当前位置: 首页 > news >正文

使用Grpc实现高性能PHP RPC服务

文档:Quick start | PHP | gRPC

下面将介绍使用 Grpc 和 Protobuf 实现高性能 RPC 服务的具体步骤:

1. 安装 Grpc 和 Protobuf

首先需要安装 Grpc 和 Protobuf。可以从官网下载相应的安装包(Supported languages | gRPC)或通过包管理器进行安装。

2. 定义 Protocol Buffers 文件

在定义 Protocol Buffers 文件时,需要指定消息格式、服务接口、RPC 方法等内容。例如,下面是一个示例文件:

syntax = "proto3";message Request {string message = 1;
}message Response {string message = 1;
}service GrpcService {rpc SayHello(Request) returns (Response) {}
}

其中,Request 和 Response 是消息格式,GrpcService 是服务接口,SayHello 是 RPC 方法。通过定义 Protocol Buffers 文件,可以让不同语言之间使用相同的数据格式进行通信。

3. 编写服务端代码

在服务端代码中,需要实现定义的服务接口。可以根据定义的 Protobuf 文件自动生成服务端代码,并在其中实现 SayHello 方法。这里以 PHP 为例,代码如下:

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';use GrpcServerGrpcGrpcServiceServer;
use GrpcServerGrpcRequest;
use GrpcServerGrpcResponse;class GrpcService extends GrpcServiceServer
{public function SayHello(Request $request) : Response{$response = new Response();$response->setMessage("Hello " . $request->getMessage());return $response;} 
}$server = new SwooleCoroutineHttpServer("0.0.0.0", 9090);
$server->handle("/grpc", GrpcService::class);
$server->start();

其中,GrpcService 继承了生成的 Grpc 服务端代码中的 GrpcServiceServer 类,并实现了 SayHello 方法。在服务启动时,可以将 GrpcService 类和地址端口绑定,并启动服务。

4. 编写客户端代码

在客户端代码中,需要先创建一个 Grpc 客户端,并调用服务端的 SayHello 方法。同样可以根据定义的 Protobuf 文件自动生成客户端代码。PHP 客户端代码示例如下:

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';use GrpcServerGrpcGrpcServiceClient;
use GrpcServerGrpcRequest;$client = new GrpcServiceClient("localhost:9090", ['credentials' => GrpcChannelCredentials::createInsecure(),
]); $request = new Request();
$request->setMessage("John");$response = $client->SayHello($request);
echo $response->getMessage();

其中,创建了一个 Grpc 客户端,并传入服务端地址和端口,以及相关证书信息。接着创建了一个 Request 对象,设置了其 message 属性,并调用了 Grpc 服务端内部的 SayHello 方法,获得响应结果并输出。

四、总结

本文介绍了使用 Grpc 和 Protobuf 实现高性能 RPC 服务的具体步骤。Grpc 和 Protobuf 在网络传输和数据存储方面具有很大优势,可以有效地提升 RPC 服务的性能。在实际开发中,可以根据具体应用场景选择合适的 RPC 框架,从而提升分布式系统的效率和性能。

来源:PHP开发:使用 Grpc 和 Protobuf 实现高性能 RPC 服务-php教程-PHP中文网

http://www.lryc.cn/news/239400.html

相关文章:

  • 二、爬虫-爬取肯德基在北京的店铺地址
  • linux驱动开发.之spi测试工具spidev_test源码(一)
  • 基于材料生成算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
  • Go——二、变量和数据类型
  • 合并区间问题
  • 2023 年最新 MySQL 数据库 Windows 本地安装、Centos 服务器安装详细教程
  • 每天一道算法题(十)——获取和为k的子数组
  • 2023年亚太杯数学建模思路 - 案例:最短时间生产计划安排
  • 在vscode中使用Latex:TexLive2023
  • Unity开发之C#基础-File文件读取
  • 深度学习之二(前馈神经网络--Feedforward Neural Network)
  • 2023全球边缘计算大会深圳站-核心PPT资料下载
  • 【亚太杯思路助攻】2023年第十三届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛——(文末领取方式)
  • vue开发一、在Vue中引入ElementUI二、在Vue中使用阿里图标库
  • 基于SpringBoot+Mybatis plus+React.js实现条件选择切换搜索功能
  • 【STM32】W25Q64 SPI(串行外设接口)
  • 如何使用Mondo Rescue备份及恢复Linux系统(制作ISO镜像,成功恢复)
  • Java如何获取泛型类型
  • 2023年【起重机械指挥】考试题及起重机械指挥找解析
  • 【前端学java】Java中的接口和枚举概念(7)
  • P8611 [蓝桥杯 2014 省 AB] 蚂蚁感冒(模拟)
  • 边缘计算是如何为元宇宙提供动力的?
  • 优秀智慧园区案例 - 上海世博文化公园智慧园区,先进智慧园区建设方案经验
  • 【DevOps】Git 图文详解(五):远程仓库
  • 如果在手机没有root的情况下完成安卓手机数据恢复
  • C++学习 --stack
  • 简单但好用:4种Selenium截图方法了解一下!
  • 【报错记录】解决使用Kotlin写的SpringBoot项目使用Aspect切面无法生效的问题
  • 在python中分别利用numpy,tensorflow,pytorch实现数据的增加维度(升维),减少维度(降维)
  • 基于天鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码