好久没写东西了,今年实在太忙,基本都在搞业务开发,晚上来补一篇,作为今年的收官博客。google-rpc 正式发布以来,受到了不少人的关注,这么知名的rpc框架,不集成到dubbox中有点说不过去。 但是grpc的思路与其它rpc(比如:avro/thrift)有些不一样,并非直接采用 "接口定义+服务实现"的套路,而是采用了"抽象类派生"的做法,见下面的示例: 1 syntax = "proto3"; 2 3 option java_multiple_files = true; 4 option
原理就是利用eureka提供的客户端类来向Eureka Server发送注册请求,把自己提供服务的地址和端口(rpc服务端口,不是springboot启动的http端口)告诉注册中心,这样其他客户端(包括自身)就可以请求Eureka Server获取需要的服务节点信息。
《java版gRPC实战》全系列链接 用proto生成代码 服务发布和调用 服务端流 客户端流 双向流 客户端动态获取服务端地址 基于eureka的注册发现 本篇概览 本文是《java版gRPC实战》系列的第二篇,前文《用proto生成代码》将父工程、依赖库版本、helloworld.proto对应的java代码都准备好了,今天的任务是实战gRPC服务的开发和调用,实现的效果如下图: 📷 本篇的具体操作如下: 开发名为local-server的springboot应用,提供helloworld.prot
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 《java版gRPC实战》全系列链接 用proto生成代码 服务发布和调用 服务端流 客户端流 双向流 客户端动态获取服务端地址 基于eureka的注册发现 本篇概览 本文是《java版gRPC实战》系列的第二篇,前文《用proto生成代码》将父工程、依赖库版本、helloworld.proto对应的java代码都准备好了,今天的任务是实战gRPC服务的开发和调用
对于Flink中各个组件(JobMaster、TaskManager、Dispatcher等),其底层RPC框架基于Akka实现,本文着重分析Flink中的Rpc框架实现机制及梳理其通信流程。
前文我们给出了分布式autograd的设计思路,本文开始,我们进行具体源码分析。因为无论是前向传播还是反向传播,都需要依赖 RPC 来完成,所以我们先看看封装于 RPC 之上的一些基本功能,比如初始化,代理(RPC 相关功能都是基于代理完成),消息接受,发送等等。
flink-release-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/rpc/RpcGateway.java
Spark-1.6以后RPC默认使用Netty替代Akka,在Netty上加了一层封装,为实现对Spark的定制开发,所以了解Spark中RPC的原理还是有必要的
Flink基于Akka来实现内部各组件(ResourceManager、Dispatcher、JobMaster、TaskExecutor等)间的RPC通信。本篇着重分析Flink的RPC设计,如何封装Actor模型,RPC的创建和调用流程。
flink-release-1.7.2/flink-runtime/src/main/java/org/apache/flink/runtime/rpc/RpcService.java
Spark 中的消息通信主要涉及 RpcEnv、RpcEndpoint 及 RpcEndpointRef 几个类,下面进行简单介绍
Nginx 在 1.13.10 中,新增了对gRPC的原生支持,Nginx 1.14.0 主线版已经发布。本文将介绍,如何配置 Nginx 中的 gRPC 服务。gRPC 服务做为一个 TCP 服务,配置方式与 HTTP/HTPTS 类似。
RPC是对外的接口类,主要提供两个方法:getProxy和getServer。
dubbo-go-v1.4.2/protocol/invocation/rpcinvocation.go
gRPC是Google开源的一个高性能RPC通信框架,通过Protocol Buffers作为其IDL,可以在不同语言开发的平台上使用,同时基于HTTP/2协议实现,继而提供了连接多路复用、头部压缩、流控等特性,极大地提高了客户端与服务端的通信效率。
本文以centos7 3.10.0-957.21.3.el7.x86_64内核为例介绍linux内核nfs v4.0 处理状态为RPC_TASK_ASYNC的async rpc task的工作机制。
客户端不是运行时和程序执行的一部分,但用于准备数据流并将其发送到JobManager。之后,客户端可以断开连接(分离模式 detached mode),或者保持连接以接收进度报告(附加模式 attached mode)。客户机可以作为触发执行的Java/Scala程序的一部分运行,也可以在命令行使用./bin/flink run...开启进程中运行。
executor端通过上文中xxlRpcProviderFactory.invokeService(xxlRpcRequest);函数执行本地暴露的服务方法
Drpc(分布式远程过程调用)是一种同步服务实现的机制,在Storm中客户端提交数据请求之后,立刻取得计算结果并返回给客户端。同时充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算。 二、具体原理
上一篇《gRPC Server 的初始化和启动流程》为大家介绍了 gRPC Server 的初始化和启动流程,本篇将带大家深入到 grpc-rs 这个库里,查看 RPC 请求是如何被封装和派发的,以及它是怎么和 Rust Future 进行结合的。
我们接下来介绍缓存机制。为什么要缓存?因为集群内部有众多 worker。在 Master 与 Worker 之间,Worker 和 Worker 之间都需要交互,所以有必要把 Worker 和其 Grpc 通道都缓存起来。可以说,在 TensorFlow 分布式环境下处处可见缓存的使用。
在之前的文章中,我们由SparkContext的初始化提到了事件总线LiveListenerBus与执行环境SparkEnv。在讲解SparkEnv的过程中,RPC环境RpcEnv又是首先被初始化的重要组件。做个不怎么恰当的比较,SparkEnv之于SparkContext,正如RpcEnv之于SparkEnv。
序 本文主要演示一下storm drpc实例 drpc-workflow.png 配置 version: '2' services: supervisor: image: storm container_name: supervisor command: storm supervisor -c storm.local.hostname="192.168.99.100" -c drpc.servers='["192.168.99.100"]' -c
对应《GRPC-C++源码分析(三)--main线程》中的1.1节 初始化ServerCompletionQueue
序 本文主要演示一下storm drpc实例 配置 version: '2' services: supervisor: image: storm container_name: supervisor command: storm supervisor -c storm.local.hostname="192.168.99.100" -c drpc.servers='["192.168.99.100"]' -c drpc.port=3772 -c dr
在具体介绍 TensorFlow 分布式的各种 Strategy 之前,我们首先需要看看分布式的基础:分布式环境。只有把基础打扎实了,才能在以后的分析工作之中最大程度的扫清障碍,事半功倍。本文梳理下 Master 的静态逻辑。
在前面几篇讨论里我们介绍了scala-gRPC的基本功能和使用方法,我们基本确定了选择gRPC作为一种有效的内部系统集成工具,主要因为下面gRPC支持的几种服务模式: 1、Unary-Call:独立的一对client-request/server-response,是我们常用的http交互模式 2、Server-Streaming:client发出一个request后从server端接收一串多个response 3、Client-Streaming:client向server发送一串多个reques
在具体介绍 TensorFlow 分布式的各种 Strategy 之前,我们首先需要看看分布式的基础:分布式环境。只有把基础打扎实了,才能在以后的分析工作之中最大程度的扫清障碍,事半功倍。本篇介绍 Worker(一系列相关概念) 的静态架构。
该文介绍了 HBase 的 RPC 实现原理和调度过程,包括 RPC 的基本使用、HBase 的 RPC 框架、RPC 的调度过程以及重要的参数配置。
《java版gRPC实战》全系列链接 用proto生成代码 服务发布和调用 服务端流 客户端流 双向流 客户端动态获取服务端地址 基于eureka的注册发现 关于eureka 前面咱们在开发客户端应用时,所需的服务端地址都是按如下步骤设置的: 在application.yml中配置,如下图: 📷 在用到gRPC的bean中,使用注解GrpcClient即可将Stub类注入到成员变量中: 📷 上述操作方式的优点是简单易用好配置,缺点也很明显:服务端的IP地址或者端口一旦有变化,就必须修改application
RPC框架代码量较多,将仅对核心过程进行梳理,完整代码见:https://github.com/wdw87/wRpc
本文是《java版gRPC实战》系列的第三篇,前文咱们实战体验了简单的RPC请求和响应,那种简单的请求响应方式其实只是gRPC定义的四种类型之一,这里给出《gRPC 官方文档中文版》对这四种gRPC类型的描述:
gRPCurl简介 gRPCurl[1]是一个与gRPC服务器交互的命令行工具,可认为是gRPC的curl工具。
gRPC是google开源提供的一个RPC软件框架,它的特点是极大简化了传统RPC的开发流程和代码量,使用户可以免除许多陷阱并聚焦于实际应用逻辑中。作为一种google的最新RPC解决方案,gRPC具备了以下这些强项: 1、gRPC在HTTP/2协议上用protobuf取代了json实现了最佳效率 2、用IDL(Interface Definition Language),一种简单的描述语言来自动产生RPC的api源代码 3、支持blocking/non-blocking双向数据流交互,适合程序的流程
案例介绍 结合上面两章节,本章将实现rpc的基础功能;提供一给rpc中间件jar给生产端和服务端。 技术点; 1、注册中心,生产者在启动的时候需要将本地接口发布到注册中心,我们这里采用redis作为注册中心,随机取数模拟权重。 2、客户端在启动的时候,连接到注册中心,也就是我们的redis。连接成功后将配置的生产者方法发布到注册中心{接口+别名}。 3、服务端配置生产者的信息后,在加载xml时候由中间件生成动态代理类,当发生发放调用时实际则调用了我们代理类的方法,代理里会通过netty的futuer通信方式进行数据交互。
在 Shopee 任职期间,我在开发 gRPC 协议的 node 微服务时有过不错的一些实践,配置中心、差分服务、官网服务等。因此我写下这篇文章,做一些些的总结,记录一下碰到的问题、解决的方法以及一些个人的小小见解。
RPC(远程过程调用) 既 Remote Procedure Call Protocol 的缩写,RPC 可以实现客户端像调用本地函数一样调用远程服务器的方法(服务)。
谈到异步,我们首先想到了Java提供的Future机制,Future代表一个异步计算结果,提交一个任务后会立刻返回,通过future.get()方法来获取计算结果,该方法会阻塞当前线程,直到结果返回。使用形式如下:
案例介绍 结合上面两章节,本章将实现rpc的基础功能;提供一个rpc中间件jar给生产端和服务端。 技术点; 1、注册中心,生产者在启动的时候需要将本地接口发布到注册中心,我们这里采用redis作为注册中心,随机取数模拟权重。 2、客户端在启动的时候,连接到注册中心,也就是我们的redis。连接成功后将配置的生产者方法发布到注册中心{接口+别名}。 3、服务端配置生产者的信息后,在加载xml时候由中间件生成动态代理类,当发生发放调用时实际则调用了我们代理类的方法,代理里会通过netty的futuer通信方式进行数据交互。
所以当我们用BoltClientProxyInvoker#invoke的时候实际上是调用了父类的invoke方法 ClientProxyInvoker#invoke
使用etcd grpc-proxy start的命令开启 etcd 的 gRPC proxy 模式,包含上表中的静态成员:
有关grpc更深层次的前世今生、底层原理、困惑点释疑请听下回分解, 欢迎菜鸟老鸟们提出宝贵意见。
dubbo-2.7.2/dubbo-rpc/dubbo-rpc-api/src/main/java/org/apache/dubbo/rpc/filter/ConsumerContextFilter.java
RPC(Remote Procedure Call)远程过程调用,简单的理解是一个节点请求另一个节点提供的服务。在我们日常的开发中使用很是广泛,尤其是在分布式系统中。
Go Micro从3.x后商业化后很多开发者转向asim个人开源版,asim/micro 服务间默认的传输协议transport为http。
RPC全称Remote Procedure Call,即远程方法调用。它的表现形式是:
Javascript对象编程学习中,一直不能很好的掌握对象的属性(property)和方法(method)。今天在写代码过程中,又犯了一个低级错误。 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"/> <title>Javascript对象的方法</title> </head> <body> 通过自定义一个球的对象。在页面加载完成时,在canvas上绘制一个球。 <
通过自定义一个球的对象。在页面加载完成时,在canvas上绘制一个球。 <
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