gRPC技术介绍
gRPC是 Google 开源的基于 Protobuf 和 Http2.0 协议的通信框架，Google 深度学习框架 tensorflow 底层的 RPC 通信就完全依赖于 gRPC 库。Google 的开源影响力很大，目前已经有非常多的大型互联网公司在使用 gRPC 了。比如国产开源数据库影响力最大的 Tidb 就选择了 gRPC 作为底层通讯库。
整体的运作流程是：首先定义服务，指定其能够被远程调用的方法，包括参数和返回类型，这里使用protobuf来定义服务。在服务端实现定义的服务接口，并运行一个gRPC服务器来处理客户端调用。
- gRPC消息由netty /http/2 协议负责接入，通过grpc 注册的Http2Framelister将解码后的Http header和Http body 发送到gRPC的NettyServerHandler ，实现netty http/2的消息接入;
- 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 (因为分工原则，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 所以一些私有协议不太友好).
服务端线程模型主要包括:
- 服务端的写入，客户端的接入线程（HTTP/2 Acceptor）
- 网络I/O的读写线程
- 服务接口调用线程
客户端线程模型主要包含:
- 客户端的链接 （HTTP/2 Connector）
- 网络I/O读写线程
- 接口调用线程
- 响应回调通知线程
