Avro总结(RPC/序列化) Avro(读音类似于[ævrə])是Hadoop的一个子项目, 由Hadoop的创始人Doug Cutting(也是Lucene,Nutch等项目的创始人,膜拜)牵头开发, Avro是一个数据序列化系统,设计用于支持大批量数据交换的应用。 它的主要特点有:支持二进制序列化方式,可以便捷,快速地处理大量数据;动态语言友好,Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。 当前市场上有很多类似的序列化系统,如Google的Protocol Buffers, Faceboo
一个高性能、异步事件驱动的 NIO 框架,它提供了对 TCP、UDP 和文件传输的支持 使用更高效的 socket 底层,对 epoll 空轮询引起的 cpu 占用飙升在内部进行了处理,避免 了直接使用 NIO 的陷阱,简化了 NIO 的处理方式。 采用多种 decoder/encoder 支持,对 TCP 粘包/分包进行自动化处理 可使用接受/处理线程池,提高连接效率,对重连、心跳检测的简单支持 可配置IO线程数、TCP参数, TCP接收和发送缓冲区使用直接内存代替堆内存,通过内存 池的方式循环利用 ByteBuf 通过引用计数器及时申请释放不再引用的对象,降低了 GC 频率 使用单线程串行化的方式,高效的 Reactor 线程模型 大量使用了 volitale、使用了 CAS 和原子类、线程安全类的使用、读写锁的使用
是的,你没听错!JSON,这种在网络开发中普遍用于数据交换的格式,可能正在拖慢我们的应用程序。在速度和响应性至关重要的世界里,检查 JSON 的性能影响至关重要。在这篇博客中,深入探讨 JSON 可能成为应用程序瓶颈的原因,并探索更快的替代方法和优化技术,使您的应用程序保持最佳运行状态。
在Rust源代码中,rust/library/std/src/sys_common/wtf8.rs这个文件的作用是实现了UTF-8编码和宽字符编码之间的转换,以及提供了一些处理和操作UTF-8编码的工具函数。
FlatBuffers 是一个序列化开源库,实现了与 Protocol Buffers,Thrift,Apache Avro,SBE 和 Cap'n Proto 类似的序列化格式,主要由 Wouter van Oortmerssen 编写,并由 Google 开源。Oortmerssen 最初为 Android 游戏和注重性能的应用而开发了FlatBuffers。现在它具有C ++,C#,C,Go,Java,PHP,Python 和 JavaScript 的端口。
Android 网络编程相关的包 : 9 包, 20 接口, 103 类, 6 枚举, 14异常;
在大数据环境中,有各种各样的数据格式,每个格式各有优缺点。如何使用它为一个特定的用例和特定的数据管道。数据可以存储为可读的格式如JSON或CSV文件,但这并不意味着实际存储数据的最佳方式。
这些模块定义了Rust标准库中主要的 trait、类型定义和功能模块,为开发者提供了常用的系统级功能,比如内存管理、IO操作、线程同步等的 abstraction。
空白标识符 _ 也被用于抛弃值,如值 5 在 _, b = 5, 7 中被抛弃。
互联网行业: 在分布式系统中,各个节点之间需要远程服务调用,高性能的 RPC 框架必不可少,Netty 作为异步高性能的通信框架,往往作为基础通信组件被这些 RPC 框架使用。典型的应用有:阿里分布式服务框架 Dubbo 的 RPC 框架使用 Dubbo 协议进行节点间通信,Dubbo 协议默认使用 Netty 作为基础通信组件,用于实现各进程节点之间的内部通信。
介绍 在单体应用程序中,组件通过语言级的方法或函数调用进行彼此的调用。相比之下,基于微服务的应用程序是在多台机器上运行的分布式系统。每个服务实例通常是一个进程。因此,如下图所示,服务必须使用进程间通
非字节类型的基本类型,除了布尔型 3都是由组合在一起的几个字节组成的。这些数据类型及其大小总结在下表中
Netty是 一个异步事件驱动的网络应用程序框架,用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端。Netty是基于nio的,它封装了jdk的nio,让我们使用起来更加方法灵活。
Lua中的“数组”就是特殊方式使用的表。像lua-settable和lua-gettable这种用来操作表的通用函数,也可用于操作数组。不过,CAPI为使用整数索引的表的访问和封信提供了专门的函数。
该文件的第一行指定您使用的是proto3语法:如果不这样做,协议缓冲区编译器将假定您正在使用proto2。 这必须是文件的第一个非空,非注释行。
嗨,我是猫头虎,热衷于分享最新的技术动态。今天,我们来聊聊Go的一个重大更新——Go协议缓冲区(Protocol Buffers)的全新API。这是一个跨时代的改进,为Go开发者提供了更强大、更灵活的数据交换格式处理能力。让我们深入了解它的动机、特性和实现吧!
OpenOption接口的实现类通常由StandardOpenOption枚举进行代替。
在TCP编程中,我们使用协议(protocol)来解决粘包和拆包问题。本文将详解TCP粘包和半包产生的原因,以及如何通过协议来解决粘包、拆包问题。让你知其然,知其所以然。
Protocol Buffer是Google的语言中立的,平台中立的,可扩展机制的,用于序列化结构化数据 - 对比XML,但更小,更快,更简单。您可以定义数据的结构化,然后可以使用特殊生成的源代码轻松地在各种数据流中使用各种语言编写和读取结构化数据。
官网下载,我用 Linux amd 那个版本的。一百多兆,自己估计一下网速。 直接解压到 /usr/local 目录下:
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我们在第 1 篇文章中介绍了 eBPF 虚拟机,包括其有意的设计限制以及如何从用户空间进程中进行交互。如果你还没有读过这篇文章,建议你在继续之前读一下,因为没有适当的介绍,直接开始接触机器和字节码的细节是比较困难的。如果有疑问,请看第 1 部分开头的流程图。
Tencent Blade Team在代码审计过程中发现了curl中存在两个可以通过NTLM远程触发的漏洞。这两个漏洞存在于curl在处理Type-2和Type-3消息的逻辑中。
在驱动中一般使用的是ANSI字符串和宽字节字符串,在驱动中我们仍然可以使用C中提供的字符串操作函数,但是在DDK中不提倡这样做,由于C函数容易导致缓冲区溢出漏洞,针对字符串的操作它提供了一组函数分别用来处理ANSI字符串和UNICODE字符串。 针对两种字符串,首先定义了它们的结构体
Protocol buffers 是一种语言中立,平台无关,可扩展的序列化数据的格式,可用于通信协议,数据存储等。
挂起与恢复进程是指暂停或恢复进程的工作状态,以达到一定的控制和管理效果。在 Windows 操作系统中,可以使用系统提供的函数实现进程的挂起和恢复,以达到对进程的控制和调度。需要注意,过度使用进程挂起/恢复操作可能会造成系统性能的降低,导致死锁等问题,因此在使用时应该谨慎而慎重。同时,通过和其他进程之间协同工作,也可以通过更加灵活的方式,实现进程的协调、交互等相应的功能,从而实现更加高效和可靠的进程管理。
今天,我们正式进入 Rust 基础的学习。在本文的内容中,我会为大家介绍以下内容:
goroutine 是轻量级线程,goroutine 的调度是由 Golang 运行时进行管理的
前面两篇文章(Java NIO之理解I/O模型(一)、Java NIO之理解I/O模型(二))介绍了,IO的机制,以及几种IO模型的内容,还有涉及到的设计模式。这次要写一些更贴近实际一些的内容了,终于要说到了Java中的各种IO了。我也是边学边理解,有写的不对的地方,欢迎小伙伴们指出和补充。
OP_WRITE表示底层缓冲区是否有空间,是则响应返还true netty版本大致版本分为 netty3.x 和 netty4.x、netty5.x
虽然现在基本上使用SpringMVC+AJAX进行开发了Java Web了,但是还是很有必要了解一下JSP的九大内置对象的。像request、response、session这些对象,即便使用其他框架也是会经常用到的。因此十分有了解的必要。
翻译自:https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/ClassesAndStructures.html
在Rust源代码中,rust/library/proc_macro/src/bridge/rpc.rs文件的作用是实现了Rust编程语言的编译过程中的远程过程调用(RPC)机制。 这个文件定义了与编译器的交互过程中使用的各种数据结构和接口。
Java性能问题一直困扰着广大程序员,由于平台复杂性,要定位问题,找出其根源确实很难。随着10多年Java平台的改进以及新出现的多核多处理器,Java软件的性能和扩展性已经今非昔比了。现代JVM持续演进,内建了更为成熟的优化技术、运行时技术和垃圾收集器。与此同时,底层的硬件平台和操作系统也在演化。
我写了七、八年的 “算法博客”,出版了一本《算法的乐趣》,一门《算法应该怎么“玩”?》课程,所有介绍算法的例子都是用 C++ 编写的。
C++ Primer, Fourth Edition (中英文)下载地址:http://download.csdn.net/detail/ace_fei/4165568 以下内容截取自该书籍,都是一些基础而又容易忽略的知识点。 初窥输入/输出 endl 是一个特殊值,称为操纵符,将它写入输出流时,具有输出换行的效果,并刷新与设备相关联的缓冲区。通过刷新缓冲区,用户可立即看到写入到流中的输出。 比如下面这段程序可以看出,如果没有cout << endl;刷新缓冲区, 那么要等10秒后,程序结束时,才能打印出字
Python中内置了很多非常有用的对象,本文将会介绍Python中的内置函数,内置常量,内置类型和内置异常。
gRPC是一个高性能、开源、通用的RPC框架,面向移动和HTTP/2设计,是由谷歌发布的首款基于Protocol Buffers的RPC框架。
我们知道,Python 解释器内置了一些常量和函数,叫做内置常量(Built-in Constants)和内置函数(Built-in Functions),来实现各种不同的特定功能,在我的另外一篇博客中 第8章:Python计算生态 讲述了一些常用的内置函数的使用方法,但是随着Python的版本的不断更新,以及Python2与Python3的一些差异,内置函数的个数以及具体用法有些许的差异,罪保险的方法就是得到自己使用版本的内置函数的会用方法,那么问题就来了,我们怎么在 Python IDLE 里得到全部内置常量和函数的名字以及其具体用法呢?
PHP的垃圾回收机制是自动的,它通过内置的垃圾回收器(Garbage Collector)来实现。当一个PHP对象不再被引用时,它就成为垃圾。垃圾回收器会定期扫描内存中的所有对象,将没有引用的对象标记为垃圾,并释放它们占用的内存空间,以便其他对象可以使用这些空间。
CURRENT_DIR=pwd OLD_GO_PATH=”GOPATH” #例如: /usr/local/go OLD_GO_BIN=”GOBIN” #例如: /usr/local/go/bin
今天带来的文章,是 GitChat 签约作者王晓华在不断被读者吐槽:“好好一本算法书为什么要用 C++ 来写” 时,万般无奈下憋出来的。
Flume最早是Cloudera开发的实时日志收集系统,最早的时候Flume的版本称为Flume OG(original generation),随着功能的扩展和代码的重构,随之出现了我们熟知的Flume NG(next generation),后来也捐给了Apache基金会成为了Apache的顶级项目。Apache Flume 是一个分布式、高可靠(事务)、高可用(failover)的用来收集、聚合、转移不同来源的大量日志数据到中央数据仓库的工具。
需求背景: 后台业务逻辑类服务,其实现通常都会依赖其他外部服务,比如存储,或者其他的逻辑server。 有一类比较典型的问题: 假设主调方A是同步处理模型,有一个关键路径是访问B服务。 当被调服务B延迟很高时,主调方A的进程会挂起等待,导致后来的A请求也无法及时处理,从而影响整个A服务的处理能力。甚至出现A服务不可用。 当然,比较理想的是B出现过载或者故障时,A的服务能力能够降到和B同等的服务能力,而非不可用。 因此,部门会定期进行容灾演习,也期望能够验证到各个服务的"最差服务能力"。即验证被调出现较高延迟
端口号标识的是一个主机上进行通信的不同的应用程序,通过IP+PORT,便能够确认全网唯一一个进程。
但在处理像 TCP 流或文件流时,必须使用到二进制数据。因此在 Node.js 中,定义了一个 Buffer 类,该类用来创建一个专门存放二进制数据的缓存区。
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