Unary是单次请求-响应模式,适合常规RPC场景;Stream分Client/Server/BiDi三类,复用TCP连接实现多次消息交互;选型应基于数据交互需求而非性能或“高级”程度。
当你调用一个 gRPC 方法,客户端发一次请求、服务端回一次响应,中间不保持连接,这就是 Unary。它和 HTTP 的 GET/POST 语义最接近,也是默认生成的 stub 类型。
常见错误是误以为 Unary 能“推”数据:比如想让服务端在响应后持续发新消息——这做不到,Unary 的 ctx 在响应返回后就结束,服务端无法再写入。
实操建议:
proto 定义时,方法签名形如 rpc GetUserInfo(UserID) returns (User),即单入单出func(ctx context.Context, req *XXXRequest) (*XXXResponse, error)
Stream 不是“流式传输大文件”的代名词,而是指在同一个 gRPC 调用上下文中,允许多次读写。区别在于谁主动发起消息:
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ClientStreaming:客户端发多条,服务端收完再统一响应(如日志批量上报)ServerStreaming:客户端发一次,服务端边处理边发多条响应(如实时行情推送)BidiStreaming:双方可随时读写,类似聊天室(如协作文档同步)容易踩的坑是忽略流的关闭时机:Send() 后不调 CloseSend(),服务端会一直等;或客户端未循环 Recv() 就退出,导致部分响应丢失。
示例(ServerStreaming):
func (s *server) ListEvents(req *pb.ListRequest, stream pb.EventService_ListEventsServer) error {
for _, e := range s.events {
if err := stream.Send(&pb.Event{Id: e.ID, Data: e.Payload}); err != nil {
return err
}
time.Sleep(100 * time.Millisecond)
}
return nil
}gRPC 底层基于 HTTP/2,Unary 每次调用对应一个 HTTP/2 DATA 帧往返;而 Stream 复用同一个 HTTP/2 stream ID,所有消息共享连接状态。
这意味着:
stream 参数需要特殊处理——不能像 Unary 那样直接 wrap ctx,得包装 xxxServer 接口别因为 Stream 听起来更“高级”就强行用 BiDi。真实项目
中 80% 的场景用 Unary 更稳:调试方便、超时控制明确、可观测性工具(如 grpcurl)支持完整。
真正该切 Stream 的信号只有两个:
ServerStreaming
BidiStreaming
其他情况,先写 Unary,压测发现瓶颈再评估是否值得改。