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Golang如何实现gRPC服务端流

P粉602998670

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发布时间:2025-10-27 12:00:06

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来源于php中文网

原创

在Go中实现gRPC服务端流,需在.proto文件定义返回stream的接口,生成代码后服务端使用Send()发送多条消息,客户端通过Recv()循环接收直至EOF,适用于日志推送等持续数据传输场景。

golang如何实现grpc服务端流

在Go语言中实现gRPC服务端流(Server Streaming RPC),核心是让服务器在接收到客户端请求后,持续向客户端发送多个消息。这种模式适用于日志推送、实时数据更新等场景。

定义.proto文件

首先,在.proto文件中定义服务接口。服务端流的特征是返回类型为stream

syntax = "proto3";

package example;

message Request { string query = 1; }

message Response { string message = 1; }

service DataService { rpc GetData(Request) returns (stream Response); }

使用protoc和插件生成Go代码:

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protoc --go_out=. --go-grpc_out=. protofile.proto

实现服务端逻辑

在Go中实现服务端流,关键是使用生成的Send()方法逐个发送消息:

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type server struct{}

func (s server) GetData(req example.Request, stream example.DataService_GetDataServer) error { for i := 0; i < 5; i++ { res := &example.Response{ Message: fmt.Sprintf("Message %d for %s", i+1, req.Query), } // 向客户端发送一条消息 if err := stream.Send(res); err != nil { return err } time.Sleep(500 * time.Millisecond) // 模拟延迟 } return nil }

注意:服务端函数参数中的stream是生成的接口类型,包含Send()Context()等方法。

启动gRPC服务器

标准的gRPC服务器启动流程:

func main() {
    lis, err := net.Listen("tcp", ":50051")
    if err != nil {
        log.Fatalf("failed to listen: %v", err)
    }
s := grpc.NewServer()
example.RegisterDataServiceServer(s, &server{})

log.Println("gRPC server running on :50051")
if err := s.Serve(lis); err != nil {
    log.Fatalf("failed to serve: %v", err)
}

}

编写客户端接收流

客户端通过Recv()循环读取服务端发来的每一条消息:

conn, err := grpc.Dial("localhost:50051", grpc.WithInsecure())
if err != nil {
    log.Fatalf("connect failed: %v", err)
}
defer conn.Close()

client := example.NewDataServiceClient(conn) req := &example.Request{Query: "test"}

stream, err := client.GetData(context.Background(), req) if err != nil { log.Fatalf("request failed: %v", err) }

for { res, err := stream.Recv() if err == io.EOF { break // 流结束 } if err != nil { log.Fatalf("receive error: %v", err) } fmt.Println("Received:", res.Message) }

客户端通过不断调用Recv()来获取消息,直到收到io.EOF表示流关闭。

基本上就这些。服务端流的关键是服务端控制发送节奏,客户端以流式方式接收。这种方式比单次响应更灵活,适合持续输出场景。

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