RPC Dart #

Создавайте масштабируемые, типобезопасные приложения через чистую доменную архитектуру

RPC Dart — это мощная библиотека для построения приложений с использованием архитектурного подхода Backend-for-Domain (BFD), обеспечивающая кроссплатформенную коммуникацию между изолированными доменами с полной поддержкой типобезопасности и стриминга.

Архитектурный подход Backend-for-Domain #

Backend-for-Domain (BFD) — это современный архитектурный подход, решающий фундаментальную проблему организации кода в сложных приложениях путем четкого разделения на изолированные домены с формальными контрактами взаимодействия.

Основные принципы BFD #

Доменная изоляция
- Каждый домен представляет собой независимую бизнес-область с четкими границами
- Домены взаимодействуют только через формальные API-контракты
- Внутренняя реализация домена полностью скрыта от других частей системы
Контрактное взаимодействие
- Все взаимодействия между доменами формализованы в виде интерфейсов-контрактов
- Контракты определяют типы данных, методы и потоки для коммуникации
- Компилятор проверяет соответствие всех взаимодействий контрактам
Транспортная независимость
- Бизнес-логика не зависит от способа передачи данных
- Один и тот же код работает как для локальных, так и для удаленных вызовов
- Транспорты легко заменяются в зависимости от контекста использования
Эволюционная масштабируемость
- Архитектура "растет" вместе с проектом без необходимости кардинальных изменений
- Локальные вызовы легко трансформируются в распределенные при необходимости
- Поддержка всех паттернов коммуникации: от унарных до двунаправленных стримов

┌───────────────────┐       ┌────────────────────┐
│   Домен клиента   │       │   Домен сервера    │
│                   │       │                    │
│  ┌─────────────┐  │       │  ┌─────────────┐   │
│  │ Caller      │◄─┼───────┼─►│ Responder   │   │
│  │ Contract    │  │       │  │ Contract    │   │
│  └─────────────┘  │       │  └─────────────┘   │
│                   │       │                    │
└───────────────────┘       └────────────────────┘

Компоненты BFD архитектуры #

Contract — интерфейсы, определяющие API взаимодействия между доменами
Responder — серверная сторона, реализующая бизнес-логику и обрабатывающая запросы
Caller — клиентская сторона, инициирующая запросы к другим доменам
Transport — механизмы передачи данных между доменами
Endpoint — точки подключения контрактов к транспортам
Codec — сериализаторы/десериализаторы для типобезопасного преобразования данных

Преимущества BFD перед традиционными подходами #

Типобезопасность от начала до конца — ошибки обнаруживаются на этапе компиляции
Чистая доменная логика — бизнес-правила не зависят от инфраструктуры и UI
Гибкое масштабирование — эволюция от монолита к микросервисам без переписывания кода
Упрощенное тестирование — изолированные компоненты легко тестировать по отдельности
Полиглотная совместимость — возможность взаимодействия с компонентами на других языках через общие протоколы
Производительность — возможность распараллеливания через изоляты без изменения кода

Сценарии применения BFD #

Фронтенд/Бэкенд изоляция — отделение UI от бизнес-логики даже в монолитных приложениях
Многопоточная обработка — безопасное распараллеливание через изоляты с типобезопасной коммуникацией
Микрофронтенды — организация больших приложений как набора независимых мини-приложений
Распределенные системы — единый код для локального прототипа и распределенной продакшн-системы
Мультиплатформенные приложения — единая бизнес-логика для разных платформ с разными UI

🚀 Особенности #

Контрактная архитектура — формальное определение API между доменами
Транспортная независимость — от in-memory для тестов до WebSockets в продакшене
Полная типобезопасность — компилятор проверяет правильность всех взаимодействий
Все типы RPC — унарный, серверный/клиентский/двунаправленный стриминг
CBOR сериализация — компактная и эффективная передача данных
Изоляция уровней — бизнес-логика не зависит от UI и транспорта
Тестируемость — легкая подмена транспортов и моков для тестирования

Использование BFD в экосистеме Flutter #

Backend-for-Domain отлично интегрируется в экосистему Flutter:

В монолитных приложениях — для разделения UI от бизнес-логики и обеспечения чистых границ между функциональными модулями
При работе с изолятами — для типобезопасной коммуникации между потоками
В микрофронтендах — для коммуникации между мини-приложениями внутри одного контейнера
В распределенных системах — один и тот же код можно использовать как для локальной, так и для удаленной коммуникации

Ключевые преимущества при эволюции проекта #

BFD позволяет эволюционировать архитектуру вместе с ростом проекта:

Начните с монолита — используйте RpcInMemoryTransport для коммуникации между доменами
Масштабируйте с изолятами — замените на RpcIsolateTransport для многопоточности
Переходите к микросервисам — используйте сетевые транспорты для распределения

Ваш код доменов остается неизменным на всех этапах!

Архитектура и концепции #

Контракты #

Контракты определяют API для взаимодействия между компонентами:

/// Общий интерфейс для контракта 
abstract interface class ICalculatorContract implements IRpcContract {
  static const methodCalculate = 'calculate';
  static const methodStreamCalculate = 'streamCalculate';

  /// Выполняет одиночную операцию
  Future<CalculationResponse> calculate(CalculationRequest request);

  /// Обрабатывает поток вычислений
  Stream<CalculationResponse> streamCalculate(
    Stream<CalculationRequest> requests,
  );
}

Серверная и клиентская реализации #

/// Серверная реализация
final class CalculatorResponder extends RpcResponderContract
    implements ICalculatorContract {
  
  CalculatorResponder() : super('CalculatorService');

  @override
  void setup() {
    // Регистрация методов
    addUnaryMethod<CalculationRequest, CalculationResponse>(
      methodName: ICalculatorContract.methodCalculate,
      handler: calculate,
      requestCodec: CalculationRequest.codec,
      responseCodec: CalculationResponse.codec,
    );

    addBidirectionalMethod<CalculationRequest, CalculationResponse>(
      methodName: ICalculatorContract.methodStreamCalculate,
      handler: streamCalculate,
      requestCodec: CalculationRequest.codec,
      responseCodec: CalculationResponse.codec,
    );
  }

  @override
  Future<CalculationResponse> calculate(CalculationRequest request) async {
    // Реализация бизнес-логики
    return CalculationResponse(result: performCalculation(request));
  }

  @override
  Stream<CalculationResponse> streamCalculate(
      Stream<CalculationRequest> requests) async* {
    await for (final request in requests) {
      yield CalculationResponse(result: performCalculation(request));
    }
  }
}

/// Клиентская реализация
class CalculatorCaller extends RpcCallerContract
    implements ICalculatorContract {
  
  CalculatorCaller(RpcCallerEndpoint endpoint)
      : super('CalculatorService', endpoint);

  @override
  Future<CalculationResponse> calculate(CalculationRequest request) {
    return endpoint.unaryRequest<CalculationRequest, CalculationResponse>(
      serviceName: serviceName,
      methodName: ICalculatorContract.methodCalculate,
      requestCodec: CalculationRequest.codec,
      responseCodec: CalculationResponse.codec,
      request: request,
    );
  }

  @override
  Stream<CalculationResponse> streamCalculate(
      Stream<CalculationRequest> requests) {
    return endpoint.bidirectionalStream<CalculationRequest, CalculationResponse>(
      serviceName: serviceName,
      methodName: ICalculatorContract.methodStreamCalculate,
      requestCodec: CalculationRequest.codec,
      responseCodec: CalculationResponse.codec,
      requests: requests,
    );
  }
}

Типы коммуникации #

RPC Dart поддерживает четыре типа взаимодействия:

┌──────────┐                 ┌──────────┐
│  Клиент  │                 │  Сервер  │
└────┬─────┘                 └────┬─────┘
     │       ──── Запрос ────▶    │     ◄── Унарный
     │       ◀─── Ответ ─────     │
     │                            │
     │       ──── Запрос ────▶    │     ◄── Серверный
     │       ◀─── Ответ1 ────     │         стриминг
     │       ◀─── Ответ2 ────     │
     │                            │
     │       ──── Запрос1 ───▶    │     ◄── Клиентский
     │       ──── Запрос2 ───▶    │         стриминг
     │       ◀─── Ответ ─────     │
     │                            │
     │       ──── Запрос1 ───▶    │     ◄── Двунаправленный
     │       ◀─── Ответ1 ────     │         стриминг
     │       ──── Запрос2 ───▶    │
     ▼                            ▼

Транспорты #

Транспорты абстрагируют механизм передачи данных:

// Создание транспортов
final transport = RpcInMemoryTransport.pair();

// Создание эндпоинтов
final serverEndpoint = RpcResponderEndpoint(
  transport: transport.$1,
  loggerColors: RpcLoggerColors.singleColor(AnsiColor.cyan),
);
final clientEndpoint = RpcCallerEndpoint(
  transport: transport.$2,
  loggerColors: RpcLoggerColors.singleColor(AnsiColor.magenta),
);

Важное замечание при работе со стримами #

Если вы создаете Responder напрямую (минуя RpcResponderEndpoint), необходимо явно привязать его к потоку сообщений:

// Создание транспортов
final (clientTransport, serverTransport) = RpcInMemoryTransport.pair();

// Создание responder'а напрямую
final server = ServerStreamResponder<RpcString, RpcString>(
  id: 1,
  transport: serverTransport,
  serviceName: 'TestService',
  methodName: 'TestMethod',
  requestCodec: serializer,
  responseCodec: serializer,
  handler: (request) async* {
    yield 'Response 1'.rpc;
    yield 'Response 2'.rpc;
  },
);

// ВАЖНО: Привязка к потоку сообщений
server.bindToMessageStream(
  serverTransport.incomingMessages.where((msg) => msg.streamId == 1),
);

Без этого шага респондер не будет получать сообщения от клиента, что приведет к "мертвым" стримам.

Примитивные типы #

Библиотека включает базовые примитивные типы с поддержкой операторов:

// Строковый тип
final stringMessage = RpcString("Hello World");

// Целочисленный тип с операторами
final intMessage = RpcInt(42);
final sum = intMessage + RpcInt(10); // RpcInt(52)

// Дробный тип
final doubleMessage = RpcDouble(3.14);

// Логический тип
final boolMessage = RpcBool(true);

// Пустое значение
final nullMessage = RpcNull();

Начало работы #

// Создание транспортов
final transport = RpcInMemoryTransport.pair();

// Создание эндпоинтов
final serverEndpoint = RpcResponderEndpoint(transport: transport.$1);
final clientEndpoint = RpcCallerEndpoint(transport: transport.$2);

// Регистрация на сервере
final server = CalculatorResponder();
serverEndpoint.registerServiceContract(server);

// Использование на клиенте
final client = CalculatorCaller(clientEndpoint);

// Унарный вызов
final response = await client.calculate(
  CalculationRequest(a: 10, b: 5, operation: 'add')
);
print('Результат: ${response.result}'); // 15

Обработка ошибок #

При работе со стримами ошибки передаются в виде сообщений с метаданными:

// Отправка запроса
await client.send(request);

// Получение и обработка ответов
client.responses.listen((message) {
  if (message.isMetadataOnly) {
    // Проверка на ошибку (gRPC статус != 0 означает ошибку)
    final status = message.metadata?.getHeaderValue('grpc-status');
    final errorMessage = message.metadata?.getHeaderValue('grpc-message');
    
    if (status != null && status != '0') {
      print('Получена ошибка: $errorMessage (код: $status)');
      return;
    }
  }
  
  // Обработка полезной нагрузки
  if (message.payload != null) {
    print('Получен ответ: ${message.payload}');
  }
});

Логирование и отладка #

// Настройка уровня логирования
RpcLoggerSettings.setDefaultMinLogLevel(RpcLoggerLevel.debug);

// Создание логгера с цветовым оформлением
final logger = RpcLogger(
  'MyComponent',
  colors: RpcLoggerColors.singleColor(AnsiColor.cyan),
);

// Логирование
logger.info('Информация');
logger.error('Ошибка', error: exception);

FAQ: Ответы на частые вопросы #

Не слишком ли это сложно для простых приложений? #

Честный ответ: да, для очень маленьких приложений BFD может быть избыточен. Но большинство приложений не остаются маленькими навсегда. BFD обеспечивает плавный путь роста: начните с InMemoryTransport в монолитном приложении, и когда придет время масштабироваться, просто замените транспорт, не меняя бизнес-логику.

Что насчет производительности? Все эти слои абстракции не замедлят работу? #

Влияние на производительность минимально благодаря:

Эффективной CBOR сериализации (компактнее JSON)
Возможности работать полностью в памяти для локальных вызовов
Поддержке изолятов, что позволяет распараллелить тяжелые вычисления

На практике, возможность легко переносить вычисления в отдельные потоки даёт прирост производительности в сравнении с монолитным подходом.

Как BFD сочетается с BLoC/Provider/Riverpod? #

Отлично сочетается! BLoC может использоваться для управления состоянием UI, а BFD — для коммуникации между доменами:

class UserBloc extends Bloc<UserEvent, UserState> {
  final UserServiceCaller _userService;
  
  UserBloc(this._userService) : super(UserInitial()) {
    on<LoadUserEvent>((event, emit) async {
      emit(UserLoading());
      try {
        final user = await _userService.getUserById(event.userId);
        emit(UserLoaded(user));
      } catch (e) {
        emit(UserError(e.toString()));
      }
    });
  }
}

Как писать тесты для BFD компонентов? #

Тестирование упрощается благодаря чистым границам между компонентами:

Тестирование доменной логики: тестируйте Responder классы напрямую, вызывая их методы
Интеграционное тестирование: используйте InMemoryTransport для проверки взаимодействия компонентов
Мокирование: легко создавайте моки для контрактов благодаря интерфейсам

test('должен правильно выполнять вычисления', () async {
  final calculator = CalculatorResponder();
  final response = await calculator.calculate(
    CalculationRequest(a: 5, b: 3, operation: 'add')
  );
  
  expect(response.result, equals(8));
});

Не будет ли слишком много бойлерплейта? #

Немного больше, чем при обычном подходе, но этот код:

Типобезопасен, что снижает количество рантайм ошибок
Имеет предсказуемую структуру, упрощающую чтение и поддержку
Может быть сгенерирован инструментами для автоматизации

Выигрыш в долгосрочной перспективе компенсирует начальные затраты на написание контрактов.

Что если я захочу изменить API? Насколько сложно будет вносить изменения? #

Изменения в API с BFD становятся более контролируемыми:

Контракты четко определяют, что именно меняется
Компилятор подсвечивает все места, требующие обновления
Версионирование контрактов упрощает поддержку обратной совместимости

Стоит ли использовать BFD для веб-приложений на Flutter? #

Да, особенно если:

Вы планируете повторно использовать логику между мобильной и веб-версиями
У вас есть компоненты с интенсивными вычислениями (можно выносить в Web Workers)
Вы строите прогрессивное веб-приложение с оффлайн-функциональностью

Можно ли частично внедрять BFD в существующий проект? #

Абсолютно! Начните с изоляции одного домена через BFD, сохраняя остальную архитектуру нетронутой. Постепенно расширяйте применение подхода по мере роста выгоды от его использования.

Почему мой стрим не получает сообщения или зависает? #

Наиболее распространенная причина - отсутствие привязки responder'а к потоку сообщений через bindToMessageStream().

При использовании RpcResponderEndpoint и регистрации контрактов эта привязка происходит автоматически
При прямом создании responder'ов (ServerStreamResponder, ClientStreamResponder, BidirectionalStreamResponder) необходимо явно вызывать метод bindToMessageStream(stream)
При обработке ошибок проверяйте gRPC статусы в метаданных (response.metadata?.getHeaderValue('grpc-status')) вместо использования onError в потоках

Лицензия #

LGPL-3.0-or-later

rpc_dart 1.2.0 rpc_dart: ^1.2.0 copied to clipboard

Metadata