树叶云里用Go搞gRPC开发那些事儿，边学边写边踩坑总结

树叶云里用Go搞gRPC开发那些事儿,边学边写边踩坑总结

这事儿得从头说起,我们团队，也就是“树叶云”，当时决定用Go语言来构建新的微服务，通信协议就选了gRPC，为啥选它？官方说法是性能高、跨语言、IDL定义清晰，说人话就是，感觉挺时髦，而且据说以后跟别的系统对接会省事儿，但这一路下来，可谓是“边学边写边踩坑”，坑还真不少。

第一关：从.proto文件开始就懵了

（来源：团队内部初期讨论记录）一开始，大家对着.proto文件语法发愣，虽然文档说很简单，但定义个消息类型，是该用int32还是int64？字段编号为什么必须从1开始，还不能重复？optional、repeated这些关键字啥时候用？有个同事没注意，把两个字段都标成了编号1，结果编译的时候直接报错，查了半天才找到这个低级错误，这才明白，这文件就像是双方的合同，一点都马虎不得，写错了后面全乱套。

第二关：Go代码生成了，然后呢？

（来源：项目第一个gRPC服务编写过程）用protoc命令加上Go的插件，生成了那一大坨.pb.go文件，看着里面自动生成的struct和接口，感觉成功了一半，但接下来就傻眼了：生成了服务端的接口，需要我们自己去实现具体的业务逻辑，生成了一个UserServiceServer接口，里面有个GetUser方法，我们就得创建一个结构体，然后老老实实把这个方法实现了，在里面去查数据库，然后把查到的数据塞到响应消息里，一开始有人试图直接修改生成的.pb.go文件，立刻被同事喝止了，说这文件是“神圣不可侵犯”的，改了下次一编译就全没了，这才养成只动自己写的实现文件的习惯。

第三关：连接池这个大坑

（来源：压测性能上不去的事故分析）本地测试好好的，一上压测，服务动不动就超时或者报错，排查了好久，才发现是gRPC连接的问题，我们一开始图省事，每次要调用另一个服务时，都临时创建一个新的gRPC连接，结果压测一上来，瞬间建立成百上千个连接，把资源耗尽了，而且频繁创建销毁开销巨大。（来源：后续优化方案文档）后来才知道，gRPC连接是支持多路复用的，一个连接可以同时处理多个请求，必须用连接池来管理，长时间保持一定数量的活跃连接，我们用了开源的一个连接池库，问题才解决，这个坑让我们明白，微服务通信不是简单的调个方法就行，底层的网络资源管理至关重要。

第四关：错误处理不像想得那么简单

（来源：线上错误码混乱的教训）一开始，我们在gRPC的响应消息里自己定义了一个code和msg字段来传递错误，结果发现，每个服务返回的code含义都不一样，非常混乱，后来才深入研究gRPC内置的status包，它提供了一套标准的错误码（比如NotFound、InvalidArgument等），可以通过status.New(codes.NotFound, "user not found").Err()来生成错误，在客户端也能很方便地解析出来，统一之后，错误处理逻辑清晰多了，但这里也有个小坑，Go的gRPC默认会把服务端返回的错误转换成HTTP/2的trailer，有些初级客户端可能没正确处理trailer，导致看不到错误详情，这个在联调时也费了些功夫。

第五关：调试和日志，眼睛要看瞎了

（来源：排查一次数据不一致问题的心得）gRPC通信是二进制的，不像HTTP请求那样可以直接在浏览器开发者工具或者用curl看一眼，出了问题，比如请求参数不对或者返回结果不对，日志打得不够的话，简直抓瞎，我们后来强制要求，在每个gRPC方法的入口和出口，都必须用结构化的方式打印请求和响应的核心字段（注意脱敏），并且记录一个唯一的请求ID，这样整个调用链都能串起来，也尝试过一些拦截器（Interceptor）来自动化记录日志和指标，但拦截器的配置和使用本身又是另一个需要学习的小知识点。

总结一下

在树叶云用Go搞gRPC,就是一个不断学习和填坑的过程，从最初的.proto文件语法，到代码生成、连接管理、错误处理、调试技巧，每一步都有需要注意的细节，它确实带来了性能和维护性上的好处，但前提是你得把这些“坑”都趟平了，没有什么银弹，扎实地理解其原理，加上充分的测试和良好的编程习惯，才是让gRPC真正发挥威力的关键，我们现在也还在继续摸索，比如服务发现、负载均衡、链路追踪这些更高级的话题，估计前面还有新的“惊喜”在等着我们。