有一个Python中的旧系统正在进行大的修改。它是由两部分组成的系统:

• Webapp是一个使用Django框架构建的面向用户的web应用程序。它充当API客户机，连接到几个节点执行一些操作。
• 每个节点(服务器)都是一个用Python编写的简单服务器，它驻留在Nginx后面。一些节点位于私有网络之外，通信通过公共网络进行。

在进行一些清理、重构和测试工作之后，客户机基本上满足了它的需求。另一方面，服务器有稳定性和性能问题，所以在Go (Golang)重写服务器是对性能提升很有帮助的解决方案。

而Python和Go之间的通信成了唯一的障碍。

用于客户机和服务器之间通信的现有JSON API是旧的，没有文档记录。正是因为从零开始重建它比试图复兴它更容易。将此API重写为REST/JSON相对容易，但JSON作为交换格式将不能提供Python和Go之间的互换性和类型兼容性。在这两种语言中，类型系统是不同的，要让它工作是很繁琐且容易出错的。

一个更好的解决方案是使用跨平台的序列化格式，比如协议缓冲区(protobuf)。它的构建是为了提供跨平台兼容性，在Python和Go中得到很好的支持，而且它比JSON更小、更快。Protobuf可以与REST API一起使用，以确保编程语言之间的数据互操作性。但是一个更好的解决方案是使用gRPC框架来完全替换旧的API。

gRPC是一个远程过程调用(RPC)框架，它在跨服务通信场景中工作得非常好。它使用协议缓冲区作为接口定义语言(Interface Definition Language, IDL)和消息交换格式。gRPC使用HTTP/2作为传输，并支持传输层安全(TLS)协议，它可以在没有TLS的情况下工作——基本上，这是大多数教程告诉我们的。这样，通信是通过h2c协议完成的，本质上是纯文本HTTP/2，没有TLS加密。然而，当通过公共网络进行通信时，TLS是必需的。考虑到现代安全威胁，TLS甚至应该被考虑用于私有网络连接[1]。

在本系统中，服务到服务的通信不需要区分客户机，也不需要向它们授予不同的权限。尽管如此，确保只有授权的客户机才能与服务器通信是很重要的。使用互TLS (mTLS)作为身份验证机制很容易实现。

通常在TLS中，服务器有证书和公钥/私钥对，而客户端没有。然后，服务器将其证书发送给客户机进行验证。在mTLS中，服务器和客户机都有证书，服务器也验证客户机的证书。只有在这之后，服务器才会授予对客户端[2]的访问权。

让我们创建一个类似的东西——一个简单的Python/Django web服务，它将通过gRPC/mTLS调用Go服务器，并在浏览器中显示结果，并从存储库的结构开始。

代码布局

对于这样的项目，使用单个存储库(monorepo)就不需要共享API模式。对于如何组织代码库，每个人都有自己的偏好，只要记住protobuf编译器，protoc，对如何组织代码有自己的想法。

原型文件的位置会影响编译后的代码。它可能需要对编译器标志进行一些试验来生成工作代码。将原型文件放在带代码的主文件夹之外，这样重新组织代码就不会破坏原型编译。

我建议这样的目录结构:

 tree -L 1 -d . 
. 
├── certs 
├── client 
├── proto 
└── server 
  

• certs -我们用于自签名证书的公钥基础设施。
• client – Python/Django web应用程序和gRPC客户端API。它基本上是一个’ django-admin startproject client . ‘的结果，通过剥离配置，因为不需要数据库。
• proto -是放置gRPC的protobuf源文件的地方。
• server – Go中的gRPC服务器。

公钥基础设施

要开始使用TLS，您需要客户端和服务器的证书。要创建自签名证书，我建议使用CloudFlare的PKI工具包CFSSL。

首先，您需要创建一个证书颁发机构(CA)，该机构将用于为服务器和客户端生成TLS证书。此CA证书还用于在建立TLS连接时验证另一方证书的真实性。

通过JSON文件配置CFSSL，并提供命令来生成默认的配置模板开始：

 cd certs 
cfssl print-defaults config > ca-config.json 
  

默认ca-config。Json提供了足够满足我们需求的配置文件。让我们生成一个CA证书签名请求配置，证书和私钥：

 cat > ca-csr.json <<EOF 
{ 
"CN": "CA", 
"key": { 
"algo": "ecdsa", 
"size": 256 
}, 
"names": [ 
{ 
"C": "US", 
"ST": "CA", 
"L": "San Francisco" 
} 
] 
} 
EOF 
 
cfssl gencert -initca ca-csr.json | cfssljson -bare ca - 
  

客户端证书、公钥和私钥：

 cat > client-csr.json <<EOF 
{ 
"CN": "client", 
"key": { 
"algo": "ecdsa", 
"size": 256 
}, 
"names": [ 
{ 
"C": "US", 
"ST": "CA", 
"L": "San Francisco" 
} 
] 
} 
EOF 
 
cfssl gencert \ 
-ca=ca.pem \ 
-ca-key=ca-key.pem \ 
-config=ca-config.json \ 
-profile=client client-csr.json | cfssljson -bare client 
  

服务器的IP地址必须包含在API服务器证书的主题替代名称列表中。这将确保远程客户端可以验证证书。

 cat > server-csr.json <<EOF 
{ 
"CN": "server", 
"key": { 
"algo": "ecdsa", 
"size": 256 
}, 
"names": [ 
{ 
"C": "US", 
"ST": "CA", 
"L": "San Francisco" 
} 
] 
} 
EOF 
 
cfssl gencert \ 
-ca=ca.pem \ 
-ca-key=ca-key.pem \ 
-config=ca-config.json \ 
-hostname=127.0.0.1 \ 
-profile=server server-csr.json | cfssljson -bare server 
  

Protobuf和gRPC

现在证书已经准备好了，下一步是为gRPC所需的API创建一个模式定义。它将是一个名为DiceService的简单服务，以演示gRPC和mTLS是如何工作的。

下面是proto/api.proto文件。它定义了一个RPC端点RollDie，该端点接受RollDieRequest并在rolldierresponse的值字段中返回滚模的值。

 syntax = "proto3"; 
 
option go_package = "server/api"; 
 
package api; 
 
message RollDieRequest {} 
 
message RollDieResponse { 
int32 value = 1; 
} 
 
service DiceService { 
rpc RollDie (RollDieRequest) returns (RollDieResponse) {} 
} 
  

下一步是使用protobuf编译器- protoc从原型定义中为每种语言生成代码。此外，每种语言都需要自己的一组依赖项。

安装所需的包，并构建Python的原型文件:

 pip install grpcio grpcio-tools 
python -m grpc_tools.protoc -I proto --proto_path=proto \ 
--python_out=client/api --grpc_python_out=client/api proto/api.proto 
  

编译后的文件位于client/api目录中。由于某些原因，protocol的Python编译器在生成的代码中使用了绝对导入[3]，它应该是固定的：

 cd client/api && cat api_pb2_grpc.py | \ 
sed -E 's/^(import api_pb2.*)/from client.api \1/g' > api_pb2_grpc.tmp && \ 
mv -f api_pb2_grpc.tmp api_pb2_grpc.py 
  

安装所需的模块和构建原型文件。protoc-gen-go和protoc-gen-go-grpc默认安装在GOBIN目录下。你可以覆盖GOBIN并将其指向virtualenv的bin目录——这使得之后更容易清理。

 go install google.golang.org/protobuf/cmd/protoc-gen-go@latest 
go install google.golang.org/grpc/cmd/protoc-gen-go-grpc@latest 
protoc -I. --go_out=. --go-grpc_out=. proto/api.proto 
  

编译后的文件位于server/api目录中。

Python客户端

为了将其余的代码库与Protobuf/gRPC代码隔离开来，创建一个简单的包装器:api/client.py。该包装器需要CA证书、客户端证书和密钥来建立到提供地址的TLS连接。

 import grpc 
 
from . import api_pb2, api_pb2_grpc 
 
class Certs: 
root = None 
cert = None 
key = None 
 
def __init__(self, root, cert, key): 
self.root = open(root, 'rb').read() 
self.cert = open(cert, 'rb').read() 
self.key = open(key, 'rb').read() 
 
class Client: 
rpc = None 
 
def __init__(self, addr: str, crt: Certs): 
creds = grpc.ssl_channel_credentials(crt.root, crt.key, crt.cert) 
channel = grpc.secure_channel(addr, creds) 
self.rpc = api_pb2_grpc.DiceServiceStub(channel) 
 
def roll_die(self) -> int: 
return self.rpc.RollDie(api_pb2.RollDieRequest()).value 
  

这是如何在web应用程序的视图中使用这个客户端。这里的变量值包含RPC调用的结果。

 ICONS = ["?", "⚀", "⚁", "⚂", "⚃", "⚄", "⚅"] 
 
def grpc(request): 
grpc_addr = "127.0.0.1:8443" 
 
crt = api.Certs('certs/ca.pem', 'certs/client.pem', 'certs/client-key.pem') 
try: 
value = api.Client(grpc_addr, crt).roll_die() 
except Exception as e: 
logger.exception(e) 
 
return HttpResponse('Value: ' + ICONS[value]) 
  

现在，如果你试图通过启动web应用程序并点击相应的视图来执行这段代码，你会得到一个错误。这是预期的-服务器还没有创建。这里有趣的部分是错误——它会说一些关于“连接到所有地址失败”的东西，这并不多。但是设置环境变量GRPC_VERBOSITY=debug会使gRPC输出更加详细，并有助于进行故障排除。它可以在client/settings.py文件中完成，例如：

 if DEBUG: 
os.environ['GRPC_VERBOSITY'] = 'debug' 
  

服务器端

在server/api/server.go中实现DiceService逻辑。它初始化伪随机数生成器，并根据请求返回范围从1到6的随机值。

 // Number of dots on a die 
const Dots = 6 
 
type Server struct { 
UnimplementedDiceServiceServer 
rnd *rand.Rand 
} 
 
func NewServer() *Server { 
return &Server{ 
rnd: rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano())), 
} 
} 
 
func (s *Server) RollDie(ctx context.Context, req *RollDieRequest) (*RollDieResponse, error) { 
// rand.Intn returns a value in [0, Dots) interval 
value := s.rnd.Intn(Dots) + 1 
return &RollDieResponse{Value: int32(value)}, nil 
} 
  

服务实现已经准备就绪。下一步是为gRPC服务器提供证书并启动它。你可以把它放在这里服务器/服务器。启用mTLS的一个重要时刻是设置tls。配置{ClientAuth: tls。RequireAndVerifyClientCert}，它指示服务器请求并验证客户端的证书。

 secureAddress := "127.0.0.1:8443" 
 
serverCert, err := tls.LoadX509KeyPair("certs/server.pem", "certs/server-key.pem") 
if err != nil { 
log.Printf("failed to load server cert/key: %s", err) 
os.Exit(1) 
} 
 
caCert, err := ioutil.ReadFile("certs/ca.pem") 
if err != nil { 
log.Printf("failed to load CA cert: %s", err) 
os.Exit(1) 
} 
 
caCertPool := x509.NewCertPool() 
caCertPool.AppendCertsFromPEM(caCert) 
creds := credentials.NewTLS(&tls.Config{ 
Certificates: []tls.Certificate{serverCert}, 
ClientCAs: caCertPool, 
ClientAuth: tls.RequireAndVerifyClientCert, 
}) 
 
secureSrv := grpc.NewServer(grpc.Creds(creds)) 
log.Printf("Starting gRPC server, address=%q", secureAddress) 
lis, err := net.Listen("tcp", secureAddress) 
if err != nil { 
log.Printf("failed to listen: %s", err) 
os.Exit(1) 
} 
 
api.RegisterDiceServiceServer(secureSrv, api.NewServer()) 
if err := secureSrv.Serve(lis); err != nil { 
log.Printf("failed to serve: %s", err) 
os.Exit(1) 
} 
  

现在使用运行server/server运行服务器。去，确保web应用程序运行和访问它的url -你应该看到RPC请求的结果。gRPC服务器不会记录任何关于传入请求的信息，而且很难通过查看服务器的输出来判断发生了什么。

幸运的是，有一个API可以拦截RPC请求的执行，您可以使用它添加类似于任何HTTP服务器的日志记录。它接近于Django中间件的工作方式。下面是一个简单的日志拦截器。要使用它，您需要将它传递给grpc.NewServer。

 func loggingInterceptor(ctx context.Context, req interface{}, info *grpc.UnaryServerInfo, handler grpc.UnaryHandler) (interface{}, error) { 
ts := time.Now() 
 
peer, ok := peer.FromContext(ctx) 
if !ok { 
return nil, status.Errorf(codes.InvalidArgument, "missing peer") 
} 
md, ok := metadata.FromIncomingContext(ctx) 
if !ok { 
return nil, status.Errorf(codes.InvalidArgument, "missing metadata") 
} 
 
res, err := handler(ctx, req) 
 
log.Printf("server=%q ip=%q method=%q status=%s duration=%s user-agent=%q", 
md[":authority"][0], 
peer.Addr.String(), 
info.FullMethod, 
status.FromContextError(err).Code(), 
time.Since(ts), 
md["user-agent"][0], 
) 
return res, err 
} 
 
... 
 
secureSrv := grpc.NewServer(grpc.Creds(creds), grpc.UnaryInterceptor(loggingInterceptor)) 
  

看来目标已经达到了。客户端通过gRPC与服务器通信，由于mTLS，连接是安全的，并且是相互验证的。但请记住，该服务器非常基础，需要进行一些工作和加固，才能在公共网络上的生产环境中使用它。

让我们把服务器放在Nginx后面

另一种方法是把Nginx放在服务器之前，我更喜欢它，而不是把Go服务暴露在互联网上。开箱即用，你将获得所有经过战斗测试的功能，如负载平衡和速率限制，它还将减少你需要编写和支持的代码数量。

Nginx从1.13.10版本开始就支持gPRC，并且可以终止、检查和路由gRPC方法调用。所以让我们在服务器之前添加Nginx，让它处理mTLS和通过未加密的HTTP/2的代理请求。这个设置有点复杂，所以这里是图表:

让我们从客户机中的另一个视图开始。它将使用不同的端口号。

 def nginx(request): 
nginx_addr = "127.0.0.1:9443" 
 
crt = api.Certs('certs/ca.pem', 'certs/client.pem', 'certs/client-key.pem') 
try: 
value = api.Client(nginx_addr, crt).roll_die() 
except Exception as e: 
logger.exception(e) 
 
return HttpResponse('Value: ' + ICONS[value]) 
  

因为Nginx将完成所有围绕TLS的工作，所以没有必要在服务器代码中为gRPC服务器提供证书：

 insecureAddress := "127.0.0.1:50051" 
insecureSrv := grpc.NewServer(grpc.UnaryInterceptor(loggingInterceptor)) 
log.Printf("Starting gRPC server (h2c), address=%q", insecureAddress) 
lis, err := net.Listen("tcp", insecureAddress) 
if err != nil { 
log.Printf("failed to listen: %s", err) 
os.Exit(1) 
} 
 
api.RegisterDiceServiceServer(insecureSrv, api.NewServer()) 
if err := insecureSrv.Serve(lis); err != nil { 
log.Printf("failed to serve: %s", err) 
os.Exit(1) 
} 
  

Nginx的配置文件:Nginx .conf这个配置禁用了妖魔化，并启动了一个记录到stdout的进程。这对于演示目的来说更方便。

NoneBashCSSCC#GoHTMLJavaJavaScriptJSONPHPPowershellPythonRubySQLTypeScriptYAMLCopy

 events { 
worker_connections 1024; 
} 
 
# Do not use it in production! 
daemon off; 
master_process off; 
 
http { 
 
upstream grpcservers { 
server 127.0.0.1:50051; 
} 
 
server { 
listen 9443 ssl http2; 
 
error_log /dev/stdout; 
access_log /dev/stdout; 
 
# Server's tls config 
ssl_certificate certs/server.pem; 
ssl_certificate_key certs/server-key.pem; 
 
# mTLS part 
ssl_client_certificate certs/ca.pem; 
ssl_verify_client on; 
 
location / { 
grpc_pass grpc://grpcservers; 
} 
} 
} 
  

开启Nginx。

 nginx -p $(pwd) -c nginx.conf 
  

确保所有的服务都启动了，并访问之前创建的视图的URL——您应该看到RPC请求的结果。如果有些东西不能工作-检查这篇文章在GitHub上的代码。