在《C# 开发 BIMFACE 系列文章》中介绍了模型转换、模型对比接口。这2个功能接口比较特殊,发起请求后,逻辑处理是在BIMFACE云端进行的,通常需要5~10分钟。当逻辑处理完成后,BIMFACE通过回调机制通知对比结果。
入门学习electron时了解到,渲染进程与主进程存在一对多的关系, 渲染进程与主进程需要通过ipc或remote进行通信。因为ipc的使用类似websocket, 发送和监听分离到两个独立的接口且渲染进程与主进程的接口存在不小的差异。 所以使用时存在几个比较麻烦的点: 1. 对于类似http的请求模式,接收和发送逻辑存在割裂。 2. 手动指定各个窗口发送比较繁琐。 所以打算尝试通过ipc封装一个无用的通信轮子。 简单例子 // 渲染端 const renderSocket = new Rende
RabbitMQ(六)——RPC模式 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 RabbitMQ的RPC模式,支持生产者和消费者不在同一个系统中,即允许远程调用的情况。通常,消费者作为服务端,放置
Node.js 是一个免费的跨平台 JavaScript 运行时环境,尽管它本质上是单线程的,但是可以在后台使用多个线程来执行异步代码。
分布式系统是指由多个节点通过网络进行通信和协作的系统,它具有高可用性、高扩展性、高性能等优点,但也面临着一些挑战,如数据一致性、容错性、负载均衡等。为了解决这些问题,分布式系统设计出现了一些经典的理论和方法,如 CAP 理论、BASE 理论、一致性等。
在阅读了罗培羽著作的Unity3D网络游戏实战一书后,博主综合自己的开发经验与考虑进行部分修改和调整,将通用的客户端网络模块和通用的服务端框架进行提取,形成专栏,介绍Socket网络编程,希望对其他人有所帮助。目录如下,链接为对应的CSDN博客地址:
ContentService可以看做Android中一个系统级别的消息中心,可以说搭建了一个系统级的观察者模型,APP可以向消息中心注册观察者,选择订阅自己关心的消息,也可以通过消息中心发送信息,通知其他进程,简单模型如下:
其中KafkaProducer是⽤于发送消息的类,ProducerRecord类⽤于封装 Kafka 的消息。
你将在本文中,学习到什么是回调,回调是一种异步操作手段,在平时的使用当中无处不在,究竟如何确定何时使用异步(跳跃式执行,稍后响应,发送一个请求,不等待返回,随时可以再发送下一个请求,例如订餐拿号等饭,发广播,QQ,微信等聊天)还是同步(顺序执行,逐行读取代码,会影响后续的功能代码,也就是发送一个请求,等待返回,然后再发送下一个请求,比如打电话,需要等到你女票回话了,才能继续下面虐狗情节),回调的重要不言而喻,然而当面试时,让你举例出哪些异步回调时,好像除了回答一个Ajax,貌似就再也难以举例了的,本文会让你认识不一样的回调,文若有误导地方,欢迎路过的老师多提意见和指正
但是如果我们想要运行一个在远程计算机上的函数并等待其结果呢?这将是另外一回事了。这种模式通常被称为 远程过程调用 或 RPC 。
通过上述措施,可以保证分布式事务在出现失败的情况下,能够回滚到之前的一致状态,从而保证数据的一致性。
从0.6.0版本开始,Hudi开始支持 commit 回调功能,即每当Hudi成功提交一次 commit, 其内部的回调服务就会向外部系统发出一条回调信息,用户可以根据该回调信息查询Hudi表的增量数据,并根据具体需求进行相应的业务处理。
作为常用的并发类,CompletableFuture在项目中会经常使用,其作用与Google的ListenableFuture类似;
在上一篇 《Compose 事件分发(上) 寻找触摸点》中已经介绍,在触摸 compose 组件时,会从根节点开始遍历,获取命中的 PointerInputFilter,然后对其进行事件分发,今天,我们来重点讲解一下事件的分发过程,并且在 AndroidView 上,嵌套原生 View 的时候,事件的分发过程
https://kafka.apache.org/24/documentation.html#consumerconfigs
本文分析redis的基础原理,暂不做深入分析,后续再详细分析。我们从main函数开始。
iOS 的应用内购买(In-App_Purchase)功能简称:IAP,一直是付费 APP 的重要组成模块,尤其是对游戏类的应用,因为苹果规定虚拟类货币必须得使用 IAP 支付,否则该应用就不能通过苹果的审核,所以 IAP 一直是众多游戏开发者需要集成的功能;回顾这几年的开发趋势 Objective-C 已经慢慢的失去了热度,iOS 开发者们逐渐的拥抱了 Swift,同样也包括我自己,于是趁这个机会,干脆去实现一个基于 Swift 语言的开源 IAP Framework 吧!
ReactiveX,简称为 Rx,是一个异步编程的 API。与 callback(回调)、promise(JS 提供这种方式)和 deferred(Python 的 twisted 网络编程库就是使用这种方式)这些异步编程方式有所不同,Rx 是基于事件流的。这里的事件可以是系统中产生或变化的任何东西,在代码中我们一般用对象表示。在 Rx 中,事件流被称为 Observable(可观察的)。事件流需要被 Observer(观察者)处理才有意义。想象一下,我们日常作为一个 Observer,一个重要的工作就是观察 BUG 的事件流。每次发现一个 BUG,我们都需要去解决它。
AJAX、DOM树、以及其他的API,都是Javascript的一部分,它们本质上就是浏览器提供的、在JS运行时环境中可调用的、拥有一些列属性和方法的对象
两阶段提交(2PC) 第一阶段:协调者询问参与者事务是否执行成功,参与者发回事务执行结果。这一阶段的协调者有超时机制,假设因为网络原因没有收到某参与者的响应或某参与者挂了,那么超时后就会判断事务失败,向所有参与者发送回滚命令。 第二阶段:如果事务在每个参与者上都执行成功,事务协调者才发送通知让参与者提交事务;否则,协调者发送通知让参与者回滚事务。这一阶段的协调者的没法超时,只能不断重试。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。
(3)根据ping返回的TTL值来判断对方所使用的操作系统及数据包经过路由器数量。
在本节,我们将继续深入探讨套接字通信技术,并介绍一种常见的用法,实现反向远程命令执行功能。对于安全从业者而言,经常需要在远程主机上执行命令并获取执行结果。本节将介绍如何利用 _popen() 函数来启动命令行进程,并将输出通过套接字发送回服务端,从而实现远程命令执行的功能。
我们的计算机系统架构简易可看成如下,I/O接口连接其他硬件如:网卡、键盘鼠标、磁盘等。
除了操作集合、限流和缓存,Guava还有另一个隐秘的功能:事件总线EventBus机制——是发布-订阅模式的实现,不需要显式地注册回调——比观察者模式更灵活。
2PC是一种最经典的分布式事务协议。它包含两个阶段:准备阶段和提交阶段。在准备阶段,协调者节点向所有参与者节点发送事务准备请求,并等待它们的响应。参与者节点会执行事务,并发送回答,表示是否可以提交。协调者节点根据参与者节点的回答来决定是否提交事务。如果有任何一个参与者节点无法提交,协调者会向所有其他参与者节点发送中止消息,回滚事务。否则,协调者向所有参与者节点发送提交消息,并等待它们的确认。2PC的主要问题是阻塞和单点故障。
突然发现上一篇文章贴图有问题,关键我怎么调也调不好,为了表达歉意,我再贴一篇gitbook上的吧,虽然违背了我自己的隔一篇在这里发一次的潜规则~其余完整版可以去gitbook(https://www.gitbook.com/@rogerzhu/)看到。 如果对和程序员有关的计算机网络知识,和对计算机网络方面的编程有兴趣,虽然说现在这种“看不见”的东西真正能在实用中遇到的机会不多,但是我始终觉得无论计算机的语言,热点方向怎么变化,作为一个程序员,很多基本的知识都应该有所了解。而当时在网上搜索资料的时候,这方面
WebViewJavaScriptBridge 使用一个不可见的 iFrame 来触发消息传递, 应该是为了兼容 UIWebView 和 WKWebView。
Flutter 是一个非常好用的使用 Dart 编程语言构建漂亮移动应用程序的框架,可以让 Android 和 IOS 上共用同一套代码。
在学习C#中的Task方法时,可以知道Task启动一个异步线程方法可以用Task.Run()进行,具体可以参看附录部分。
tars开源框架地址:https://github.com/Tencent/Tars
点击上方蓝字每天学习数据库 首先来介绍一下今天的主角——Redis Pipelining。该功能是为了解决因为客户端和服务器的网络延迟造成的请求延迟。 Redis Pipelining在很早就出现了,如果你在用较早版本的Redis,那么也能使用这个功能。此功能可以将一系列请求连续发送到Server端,不必等待Server端的返回,而Server端会将请求放进一个有序的管道中,在执行完成后,会一次性将返回值再发送回来。 对于这么神奇的功能,我们怎么能不测一下pipeline对于性能的提升有多大呢? 一、
小伙伴可以在虚拟机或者购买服务器上运行喔,要求ubuntu环境。可以连接到同一个服务器,也可以连接到多个不同的服务器,这里我们指定一个为客户端client,一个为服务端server。
3PC(三阶段提交)模型和2PC(两阶段提交)模型都是分布式系统中常用的协议,用于解决多个节点之间的数据一致性问题。
苦恼中寻找方法 在开始做即时通信时就知道了消息回执这个概念,目的是解决通讯消息因为各种原因未送达对方而提供的一种保障机制。产生这个问题的原因主要是网络不稳定、服务器或者客户端一些异常导致没有接收到消息。 因为产品中使用的是openfire和spark的组合,所以一直就想在这个范围内找一个现成的方案,只不过通过阅读一些开发者的总结提到说openfire没有消息回执的方案。于是也看到了别人的方案: 发送者发送消息给服务端 服务端接收到消息后发送回执给发送者 发送者确认收到则结束,如果未收到就重发 服务端将消息记
你想从fruitBasket获得每个水果的数量。 要获取水果的数量,可以使用getNumFruit函数。
async 与 await 的使用方式相对简单。 当你尝试在循环中使用await时,事情就会变得复杂一些。
打个比方,比如我们去购物,如果你去商场实体店买一台空调,当你到了商场看中了一款空调,你就想售货员下单。售货员去仓库帮你调配物品。这天你热的实在不行了。就催着商家赶紧给你配送,于是你就等在商场里,候着他们,直到商家把你和空调一起送回家,一次愉快的购物就结束了。这就是同步调用。
最近,我在开发一个本地 RAG/LLM 应用,需要支持语义搜索。实际上,作为一款本地应用,它可能产生的嵌入(embeddings)数量相对有限,很难超过百万级别。因此,在项目初期,一个简单幼稚的遍历匹配方法就足以应对需求。然而,我还是希望能够一步到位,找到一个支持 HNSW 索引的嵌入式向量数据库(关于 HNSW 索引的详细信息,请参考我之前的文章)。
在Servlet容器中启动异步支持之后,controller的方法可以通过DeferredResult包装返回值来支持异步处理。例如:
需要发送的电子邮件将会在邮件队列中进行等待,Confluence 的邮件队列每分钟刷新一次。Confluence 的管理员也可以手动的刷新邮件队列中等待发送的消息。
RabbitMQ的批量发布确认(Batch Publish Confirm)是一种机制,用于在发送大量消息时提高生产者的吞吐量和性能。通过批量发布确认,生产者可以一次性发送多条消息,并等待这批消息的确认回调,而不是每条消息单独等待确认。
RabbitMQ的异步发布确认(Asynchronous Publish Confirm)是一种机制,用于在消息发送过程中异步地接收确认回调,以提高生产者的吞吐量和性能。通过使用异步发布确认,生产者可以在消息发送的同时继续执行其他操作,而不需要等待每条消息的确认回调。
这次我们来聊一聊系统相关服务,比如Zygote启动原理,SystemServer启动原理,如何进行添加一个系统服务等。
在本文章中,我们创建一个简单的 Java 生产者示例。我们会创建一个名为 my-topic Kafka 主题(Topic),然后创建一个使用该主题发送记录的 Kafka 生产者。Kafka 发送记录可以使用同步方式,也可以使用异步方式。
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