Sådan fungerer gRPC

gRPC repræsenterer den nyeste generation af denne teknologi. Google udviklede systemet baseret på deres omfattende erfaring med distribuerede systemer og delte det som open source i 2015. Hvor tidligere RPC-systemer ofte var komplekse at arbejde med eller begrænset til bestemte programmeringssprog, tilbyder gRPC en moderne og gennemtænkt løsning der virker på tværs af forskellige platforme og sprog.

En af de største fordele ved gRPC er dens brug af binær serialisering gennem Protocol Buffers. I stedet for at sende data som menneskelæsbar tekst, hvilket er ineffektivt for computere at behandle, pakkes informationen i et kompakt binært format. Dette svarer til forskellen mellem at sende et dokument som en PDF-fil versus at diktere hele indholdet over telefonen – det binære format er simpelthen mere effektivt.

Remote Procedure Calls i dybden

I kernen af moderne distribuerede systemer finder vi fjernkaldsprocedurer (Remote Procedure Calls), som udgør fundamentet for hvordan forskellige systemdele kommunikerer med hinanden. For at forstå dette koncept kan vi sammenligne det med måden, hvorpå vi normalt kalder funktioner i et program.

Fra lokale til distribuerede kald

Når vi arbejder med almindelig programkode, kalder vi funktioner direkte i vores program. Computeren udfører disse funktioner i den samme hukommelse og proces som resten af programmet. Dette er både hurtigt og pålideligt, da der ikke er nogen netværkskommunikation involveret.

Ved fjernkaldsprocedurer ændrer dette sig fundamentalt. Nu befinder funktionen sig på en anden computer, måske endda i den anden ende af verden. Det svarer til forskellen mellem at række ud efter en bog på dit eget skrivebord versus at bede en kollega i en anden bygning om at slå noget op i deres bog og give dig svaret.

RPC’s rolle i distribuerede systemer

Distribuerede systemer er som et stort maskineri, hvor forskellige dele arbejder sammen for at løse komplekse opgaver. RPC fungerer som det sprog, disse dele bruger til at kommunikere. Når en del af systemet har brug for information eller ønsker at udføre en handling, sender den en besked gennem RPC til den relevante del af systemet.

Marshalling og unmarshalling

En af de mest kritiske dele af RPC-processen er datakonverteringen, også kendt som marshalling og unmarshalling. Når data sendes mellem systemer, skal det først omdannes til et format der kan transporteres over netværk. Dette kaldes marshalling. Det svarer til at pakke en pakke før forsendelse – alt skal organiseres og beskyttes på en bestemt måde.

Når data modtages, sker den modsatte proces, unmarshalling, hvor data pakkes ud og gendannes i det format som modtagersystemet kan arbejde med. Denne proces er afgørende for pålidelig kommunikation mellem systemer, da den sikrer at data ankommer præcis som det blev sendt.

Protocol Buffers som Interface Definition Language

I hjertet af gRPC finder vi Protocol Buffers, som udgør det sprog systemerne bruger til at definere deres kommunikationsgrænseflader. Dette grænsefladedefineringssprog (Interface Definition Language) giver udviklere mulighed for at beskrive præcist hvilke data og funktioner der kan udveksles mellem systemer.

Struktur og syntaks

Protocol Buffers bruger en klar og præcis syntaks til at definere datastrukturer og services. I en proto-fil beskriver udvikleren de beskeder (messages) som systemer kan udveksle, samt de tjenester (services) som et system tilbyder. Syntaksen minder om hvordan vi definerer klasser i programmeringssprog, men med fokus på datakommunikation.

Et system der skal håndtere brugerdata kunne eksempelvis definere sine beskeder således:

message BrugerProfil {
    string brugernavn = 1;
    int32 alder = 2;
    string email = 3;
}

service BrugerService {
    rpc HentProfil (BrugerID) returns (BrugerProfil);
}

Typesystem og validering

Protocol Buffers implementerer et robust typesystem der sikrer pålidelig dataudveksling mellem systemer. Hver værdi i en besked har en specifik datatype, hvilket forhindrer mange almindelige fejl der kan opstå når systemer kommunikerer. Typesystemet omfatter grundlæggende typer som heltal og tekst, men understøtter også komplekse datastrukturer og brugerdefinerede typer.

Ved at definere datatyperne på forhånd kan Protocol Buffers validere data både ved afsendelse og modtagelse. Dette betyder at fejl opdages tidligt i processen, ofte allerede under udvikling, frem for at dukke op som mystiske fejl i produktion.

Kodegenerering på tværs af sprog

En af de mest kraftfulde egenskaber ved Protocol Buffers er evnen til automatisk at generere kode i forskellige programmeringssprog ud fra samme proto-fil. Når en udvikler har defineret sine services og beskeder, kan Protocol Buffers generere al den nødvendige kode til at serialisere og deserialisere data i det ønskede programmeringssprog.

Dette løser et klassisk problem i systemintegration hvor forskellige teams ofte skal implementere den samme kommunikationslogik i forskellige sprog. Med Protocol Buffers defineres strukturen én gang, hvorefter værktøjet genererer effektiv, typesikker kode til alle involverede systemer.

Unary og server streaming

Ved første øjekast kan fjernkaldsprocedurer ligne almindelige funktionskald, men gRPC tilbyder langt mere fleksible kommunikationsmønstre. De to grundlæggende mønstre er enkeltkald (unary calls) og serverstreaming, som hver især løser forskellige kommunikationsbehov i moderne systemer.

Synkrone kald

Det simpleste kommunikationsmønster i gRPC er enkeltkald, hvor klienten sender én anmodning og modtager ét svar. Dette minder om den måde, vi normalt tænker på funktionskald – man giver nogle input og får et resultat tilbage. Tænk på det som at stille et specifikt spørgsmål og vente på svaret.

Når en klient foretager et enkeltkald, venter den på at serveren behandler anmodningen og sender et svar tilbage. Dette er særligt nyttigt når vi har brug for at sikre, at en handling er fuldført før vi fortsætter. For eksempel når vi validerer en brugers loginoplysninger eller gemmer kritiske data, vil vi gerne være sikre på at operationen er gennemført succesfuldt.

Server streaming

Serverstreaming introducerer en mere avanceret kommunikationsform, hvor serveren kan sende en serie af svar tilbage til klienten over tid. Dette er som at åbne en kontinuerlig informationskanal, hvor data kan flyde fra serveren til klienten i en jævn strøm.

Dette mønster er særligt værdifuldt når vi arbejder med data der naturligt kommer i sekvenser eller opdateres løbende. For eksempel hvis vi overvåger temperaturen i et system, kan serveren løbende sende nye målinger til klienten uden at klienten behøver at spørge hver gang. Eller hvis vi henter søgeresultater, kan serveren begynde at sende resultater så snart de er klar, frem for at vente på at alle resultater er fundet.

Serverstreaming giver også mulighed for at håndtere store datamængder mere effektivt. I stedet for at sende al data på én gang, kan serveren dele den op i mindre bidder og sende dem løbende, hvilket giver en mere jævn belastning af systemet og hurtigere responstid for brugeren.

Client og bidirectional streaming

Med client streaming og tovejsstreaming udvider gRPC mulighederne for avanceret kommunikation mellem systemer yderligere. Disse mønstre tillader mere komplekse interaktioner, hvor data kan flyde frit i begge retninger mellem klient og server.

Client streaming mekanismer

Ved client streaming kan klienten sende en serie af beskeder til serveren, som først svarer når alle data er modtaget og behandlet. Dette er særligt nyttigt når vi arbejder med store datamængder eller sekvenser af hændelser. Forestil dig et system der overvåger en produktionslinje – her kan klienten løbende sende målinger og statusopdateringer til serveren, som så kan analysere den samlede datamængde og give en samlet vurdering.

Tovejskommunikation i praksis

Tovejsstreaming, eller bidirectional streaming, repræsenterer den mest fleksible kommunikationsform i gRPC. Her kan både klient og server sende datastrømme uafhængigt af hinanden. Dette åbner for realtidskommunikation hvor begge parter kan reagere øjeblikkeligt på hinandens beskeder.

Et praktisk eksempel kunne være et chatprogram, hvor beskeder skal kunne sendes og modtages samtidigt. Serveren kan sende nye beskeder til klienten, mens klienten samtidig sender brugerens input tilbage til serveren, alt sammen over den samme forbindelse.

Anvendelsesscenarier

Disse avancerede kommunikationsmønstre finder deres anvendelse i mange moderne systemer. Spilservere bruger tovejsstreaming til at holde spillernes positioner og handlinger synkroniserede i realtid. Overvågningssystemer benytter client streaming til at sende sensor- og logdata til central analyse. Samarbejdsværktøjer som dokumentredigering i realtid bygger på tovejsstreaming for at sikre øjeblikkelig opdatering af ændringer mellem alle brugere.