技术选型里没有绝对的“最优解”，只有最适合场景的“满意解”。
👋 大家好，我是十三！ 我一直很好奇当我们在豆包或者元宝里持续对话，AI应用是如何传输我们的对话记录的，这有可能是是几万字的记录，如果是代码模式，这个数据量可能还要再翻几翻。AI 是用了什么样的协议，Restful 还是 grpc ? AI 又是怎么把数据一个字一个字的的展示在交互界面。这个过程，对 API 的吞吐量、延迟和数据处理能力，要求简直高到离谱！
这个时候问题来了：我们用了这么多年的 RESTful API，在这种场景下真的还够用吗？它会不会是那个拖慢我们 AI 服务响应速度的“罪魁祸首”？🤔
今天，我就想直面这个问题，跟你深入扒一扒 gRPC 和 RESTful 这两位“选手”，在 AI 推理这个场景下，到底该怎么选。这不光是技术选型，更是我们服务端研发的一次架构思考。
🧐 Part 1：两位“选手”的基本功
在正式“比武”之前，咱们先快速过一下两位选手的基本情况，保证大家都在一个频道上。
RESTful API：Web 世界的“通用语”
RESTful大家可太熟了，可以说是我们 Web 开发的“事实标准”。
- 核心思想：基于 HTTP 协议，用大家熟悉的
GET,POST,PUT,DELETE来操作“资源”（Resource）。 - 数据格式 JSON。优点是人能够直接看懂，调试方便。
- 优点：简单易用，生态成熟，应用广泛。
- 小结：Web开发中的"普通话"，大家都懂，大家都说
gRPC：为性能而生的“通信专线”
gRPC 是 Google 推出的高性能 RPC框架，追求极致的速度和效率。
- gRPC为什么快：
- HTTP/2：底层用的是 HTTP/2，支持多路复用、头部压缩，性能比咱们用了N年的 HTTP/1.1 高了N倍。
- Protocol Buffers (Protobuf)：这是它默认的数据打包方式。一种二进制格式，说白了就是比 JSON 更小、更快。机器之间通信，要啥“人肉可读”，快就完事了！
光这么说可能有点干，来看个 Protobuf 的样子：
// 定义一个打招呼的服务
service Greeter {
// 定义一个 SayHello 的方法
rpc SayHello (HelloRequest) returns (HelloReply) {}
}
// 定义请求体
message HelloRequest {
string name = 1;
}
// 定义响应体
message HelloReply {
string message = 1;
}
通过 .proto 文件，接口的定义、参数和返回值都约定得清清楚楚，有很强的“契约精神”。
⚡ Part 2：实战场景，硬碰硬
理论的东西聊多了没啥意思，咱们直接上真实场景，看看 gRPC 和 RESTful 到底谁更能顶住压力。我挑了性能、数据处理和协作成本这三个关键点，来扒一扒它们的表现。
场景一：内部服务，性能是命脉
在微服务架构里，服务之间调来调去太常见了，性能稍微差一点，整个系统都得卡壳。比如订单服务查库存，延迟多个几十毫秒，用户下单体验就得打折。
这时候，gRPC 和 RESTful 的区别就不是纸面数据，而是实打实的成本和速度：
- 数据传输效率：gRPC 靠 Protobuf，二进制格式，数据小，解析快。RESTful 基本绑着 JSON，文本格式，体积大，解析也慢。内部通信不需要人去读，Protobuf 这种“机器友好”的方式明显更香。举个例子，同样一个复杂对象，JSON 可能有 1KB，Protobuf 能压缩到 300B，网络和 CPU 都能省不少。
- 通信效率：gRPC 用 HTTP/2，一个连接能同时处理好几个请求，不像 HTTP/1.1 那样排队等着，连接开销小。网上有测试，高并发下 gRPC 的延迟能比 RESTful 低 30%-50%，这在内部调用里很可观。
我的看法：内部服务这种性能敏感的地方，gRPC 真是能打。如果你的系统对响应速度要求高，选 gRPC 基本不会踩坑。说实话，我之前一个项目就因为用了 RESTful 内部调用，延迟瓶颈怎么都优化不掉，后来切到 gRPC，立马轻松了。
场景二：大数据和实时交互
再聊个 AI 里常见的场景：要么上传个大文件给 AI 分析，比如几百 MB 的数据集；要么搞个对话界面，数据得一点点吐出来，像打字机那样。
用 RESTful 的老套路，一次性塞个大文件过去，网关超时或者服务端内存吃紧的毛病很容易犯。曾经有个项目，上传个大模型训练数据，RESTful 硬撑着，服务器直接 OOM，头疼死我了。
gRPC 就聪明多了，直接为这种需求量身定做：
- 流式传输（Streaming）：大文件能拆成小块，边发边处理，服务端内存不爆。AI 对话那种“字幕”效果，服务端流式输出也超自然。还有双向流，语音识别、实时协作这些场景，gRPC 玩得溜溜的。像我最近研究的一个 AI 推理服务，用 gRPC 流式传输对话数据，延迟和用户体验都比 WebSocket 方案好不少。
RESTful 硬要做，得拉上 WebSocket 或者 SSE，技术栈一下乱了，维护也麻烦。而且 WebSocket 还得自己处理断线重连，工程量不小。
我的看法：碰到大数据或者实时交互，gRPC 的流式支持让设计简单又高效，RESTful 硬撑着就有点费劲了。我个人是觉得，AI 场景下 gRPC 几乎是天然优势。
场景三：对外开放，协作要顺手
最后说说 API 给外面用的时候咋选。如果你的 API 是给第三方或者前端团队接，协作顺不顺手就得优先考虑。
- RESTful 的低门槛：HTTP 加 JSON，谁不会啊。各种语言的工具多，调试也方便，Postman 随便一敲就行，接入成本低得不行。尤其是前端小伙伴，拿到接口文档就能直接开干，不用额外学啥。
- gRPC 的小门槛：gRPC 用起来有点麻烦，先写
.proto文件，再生成代码，浏览器还得搞代理层，对新手不太友好。我之前带团队试过 gRPC 对外开放，结果第三方开发者吐槽一堆，学习成本确实劝退了不少人。
我的看法：API 要是给外部或者前端用，RESTful 的简单和生态优势还是更实际。选型不能光盯着性能，人的体验也很重要。毕竟技术是为业务服务的，不是让人来受罪的。
📋 Part 3：我的选型清单
聊了这么多，总结下不同场景咋选。技术选型就是个平衡游戏，没啥绝对标准。
-
场景一：内部微服务拼性能
- 推荐：gRPC
- 理由：延迟低、吞吐高，系统整体效率能提一大截，Protobuf 还能少踩接口对接的坑。像我之前提到的，切到 gRPC 后延迟优化效果很明显。
-
场景二：面向公网或前端的 API
- 推荐：RESTful
- 理由：简单、兼容性好，第三方和前端接起来省心，生态也最靠谱，协作成本低。
-
场景三：性能和易用都要抓
- 推荐：API 网关模式
- 理由：边界放个网关，对外 RESTful，对内 gRPC，两头的好处都能捞到。很多大厂的微服务架构都这么玩，比如 Netflix 和 AWS，实践证明挺靠谱。
🎉 写在最后
说了这么多，技术选型其实没啥万能解。gRPC 和 RESTful 也不是对立面，就是不同场景下的顺手工具。
作为服务端研发，我觉得最关键的是搞懂技术背后的逻辑和适用范围，结合业务需求做取舍。技术不是炫技的，解决实际问题才是王道。
希望这篇分享，能给你的下一次选型有点小帮助。咱们技术人，多交流多碰撞，总能找到更好的路子。
一起聊聊
大家在类似场景下咋选的？对 gRPC 和 RESTful 有啥想吐槽的？或者有啥技术选型的坑和心得？欢迎评论区聊聊，一起交流，互相学习！
👨💻 关于十三Tech
资深服务端研发工程师，AI编程实践者。
专注分享真实的技术实践经验，相信AI是程序员的最佳搭档。
希望能和大家一起写出更优雅的代码！
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