gRPC服务Proto文件采用集中仓库还是分散存储更合适？

这种方案确实存在不少明显的缺陷：

• 版本依赖冲突风险高：所有服务共用一个仓库的.pb.go生成代码，一旦某份service/message定义做了不兼容更新，所有依赖它的服务只要拉取了最新版本就会直接报错，既没法做灰度升级，也不支持不同服务按需选择依赖的proto版本。
• 开发流程强耦合：服务迭代需要调整proto定义时，得跨仓库提交PR走中央仓库的审批流程，和自身服务的代码迭代流程完全割裂，调试阶段要两边同步修改，额外增加很多流程成本，对初学者来说非常影响学习和调试效率。
• 仓库极易膨胀：长期迭代后所有服务的proto定义、多语言生成代码都堆在同一个仓库，clone、拉取的速度会越来越慢，还会积累大量已下线服务的冗余定义。
• 权限管控成本高：多团队协作场景下，很难限制不同团队只能修改自己负责的服务的proto，很容易出现误改其他团队定义的问题。

对于初学者、中小团队、服务迭代速度快的场景，把service对应的proto文件分散存放在各自服务仓库，确实是更优选择，优势非常明显：

• 开发流程完全对齐：proto定义和服务代码放在同一个仓库，修改proto、调整服务逻辑、测试验证可以在同一个PR里完成，迭代效率高，不需要跨仓库协调，非常适合学习阶段快速调试验证。
• 版本管控灵活：每个服务的proto版本和服务代码版本一一对应，发布服务时直接打对应标签，依赖方可以按需选择要引用的版本，不会出现一个仓库更新牵连所有服务的问题。
• 权责清晰：谁负责的服务谁维护自己的proto定义，不会出现跨团队误改的问题。

当然分散式也有小缺陷：很难统一推行API规范，容易出现不同服务的proto定义风格不统一、公共message重复定义的问题，这个只要单独抽一个轻量的公共proto仓库，只存全项目通用的公共定义（比如错误码、通用分页结构）就可以解决，不要把业务服务的service定义放到公共仓库即可。

入门阶段优先选择分散式+轻量公共仓库的组合，完全够用且学习成本低。等你对gRPC的版本管理、依赖分发流程熟悉之后，再根据团队规模、协作模式评估要不要切换到集中式方案即可，绝大多数中小团队不需要走全量集中式的路线。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alok Kumar Singh