AI原生应用微服务通信：REST vs gRPC对比

关键词：AI原生应用、微服务通信、REST、gRPC、对比

摘要：本文聚焦于AI原生应用中微服务通信的两种重要方式——REST和gRPC，深入探讨它们的特点、原理及适用场景。通过通俗易懂的语言和生动的例子，像给小学生讲故事一样，将复杂的技术概念讲解清楚。详细对比了REST和gRPC在多个方面的差异，帮助读者理解在不同情况下应如何选择合适的通信方式，以提升AI原生应用的性能和开发效率。

背景介绍

目的和范围

在当今的AI原生应用开发中，微服务架构越来越受欢迎。微服务之间的通信方式对于整个应用的性能、可维护性等方面有着至关重要的影响。本文的目的就是详细对比REST和gRPC这两种常见的微服务通信方式，让开发者了解它们的优缺点，从而在实际开发中做出更合适的选择。范围涵盖了这两种通信方式的核心概念、原理、代码实现以及实际应用场景等方面。

预期读者

本文主要面向对AI原生应用开发和微服务通信感兴趣的开发者、技术爱好者以及相关领域的学生。无论你是刚刚接触微服务开发的新手，还是有一定经验的开发者，都能从本文中获得有价值的信息。

文档结构概述

本文首先会介绍一些相关的术语，然后通过有趣的故事引入REST和gRPC的核心概念，解释它们的含义以及它们之间的关系。接着会阐述它们的核心算法原理和具体操作步骤，给出数学模型和公式，并通过项目实战展示代码的实际案例。之后会探讨它们的实际应用场景，推荐一些相关的工具和资源。最后会总结所学内容，提出一些思考题，并提供常见问题的解答和扩展阅读的参考资料。

术语表

核心术语定义
  • AI原生应用：是指那些从设计之初就充分考虑并利用人工智能技术的应用程序，它们依赖于AI算法和模型来实现核心功能。
  • 微服务：一种将单个应用程序拆分成多个小型、自治服务的架构风格，每个服务都可以独立开发、部署和扩展。
  • REST：Representational State Transfer的缩写，是一种基于HTTP协议的软件架构风格，用于设计网络应用程序的接口。
  • gRPC：是一种高性能、开源的远程过程调用（RPC）框架，由Google开发。
相关概念解释
  • 远程过程调用（RPC）：允许程序调用另一个地址空间（通常是在另一台计算机上）的过程或函数，而不需要显式编写远程交互的代码。就好像在本地调用函数一样简单。
  • HTTP协议：超文本传输协议，是用于在互联网上传输超文本的协议，是REST通信的基础。
缩略词列表
  • REST：Representational State Transfer
  • RPC：Remote Procedure Call
  • gRPC：gRPC Remote Procedure Call

核心概念与联系

故事引入

想象一下，有一个大型的魔法王国，这个王国里有很多不同的魔法工坊。每个工坊都有自己独特的魔法技能，比如有的工坊擅长制作魔法药水，有的工坊擅长打造魔法武器。为了让这些工坊之间能够相互协作，完成更强大的魔法任务，就需要一种通信方式。

有一种通信方式就像是在王国里设立了很多公共的信使站，每个工坊可以把自己的需求写在一封信里，然后通过信使站把信送到其他工坊。信使站会根据信上的地址，把信准确地送到目的地。这种方式就有点像REST通信。

还有一种通信方式，就像是每个工坊都有一根神奇的魔法管道，当一个工坊需要另一个工坊的帮助时，只要通过这根管道喊一声，对方就能立刻收到信息并做出回应。这种方式就类似于gRPC通信。

核心概念解释（像给小学生讲故事一样）

核心概念一：REST

REST就像是我们去超市购物。超市里有很多不同的货架，每个货架上都放着不同的商品。我们可以通过不同的路径找到我们想要的商品。比如，我们要找苹果，就可以去水果区的苹果货架。在REST中，这些货架就相当于资源，每个资源都有一个唯一的地址（URL）。我们可以通过HTTP方法（比如GET、POST、PUT、DELETE）来对这些资源进行操作。就像我们去超市买苹果，用GET方法就是看看苹果有多少、什么价格；用POST方法就是把苹果放到购物车里；用PUT方法就是修改苹果的数量；用DELETE方法就是把苹果从购物车里拿出来。

核心概念二：gRPC

gRPC就像是打电话。当我们给朋友打电话时，我们可以直接告诉朋友我们的需求，然后朋友会根据我们的需求做出回应。在gRPC中，我们定义了一些服务和方法，就像我们和朋友之间约定好的交流内容。当一个服务需要调用另一个服务的方法时，就像我们打电话给朋友提出请求一样，对方会根据这个请求执行相应的操作并返回结果。

核心概念三：微服务通信

微服务通信就像是一个班级里的同学们一起完成一个大项目。每个同学都有自己擅长的部分，比如有的同学擅长画画，有的同学擅长写作。为了完成这个项目，同学们需要相互交流，分享自己的想法和成果。在微服务架构中，每个微服务就像班级里的同学，它们需要通过某种方式进行通信，才能共同完成整个应用的功能。

核心概念之间的关系（用小学生能理解的比喻）

概念一和概念二的关系：REST和gRPC就像两种不同的交通方式。REST就像是坐公交车，它是一种比较通用的方式，大家都知道怎么坐，而且可以在很多地方使用。但是公交车可能会比较慢，而且有时候会很拥挤。gRPC就像是坐高铁，它速度很快，效率很高，但是它的建设成本比较高，而且不是在所有地方都有高铁线路。在微服务通信中，REST适用于对性能要求不是特别高，但是需要通用性和兼容性的场景；gRPC适用于对性能要求很高，需要快速响应的场景。
概念二和概念三的关系：gRPC就像是班级里的快速传话员。当一个同学有紧急的消息需要告诉另一个同学时，快速传话员可以迅速把消息传递过去。在微服务通信中，gRPC可以帮助微服务之间快速地传递信息，提高整个系统的响应速度。
概念一和概念三的关系：REST就像是班级里的公告栏。每个同学都可以在公告栏上发布自己的信息，也可以从公告栏上获取其他同学的信息。在微服务通信中，REST可以让微服务之间通过一种通用的方式进行信息的交流和共享。

核心概念原理和架构的文本示意图

REST

REST架构基于客户端 - 服务器模型。客户端通过HTTP协议向服务器发送请求，请求中包含请求方法（GET、POST等）、请求的资源地址（URL）和请求的数据（如果有）。服务器接收到请求后，根据请求的内容进行相应的处理，并返回响应给客户端。响应中包含响应状态码（如200表示成功，404表示未找到资源等）和响应数据。

gRPC

gRPC基于Protocol Buffers（一种序列化数据的方式）和HTTP/2协议。客户端和服务器通过定义的服务和方法进行通信。客户端调用服务器的方法时，会将请求数据序列化为Protocol Buffers格式，通过HTTP/2协议发送给服务器。服务器接收到请求后，将数据反序列化，执行相应的方法，并将结果序列化为Protocol Buffers格式返回给客户端。

Mermaid 流程图

gRPC
REST
HTTP请求
HTTP响应
序列化请求数据
发送请求
处理请求
返回响应
HTTP/2协议
客户端
服务器
序列化响应数据
服务器
客户端

核心算法原理 & 具体操作步骤

REST

核心算法原理

REST的核心是基于HTTP协议的资源操作。客户端通过不同的HTTP方法对服务器上的资源进行增删改查操作。例如，GET方法用于获取资源，POST方法用于创建资源，PUT方法用于更新资源，DELETE方法用于删除资源。

具体操作步骤

以下是一个使用Python的Flask框架实现简单REST API的示例：

from flask import Flask, jsonify, request

app = Flask(__name__)

# 模拟一个数据库
data = []

# 获取所有资源
@app.route('/resources', methods=['GET'])
def get_resources():
    return jsonify(data)

# 创建一个资源
@app.route('/resources', methods=['POST'])
def create_resource():
    new_resource = request.get_json()
    data.append(new_resource)
    return jsonify(new_resource), 201

# 获取单个资源
@app.route('/resources/<int:resource_id>', methods=['GET'])
def get_resource(resource_id):
    if resource_id < len(data):
        return jsonify(data[resource_id])
    return jsonify({'message': 'Resource not found'}), 404

# 更新单个资源
@app.route('/resources/<int:resource_id>', methods=['PUT'])
def update_resource(resource_id):
    if resource_id < len(data):
        updated_resource = request.get_json()
        data[resource_id] = updated_resource
        return jsonify(updated_resource)
    return jsonify({'message': 'Resource not found'}), 404

# 删除单个资源
@app.route('/resources/<int:resource_id>', methods=['DELETE'])
def delete_resource(resource_id):
    if resource_id < len(data):
        del data[resource_id]
        return jsonify({'message': 'Resource deleted'})
    return jsonify({'message': 'Resource not found'}), 404

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
代码解释
  • 首先，我们导入了Flask框架和相关的模块。
  • 然后，创建了一个Flask应用实例。
  • 接着，定义了一些路由和对应的处理函数，用于实现对资源的增删改查操作。
  • 最后，启动了Flask应用。

gRPC

核心算法原理

gRPC基于Protocol Buffers进行数据序列化和反序列化。Protocol Buffers是一种高效的数据序列化方式，它可以将数据结构转换为二进制格式，从而减少数据传输的大小。gRPC使用HTTP/2协议进行通信，HTTP/2协议具有多路复用、二进制分帧等特性，提高了通信的效率。

具体操作步骤

以下是一个使用Python和gRPC实现简单服务的示例：

  1. 定义服务和消息类型（example.proto）：
syntax = "proto3";

package example;

// 定义请求消息
message Request {
    string name = 1;
}

// 定义响应消息
message Response {
    string greeting = 1;
}

// 定义服务
service ExampleService {
    // 定义方法
    rpc SayHello (Request) returns (Response);
}
  1. 生成代码：
    使用protoc工具生成Python代码：
python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. example.proto
  1. 实现服务器端代码（server.py）：
import grpc
from concurrent import futures
import example_pb2
import example_pb2_grpc

class ExampleService(example_pb2_grpc.ExampleServiceServicer):
    def SayHello(self, request, context):
        return example_pb2.Response(greeting=f'Hello, {request.name}!')

def serve():
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
    example_pb2_grpc.add_ExampleServiceServicer_to_server(ExampleService(), server)
    server.add_insecure_port('[::]:50051')
    server.start()
    print("Server started, listening on port 50051")
    server.wait_for_termination()

if __name__ == '__main__':
    serve()
  1. 实现客户端代码（client.py）：
import grpc
import example_pb2
import example_pb2_grpc

def run():
    channel = grpc.insecure_channel('localhost:50051')
    stub = example_pb2_grpc.ExampleServiceStub(channel)
    response = stub.SayHello(example_pb2.Request(name='World'))
    print("Greeter client received: " + response.greeting)

if __name__ == '__main__':
    run()
代码解释
  • 首先，我们使用Protocol Buffers定义了服务和消息类型。
  • 然后，使用protoc工具生成了Python代码。
  • 接着，实现了服务器端代码，定义了服务的具体逻辑。
  • 最后，实现了客户端代码，调用服务器的方法并获取响应。

数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

REST

在REST中，主要涉及到的是HTTP协议的状态码和响应时间。HTTP状态码是一个三位的数字，用于表示请求的结果。常见的状态码有：

  • 200200200：表示请求成功。
  • 404404404：表示请求的资源未找到。
  • 500500500：表示服务器内部错误。

响应时间可以用以下公式表示：
Tresponse=Tnetwork+TserverT_{response} = T_{network} + T_{server}Tresponse​=Tnetwork​+Tserver​
其中，TresponseT_{response}Tresponse​ 是总的响应时间，TnetworkT_{network}Tnetwork​ 是网络传输时间，TserverT_{server}Tserver​ 是服务器处理时间。

例如，当我们使用GET方法请求一个资源时，如果服务器处理时间为 0.50.50.5 秒，网络传输时间为 0.10.10.1 秒，那么总的响应时间就是 0.5+0.1=0.60.5 + 0.1 = 0.60.5+0.1=0.6 秒。

gRPC

在gRPC中，主要涉及到数据序列化和反序列化的时间。数据序列化时间可以用以下公式表示：
Tserialize=Tdata×SrateT_{serialize} = T_{data} \times S_{rate}Tserialize​=Tdata​×Srate​
其中，TserializeT_{serialize}Tserialize​ 是数据序列化时间，TdataT_{data}Tdata​ 是数据的大小，SrateS_{rate}Srate​ 是序列化速率。

反序列化时间的公式类似：
Tdeserialize=Tdata×DrateT_{deserialize} = T_{data} \times D_{rate}Tdeserialize​=Tdata​×Drate​
其中，TdeserializeT_{deserialize}Tdeserialize​ 是数据反序列化时间，DrateD_{rate}Drate​ 是反序列化速率。

例如，当我们有一个大小为 101010 KB的数据，序列化速率为 111 KB/ms，反序列化速率为 222 KB/ms，那么序列化时间就是 10÷1=1010 \div 1 = 1010÷1=10 ms，反序列化时间就是 10÷2=510 \div 2 = 510÷2=5 ms。

项目实战：代码实际案例和详细解释说明

开发环境搭建

REST
  • 安装Python（建议使用Python 3.7及以上版本）。
  • 安装Flask框架：
pip install flask
gRPC
  • 安装Python（建议使用Python 3.7及以上版本）。
  • 安装grpcio和grpcio-tools：
pip install grpcio grpcio-tools
  • 安装protobuf：
pip install protobuf

源代码详细实现和代码解读

REST

我们在前面已经给出了一个使用Flask框架实现简单REST API的示例，这里再详细解读一下代码。

from flask import Flask, jsonify, request

app = Flask(__name__)

# 模拟一个数据库
data = []

# 获取所有资源
@app.route('/resources', methods=['GET'])
def get_resources():
    return jsonify(data)

# 创建一个资源
@app.route('/resources', methods=['POST'])
def create_resource():
    new_resource = request.get_json()
    data.append(new_resource)
    return jsonify(new_resource), 201

# 获取单个资源
@app.route('/resources/<int:resource_id>', methods=['GET'])
def get_resource(resource_id):
    if resource_id < len(data):
        return jsonify(data[resource_id])
    return jsonify({'message': 'Resource not found'}), 404

# 更新单个资源
@app.route('/resources/<int:resource_id>', methods=['PUT'])
def update_resource(resource_id):
    if resource_id < len(data):
        updated_resource = request.get_json()
        data[resource_id] = updated_resource
        return jsonify(updated_resource)
    return jsonify({'message': 'Resource not found'}), 404

# 删除单个资源
@app.route('/resources/<int:resource_id>', methods=['DELETE'])
def delete_resource(resource_id):
    if resource_id < len(data):
        del data[resource_id]
        return jsonify({'message': 'Resource deleted'})
    return jsonify({'message': 'Resource not found'}), 404

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
  • from flask import Flask, jsonify, request：导入Flask框架和相关的模块。
  • app = Flask(__name__)：创建一个Flask应用实例。
  • data = []：模拟一个数据库，用于存储资源。
  • @app.route('/resources', methods=['GET'])：定义一个路由，当客户端使用GET方法请求/resources时，调用get_resources函数。
  • def get_resources()：返回所有资源。
  • @app.route('/resources', methods=['POST'])：定义一个路由，当客户端使用POST方法请求/resources时，调用create_resource函数。
  • def create_resource()：从请求中获取新资源的数据，添加到data列表中，并返回新资源。
  • @app.route('/resources/<int:resource_id>', methods=['GET'])：定义一个路由，当客户端使用GET方法请求/resources/<resource_id>时，调用get_resource函数。
  • def get_resource(resource_id)：根据资源的ID返回对应的资源，如果资源不存在，返回404错误。
  • @app.route('/resources/<int:resource_id>', methods=['PUT'])：定义一个路由，当客户端使用PUT方法请求/resources/<resource_id>时，调用update_resource函数。
  • def update_resource(resource_id)：根据资源的ID更新对应的资源，如果资源不存在，返回404错误。
  • @app.route('/resources/<int:resource_id>', methods=['DELETE'])：定义一个路由，当客户端使用DELETE方法请求/resources/<resource_id>时，调用delete_resource函数。
  • def delete_resource(resource_id)：根据资源的ID删除对应的资源，如果资源不存在，返回404错误。
  • app.run(debug=True)：启动Flask应用，并开启调试模式。
gRPC

我们在前面也给出了一个使用Python和gRPC实现简单服务的示例，这里再详细解读一下代码。

  1. example.proto：
syntax = "proto3";

package example;

// 定义请求消息
message Request {
    string name = 1;
}

// 定义响应消息
message Response {
    string greeting = 1;
}

// 定义服务
service ExampleService {
    // 定义方法
    rpc SayHello (Request) returns (Response);
}
  • syntax = "proto3";：指定使用Protocol Buffers 3的语法。
  • package example;：定义包名。
  • message Request：定义请求消息，包含一个字符串类型的字段name。
  • message Response：定义响应消息，包含一个字符串类型的字段greeting。
  • service ExampleService：定义服务，包含一个方法SayHello，该方法接受一个Request类型的参数，返回一个Response类型的结果。
  1. server.py：
import grpc
from concurrent import futures
import example_pb2
import example_pb2_grpc

class ExampleService(example_pb2_grpc.ExampleServiceServicer):
    def SayHello(self, request, context):
        return example_pb2.Response(greeting=f'Hello, {request.name}!')

def serve():
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
    example_pb2_grpc.add_ExampleServiceServicer_to_server(ExampleService(), server)
    server.add_insecure_port('[::]:50051')
    server.start()
    print("Server started, listening on port 50051")
    server.wait_for_termination()

if __name__ == '__main__':
    serve()
  • import grpc：导入gRPC库。
  • from concurrent import futures：导入线程池模块。
  • import example_pb2和import example_pb2_grpc：导入生成的代码。
  • class ExampleService(example_pb2_grpc.ExampleServiceServicer)：定义服务的实现类。
  • def SayHello(self, request, context)：实现SayHello方法，根据请求中的name字段返回相应的问候语。
  • server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))：创建一个gRPC服务器，并使用线程池处理请求。
  • example_pb2_grpc.add_ExampleServiceServicer_to_server(ExampleService(), server)：将服务的实现类添加到服务器中。
  • server.add_insecure_port('[::]:50051')：指定服务器监听的端口。
  • server.start()：启动服务器。
  • server.wait_for_termination()：等待服务器终止。
  1. client.py：
import grpc
import example_pb2
import example_pb2_grpc

def run():
    channel = grpc.insecure_channel('localhost:50051')
    stub = example_pb2_grpc.ExampleServiceStub(channel)
    response = stub.SayHello(example_pb2.Request(name='World'))
    print("Greeter client received: " + response.greeting)

if __name__ == '__main__':
    run()
  • import grpc：导入gRPC库。
  • import example_pb2和import example_pb2_grpc：导入生成的代码。
  • channel = grpc.insecure_channel('localhost:50051')：创建一个不安全的gRPC通道，连接到服务器。
  • stub = example_pb2_grpc.ExampleServiceStub(channel)：创建服务的客户端存根。
  • response = stub.SayHello(example_pb2.Request(name='World'))：调用服务器的SayHello方法，并传入请求参数。
  • print("Greeter client received: " + response.greeting)：打印服务器返回的响应。

代码解读与分析

REST
  • 优点：
    • 简单易懂，基于HTTP协议，开发和调试都比较方便。
    • 通用性强，可以被各种客户端和服务器支持。
    • 支持多种数据格式，如JSON、XML等。
  • 缺点：
    • 性能相对较低，因为HTTP协议的开销较大。
    • 缺乏强类型约束，容易出现数据格式错误。
gRPC
  • 优点：
    • 性能高，使用Protocol Buffers进行数据序列化，减少了数据传输的大小。
    • 强类型约束，通过Protocol Buffers定义服务和消息类型，减少了数据格式错误的可能性。
    • 支持流式传输，可以实现高效的双向通信。
  • 缺点：
    • 学习成本较高，需要了解Protocol Buffers和gRPC的使用。
    • 兼容性相对较差，不是所有的客户端和服务器都支持gRPC。

实际应用场景

REST

  • Web应用开发：REST是Web应用开发中最常用的通信方式，因为它基于HTTP协议，与浏览器和Web服务器的兼容性很好。例如，开发一个电商网站，前端页面可以通过REST API与后端服务器进行通信，获取商品信息、提交订单等。
  • 第三方集成：当需要与第三方服务进行集成时，REST API是一个很好的选择。因为大多数第三方服务都提供了REST API，通过REST API可以方便地与这些服务进行交互。例如，与支付网关、社交媒体平台等进行集成。

gRPC

  • 微服务架构：在微服务架构中，各个微服务之间的通信对性能要求较高。gRPC的高性能和强类型约束使得它非常适合用于微服务之间的通信。例如，一个大型的电商系统可以拆分成多个微服务，如商品服务、订单服务、用户服务等，这些微服务之间可以使用gRPC进行通信。
  • 实时数据传输：gRPC支持流式传输，可以实现高效的实时数据传输。例如，在物联网应用中，传感器设备需要实时将数据传输到服务器，使用gRPC可以提高数据传输的效率。

工具和资源推荐

REST

  • Postman：一个强大的API开发和测试工具，可以方便地发送HTTP请求，测试REST API。
  • Swagger：一个用于设计、构建、文档化和使用RESTful Web服务的工具集，可以自动生成API文档。

gRPC

  • Protocol Buffers：官方的Protocol Buffers编译器和库，用于生成代码和进行数据序列化。
  • gRPC Gateway：一个将gRPC服务转换为REST API的工具，方便与现有的REST客户端进行集成。

未来发展趋势与挑战

REST

  • 趋势：随着Web技术的不断发展，REST仍然会是Web应用开发中主流的通信方式。同时，REST API的安全性和性能优化将成为未来的发展方向。
  • 挑战：如何在保证通用性的前提下，提高REST API的性能和安全性是一个挑战。例如，如何减少HTTP协议的开销，如何防止API被恶意攻击等。

gRPC

  • 趋势：随着微服务架构的普及和对性能要求的提高，gRPC的应用会越来越广泛。同时，gRPC与其他技术的集成也将成为未来的发展方向。例如，与云计算、人工智能等技术的集成。
  • 挑战：如何降低gRPC的学习成本，提高其兼容性是一个挑战。例如，如何让更多的开发者快速上手gRPC，如何让gRPC与现有的系统更好地集成等。

总结：学到了什么？

核心概念回顾

  • 我们学习了REST和gRPC这两种微服务通信方式。REST是一种基于HTTP协议的软件架构风格，通过不同的HTTP方法对服务器上的资源进行操作。gRPC是一种高性能、开源的远程过程调用框架，基于Protocol Buffers和HTTP/2协议进行通信。
  • 我们还了解了微服务通信的概念，即微服务之间需要通过某种方式进行信息的交流和共享，以共同完成整个应用的功能。

概念关系回顾

  • 我们了解了REST和gRPC之间的关系，它们就像两种不同的交通方式，各有优缺点。REST适用于对性能要求不是特别高，但是需要通用性和兼容性的场景；gRPC适用于对性能要求很高，需要快速响应的场景。
  • 我们还了解了REST和gRPC与微服务通信的关系，它们都是微服务通信的重要方式，在不同的场景中发挥着不同的作用。

思考题：动动小脑筋

思考题一：你能想到生活中还有哪些地方用到了类似REST和gRPC的通信方式吗？

思考题二：如果你要开发一个大型的AI原生应用，你会如何选择REST和gRPC作为微服务通信方式？

附录：常见问题与解答

问题一：REST和gRPC可以同时使用吗？

答：可以。在一个大型的应用中，可以根据不同的场景选择使用REST和gRPC。例如，对于与外部系统的交互，可以使用REST API；对于内部微服务之间的通信，可以使用gRPC。

问题二：gRPC一定比REST性能好吗？

答：不一定。gRPC在数据序列化和传输效率上通常比REST高，但是在某些场景下，REST的性能也可以满足需求。例如，当数据量较小、对响应时间要求不高时，REST的简单性和通用性可能更重要。

问题三：如何选择合适的通信方式？

答：可以根据以下几个方面来选择合适的通信方式：

  • 性能要求：如果对性能要求很高，需要快速响应，建议选择gRPC；如果对性能要求不是特别高，更注重通用性和兼容性，建议选择REST。
  • 开发成本：REST的开发成本相对较低，因为它基于HTTP协议，开发和调试都比较方便；gRPC的学习成本较高，需要了解Protocol Buffers和gRPC的使用。
  • 数据格式：REST支持多种数据格式，如JSON、XML等；gRPC使用Protocol Buffers进行数据序列化，数据格式相对固定。

扩展阅读 & 参考资料

  • 《RESTful Web Services》
  • 《gRPC: Up and Running》
  • 官方文档：Flask、gRPC、Protocol Buffers等。
Logo
2048 AI社区

有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐

cover

Mock.js入门指南：拦截axios请求，生成随机数据，独立开发前端

avatar 2048 AI社区
cover

绝了！61个作品获赞580w，Coze工作流一键生成同款书单视频！

avatar 2048 AI社区
cover

带客户端操作界面的CA证书导入工具

avatar 2048 AI社区