🤖 Простыми словами: что такое gRPC API и зачем оно нужно

Если ты пишешь бекенд, настраиваешь микросервисы или просто хочешь понять, почему многие компании отказываются от REST и переходят на gRPC, — эта статья для тебя.

Подписывайтесь на мой канал в Телеграмм, чтобы ничего не пропустить.

Ну или на канал в VK, если хотите видеть новые статьи у себя в ленте.

📌 Что такое gRPC

gRPC (читается как "джи-ар-пи-си") — это способ общения между приложениями. Чаще всего используется, чтобы один сервис «вызвал» метод другого — так, как будто он локальный, хотя в реальности он может находиться где угодно (на другом сервере, в другом микросервисе и даже в другой стране).

Главные фишки:

• Работает поверх HTTP/2 (быстро!)
• Использует Protobuf (компактно!)
• Автоматически генерирует клиент и сервер (удобно!)

🆚 gRPC vs REST: в чём разница

REST знаком многим: это когда вы отправляете HTTP-запрос (например, GET или POST) и получаете ответ в формате JSON. Всё красиво, читаемо, но:

• Данные в JSON могут занимать много места (это текст)
• REST работает поверх HTTP/1.1, который не самый быстрый
• Каждый новый запрос — это новое соединение

gRPC использует:

• Протокол HTTP/2 — он поддерживает одновременную передачу нескольких запросов по одному соединению, и это быстрее
• Формат передачи данных Protocol Buffers (Protobuf) — это бинарный, компактный и супербыстрый формат
• Автоматическую генерацию кода на разных языках: Python, Go, Java, C#, и многих других

🛠 Как всё работает

Ты описываешь API в специальном .proto-файле (как "чертёж" или "контракт"), и на базе него автоматически создаются классы и методы для взаимодействия.

🔁 Типы RPC и как с этим работать

gRPC поддерживает разные типы коммуникаций. Разберём на примерах:

1️⃣ Unary RPC — один запрос, один ответ

Прямой аналог обычного HTTP POST. Очень похож на REST-запрос:

📞 Клиент → Сервер → Ответ

Пример:

2️⃣ Server streaming — один запрос, много ответов

Клиент запрашивает, сервер отправляет поток данных по частям.

📞 Клиент → Сервер ⇒ Ответ1 ⇒ Ответ2 ⇒ Ответ3...

Пример:

3️⃣ Client streaming — много запросов, один ответ

Клиент отправляет поток данных на сервер, а потом получает итоговый результат.

📞 Запрос1 ⇒ Запрос2 ⇒ Запрос3 ⇒ Сервер → Ответ

Пример:

4️⃣ Bidirectional streaming — двусторонний поток

И клиент, и сервер могут отправлять данные, когда захотят.

📞 Клиент ↔ Сервер ↔ Клиент ↔ Сервер...

Пример:

🔐 Безопасность

gRPC поддерживает:

• SSL/TLS — для защищённых каналов
• Метаданные (как HTTP-заголовки)
• Перехватчики (interceptors) — для автоматической авторизации
• Status-коды и подробные ошибки

Пример обработки ошибки:

🧪 Как тестировать gRPC

gRPC хорошо тестируется, но требует своих подходов:

🧰 grpcurl — как curl, но для gRPC

Пример:

🎯 Отлично подходит для ручных проверок и отладки без кода.

🧰 Postman (теперь умеет gRPC)

• Добавляешь .proto файл
• Указываешь адрес, выбираешь нужный метод
• Вводишь параметры в JSON-стиле
• Жмёшь «Send»

Очень удобно для ручного тестирования и аналитики.

🧪 Pytest + gRPC

Пример простого юнит-теста:

🧩 Что такое Protobuf?

Protocol Buffers (Protobuf) — это бинарный формат хранения и передачи данных. Он сильно меньше JSON, быстрее сериализуется и десериализуется, и почти не расходует трафик.

Пример:

• JSON:

≈ 50 байт

• Protobuf:

≈ 10 байт

Разница — в 5 раз!

✍ Как это применяется в реальных системах

• 🎬 Netflix использует gRPC внутри всей своей рекомендательной системы
• 🚗 Uber строит маршруты на основе общения десятков сервисов через gRPC
• 🛒 OZON и Avito — используют gRPC-API между микросервисами
• 📱 Мобильные приложения? gRPC работает даже там, где нужны минимальный отклик и низкое потребление трафика

⚙️ Как сгенерировать клиент и сервер из .proto-файла

Один из главных плюсов gRPC — это генерация кода. Ты не пишешь руками методы, сериализацию и клиент — всё делается автоматически из файла описания (.proto).

Разберёмся, как это работает на примере Python.

🛠 Шаг 1. Установи нужные пакеты:

Если ты используешь Python, всё просто:

Эти пакеты содержат:

• поддержку gRPC
• компилятор protobuf (протоф-обработчик)
• генератор кода

🧱 Шаг 2. Создай proto-файл

Например, файл greeter.proto:

🧪 Шаг 3. Сгенерируй код

Запусти команду:

Расшифровка:

• -I. — путь к каталогу с .proto-файлами
• --python_out=. — генерирует обычные protobuf-модели
• --grpc_python_out=. — генерирует gRPC stub (клиент и сервер)

После этого в текущей папке появятся два файла:

• greeter_pb2.py — структуры данных (HelloRequest, HelloReply)
• greeter_pb2_grpc.py — классы для сервера и клиента (GreeterServicer, GreeterStub)

💻 Шаг 4. Создай сервер (пример)*

📞 Шаг 5. Создай клиента*

🏁 Всё! 🎉 У тебя есть:

• Протофайл с контрактом
• Генерированный код
• Сервер и клиент, которые уже обмениваются сообщениями через gRPC

Примечание:

* клиент и сервер обычно пишутся в разных приложениях, потому что они выполняют разные роли. gRPC — это, как правило, коммуникация между двумя (или более) самостоятельными системами.

Но технически ты можешь держать их в одном проекте, особенно на этапе разработки или тестирования.

❗ Основные минусы gRPC

1. ❌ Не работает «из коробки» в браузерах

gRPC работает поверх HTTP/2, а браузеры не позволяют напрямую использовать полноценный HTTP/2 API из JavaScript (например, WebSocket или fetch не поддерживают нужные «низкоуровневые каналы»).

🔧 Решения:

• Использование gRPC-Web — специального прокси-промежуточного слоя (Envoy, grpc-web-proxy и т. д.), который конвертирует gRPC-запросы в HTTP 1.1 или JSON и обратно.
• Альтернатива: REST API + gRPC для внутренних сервисов.

⛔ Без прокси gRPC не будет работать в браузере!

2. 🔧 Дополнительная сложность инфраструктуры

gRPC требует внедрения:

• .proto файлов
• генерации кода
• настройки protoc
• понимания и поддержки Protobuf-формата

Для новичков это может быть резким «порогом входа».

👨‍🔧 Если ты создаёшь простой CRUD-сервис, REST будет проще в обслуживании.

3. 🧰 Сложности при отладке

С gRPC нельзя просто «отправить curl-запрос» как с REST:

⛔ Нельзя «вставить ссылку в браузер» и получить ответ.
✅ Нужно использовать инструменты вроде grpcurl, Postman (новые версии), BloomRPC или писать клиент вручную.

Также формат ответа — бинарный Protobuf, а не человекочитаемый JSON.

4. 📦 Ограниченный выбор middleware и библиотек

Хотя экосистема развита, всё же:

• Больше готовых решений и middleware существует для REST (логгеры, трейсинг, кеши и т. п.)
• gRPC-интерсепторы и обёртки нужно чаще писать самому

5. 🌍 Не все языки и окружения поддерживаются одинаково хорошо

Хотя gRPC официально поддерживает Go, Java, Python, C++ и другие языки, уровень поддержки и стабильность могут отличаться. Например:

• В некоторых случаях Python gRPC уступает Go или C++ по производительности;
• На мобильных платформах приходится использовать gRPC Lite/gRPC-Web или сторонние решения.

6. 🧪 Сложности с ручным тестированием

Тестирование gRPC требует:

• знания структуры .proto
• наличия сгенерированных stubs
• дополнительных инструментов или самостоятельной генерации клиентов

👨‍💻 REST можно протестировать в Postman «в лоб», без подготовки. С gRPC приходится заморачиваться.

7. 🗺 Не всегда удобно документировать

В REST мы привыкли к Swagger/OpenAPI ➜ Автоматическое описание API, UI, тестирование.

➡️ У gRPC нет стандартного UI в браузере для удобной документации (gRPC-Gateway + Swagger возможен, но это «костыль»).

🔧 Хотя существуют альтернативы (Buf, grpcdoc, grpcui), всё же документация API — не такая интуитивная, как в REST.

8. 📶 Повышенные требования к сетевой инфраструктуре

• gRPC использует HTTP/2, поэтому нужен сервер, который это поддерживает
• Некоторые прокси-серверы или балансировщики (например, старые версии nginx, ELB) могут не работать с gRPC корректно
• Возможна большая «оптимизация» под производительные сети, но в слабых сетях (например, 2G/3G) можно потерять эффективность

💡 Когда gRPC — не лучший выбор?

• Если пишешь публичное API для клиентов (особенно — фронтенд в браузере)
• Если заказчик/команда не знакомы с Protobuf/gRPC
• Если MVP или тестовый сервис, где проще использовать JSON/HTTP 1.1
• Если важна совместимость с существующими REST-инструментами

🟢 Когда всё-таки стоит выбрать gRPC

Несмотря на минусы, gRPC остаётся идеальным выбором, если:

✅ У вас микросервисная архитектура
✅ Нужна высокая производительность и компактный обмен сообщениями
✅ В проекте используются разные языки (multi-language)
✅ Клиенты — это backend сервисы, а не браузеры

🏁 Заключение

gRPC — это хороший инструмент для построения современных быстрых API, особенно в системах с микросервисной архитектурой. Он обеспечивает высокую производительность, экономит трафик за счёт Protobuf и предлагает расширенные возможности — такие как стриминг и автоматическая генерация кода.

Однако стоит помнить о его ограничениях: более сложная инфраструктура, непрямая совместимость с браузерами и повышенные требования к отладке.

Если ты создаёшь масштабируемый бэкенд, где важна скорость, надёжность и эффективность — gRPC станет отличным выбором. А для простых или клиентских API REST, как и раньше, остаётся удобным и понятным решением.

Если ты ещё не пробовал gRPC — обязательно попробуй.

— Если вам было интересно — ставьте 👍 и делитесь с друзьями!
— Если возникли вопросы — пишите в комментарии!

До встречи в следующей статье 👋