,
     enums: String,
     defaults: true,
     oneofs: true
    });
let employee_proto = grpc.loadPackageDefinition(packageDefinition).employee;
let {employees} = require('./data.js');
function getDetails(call, callback) {
  console.log('client call :%j', call)
  callback(null, 
    {
       message: _.find(employees, { id: call.request.id })
    });
}
function main() {
  let server = new grpc.Server();
  server.addService(employee_proto.Employee.service, {getDetails: getDetails});
  server.bind('0.0.0.0:4500', grpc.ServerCredentials.createInsecure());
  server.start();
}
main();

创建 gRPC 客户端

创建一个名为 client.js 的文件,将以下脚本复制到 client.js:

const PROTO_PATH = __dirname + '/proto/employee.proto';
const grpc = require('grpc');
const protoLoader = require('@grpc/proto-loader');
let packageDefinition = protoLoader.loadSync(
    PROTO_PATH,
    {keepCase: true,
     longs: String,
     enums: String,
     defaults: true,
     oneofs: true
    }
);
let employee_proto = grpc.loadPackageDefinition(packageDefinition).employee;

上面的脚本以与 server.js 中相同的方式将 employee 包加载到 employee_proto 变量中。

接下来,我们需要一种可以调用 RPC 的方式。在这种情况下,我们需要能够调用服务器中实现的 getDetails 函数。

为此,我们需要在客户端中创建一个存根(stub)。这是使用以下脚本完成的:

  let client = new employee_proto.Employee('localhost:4500', grpc.credentials.createInsecure());

该 client Stub 将帮助我们调用在服务器上运行的 Employee Service 中定义的 getDetails 函数。服务器依次在端口 4500 上运行。代码行还指示未使用身份验证。

最后,我们可以使用以下脚本调用 getDetails 函数:

let employeeId = 1;
 client.getDetails({id: employeeId}, function(err, response) {
    console.log('Employee Details for Employee Id:',employeeId,'\n' ,response.message);
  });

如前所述,客户端存根可以像正常函数调用一样帮助我们在服务器中调用 getDetails 函数。为此,我们将 employeeId 作为输入。

最后,Response 进入 response 变量。然后,我们将打印响应消息。

完整的 client.js 代码如下:

const PROTO_PATH = __dirname + '/proto/employee.proto';
const grpc = require('grpc');
const protoLoader = require('@grpc/proto-loader');
let packageDefinition = protoLoader.loadSync(
    PROTO_PATH,
    {keepCase: true,
     longs: String,
     enums: String,
     defaults: true,
     oneofs: true
    });
let employee_proto = grpc.loadPackageDefinition(packageDefinition).employee;
function main() {
  let client = new employee_proto.Employee('localhost:4500',
                                       grpc.credentials.createInsecure());
  let employeeId;
  if (process.argv.length >= 3) {
    employeeId = process.argv[2];
  } else {
    employeeId = 1;
  }
  client.getDetails({id: employeeId}, function(err, response) {
    console.log('Employee Details for Employee Id:',employeeId,'\n' ,response.message);
  });
}
main();

运行服务器和客户端

打开命令提示符并使用以下命令运行服务器:

node server.js

打开一个新的命令提示符,并使用以下命令运行客户端:

node client.js

当我们运行客户端时,它将打印以下输出:

Employee Details for Employee Id: 1 { id: 1, email: 'abcd@abcd.com', firstName: 'First1', lastName: 'Last1' }

运行截图

gRPC 是什么

原文地址

How to Easily use GRPC and Protocol Buffers with NodeJS

关于 gRPC Streams in NodeJS 参考作者原文

我的示例源码地址

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