不过有些项目需求不等人，需要使用这项技术，所以研究了一下akka-grpc，写了一篇介绍。本想到此为止，继续其它项目。想想这样做法有点不负责任，像是草草收场。...毕竟用akka-grpc做了些事情，想想还是再写这篇跟大家分享使用kka-grpc的过程。 我说过，了解akka-grpc的主要目的还是在protobuf的应用上。这是一种高效率的序列化协议。...由于终端数量多、图像处理又特别消耗内存、CPU等计算资源、又要求快速响应，所以第一考虑就是使用akka-cluster把图像处理任务分割到多个节点上并行处理。...如何在akka系统里使用protobuf格式的数据正是本篇讨论和示范的目的。...客户端设置可以在配置文件中定义： akka { loglevel = INFO grpc.client { "com.datatech.pos.abs.Services" {
my-private-key.pem -out my-public-key-cert.pem -days 365 -nodes -subj '/CN=localhost' 不过使用这个证书和私钥测试时出现了错误...sbt-dependency-graph" % "0.9.2") libraryDependencies += "com.thesamet.scalapb" %% "compilerplugin" % "0.9.0-M6" 在sbt中执行..., "com.typesafe.akka" %% "akka-persistence" % akkaversion, "com.lightbend.akka" %% "akka-stream-alpakka-cassandra...scalapb.gen() -> (sourceManaged in Compile).value ) enablePlugins(JavaAppPackaging) 试了一下启动服务，现在不出错误了...再研究一下证书是怎么产生的，尝试按文档指引重新产生这些自签证书：可惜的是好像还有些文件是缺失的，如serial。
上一篇我们讨论了akka-cluster的分片（sharding）技术。在提供的例子中感觉到akka这样的分布式系统工具特别适合支持大量的带有内置状态的，相对独立完整的程序在集群节点上分布运算。...通过读写分离降低数据录入过程对系统响应的影响。 akka-CQRS大约是由event-sourcing、persistenceActor、persistenceQuery三个部分组成。...而业务应用软件的数据操作，如业务查询、处理、分析等都是针对业务数据库的。 最近在考虑搞一套主要以移动设备为业务工具的信息系统框架。...这种资源分享的模式恰恰是akka-cluster-sharding的强项。剩下海量并发的数据库操作，就可以通过akka-CQRS框架来应对了。...我们在前面的博客里已经构建了基于gRPC，多分布式数据库的数据流编程框架，可以直接采用。google的移动应用编程语言dart2也是支持gRPC的，从整体系统实现的可行性方面应该不会有什么问题了。
前面几篇讨论了关于gRPC方式的前后端连接集成方式。gRPC也是一个开放的标准，但讲到普及性就远远不及基于http/1.1协议的web-service了。...akka-http的数据转换机制Marshaller/Unmarshaller是通过类型转换的隐式实例来实现的，akka-http提供了多个标准类型数据转换的隐式实例，如StringMarshaller...Entity.dataBytes中的数据类型是由Entity.contentType指明的： object ContentTypes { val `application/json` = ContentType...所以，自定义类型的数据转换主要包括 类型->jsonstring->bytestring->jsonstring->类型。...还有一项需求是在Reponse里返回一个数据流（多条数据），如当前交易项目清单。这个也比较容易：akka-http本身支持json-streaming。
由于gRPC支持http/2协议，可以实现双向通讯duplex-communication，解决了独立request/response交互模式在软件编程中的诸多局限。...在http/1应用中对二进制文件的传输交换有诸多限制和不便，特别是效率方面的问题。在protobuf这种序列化模式中对任何类型的数据格式都一视同仁，可以很方便的实现图片等文件的上传下载。...也许，在开发一套内部IT系统的过程中akka-grpc可以很趁手。...即使是低点版本的websocket，也只能在一小撮专业的应用中得到使用。所以，akka-grpc并没有提供对OAuth2规范身份验证的支持。...在这个例子里我们就只能进行基本的身份证明（如店号、机器号等），但身份验证过程的安全性就不做任何加密操作了。
那么如果能把gRPC中ListenableFuture和StreamObserver这两种类型转成akka-stream的基本类型应该就能够实现所谓的reactive-gRPC了。...Flow，我们可以在这个Flow里调用任何akka-stream提供的功能，如： Flow[Request] .throttle(1, 10.millis, 1, ThrottleMode.Shaping..., learn.grpc.akka.stream.services.sum.SumResult, NotUsed] = Flow[learn.grpc.akka.stream.services.sum.NumPair..., learn.grpc.akka.stream.services.sum.SumResult, NotUsed] def genIncsFrom: Flow[learn.grpc.akka.stream.services.sum.Num..., learn.grpc.akka.stream.services.sum.Num, NotUsed] def sumStreamNums: Flow[learn.grpc.akka.stream.services.sum.Num
可以预见：数据的产生是在线下各式各样的终端系统中，包括web、桌面、移动终端。那么，为了实现一个完整的系统，必须把前端设备通过某种网络连接形式与数据采集平台集成为一体。...有两种方式可以实现需要的网络连接：Restful-api, gRPC。由于gRPC支持http/2通讯协议，支持持久连接方式及双向数据流。...gRPC是google公司的标准，基于protobuffer消息：一种二进制序列化数据交换机制。gRPC的优势在这里就不再细说，读者可以参考前面有关gRPC的讨论博文。 下面是系统结构示意图： ?...现在市面可供选择的gRPC-scala-客户端有scalaPB和akka-grpc两个，akka-grpc是基于akka-stream和akka-http构建的，按理来说会更合适，但由于还是处于preview...但NettyChannelBuilder还具备更多的设置参数，如ssl/tls设置。 3、还有：因为客户端是按照顺序来发送操作指令的，每发一个指令，等待返回结果后才能再发下一个指令。
事实上，Pekko 是 Akka 项目的一个分支。不久前， Akka 的许可证从 Apache 2 更改为 Business Source License 1.1，Pekko 作为新的分支从中拉出。...它旨在支持响应式宣言的设计原则，通过提供组件来有效地在服务器内扩展系统或跨多个服务器横向扩展，是高性能、对故障具有弹性的、没有单点故障的分布式系统。...Pekko 项目提案中如此写道。 Pekko 将参与者模型（由 Erlang 推广）引入 JVM，为构建本地和分布式并发提供了基础。...在此之上，Pekko 提供了一套丰富的构建在 Actors 之上的库来解决现代问题，包括： 流：遵循响应式标准的完全双向背压流 HTTP：建立在流之上的全流式 HTTP 客户端 / 服务器，还提供高可用性...Web 服务所需的预期工具（例如连接池） 连接器：一组丰富的连接器集，用于构建在流之上的各种数据库、消息传递、持久性服务 grpc：一个 gRPC 服务器 / 客户端 投影（projection）：提供
它提供了监督策略，允许在 Actor 发生故障时采取自定义的恢复操作。这有助于系统在故障时继续运行，提高了系统的可用性。...事件驱动：Akka 是基于事件驱动的，它的响应式编程模型适合处理异步事件。它允许开发人员构建反应迅速的系统，适用于大量的并发事件和消息。...插件和扩展：Akka 提供了丰富的插件和扩展机制，可以轻松集成其他库和框架，如 Akka HTTP、Akka Streams 等，以构建全栈应用程序。...异步任务执行失败时，任务状态可能丢失，需要引入新的错误信令机制以及从故障中恢复的方法。...使用Actor优雅地处理错误 Actor模型中不存在共享调用堆栈，因此错误处理方式不同。 目标Actor可以回复错误消息，提示发生错误情况，错误作为普通消息处理。
分布式程序运算是一种水平扩展（scale-out）运算模式，其核心思想是能够充分利用服务器集群中每个服务器节点的计算资源，包括：CPU、内存、硬盘、IO总线等。...当然，任务分派是通过算法实现的，包括所有普通router的routing算法如：round-robin, random等等。 ...akka提供了一种基于节点运算资源负载的算法，在配置文件中定义： akka.extensions = [ "akka.cluster.metrics.ClusterMetricsExtension" ]...对正常停止动作，如PoisonPill, context.stop作用：重新构建新的实例并启动。 OnFailure：不响应child-actor正常停止，任其终止。...import scala.concurrent.duration._ import scala.util._ import akka.cluster._ import sdp.grpc.services
在不同的服务之间，「Akka HTTP」或「Akka gRPC」可用于同步（但不阻塞）通信，而「Akka Streams Kafka」或其他「Alpakka」连接器可用于集成异步通信。...由于代码和部署单元的物理分离，有一种错误的自主权感，但是由于一个服务的实现中的更改泄漏到其他服务的行为中，你很可能会遇到问题。...如果没有任何种子节点响应（可能尚未启动），则会重试此过程，直到成功或关闭。...相反，高阈值产生的错误更少，但需要更多的时间来检测实际的崩溃。默认阈值为8，适用于大多数情况。然而，在云环境中，例如 Amazon EC2，为了解决此类平台上有时出现的网络问题，其值可以增加到12。...通过扩展akka.cluster.JoinConfigCompatChecker并将其包含在配置中，可以添加新的自定义检查程序。
按文件夹搜索 更快地编制 C++项目的索引 在 Git 分支切换过程中，减少了解决方案的重新加载 .NET 中配置切换时的响应性 单元测试 平行测试探索 高效的并行测试执行 优化了 Visual Studio...和测试运行器进程之间的通信 提高了文件保存的响应速度 发布版本 v2.50.0 - grpc/grpc-dotnet https://github.com/grpc/grpc-dotnet/releases...在这个版本中没有重大的功能变化，主要是一些错误的修复。 .NET 框架程序集支持添加到 Azure Logic Apps（标准）XSLT 转换中（预览）。...其他方面，如速度、IDE 支持和价格也进行了比较。...关于如何在.NET MAUI 中创建一个绘制 2D 图形的视图的文章。
第二部分则结合两个案例来讲解如何在AKKA中实现响应式编程。第三部分则是这个主题的扩展，在介绍Reactive Manifesto的同时，介绍进行响应式编程更为主流的ReactiveX框架。...如果阅读过《企业集成模式》(Enterprise Integration Patterns)一书，你会发现Vaughn的新书近乎于是《企业集成模式》中各种消息模式在AKKA中的Actor实现。 ?...例如在AKKA之下进行响应式编程，我们几乎不用再考虑如何进行异步消息通信、状态切换、并发处理、并行处理，以及对Actor的监督和错误处理策略的实现。...在AKKA中，Actor之间可以通过ActorRef引用对象建立关联，这种抽象层面的弱依赖使得Actor彼此之间能够很好地解耦。...倘若我们熟悉设计模式，会发现这一模式与“职责链模式”有着如孪生兄弟般的相似类结构。
前一篇博客里我们尝试实现了gRPC ssl/tls网络连接，但测试时用的证书如何产生始终没有搞清楚。现在akka-http开发的ws同样面临HTTPS的设置和使用问题。...数字证书的申请、签发和验证流程如下： 1) 服务⽅ S 向第三⽅方机构CA提交公钥、组织信息、个⼈信息(域名)等资料提出认证申请 (不需要提供私钥） 2) CA 通过各种手段验证申请者所提供信息的真实性，如组织是否存在...、 企业是否合法，是否拥有域名的所有权等 3) 如信息审核通过，CA 会向申请者签发认证文件-证书。...中这个域名，也就是对外界开放的一个使用了数字证书的域名。...import akka.http.scaladsl.server.{ Route, Directives } import akka.http.scaladsl.{ ConnectionContext
gRPC 拦截器是一种强大的功能，用于在 gRPC 调用过程中对请求和响应进行拦截、修改和监视。...拦截器允许你在请求和响应被发送和接收之前或之后插入自定义逻辑，从而实现各种功能，如认证、授权、日志记录、错误处理等。拦截器可以在客户端和服务器两端使用，它们是实现横切关注点的一种重要方式。...在拦截器中，你可以验证请求的身份、权限等信息，并根据情况决定是否允许请求继续进行。 日志记录： 拦截器可以用于记录请求和响应的详细信息，从而实现日志记录和监控。...你可以记录请求的内容、调用的方法、响应的结果等，以便于调试和分析。 错误处理： 在拦截器中可以捕获和处理 gRPC 调用过程中可能发生的错误，以提供更友好的错误信息或进行恢复操作。...性能监视： 使用拦截器可以监视 gRPC 调用的性能指标，如调用时间、响应时间等，从而实现性能监控和优化。 传输层安全： 拦截器可以用于添加和处理传输层安全（TLS）相关的信息，如证书、密钥等。
这些服务器都处于同一集群环境里，它们都是akka-cluster中的节点（node）。...在前面akka系列的博客里也介绍了一些akka-cluster的情况，最近在“集群环境内编程模式(PICE)”的专题系列里又讨论了如何在集群环境里通过protobuf-gRPC把多个不同类型的数据库服务集成起来...因为集群中的数据库服务是用akka-stream连接的，我们把程序与数据一起作为stream的流元素用Flow发送给相应的数据库服务进行处理。...,cluster.selfAddress) } } Leave和Down是自定义消息类型： object EventListner { trait Messages {} case object...] [ClusterSystem-akka.actor.default-dispatcher-3] [akka.cluster.Cluster(akka://ClusterSystem)] Cluster
使用ClusterClient从外部与集群进行通信，要求系统与客户端既可以连接，也可以通过 Akka 远程连接到集群中的所有节点和接待员。...在许多情况下，使用更明确和解耦的协议（如「HTTP」或「gRPC」）是更好的解决方案。...一如既往，额外的逻辑应该在目标（确认）和客户端（重试）Actor 中实现，以确保至少一次的消息传递。 一个示例 在集群节点上，首先启动接待员。...注意，建议在 Actor 系统启动时加载扩展，方法是在akka.extensions配置属性中定义它： akka.extensions = ["akka.cluster.client.ClusterClientReceptionist...建议在 Actor 系统启动时加载扩展，方法是在akka.extensions配置属性中定义它： akka.extensions = ["akka.cluster.client.ClusterClientReceptionist
让我们来看看在.NET生态系统中我们有哪些工具可以使用。在接下来的几节中，我们将介绍流行的框架选择。Orleans, Proto.Actor, Akka.Net, 和Dapr。...从用户的角度来看，主要的区别是Akka.Net不处理单一的虚拟角色。它而是根据用户指定的分片策略将它们分组为分片，然后将这些分片分配给集群中的机器。...建议使用Lighthouse服务，例如将其作为Kubernetes中的一个有状态的集合部署。 Proto.Actor Proto.Actor是由Akka.Net的创建者创建的一个框架。...特别是，Proto.Actor使用了带有protobuf的gRPC。它还使用现有的集群提供者，如Consul、Zookeeper，甚至是原生的Kubernetes APIs。...该框架本身是用Go编写的，但它运行在实际应用的旁边（例如在sidecar容器中），并通过HTTP或gRPC调用与之进行通信。这很有趣，因为你可以用任何技术建立一个基于行为体的解决方案。
最后，就像在简单的 RPC 中一样，我们返回 nil 错误来告诉 gRPC 我们已经完成了响应的编写。...请注意，在 gRPC-Go 中，RPC 在阻塞/同步模式下运行，这意味着 RPC 调用等待服务器响应，并且将返回响应或错误。...如果调用没有返回错误，那么我们可以从服务器的第一个返回值中读取响应信息。...我们从 CloseAndRecv() 返回的错误中获取 RPC 状态。如果状态为 nil，则 CloseAndRecv() 的第一个返回值将是有效的服务器响应。...07 总结 本文开篇先介绍了为什么要使用 gRPC，接着简述了使用 gRPC 需要做的准备工作，然后通过 gRPC 官方 Go 示例代码介绍了如何在 .proto 文件中定义服务，如何使用 protoc
-- sbt --> libraryDependencies += "com.typesafe.akka" %% "akka-actor" % "2.5.19" 简介 在前面的主题中，我们解释了如何在大范围...（in the large）内查看 Actor 系统，也就是说，如何表示组件，如何在层次结构中排列 Actor。...第一个示例演示“请求-响应（request-respond）”消息模式。...消息序列 在 Akka 中 ，对于一对给定的 Actors，直接从第一个 Actor 发送到第二个 Actor 的消息不会被无序接收。...如果我们想在查询设备 Actor 的 Actor 中实现重发（因为请求超时），或者如果我们想查询多个 Actor，我们需要能够关联请求和响应。
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