grpc接口自动化测试框架（grpc接口压测）

本篇文章给大家谈谈grpc接口自动化测试框架，以及grpc接口压测对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享grpc接口自动化测试框架的知识，其中也会对grpc接口压测进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、GRPC接口测试工具BloomRPC的使用及下载，对标postman
• 2、GoLang -- gRPC框架四大服务
• 3、怎么看待谷歌今年开源的RPC框架GRPC
• 4、Grpc原理
• 5、grpc原理

GRPC接口测试工具BloomRPC的使用及下载，对标postman

由于http测试有postman工具grpc接口自动化测试框架，在使用GRPC框架grpc接口自动化测试框架的时候，grpc接口自动化测试框架我们使用BloomRPC工具

1 双击BloomRPC即可安装，桌面有快捷方式

2 打开BloomRPC，看到如下页面

4 proto文件

5 添加之后

6 选择add接口方法，自动会添加测试参数，输入IP和端口号，确保服务器已经启动，不然无法连接，查看结果

作为程序员第 28 篇文章，每次写一句歌词记录一下，看看人生有几首歌grpc接口自动化测试框架的时间，wahahaha ...

GoLang -- gRPC框架四大服务

在 gRPC 里客户端应用可以像调用本地对象一样直接调用另一台不同的机器上服务端 应用的方法，使得您能够更容易地创建分布式应用和服务。与许多 RPC 系统类似，gRPC 也是基于以下理念：定义一个服务，指定其能够被远程调用的方法（包含参数和返回类型）。在服务端实现这个接口，并运行一个 gRPC 服务器来处理客户端调用。在客户端拥有一个存根能够像服务端一样的方法。

gRPC 客户端和服务端可以在多种环境中运行和交互 - 从 google 内部的服务器到你自己的笔记本，并且可以用任何 gRPC 支持的语言来编写。所以，你可以很容易地用 Java 创建一个 gRPC 服务端，用 Go、Python、Ruby 来创建客户端。此外，Google 最新 API 将有 gRPC 版本的接口，使你很容易地将 Google 的功能集成到你的应用里。

gRPC 默认使用 protocol buffers，这是 Google 开源的一套成熟的结构数据序列化机制（当然也可以使用其他数据格式如 JSON）。名叫 proto3 的新风格的 protocol buffers，它拥有轻量简化的语法、一些有用的新功能，并且支持更多新语言。当前针对 Java 和 C++ 发布了 beta 版本，针对 JavaNano（即 Android Java）发布 alpha 版本，在protocol buffers Github 源码库里有 Ruby 支持， 在golang/protobuf Github 源码库里还有针对 Go 语言的生成器， 对更多语言的支持正在开发中。

有了 gRPC， 我们可以一次性的在一个 .proto 文件中定义服务并使用任何支持它的语言去实现客户端和服务器，反过来，它们可以在各种环境中，从Google的服务器到你自己的平板电脑—— gRPC 帮你解决了不同语言及环境间通信的复杂性.使用 protocol buffers 还能获得其他好处，包括高效的序列号，简单的 IDL 以及容易进行接口更新。

现在让我们来仔细了解一下当 gRPC 客户端调用 gRPC 服务端的方法时到底发生了什么。我们不究其实现细节，关于实现细节的部分，你可以在我们的特定语言页面里找到更为详尽的内容。

首先我们来了解一下最简单的 RPC 形式：客户端发出单个请求，获得单个响应。

服务端流式 RPC 除了在得到客户端请求信息后发送回一个应答流之外，与我们的简单例子一样。在发送完所有应答后，服务端的状态详情(状态码和可选的状态信息)和可选的跟踪元数据被发送回客户端，以此来完成服务端的工作。客户端在接收到所有服务端的应答后也完成了工作。

客户端流式 RPC 也基本与我们的简单例子一样，区别在于客户端通过发送一个请求流给服务端，取代了原先发送的单个请求。服务端通常（但并不必须）会在接收到客户端所有的请求后发送回一个应答，其中附带有它的状态详情和可选的跟踪数据。

双向流式 RPC ，调用由客户端调用方法来初始化，而服务端则接收到客户端的元数据，方法名和截止时间。服务端可以选择发送回它的初始元数据或等待客户端发送请求。 下一步怎样发展取决于应用，因为客户端和服务端能在任意顺序上读写 - 这些流的操作是完全独立的。例如服务端可以一直等直到它接收到所有客户端的消息才写应答，或者服务端和客户端可以像"乒乓球"一样：服务端后得到一个请求就回送一个应答，接着客户端根据应答来发送另一个请求，以此类推。

通过运行下面的命令克隆并安装grpc-go代码库：

下载protobuf源码包

安装golang-protobuf

第一步使用 protocol buffers去定义 gRPC service 和方法 request 以及 response 的类型。

要定义一个服务，必须在.proto 文件中指定 service：

然后在服务中定义 rpc 方法，指定请求的和响应类型，gRPC 允许定义4种类型的 service 方法。

服务.proto文件如下所示：

怎么看待谷歌今年开源的RPC框架GRPC

“对于加锁，在不知道自旋还是睡眠的情况下，使用 std::mutex。”gRPC严格贯彻了这一点。看着每秒钟 94w 的 context switch 和 40w 的 interrupt，加上 2w 的 QPS，我有点晕车。http2 的 window update 更是噩梦。目前的C++实现来讲，分布式计算/存储来讲，gRPC 和高性能没有半毛钱关系，优势点仅仅在于易用和通用。忍不住吐槽一下 glogs，不管你是啥日志级别，每一行日志都会构造一个 LogMessage 临时对象，初始化一大堆东西，而且还使用 stream operator，绕都绕不过去，简直是脑残。

Grpc原理

rpc调用原理框架如图:

-支持多语言的rpc框架，例如Google的grpc，facebook thrift， 百度的brpc
-支持特定语言的rpc框架， 例如新浪微博的Motan
-支持服务治理微服务化特性框架，其底层仍是rpc框架，例如 阿里的Dubbo
目前业内主要使用基于多语言的 RPC 框架来构建微服务，是一种比较好的技术选择，例如netflix ，API服务编排层和后端微服务之间采用微服务rpc进行通信

-支持C java js
-git地址 https://github.com/grpc/grpc-java
-原理图:
gRPC 的线程模型遵循 Netty 的线程分工原则，即：协议层消息的接收和编解码由 Netty 的 I/O(NioEventLoop) 线程负责；后续应用层的处理由应用线程负责，防止由于应用处理耗时而阻塞 Netty 的 I/O 线程
不过正是因为有了分工原则，grpc 之间会做频繁的线程切换，如果在一次grpc调用过程中，做了多次I/O线程到应用线程之间的切换，会导致性能的下降，这也是为什么grpc在一些私有协议支持不太友好的原因

缺点

改进:
优化后BIO线程模型采用了线程池的做法但是后端的应用处理线程仍然采用同步阻塞的模型，阻塞的时间取决对方I/O处理的速度和网络I/O传输的速度

grpc的线程模型主要包含服务端线程模型，客户端线程模型

2.1.1 I/O 通信线程模型
gRPC的做法是服务监听线程和I/O线程分离Reactor多个线程模型 其工作原理如下:

2.1.2 服务调度线程模型

gRPC 客户端线程模型工作原理如下图所示（同步阻塞调用为例)

相比于服务端，客户端的线程模型简单一些，它的工作原理如下：

grpc 线程模型

grpc原理

1）需要使用protobuf定义接口，即.proto文件
2）然后使用compile工具生成特定语言的执行代码，比如JAVA、C/C++、Python等。类似于thrift，为了解决跨语言问题。
3）启动一个Server端，server端通过侦听指定的port，来等待Client链接请求，通常使用Netty来构建，GRPC内置了Netty的支持。
4）启动一个或者多个Client端，Client也是基于Netty，Client通过与Server建立TCP长链接，并发送请求；Request与Response均被封装成HTTP2的stream Frame，通过Netty Channel进行交互。
对于GRPC的“鼓吹”，本文不多表述，截止到今日，GRPC仍然处于开发阶段，尚没有release版本，而且特性也很多需要补充；GRPC基于protobuf 3.x，但是protobuf 3.x也没有release版本；虽然HTTP2协议已成定局，但尚未被主流web容器包括代理服务器支持，这意味着GRPC在HTTP负载均衡方面尚有欠缺；最终，在短期内我们还不能在production环境中实施，可以做技术储备。不过GRPC的缺点，在将来将会成为它的优点，我们需要时间等待它的成熟。
1）GRPC尚未提供连接池
2）尚未提供“服务发现”、“负载均衡”机制
3）因为基于HTTP2，绝大部多数HTTP Server、Nginx都尚不支持，即Nginx不能将GRPC请求作为HTTP请求来负载均衡，而是作为普通的TCP请求。（nginx将会在1.9版本支持）
4）GRPC尚不成熟，易用性还不是很理想；就本人而言，我还是希望GRPC能够像hessian一样：无IDL文件，无需代码生成，接口通过HTTP表达。
5）Spring容器尚未提供整合。
在实际应用中，GRPC尚未完全提供连接池、服务自动发现、进程内负载均衡等高级特性，需要开发人员额外的封装；最大的问题，就是GRPC生成的接口，调用方式实在是不太便捷（JAVA），最起码与thrift相比还有差距，希望未来能够有所改进。 关于grpc接口自动化测试框架和grpc接口压测的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 grpc接口自动化测试框架的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于grpc接口压测、grpc接口自动化测试框架的信息别忘了在本站进行查找喔。

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