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关键词

基于Spring的RPC通讯.

一、概念和原理    RPC(remote procedure call),远程过程调用,是客户端应用和服务端之间的会话。 RPC 是同步操作,会阻塞调用代码的执行,直到被调用的过程执行完毕。     Spring支持多种不同的RPC,包括RMI、Caucho的Hessian和Burlap以及Spring自带的HTTP invoker:?    客户端:    在所有的中,服务都是作为 Spring 所管理的 bean 配置到我们的应用中。 HTTP invoker是一个新的远程调用,作为Spring框架的一部分,能够执行基于HTTP的远程调用,并使用Java的序列化机制。

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开源推荐 - 极简+高性能+分布式框架,可运行于多种环境(apachephp-fpm,swoole)

appcd appphp Appswoole.php复制代码测试curl http:127.0.0.1:8081复制代码主要功能RESTful路由中间件websockettcphttp……任意协议路由ORM统一的 @httpSend);}); 复制代码orm 定义namespace AppModel; use OneDatabaseMysqlModel; 里面不需要指定主键,框架会缓存数据结构 自动匹配主键 ,自动过滤非表结构里的字段class User extends Model{ 定义对应的表名 CONST TABLE = users; 定义关系 public function articles () { return $this->hasMany(id,Article::class,user_id); } 定义事件 是否开启自动化缓存 ……}复制代码使用fpmswoole 查询一条记录 ClientAbc(5); $res === 10$res = $abc->add(2,3); 链式调用 $res === 105$res = $abc->setA(100)->add(2,3); 如果把上面的

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    PyTorch 分布式(1)------历史和概述

    提供了一个分布式RPC框架来支持分布式并行训练。 随着RoBERTa等的规不断扩大直到数十亿个参数,并行训练变得越来越重要,因为其可以帮助研究人员突破极限。1.4.0 版本提供了一个分布式RPC框架来支持分布式并行训练。 它的基本构建块可以在训练和推理中远程运行函数,这对于分布式并行或实现参数服务器框架等场景非常有用。更具体地说,它包含四个支柱:RPC、远程引用、分布式autograd和分布式优化器。 RPC的TensorPipe后端PyTorch 1.6为RPC块引入了一个新的后端,它利用了TensorPipe。 将分布式RPC框架相与分布式数据并行结合 教程演示了如何将DDP与RPC结合起来,这样可以将分布式数据并行与分布式并行相结合训练

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    透析SOA、RPC、SOAP、REST、ICE、ESB发展史

    SOASOA:面向服务的软件架构(Service Oriented Architecture),是一种计算机软件的设计式,主要应用于不通应用组件中通过某种协议来互操作。例如典的通过网络协议。 服务组件层–用来建造服务的组件,如功能和技术,技术接口等。    5. 操作系统–这层包含数据,企业数据仓,技术平台等。正因为SOA架构实现不依赖于技术,因此能够被各种不同的技术实现。 Http协议所抽象的get,post,put,delete就好比数据中最基本的增删改查,而互联网上的各种资源就好比数据中的记录(可能这么比喻不是很好),对于各种资源的操作最后总是能抽象成为这四种基本操作 成熟度上:SOAP在成熟度上优于REST效率和易用性上:REST更胜一筹安全性上:SOAP安全性高于REST,因为REST更关注的是效率和性能问题总体上,因为REST式的Web服务与复杂的SOAP和XML-RPC SOA描述了一种IT基础设施的应用集成;其中的软构件集是以一种定义清晰的层次化结构相互耦合。一个ESB是一个预先组装的SOA实现,它包含了实现SOA分层目标所必需的基础功能部件。

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    分布式消息队列 RocketMQ 源码分析 —— RPC 通信(二)

    二、RocketMQ中RPC通信的Netty多线程2.1、Netty的Reactor多线程设计概念与简述2.2、RocketMQ中RPC通信的1+N+M1+M2的Reactor多线程设计与实现三 而本篇将主要对RocketMQ消息队列RPC通信部分的Netty多线程进行重点介绍。一、为何要使用Netty作为高性能的通信? 下面主要列举了下一般系统的RPC通信块会选择Netty作为底层通信的理由(作者认为RocketMQ的RPC同样也是基于此选择了Netty):(1)Netty的编程API使用简单,开发门槛低,无需编程者去关注和了解太多的 下面先给出一张RocketMQ的RPC通信层的Netty多线程框架图,让大家对RocketMQ的RPC通信中的多线程分离设计有一个大致的了解。 ? RocketMQ的RPC通信层—1+N+M1+M2.png 从上面的框图中可以大致了解RocketMQ中NettyRemotingServer的Reactor 多线程

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    基于Spring+SpringMVC+Mybatis的分布式敏捷开发系统架构(附源码)

    ,支持服务治理、监控和追踪,努力为中小企业打造全方位J2EE企业级开发解决方案。 cms系统公共块| ├── zheng-cms-dao -- 代码生成块,无需开发| ├── zheng-cms-rpc-api -- rpc接口包| ├── zheng-cms-rpc-service -- 代码生成块,无需开发| ├── zheng-pay-rpc-api -- rpc接口包| ├── zheng-pay-rpc-service -- rpc服务提供者| ├── zheng-pay-sdk | ├── zheng-ucenter-dao -- 代码生成块,无需开发| ├── zheng-ucenter-rpc-api -- rpc接口包| ├── zheng-ucenter-rpc-service 数据?数据拓扑图?拓扑图项目地址https:gitee.comshuzhengzheng推荐文章面试官问:前后端分离项目,有什么优缺点?

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    消息中间件—RocketMQ的RPC通信(二)

    而本篇将主要对RocketMQ消息队列RPC通信部分的Netty多线程进行重点介绍。一、为何要使用Netty作为高性能的通信? 下面主要列举了下一般系统的RPC通信块会选择Netty作为底层通信的理由(作者认为RocketMQ的RPC同样也是基于此选择了Netty): (1)Netty的编程API使用简单,开发门槛低,无需编程者去关注和了解太多的 二、RocketMQ中RPC通信的Netty多线程RocketMQ的RPC通信部分采用了1+N+M1+M2的Reactor多线程式,对网络通信部分进行了一定的扩展与优化,这一节主要让我们来看下这一部分的具体设计与实现内容 下面先给出一张RocketMQ的RPC通信层的Netty多线程框架图,让大家对RocketMQ的RPC通信中的多线程分离设计有一个大致的了解。 ? RocketMQ的RPC通信层—1+N+M1+M2.png 从上面的框图中可以大致了解RocketMQ中NettyRemotingServer的Reactor 多线程

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    RabbitMQ(六) ——RPC

    RabbitMQ(六)——RPC式(原创内容,转载请注明来源,谢谢)一、概述RabbitMQ的RPC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。 RPC式如下图所示:?RPC式是一种远程调用的式,因为需要http请求,因此速度比系统内部调用慢。而且rpc式下,通常不易区分哪些是来自外部的请求,哪些是内部的请求,导致整体速度较慢。 因此,不能滥用rpc式。二、回调队列(Callback queue)要实现rpc式,生产者需要发送回调队列。 2)content_type消息的类,用来标记消息编码的类,通常采用json,则此值是applicationjson,类似在HTML中的定义。3)reply_to用于定义回调队列的名字。 4)correlation_id用于关联rpc的消息请求发送与消息响应接收。

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    Thrift简析

    上述的这5个部件都是在 Thrift 的源代码中通过为不同语言提供来实现的,这些的代码在 Thrift 源码目录的 lib 目录下面,在使用 Thrift 之前需要先熟悉与自己的语言对应的提供的接口 首先思考一下分布式系统中的 RPC (Remote Procedure Call) 问题,一个完整的 RPC 块需要可以分为三个层次服务层(service):RPC 接口定义与实现 协议层(protocol 基于“自省”的动态类系统来实现:协议和传输层可以只用一种语言实现成一个,但是这种语言需要关联一个具备“自省”或者反射机制的动态类系统,对外提供其他语言的绑定,客户端和服务端通过语言绑定来使用 RPC 比如,可以考虑用 C 和 GObject 实现一个 RPC ,然后通过 GObject 实现其他语言的绑定。 第一种方法的优点是RPC的协议层和传输层的实现不需要和某种动态类系统(如GObject)绑定在一起,同时避免了动态类检查和转换,程序效率比较高,但是它的缺点是要为不同语言提供不同的 RPC 协议层和传输层实现

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    基于Spring+SpringMVC+Mybatis的分布式敏捷开发系统架构

    ,支持服务治理、监控和追踪,努力为中小企业打造全方位J2EE企业级开发解决方案。 cms系统公共块| ├── zheng-cms-dao -- 代码生成块,无需开发| ├── zheng-cms-rpc-api -- rpc接口包| ├── zheng-cms-rpc-service -- 演示示例 技术选后端技术:??? 开发IDEPowerDesigner: 建工具Navicat for MySQL: 数据客户端开发环境:Jdk7+Mysql5.5+RedisZookeeperActiveMQDubbo-adminDubbo-monitor 数据?拓扑图?项目地址https:gitee.comshuzhengzheng?

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    简单说说 RPC 框架,你 悟到了吗?

    2、服务端收到请求包,解包,判断业务类。 3、根据业务类,调用相应方法,有数据返回则返回,没有则结束。 4、若有数据返回,服务端再打个包,发回给客户端。熟悉吧。 ----来张 RPC 调用的图吧: ----其实吧,把 ORM 和 RPC 放在一起理解我觉得会比较好一些,初学的时候,我们调用数据,是在业务层面直接拿数据句柄,传SQL语句进去,获取结果。 从此我们在业务层再也不用关心数据、数据表、SQL语句等具体实现。那 RPC 呢,我是不是可以这样理解。 (别说数据包块是分离出来的,分离出来了不要调用数据包块接口吗?)当服务端返回结果时,又要拿着通信套接字,从里面 recv 数据包,然后分包,解包,获取数据。 这一切细节都要放在业务层,亲力亲为。 ORM 框架使得业务层调用数据就像调用本地方法一样,RPC 则使得调用网络通信接口如同调用本地方法一样。 这样讲,明白吗?流程还是我们最开始的那个CS流程,只是加了个网络通信映射层。

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    muduo源码分析(二)-Protobuf RPC流程

    以源代码中muduoexamplesprotobufrpc为例,梳理pb rpc+muduo的处理流程。展示如何在muduo网络基础上结合protobuf rpc实现一个完整的rpc框架。 1 注册函数,注册listen成功的socket首先,需要对socket进行bind和listen,将listen后的socket注册到epoll中。同时注册好后面流程需要回调的函数。 实现红色6说明TcpServer中注册的回调函数setConnectionCallback在RpcServer中的onConnection方法实现蓝色箭头描述了socket的listen和在epoll中的注册流程 方法调用了EventLoop的updateChannel方法,updateChannel方法又调用了EpollPoller的updateChannel方法,最终把listen成功的socket注册到epoll中 mduo-rpc-loop2.jpg 紫色箭头1-4是net的标准流程,当有请求内容到达时候,会激活_channel的handleEvent方法,最终调用TcpConnection的handleRead

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    基于Spring+SpringMVC+Mybatis的分布式敏捷开发系统架构

    ,支持服务治理、监控和追踪,努力为中小企业打造全方位J2EE企业级开发解决方案。 zheng-demo-rpc-service zheng-demo-web技术选后端技术:前端技术: 架构图 块依赖块介绍zheng-commonSpring+SpringMVC+Mybatis 环境搭建开发工具:MySql: 数据jetty: 开发服务器Tomcat: 应用服务器SVN|Git: 版本管理Nginx: 反向代理服务器Varnish: HTTP加速器IntelliJ IDEA: 开发IDEPowerDesigner: 建工具Navicat for MySQL: 数据客户端开发环境:Jdk7+Mysql5.5+RedisZookeeperActiveMQDubbo-adminDubbo-monitor 项目演示预览图数据拓扑图 ----别忘记点个在看,咱们下篇见!

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    erpc(EmbeddedRPC)入门笔记

    我想到了RPC概念是适用于我们的应用场景的。实际我们就是在串口上实现一个客户端请求->服务端响应的。 除了传输层是串行通信,这与我们一般在tcpip网络上常见的clientserver没啥区别,就是1对1简化版的clientserver。 定义下了RPC这个开发方向后我和同事分头去网上找相关资料,进行开发框架的选调研。最终同事找到了恩智浦(NXP)的开源项目erpc(EmbeddedRPC)。 ,就可以x86平台的电脑上实现RPC调用的两端(clientserver)的拟通信了。 定义返回状态枚举类 *enum lockErrors_t{ lErrorOk_c = 0, lErrorOutofMemory_c, ......定义状态码 最大枚举类值 lErrorMaxError_c

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    PyTorch 1.6来了:新增自动混合精度训练、Windows版开发维护权移交微软

    分布式训练 & RPC 用于 RPC 的 TENSORPIPE 后端PyTorch 1.6 为 RPC 块引入了一个新的后端,它利用了 TensorPipe (一个针对机器学习的 tensor-aware TensorPipe 的成对和异步特性使其能够应用于数据并行之外的新的网络范式:客户端 - 服务器方法以及和和 pipeline 并行训练。? DDP+RPCPyTorch Distributed 支持两种强大的范式:用于对进行完全同步数据并行训练的 DDP 和支持分布式并行的 RPC 框架。 从 PyTorch 1.6 开始,该框架允许 DDP 和 RPC 无缝协作,这样用户就可以结合这两种技术来实现数据并行和并行。? 更新的域TORCHVISION 0.7torchvision 0.7 引入了两个新的预训练语义分割,即 FCN ResNet50 和 DeepLabV3 ResNet50,它们都在 COCO 上进行了训练

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    第二讲:go-ethereum - 命令到rpc

    cmd cli命令 geth 区块链创世块生成、账户、挖矿等操作 chaincmd.go func initGenesis 初始化区块链的入口调用方法func localConsole geth命令行式 utils flags.go 命令设置core 区块链核心操作 rawdb 操作ethdb数据genesis.go 创始区块操作 func SetupGenesisBlock 设置创始区块params 参数,类似ethdb 数据vendor 第三方包 gppkg.inurfavecli.v1 命令行cli扩展包gopkg.inolebedevgo-duktape.v3 嵌入式Javascript apiethclient js交互客户端与web3.js对应node defaults.go 节点默认配置rpc endpoints.go rpc服务端监听server.go rpc服务端client.go rpc客户端eth api.go jsonrpc实现方法 backend.go 实现APIs方法,参与rpc service关键命令命令1: personal.newAccount(password)

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    Glusterfs之rpc块源码分析(中)之Glusterfs的rpc块实现(1)

    二、Glusterfs的rpc块实现 第一节、rpc服务器端实现原理及代码分析 1.rpc服务初始化 Rpc服务的初始化工作在函数rpcsvc_init中实现的,实现代码如下: rpcsvc_t * gf_common_mt_rpcsvc_t);分配内存资源 pthread_mutex_init (&svc->rpclock, NULL);初始化锁 INIT_LIST_HEAD (&svc->authschemes);初始化权限式链表 然后针对每一个解析出来的类分别创建监听程序,也就是上面那一句代码。 ”, RPC_TRANSPORTDIR, type);格式化路径字符串 handle = dlopen (name, RTLD_NOW|RTLD_GLOBAL);打开文件 trans->ops =  客户端就可以发起请求了,客户端的请求就由上面注册的函数socket_server_event_handler处理,这个函数接收连接并且建立新的socket通信,并注册另外一个函数进行数据传输的处理,基本上所有的网络事件都是这个流程

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    不懂RPC实现原理怎能实现架构梦

    RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。 有多种 RPC式和执行。最初由 Sun 公司提出。IETF ONC 宪章重新修订了 Sun 版本,使得 ONC RPC 协议成为 IETF 标准协议。 二、 RPC技术选 RPC技术选上,原则也是选择自己熟悉的,或者公司内部内定的框架。 如果是新业务,则现在可选的框架其实也不多,却也足够让人纠结。 问题是,Google Protobuf一直只有数据的实现,没有官方的RPC服务的实现。 直到2015年才推出gRPC,作为RPC服务的官方实现。但缺乏重量级的用户。以上仅做定性比较。 这种情况下,没有必要将所有数据加载到成本高昂的读中,即这时候,读是缓存式。 在缓存式下,数据更新策略是一个大问题。对于实时性要求不高的数据,可以考虑采用被动更新的策略。

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    聊聊字节跳动 Node.js RPC 的设计实现

    所以我们可以做一个假设:对于一个 RPC 实现来说,有两个很重要的基础因素:网络协议:用于传输数据。序列化协议:用于转换数据。 构建 接下来,我们就根据上面的假设构建一个理论。 在这里我们使用 Handle 来作为调用方式的抽象,它代表的是一次 RPC 该如何去调用,其如下:interface Handle { execute(): Promise;} 这样就可以将调用路径改成如下的形式 遇到的问题 创建 Client 与 Server 从上面的总览中来看,涉及到的还是比较多的,这也导致了 Client 与 Server 的创建过程会比较繁琐,不容易理解,所以在我们的 RPC 实现中 总结在本文中,我们聊到了 RPC 的设计细节,从最基础的 RPC 分解,到设计,再到落地中遇到的问题。 但如果要实现一个完善的 RPC ,所涉及到的细节将远非这些,同时也会有许多其它概念将会对现有的造成冲击,这需要我们耐心分析其本质,并将这些概念逐步的融入到设计实现中。

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    聊聊字节跳动 Node.js RPC 的设计实现

    所以我们可以做一个假设:对于一个 RPC 实现来说,有两个很重要的基础因素:网络协议:用于传输数据。序列化协议:用于转换数据。 构建 接下来,我们就根据上面的假设构建一个理论。 在这里我们使用 Handle 来作为调用方式的抽象,它代表的是一次 RPC 该如何去调用,其如下:interface Handle { execute(): Promise;} 这样就可以将调用路径改成如下的形式 遇到的问题 创建 Client 与 Server 从上面的总览中来看,涉及到的还是比较多的,这也导致了 Client 与 Server 的创建过程会比较繁琐,不容易理解,所以在我们的 RPC 实现中 总结在本文中,我们聊到了 RPC 的设计细节,从最基础的 RPC 分解,到设计,再到落地中遇到的问题。 但如果要实现一个完善的 RPC ,所涉及到的细节将远非这些,同时也会有许多其它概念将会对现有的造成冲击,这需要我们耐心分析其本质,并将这些概念逐步的融入到设计实现中。

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