RPC 是什么?在客户端应用里可以像调用本地方法对象一样直接调用另一台不同机器上的服务端应用的方法。同时支持跨语言的异构系统。国内开源的 RPC 框架有阿里Dubbo、蚂蚁金服的 SOFA-RPC、百度 bRPC、新浪 Motan等等。
本文翻译自Protocol Buffer Compiler Installation
Protocol buffers 是一种语言无关、平台无关的可扩展机制或者说是数据交换格式,用于序列化结构化数据, 与 XML、JSON 相比,Protocol buffers 序列化后的码流更小、速度更快、操作更简单, 一般可用于(数据)通信协议、数据存储等
在上一篇博客 【Android Protobuf 序列化】Protobuf 使用 ( Protobuf 使用文档 | 创建 Protobuf 源文件 | Protobuf 语法 ) 中 , 在 Android Studio 项目中添加了 Protobuf 源文件 addressbook.proto ;
上一篇博客 【Android Protobuf 序列化】Protobuf 使用 ( protoc 编译器简介 | 下载 protoc 编译器 | 使用 protoc 编译器编译 .proto 源文件 ) 中 , 在命令行中使用 protoc 编译器 , 将 .proto 源文件编译成了 Java 源文件 ;
本篇主要介绍如何在Python语言中使用Google Protocol Buffer(后续都简写为PB), 包括以下几个部分:
gRPC是一种跨语言的RPC框架,之所以它能跨语言,是因为它基于protobuf描述对象实体和方法,最后通过protobuf编译器生成指定语言的代码。 这样,就能通过一套protobuf声明生成多种语言的相同API,对于实现跨语言的RPC通信非常便利,同时也使用protobuf作为通信的序列化协议。
我们经常使用 PB(ProtoBuf)作为数据的交换协议,用于数据的序列化与反序列化。对于 PB 生成的 Go strutc,将其序列化为 JSON 时,比如对于数字类型,默认值为零,将不会出现在 JSON 串中。
上图是从官网找的一个protocol buffers的序列化压测对比图,从图上来看protocol buffers表现相对还是比较优异的。
先了解几个基本概念,https://grpc.io/docs/guides/concepts/
Protocol buffers 是 Google 的一种语言中立、平台中立,可扩展,用于序列化结构化数据的交互式数据语言。相比 JSON、XML,它更小、更快、更简单。
安装 goprotobuf 1.从 https://github.com/google/protobuf/releases 获取 Protobuf 编译器 protoc(可下载到 Windows 下的二进制版本 wget https://github.com/google/protobuf/releases/download/v2.6.1/protobuf-2.6.1.tar.gz tar zxvf protobuf-2.6.1.tar.gz cd protobuf-2.6.1 ./configure
这次搭建iOS的ProtocolBuffer编译器和把*.proto源文件编译成*.pbobjc.h 和 *.pbobjc.m文件时,碰到不少问题!
这个教程中将会描述protocol buffer编译器通过给定的 .proto会编译生成什么Go代码。教程针对的是proto3版本的protobuf。在阅读之前确保你已经阅读过Protobuf语言指南。
Hertz[həːts] 是字节 CloudWeGo 团队一个 Golang 微服务 HTTP 框架,在设计之初参考了其他开源框架 fasthttp、gin、echo 的优势, 并结合字节跳动内部的需求,使其具有高易用性、高性能、高扩展性等特点,目前在字节跳动内部已广泛使用。如今越来越多的微服务选择使用 Golang,如果对微服务性能有要求,又希望框架能够充分满足内部的可定制化需求,Hertz 会是一个不错的选择。
在QT for Windows 下编程时,经常因为一些中文路径、带空格的路径导致一些问题出现。
Redis 是个高性能的键值数据库,现在日常项目开发过程中,目前个人开发项目基本都会用到 Redis,主要是用来做 缓存 和 分布式锁 的底层支持,个人喜欢用 .NET 技术体系,所以一般部署也是用 Windows 服务器居多,但是目前 Redis 官方并没有提供 Windows 版本的Redis 发行包,网上能找到的一些 Windows 版的 Redis 都是比较老的版本了,目前最新的 Redis master 已经是 7.x 版本了,深入研究后发现 Redis 是用 C 语言开发的,所以还是有编译到Windows版的可能的,这里给大家分享我编译 Windows 版 Redis 的操作。
因为工作中gRPC使用非常频繁,而gRPC的默认序列化编码采用的也是Protocol Buffers。业界也盛传其效率及其高效:
许多开发人员认为,序列化流量可以使 Web 应用程序更安全、更快。那很容易,对吧?事实是,如果后端代码没有采取足够的防御措施,无论客户端和服务器之间如何交换数据,安全隐患仍然存在。在本文中,我们将向您展示如果 Web 应用程序在根目录存在漏洞,序列化如何无法阻止攻击者。在我们的活动中,应用程序容易受到 SQL 注入的攻击,我们将展示如何利用它以防通信使用 Protocol Buffer 进行序列化,以及如何为其编写 SQLMap 篡改程序。
当我们需要在跨语言之间进行通信的时候,我们可能需要规范一下传输数据(消息)的格式以满足我们的需求 ,当然GRPC的优势远不止这些,下面我们来慢慢的研究一下。。。。
分包 : 发送的数据量过大 , 大于 TCP 发送缓冲区的剩余空间 , 则产生分包 ; 发送的数据量大于 TCP 最大报文长度 , 也会产生分包 ;
在之前的两篇文章中,我们已经介绍了使用 gRPC 创建 RPC 应用的前导知识。我们了解到 gRPC 支持多语言,本文我们介绍在 Golang 语言中怎么使用 gRPC。
继上篇【gRPC】 在.Net core中使用gRPC了解了gRPC的使用,gRPC基于HTTP/2和ProtoBuf,ProtoBuf就非常有必要好好了解一下了,
python+protobuf 在python中使用protocol buffer
前言 本篇文章是Netty专题的第四篇,前面三篇文章如下: 高性能NIO框架Netty入门篇 高性能NIO框架Netty-对象传输 高性能NIO框架Netty-整合kryo高性能数据传输 上篇文章我们整合了kryo来进行数据的传输编解码,今天将继续学习使用Protobuf来编解码。Netty对Protobuf的支持比较好,还提供了Protobuf的编解码器,非常方便。 Protobuf介绍 GitHub地址:https://github.com/google/protobuf Protobuf是google
在以往的项目中进行网络通信和数据交换的应用场景中,最经常使用的技术便是json或xml。随着JSON的灵活优势,越来越多的企业选择JSON作为数据交换的格式,目前JSON已经成为了业界的主流。JSON已经足够好用,且能满足相当大部分的场景。但是今天在介绍一个Google的力作protobuf作为数据交换格式。我们来看看。
为了将proto文件转成编程语言代码,需要安装编译工具protoc。本篇验证使用 Bazel 构建 是否能和手动执行 protoc 和插件 的编译一样的结果。
1. 生成mod文件 - go mod init 包名 (注: 包名在 import 引入自定义包时替代GOPATH)
Javen今天带来的是google-protobuf在前后端的应用,为了降低大家的阅读负担,公众号只节选了其中基础部分以及在Cocos Creator的使用。大家可以通过阅读原文更多地了解到google-protobuf在Java、QQ玩一玩等平台上的使用。
作为微软向其跨平台.NET产品发展的一部分,他们大大简化了项目文件格式,并允许第三方代码生成器与.NET项目的紧密集成。我们一直倾听,现在很自豪地介绍从Grpc.Tools NuGet包的1.17版本开始,.NET C#项目中的Protocol Buffer和gRPC服务.proto文件的集成编译。1.17版本现在可以从Nuget.org获得。
环境:windows,java 1. protobuf概述 protobuf是Google开发一种数据描述格式,能够将结构化数据序列化,可用于数据存储,通信协议等方面。 protobuf是以二进制来存储数据的。相对于JSON和XML具有以下优点: - 简洁 - 体积小:消息大小只需要XML的1/10 ~ 1/3 - 速度快:解析速度比XML快20 ~ 100倍 - 使用protobuf的编译器,可以生成更容易在编程中使用的数据访问代码 - 更好的兼容性,protobuf设计的一个原则就是要能够很好的支持向下或向上兼容 2. 下载,安装 在使用protobuf之前,需要安装protobuf编译器和运行时环境。 由于protobuf是跨平台,跨语言的,所以需要下载和安装对应版本的编译器和运行时依赖。 (1)protobuf编译器下载:https://github.com/google/protobuf/releases。 对于windows平台,下载:protoc-${version}-win32.zip。在此以protoc-3.3.0-win32.zip为例。 解压到指定目录,如:D:\protoc-3.3.0-win32。添加到windows环境变量:D:\protoc-3.3.0-win32\bin。 (2)protobuf运行时下载:protobuf运行时环境是区分不同语言的,针对不同语言的安装方式不同。 下载protobuf到指定目录:git clone https://github.com/google/protobuf.git,如:D:\protobuf。 对于java语言而言,可以通过maven将protobuf运行时依赖安装到本地仓库,详见:https://github.com/google/protobuf/tree/master/java。 需要注意的是,在执行:mvn install 之前,需要将protobuf编译器(在此即:D:\protoc-3.3.0-win32\bin\protoc.exe)拷贝到protobuf目录下的src路径下,即:D:\protobuf\src。 否则,在编译安装protobuf运行时环境时报错:
本文介绍Python的os包中有查询和修改进程信息的函数,Python的这些工具符合Linux系统的相关概念,所以可以帮助理解Linux体系。
gRPC 也是基于以下理念:定义一个*服务*,指定其能够被远程调用的方法(包含参数和返回类型)。在服务端实现这个接口,并运行一个 gRPC 服务器来处理客户端调用。在客户端拥有一个*存根*能够像服务端一样的方法。
本文是 Compose 系列的第二篇文章。在 第一篇文章 中,我已经阐述了 Compose 的优点、Compose 所解决的问题、一些设计决策背后的原因,以及这些内容是如何帮助开发者的。此外,我还讨论了 Compose 的思维模型、您应如何考虑使用 Compose 编写代码,以及如何创建您自己的 API。 在本文中,我将着眼于 Compose 背后的工作原理。但在开始之前,我想要强调的是,使用 Compose 并不一定需要您理解它是如何实现的。接下来的内容纯粹是为了满足您的求知欲而撰写的。
protobuf(Protocol Buffers )是Google的开源项目,是Google的中立于语言、平台,可扩展的用于序列化结构化数据的解决方案。官网见:here,源码见:github。
Protocol Buffers(protobuf)是一个强大的序列化工具,它需要一个编译器来将其接口定义语言转换为特定的开发语言。在本文中,我们将根据官方发布页面的指导,分别介绍如何在Windows、Linux和Mac系统上安装protobuf编译器。
为什么要使用protobuf 最近的项目中,一直使用Json做数据传输。Json用起来的确很方便。但相对于protobuf数据量更大些。做一个移动端应用,为用户省点流量还是很有必要的。正好也可以学习一下protobuf的使用 跟Json相比protobuf性能更高,更加规范 编解码速度快,数据体积小 使用统一的规范,不用再担心大小写不同导致解析失败等蛋疼的问题了 但也失去了一些便利性 改动协议字段,需要重新生成文件。 数据没有可读性 安装 在go中使用protobuf,有两个可选用的包goprotobuf(
Protobuf是Protocol Buffers的简称,它是Google公司开发的⼀种数据描述语⾔,并于2008年对外开 源。Protobuf刚开源时的定位类似于XML、JSON等数据描述语⾔,通过附带⼯具⽣成代码并实现将结 构化数据序列化的功能。但是我们更关注的是Protobuf作为接⼝规范的描述语⾔,可以作为设计安全的 跨语⾔PRC接⼝的基础⼯具。
当一个程序被打开运行时,它就是一个进程。在进程中包括线程,进程可以由一个或多个线程组成。
protocol buffers 是一种灵活,高效,自动化机制的结构数据序列化方法-可类比 XML,但是比 XML 更小、更快、更为简单。你可以定义数据的结构,然后使用特殊生成的源代码轻松的在各种数据流中使用各种语言进行编写和读取结构数据。你甚至可以更新数据结构,而不破坏根据旧数据结构编译而成并且已部署的程序。
Google Protocol Buffers 简称 Protobuf,类似 json 或 XML,是一种序列化结构数据的机制,但是比它们更小、更快、更简单。同时支持多语言,跨平台。
本教程使用proto3版本的protocol buffer语言,提供了一个基本的在Go程序中使用protocol buffer的介绍。通过创建一个简单的示例应用程序,向你展示如何
在我们的渗透过程中,通常会需要向目标主机传送一些文件,来达到提权,维持控制等目的。
验证一切设置是否正确,运行后没有输出意味着当前目录中定义的所有.proto文件都成功编译。
Protobuf是Google基于C++ 进行的实现的一套数据序列化/反序列化库,开发人员可以根据 ProtoBuf 的语言规范生成多种编程语言(C++、Python、Java 等)的接口代码。使用ProtoBuf的文件在存储效率上和处理性能上都元高于XML,也具有更好的跨平台性,使用灵活。
在本文[1]中,我们将学习如何使用多处理模块中的特定 Python 类(进程类)。我将通过示例为您提供快速概述。
大部分的格式转换工具比如格式化工厂等,都用到了ffmpeg来处理,ffmpeg编译后生成的ffmpeg.exe、ffplay.exe、ffprobe.exe等可执行文件,其实就封装了众多牛逼的功能,ffprobe查看媒体文件头信息的工具,ffplay用于播放媒体文件的工具,尤其是ffmpeg.exe,强大的媒体文件转换工具,可以转换任何媒体文件,还可以用自己的 AudioFilter 以及 VideoFliter 进行处理和编辑,比如下面的一些功能。
以前使用 Laravel 做 web 项目时,是根据 MVC 去划分目录结构的,即 Controller 层处理业务逻辑,Model 层处理数据库的 CURD,View 层处理数据渲染与页面交互。以及 MVP、MVVM 都是将整个项目的代码是集中在一个代码库中,进行业务处理。这种单一聚合代码的方式在前期实现业务的速度很快,但在后期会暴露很多问题:
偷懒了好久没有写分享了,最近的时间也是花费了很多时间大量优化了之前游戏服务器框架和组件的很多细节。其中,相对独立且同时也被其他的项目使用的一个工具则是基于 cmake 和 git 且兼容 vcpkg 的构建系统 cmake-toolset 。之所以要写这么个构建工具主要是要提供比 vcpkg 更宽容的兼容性(没办法我们公司的编译环境比较古老),并且提供更进一步的定制化能力(包含但不限于功能开关和下载源,这些东西 vcpkg 也是很后期才有了个初步的支持)。那么先来记录一下构建系统适配过程中的一些问题吧。
Protobuf(Google Protocol Buffers)提供一种灵活、高效、自动化的机制,用于序列化结构数据。Protobuf仅需自定义一次所需要的数据格式,然后我们就可以使用Protobuf编译器自动生成各种语言的源码,方便我们读写自定义的格式化数据。另外Protobuf的使用与平台和语言无关,可以在不破坏原数据格式的基础上,扩展新的数据。
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