执行结果如下: 小文件json数据解析,probuf比msgpack、thrift的快一个数量级
本文没有什么亮点不高端不涉及高性能高并发而且网上一搜一大把发誓文章没有蹭mp和pb热点最后的末尾有会挂一个微信的广告
前段时间我尝试给 atframework 的 libatapp 整合进UnrealEngine做Dedicated Server和逻辑server通信的时候碰到了一些问题。主要在于这些客户端引擎一般来说默认都是关闭exception的甚至会关闭RTTI。而 libatapp 所依赖的通信组件 libatbus 里内部协议是msgpack , 而 msgpack 的官方 C++ 的header only的实现是必须开异常的功能的。所以我近期打算抽空增强一波 libatbus 的功能,增加一些跨版本向前向后兼容功能,和一些简单的验证功能(仅仅是为了防止误操作导致的问题)。具体的变更等我弄完了再发一篇。
在我们做开发的时候经常会考虑到客户端服务器通信到问题,简单的来说就是客户端首发数据的问题。
最近零碎的事太多了,拖了好久没写blog。一些小的碎片话的东西也不值得写,另一方面是这次大幅优化了 atframework 的一些流程细节,特别是针对我们这两年来业务的需求,对 libatbus 进行了一次大重构。这里记录一下重构的内容吧。
序列化是将变量转换为可保存或传输的字符串的过程;反序列化就是在适当的时候把这个字符串再转化成原来的变量使用。这两个过程结合起来,可以轻松地存储和传输数据,使程序更具维护性。
jvm-serializers提供了一个很好的比较各种Java序列化的的测试套件。 它罗列了各种序列化框架, 可以自动生成测试报告。 我在AWS c3.xlarge机器上进行了测试,一下是测试报告与解析。
在网络通信中,数据序列化是将对象状态转换为可存储或可传输的形式的过程,这对于TCP网络传输尤为关键。在项目中,当需要处理几十万条数据的传输时,传统的Json序列化方式由于其冗余的字段名和字符串格式,导致了二进制包体积庞大,且序列化与反序列化的效率低下。为了解决这些问题,我考虑采用更加高效的序列化方法,以减少包大小并提升处理速度。本文将探讨自定义二进制序列化、BinaryWriter/BinaryReader、MessagePack[1]和ProtoBuf[2]等4种序列化方法,并通过比较它们的性能,为大家提供我目前认为的最佳实践指南。
Protobuf编写客户端Netty客户端客户端处理类Protobuf编写服务端netty服务端netty服务端处理类
各种数据序列化格式进行比较。基本上,是回答以下问题:“能找到比JSON更好的东西吗?”。 这里找的是用于数据序列化的语言,而不是配置文件。
通过 gin 的路由,已经把请求分配到具体的函数里面里面了,下面就要开始处理具体的业务逻辑了。
上次介绍了message pack,一种非常有潜力的数据格式,市面上还有其他的格式比如json,xml,bson,甚至一些标记语言(html,markdown,yaml)和他们的字符编码utf-8。这些看似毫无关联的标记语言,文件格式和字符编码其实都属于一个大类:序列化格式。
对 java对象的传输 是通过网络的 。然后网络都是通过字节传输的 所以需要用序列化的方式 将java对象转化为 字节,然后网络那头的接受端,拿到收到的字节 再反序列化出来一个对象,用来保证 java的对象能够跨进程传输。
对 java对象的传输 是通过网络的 。然后网络都是通过字节传输的 所以需要用序列化的方式 将java对象转化为 字节,然后网络那头的接受端,拿到收到的字节 再反序列化出来一个对象,用来保证 java的对象能够跨进程传输。 总结了一下 序列化的几个要点: 1.在java中,只要一个类实现了java.io.Serializable接口,那么它就可以被序列化 2.通过ObjectOutputStream和ObjectInputStream对对象进行序列化合反序列化操作 3. 对象是否允许被反序列化,
如果前面有两条路,一条很长,但是能很平稳的走到终点,另一条需要飞檐走壁,但很快就能到终点。你跟混子说,让他走平稳的长路,但他不会听你的,他自以为自己可以飞檐走壁,结果不仅自己摔了,还把路给炸了。但用Java,在语言层面限制他只能走平稳的长路,让他没有办法做其它选择。这样对项目来说最安全。
在Golang Web编程的世界里,君不言高性能则已,言高性能必称Iris。彩虹女神的名号响彻寰宇、名动江湖,单论一个快字,无人能出其右,就连以简洁轻量著称于世的Gin也难以望其项背,只见彩虹女神Iris回眸一笑撩人心扉:“虽然你们也不是那么慢,但我还是快那么一点点......”,本次就让我们来一睹彩虹女神Iris的芳颜,感受宇宙最快Web框架的神乎其神。
我们知道,Fluentd是一个通用的日志采集框架,一个很重要的原因就在于它可以处理各种各样的源数据。
协议测试 May 9, 2016 协议测试 What 什么是协议测试 什么事协议? 协议是计算机进程或网络中进行数据交换而建立的规则、标准或约定的集合。 什么是协议测试? 协议测试就是软件界面与应用服
客户端与服务器端通讯,不能将对象进行直接传输的。通讯的本质为流传输,所以,我们可以将对象序列化成流进行传输。
本篇博文是《从0到1学习 Netty》中实战系列的第三篇博文,主要内容是围绕不同的序列化算法对聊天室的可扩展性影响展开讨论,并涉及自定义配置、可扩展测试和 BUG 解决等关键方面,往期系列文章请访问博主的 Netty 专栏,博文中的所有代码全部收集在博主的 GitHub 仓库中;
简介 MessagePack for C#(MessagePack-CSharp)是用于C#的极速MessagePack序列化程序,比MsgPack-Cli快10倍,与其他所有C#序列化程序相比,具有
xresloader 是一个功能比较全面并且跨平台的Excel导出protobuf、msgpack、xml、lua、json、javascript、UE-Csv、UE-Json等数据格式的工具。 并且整个工具链还包含了基于模板引起生成读表代码的 xres-code-generator ,方便产品/策划使用的 GUI批量执行工具 - xresconv-gui 和方便CI集成和程序使用的 命令行批量执行工具 - xresconv-cli。
这是我今年一月份在 team 内部的一次分享。介绍了主流的数据存储方案,包括:内存,文件,数据库和消息队列,以及数据序列化/反序列化的方法。很多时候,工具就在那里,我们只是不知道它们的存在而已。 比如说在client端,有很多 embedded database 可以使用,并不需要局限于 sqlite;而当我们存储数据于缓存服务器中,json 未必是最好的序列化方式,有些场合可以考虑 protobuf / msgpack 等。 在内存中处理数据时,除了一般程序语言自带的 map / list / set
前言 Gin 是一款用 Go(Golang) 编写的 web 框架 Gin is a web framework written in Go (Golang). It features a martini-like API with much better performance, up to 40 times faster thanks to httprouter 因为 httprouter, 它提供了更高的性能 这里演示一下如何安装 Gin Tip: 当前的版本为 Gin 1.2 和 Go 1.10 (
MessagePack是一个高效的二进制序列化框架,它像JSON一样支持不同语言间的数据交换,但是它的性能更快,序列化之后的码流也更小。MessagePack的特点如下:
我们项目组最近在学习UE,然后就涉及导表这个东东。之前我已经做过一个功能比较全面并且跨平台的Excel导出protobuf、msgpack、xml、lua、json、javascript等的工具 xresloader 。并且做了方便服务器集成的CLI工具和方便策划、前端用的GUI工具。那么这次很自然地就让它能够导出UE所支持的内容就行了。然后额外增加了基于protobuf插件形式的多key索引和自动生成一些支持蓝图和非蓝图的常用接口代码。
通过2个位置指针来协助缓冲区的读写,读使用 readerIndex,写使用 writerIndex。
科普一个冷门的,但是很强的技术:MessagePack,简称msgpack。msgpack不是软件,是一个标准,可以先把它看成二进制的json,“二进制json”容易让人联想到一个更流行一点的标准:BSON。如果你不知道bson是啥可以去查一下,总之msgpack和bson是同类型的竞争产品,但是msgpack无论从速度还是体积上都秒杀bson,至少在网络传输上是这样的。
MsgPack 是一种高效的二进制序列化格式。官方对msgpack地道的介绍:——It's like JSON,but fast and small.
MessagePack 简介MessagePack SDKMessagePack编码器开发MessagePack解码器编写客户端代码服务端代码POJO测试结果
1.提示:Fatal error: Call to undefined function msgpack_pack() 解决办法:需要参考http://msgpack.org/这里安装msgpack 执行pecl install msgpack 提示错误: Failed to download pecl/msgpack within preferred state "stable", latest release is version 0.5.5, stability "beta", use "channe
在本文中,我将分享4个鲜为人知的Python库,我觉得它们没有得到应有的关注度,这些库可以帮助你将Data Science项目提高到一个新的水平。让我们开始吧,介绍顺序是:
最近一段时间以来,mina很火,和移动开发一样,异常的火爆。前面写了几篇移动开发的文章,都还不错,你们的鼓励就是我最大的动力。好了,废话少说。我们来看下tcp通讯吧。 tcp通讯对于java来说是很简单的。就是socket,也就是大家常说的套接字。大家不要把它看的很难。说白了tcp通讯其实就是数据流的读写。一条输入流,一条输出流。分别复杂发消息和接收消息。 明白了这些,ok,我们来看看我写的例子吧。先看服务器端的测试类的源码:
一年前,我买了一个智能手环,型号为SONY SmartBand SWR10。就像大部分智能手环一样,它对我没什么用一直放在抽屉里。 背景 突然有一天我有了个很好的灵感——朋友邀请我加入他们的“NASA
Python内置marshal, cPickle等序列化库,但cPickle效率不太理想,marshal文档也说不保证版本兼容性。今天在列表中看到几个第三方库,故自己测试下:
使用msgpack库可以很方便的做到。 package main import ( "fmt" "log" "github.com/vmihailenco/msgpack/v5" ) func main() { tp := new(TStruct) tp.M = map[string]string{ "hello": "hi", } tp.Data = []byte("hello world") b, err := ms
最近在写一个gin框架的session服务时遇到了一个问题,Go语言中的json包在序列化空接口存放的数字类型(整型、浮点型等)都序列化成float64类型。
RPC(Remote Procedure Call)即远程过程调用,允许一台计算机调用另一台计算机上的程序得到结果,而代码中不需要做额外的编程,就像在本地调用一样。
通常而言, GET 请求很少传递 Body 数据, 大多情况下都是放在 url 中, 例如
我们知道 Java 是一个静态类型的语言。通过输入 Value MessagePack能够实现动态的特性。
python分布式执行框架Ray的介绍 📷 说明 1、Ray为构建分布式应用程序提供了一个简单、通用的API。 2、Ray是一种分布式执行框架,便于大规模应用程序和利用先进的机器学习库。 Ray通过以下方式完成这项任务: 为构建和运行分布式应用程序提供简单的原语。 使最终用户能够并行化单个机器代码,而代码更改很少到零。 在核心Ray之上包含大量应用程序、库和工具,以支持复杂的应用程序。 安装方法 [root@node2 ~]# pip install 'ray[default]' Looking in in
最新的 MessagePack 版本请参考:https://github.com/msgpack/msgpack-java 中的项目源代码。
前言 哈喽大家好呀! 马上要迎来狗年了大家是不是已经怀着过年的心情了呢? 今天笔者给大家带来了一份礼物, Goalng的软件包推荐, 主要总结了一下在go语言中大家开源的优秀的软件, 大家了解之后在后
虽然以前使劲吹过MessagePack,认为它是JSON的完美替代品,但还是发现了它的缺陷,最终光荣弃坑。于是我从头开始设计了MessagePack的替代品——Zipack:压缩效率进一步提升。我们来看看Zipack优于MessagePack(简称msgpack)的地方。本文主要从3种最基本的数据类型来评测2者的差距:浮点数、大整数、字符串。
为了序列化原生的容器对象例如 List 和 Map 对象,你必须使用 Template。
官网: https://msgpack.org/ MessagePack是一种有效的二进制序列化格式。它使您可以在JSON等多种语言中交换数据。但是它更快,更小。小整数被编码为单个字节,典型的短字符串除了本身之外,仅需要一个额外的字节。msgpack会将数据打包成二进制的数据,它的数据格式与json类似,但是在存储时对数字、多字节字符、数组等都做了很多优化,减少了无用的字符,二进制格式,也保证不用字符化带来额外的存储空间的增加,所以在很大程度上减少来传输数据的大小。
使用注解 @Message 来让你可以序列化你自己类中对象的 public 字段。
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