前言
有位同学在群里说:"Go-Zero官方文档太简洁了,对小白有点不友好。好奇你们是怎么学习的?项目是怎么封装的?有什么提高开发效率的技巧吗?"。
来来来,这期内容给你安排上,先教你goctl的妙用!
前两篇文章分享了 Go-Zero微服务快速入门和最佳实践(一) 和 Go-Zero从0到1实现微服务项目开发(二)。
本文将继续深入探讨Go-Zero的强大,并带你从0到1学会使用goctl。
通过本文的教程,你将能够亲自实践并完成goctl生成模板代码,进一步提升你的开发效率。
概述
goctl 是 go-zero 的内置脚手架,是提升开发效率的一大利器,可以一键生成代码、文档、部署 k8s yaml、dockerfile 等。
官方文档:goctl 安装 | go-zero Documentation
goctl安装
go install github.com/zeromicro/go-zero/tools/goctl@latest
验证
goctl --version

goctl使用实战
接下来和我使用goctl实现快速搭建api服务、rpc服务脚手架以及model代码的生成:
goctl api
goctl api是goctl中的核心模块之一,通过该命令可以快速生成一个api演示项目。
我们可以通过goctl api --help查看goctl api的所有指令。
goctl api --help
goctl api new
用于快速生成 Go HTTP 服务,需要指定服务名称,输出目录为当前工作目录。
-
创建demo服务
goctl api new demo
这样在当前目录下就能够生成demo的api服务了。
下图为生成的项目目录结构:

-
在logic下面的demologic.go编写逻辑
func (l *DemoLogic) Demo(req *types.Request) (resp *types.Response, err error) {
// todo: add your logic here and delete this line
return &types.Response{
Message: "hello world",
}, nil
} -
启动服务
跳到demo服务根目录
cd demo
启动服务(默认8888端口,可在etc/demo-api.yaml配置)
go run demo.go -f etc/demo-api.yaml
-
访问服务

至此一个Go-Zero的单体服务就完成啦。
goctl api doc
-
根据 api 文件生成 markdown 文档。
-
-dir表示文档输出目录
goctl api doc -dir ./

goctl api go
根据api文件生成Go HTTP代码。-api表示api文件路径,-dir表示代码输出目录,--style表示输出文件和目录的命名风格格式化符号。
详情见 文件风格
--home表示自定义模板文件目录(自定义模板我们会在后续进行讲解,别忘了关注我)
-
修改demo.api文件内容,增加一个post接口
type PostDemoReq {
Message stringjson:"message"
}type PostDemoResp {
Message stringjson:"message"
}service demo-api {
@handler PostDemoHandler
post /postDemo(PostDemoReq) returns (PostDemoResp)
} -
重新生成代码
cd demo
goctl api go -api demo.api -dir . -style gozero
会生成这两个文件

-
修改logic逻辑
func (l *PostDemoLogic) PostDemo(req *types.PostDemoReq) (resp *types.PostDemoResp, err error) {
// todo: add your logic here and delete this line
return &types.PostDemoResp{
Message: req.Message,
}, nil
} -
重新启动服务
go run demo.go -f etc/demo-api.yaml
-
使用ApiFox发起请求

至此我们已经学会怎么创建单体服务,并创建get和post接口啦,已经能应对大多数单体项目的开发需求。
当然我们做接口测试的时候一个个手动输入到ApiFox十分麻烦,这时候我们可以借助goctl api的插件生成swagger导入到ApiFox当中。
生成swagger文档
goctl-swagger 用于一键生成 api 的 swagger 文档
安装goctl-swagger
-
编译goctl-swagger插件
GOPROXY=https://goproxy.cn/,direct go install github.com/zeromicro/goctl-swagger@latest
-
配置环境
将$GOPATH/bin中的goctl-swagger添加到环境变量
使用goctl-swagger生成swagger.json
goctl api plugin -plugin goctl-swagger="swagger -filename demo.json" -api demo.api -dir .
生成如下文档

- 导入ApiFox

- 导入demo.json


- 配置开发环境路由前缀


6.进行接口测试

goctl rpc
goctl rpc 是 goctl 中的核心模块之一,其可以通过 .proto 文件一键快速生成一个 rpc 服务,如果仅仅是启动一个 go-zero 的 rpc 演示项目, 你甚至都不用编码,就可以完成一个 rpc 服务开发及正常运行。
goctl rpc new
-
快速生成一个 rpc 服务,其接收一个终端参数来指定服务名称。
goctl rpc new RPCDemo
-
生成项目目录结构如下图所示

goctl rpc -o
用于快速生成一个 proto 模板文件,其接收一个 proto 文件名称参数。
goctl rpc -o demoProto.proto
- 会在相同目录下生成proto模板文件

goctl rpc protoc
-
根据 protobufer 文件生成 rpc 服务。
cd .\RPCDemo
goctl rpc protoc RPCDemo.proto --go_out=./ --go-grpc_out=./ --zrpc_out=./ --style=goZero

- 由于没安装Etcd,因此我们把etc/rpcdemo.yaml的Etcd相关配置注释掉

-
在logic/pingLogic.go修改为如下逻辑
func (l *PingLogic) Ping(in *rPCDemo.Request) (*rPCDemo.Response, error) {
// todo: add your logic here and delete this linereturn &rPCDemo.Response{ Pong: in.Ping, }, nil
}
-
运行服务
cd .\RPCDemo
go run . -
项目默认跑在8080端口,可根据需求修改

将proto导入ApiFox进行测试
- 新建项目

- 新建gRPC项目

- 添加项目中的RPCDemo.proto

- 右上角选择环境


- 测试接口

- 至此,我们已经能够根据proto文件生成gRPC接口并进行测试啦。
goctl model
goctl model 为 goctl 提供的数据库模型代码生成指令,目前支持 MySQL、PostgreSQL、Mongo 的代码生成,MySQL 支持从 sql 文件和数据库连接两种方式生成,PostgreSQL 仅支持从数据库连接生成。
本文主要以MySQL为数据表来源生成代码,其他数据库类似。
- 创建genModel文件夹

-
生成代码。对应位置的MySQL连接参数改为你的即可。-table表示你的表名,-dir表示生成代码的输出目录 -cache表示是否生成带缓存的代码
goctl model mysql datasource -url="root:PXDN93VRKUm8TeE7@tcp(127.0.0.1:33069)/lottery" -table="lottery" -dir="./genModel" -cache=true --style=goZero
-
显示Done.说明成功。


至此我们成功使用goctl model根据数据库中的数据表生成了model 代码。
后续通过修改模板代码我们可以实现生成代码的定制化需求,记得关注我!
总结
这篇文章相比官方文档,详细介绍了如何使用Go-Zero的goctl工具进行api服务、rpc服务和model层代码的生成,以及生成swagger文件,并提供了Demo进行实际操作。
我将继续更新Go-Zero系列文章,如果你对Go语言或者微服务感兴趣,欢迎关注我,也欢迎直接私信我。
微信:wangzhongyang1993