初学微服务,一点会问RPC是什么,通常网上的资料会说,是一种协议,然后说得很复杂,一堆概念,拜托,我只是想知道RPC是什么,而不是  怎么实现怎么做. RPC就是想实现函数调用模式的网络化,A服务(微服务)与B(微服务)服务互换数据,通过直接类似函数调用的方式来进行数据交换.那为什么不直接调用函数,那是因为通常两个微服务不在同一个项目里,你没法通过引入类的方法来进行调用 参考资料:谢大 https://github.com/astaxie/build-web-application-with-g

自从在园子里,发表了两篇如何基于Netty构建RPC服务器的文章:谈谈如何使用Netty开发实现高性能的RPC服务器.Netty实现高性能RPC服务器优化篇之消息序列化 之后,收到了很多同行.园友们热情的反馈和若干个优化建议,于是利用闲暇时间,打算对原来NettyRPC中不合理的模块进行重构,并且增强了一些特性,主要的优化点如下: 在原来编码解码器:JDK原生的对象序列化方式.kryo.hessian,新增了:protostuff. 优化了NettyRPC服务端的线程池模型,支持LinkedBl

经常可以看到有「人体排毒时间表」这样的说法,不同的媒体反复传播,大同小异.这些说法里,大多把人体的系统器官都给安排了一个特定的时段,认为在某时段是某器官的排毒时间,睡觉能排一切毒.事实上果真如此么?让我这个外科医生以精细解剖的手法对这玩意儿来个抽丝剥茧.剔骨穿心. 谣言:睡觉可以排毒? 真相:不睡只会神情憔悴. 睡觉可以美容一说,由来已久,很多人不加思考地就信以为真.这大概跟既往的自身经验有关,比如熬夜会使人较为疲惫,神情憔悴.对于美人来说,此时的姿色当然会大打折扣,于是反向推出,睡觉可以美容也

利用RGB-D数据进行人体检测 LucianoSpinello, Kai O. Arras 摘要 人体检测是机器人和智能系统中的重要问题.之前的研究工作使用摄像机和2D或3D测距器.本文中我们提出一种新的使用RGB-D的人体检测方法.我们从HOG( Histogram of OrientedGradients)描述子获得灵感,设计了一个在稠密深度数据中检测人体的方法,叫做深度方向直方图HOD(Histogram of Oriented Depths).HOD对局部深度变化的方向进行编码,依靠在预

前段时间看spark,看着迷迷糊糊的.最近终于有点头绪,先梳理了一下spark rpc相关的东西,先记录下来. 1,概述 个人认为,如果把分布式系统(HDFS, HBASE,SPARK等)比作一个人,那么RPC可以认为是人体的血液循环系统.它将系统中各个不同的组件(如Hbase中的master, Regionserver, client)联系了起来.同样,在spark中,不同组件像driver,executor,worker,master(stanalone模式)之间的通信也是基于RPC来实现的

开源 RPC 框架有哪些呢? 一类是跟某种特定语言平台绑定的,另一类是与语言无关即跨语言平台的. 跟语言平台绑定的开源 RPC 框架主要有下面几种. Dubbo:国内最早开源的 RPC 框架,由阿里巴巴公司开发并于 2011 年末对外开源,仅支持 Java 语言. Motan:微博内部使用的 RPC 框架,于 2016 年对外开源,仅支持 Java 语言. Tars:腾讯内部使用的 RPC 框架,于 2017 年对外开源,仅支持 C++ 语言. Spring Cloud:国外 Pivotal 公

Spark 的 RPC 什么是RPC 在Spark中很多地方都涉及网络通信,比如Spark各个组件间的消息互通.用户文件与Jar包的上传.节 点间的Shuffle过程.Block数据的复制与备份等. 如果把分布式系统(HDFS, HBASE,SPARK等)比作一个人,那么RPC可以认为是人体的血液循环系 统.它将系统中各个不同的组件(如HBase中的master, Regionserver, client)联系了起来.同 样,在spark中,不同组件像driver,executor,worker

这是一篇关于纯C++RPC框架的文章.所以,我们先看看,我们有什么? 1.一个什么都能干的C++.(前提是,你什么都干了) 2.原始的Socket接口,还是C API.还得自己去二次封装... 3.C++11,这是最令人兴奋的.有了它,才能够有这篇文章:否则,CORBA之类的才是唯一的选择.(因为需要代码生成) 那么,我们没有什么,或者需要什么? 1.一套完善的序列化框架:在不同的进程间传输数据,序列化是第一步,如何可靠且方便地将对象转化为二进制(或者其他格式),在对端则是如何正确且安全地将其从

最近线上碰到一点小问题,分析其原因发现是出在对 RPC 使用上的一些细节掌握不够清晰导致.很多时候我们做业务开发会把 RPC 当作黑盒机制来使用,但若不对黑盒的工作原理有个基本掌握,也容易犯一些误用的微妙错误. 虽然曾经已经写过一篇<RPC 的概念模型与实现解析> 从概念模型和实现细节上讲述了 RPC 的原理,这一篇就从使用上的一些注意点来捋一捋吧. 同步 RPC 的调用通常为了方便使用,会被伪装成普通方法调用的形式.但实际二者之间存在巨大的差异,进程内的方法调用的时间量级是 ns(纳秒),而

RPC(Remote Procedure Call Protocol)远程过程调用协议,它是一种通过网络,从远程计算机程序上请求服务,而不必了解底层网络技术的协议.说的再直白一点,就是客户端在不必知道调用细节的前提之下,调用远程计算机上运行的某个对象,使用起来就像调用本地的对象一样.目前典型的RPC实现框架有:Thrift(facebook开源).Dubbo(alibaba开源)等等.RPC框架针对网络协议.网络I/O模型的封装是透明的,对于调用的客户端而言,它就认为自己在调用本地的一个对象.至

运行环境,客户端一般编译为.Net 3.5 Unity兼容,服务端因为用了一些库,所以一般为4.0 或往上.同一份代码,建立拥有2个项目.客户端引用: WindNet.Client服务端引用: OpLog.Core WindNet.Web 然后服务端添加编译标记为SV 看代码: //PostSharp AOP标记 拥有此标记的方法将可以远程调用 [TypeProxy] public class LocalTest { //callback为必须,如果没有此方法,则不可进行远程调用 //远程调用模

由于项目组现在用的rpc是基于google protobuf rpc协议实现的,所以花了点时间了解下protobuf rpc.rpc对于做分布式系统的人来说肯定不陌生,对于rpc不了解的童鞋可以自行google,这里只是做个简单的介绍.rpc的主要功能是让分布式系统的实现更为简单,为提供强大的远程调用而不损失本地调用语义的简洁性.为了实现这个目标,rpc框架需要提供一种透明调用机制让使用者不必显示区分本地调用还是远程调用.rpc架构涉及的组件如下: 客户方像调用本地方法一样去调用远程接口方法,R

本部分将介绍使用spider RPC开发分布式应用的客户端和服务端. spider RPC中间件基于J2SE 8开发,因此需要确保服务器上安装了JDK 8及以上版本,不依赖于任何额外需要独立安装和配置的依赖程序. 注:spider RPC 1.0.1版本之前基于JDK 1.7开发,最后改为了使用JDK  1.8主要是出于公司内部系统对接的考虑,使用了1.8新增的Parameter类,因为内部系统需要解析参数名. spider RPC中间件的核心设计初衷是像调用本地服务一样调用远程服务,能够灵活的

在本人写的前一篇文章中,谈及有关如何利用Netty开发实现,高性能RPC服务器的一些设计思路.设计原理,以及具体的实现方案(具体参见:谈谈如何使用Netty开发实现高性能的RPC服务器).在文章的最后提及到,其实基于该方案设计的RPC服务器的处理性能,还有优化的余地.于是利用周末的时间,在原来NettyRPC框架的基础上,加以优化重构,本次主要优化改造点如下: 1.NettyRPC中对RPC消息进行编码.解码采用的是Netty自带的ObjectEncoder.ObjectDecoder(对象编码

Redola.Rpc 的一个小目标 Redola.Rpc 的一个小目标:20000 tps. Concurrency level: 8 threads Complete requests: 20000 Time taken for tests: 0.886 seconds Time per request: 0.044 ms (avg) Requests per second: 22573 [#/sec] (avg) Concurrency level: 8 threads Complete r

原创文章转载请注明出处:@协思, http://zeeman.cnblogs.com 自SOA架构理念提出以来,应用程序间如何以最低耦合度通信的问题便呈现在所有架构师面前. 互联网系统的复杂度让我们不得不大量使用分布式应用,早期通过数据库来交互通信,慢慢地大家发现数据库的耦合是最难解的,并且数据库是最难做负载均衡的,水平拆分,垂直拆分,读写分离让开发的复杂度在不断增加.最终大家发现我们可以把持久化要求不高,结构化程度不强的数据通过分布式缓存.消息队列.NoSQL等一系列手段降低对数据库的依赖,而

在系列[1]中,我们展示了RPC调用协议的定义以及演示,通过方法定义以及协议约定,进行了协议约定以及调用过程的约定.然而,实际上在游戏中,调用过程之后,需要传输相对多的数据给服务端. 常用场景,客户端使用金币购买一把木剑. 一般情况下我们会这么约定: /// <summary> /// 购买的返回消息 /// </summary> public class ByItemReturn { /// <summary> /// 购买的物品ID /// </summary

上一篇我们使用了一个通用JSON协议约定来进行达到远程调用的目的.但是从实现上,我们需要不断的在所有的方法上添加拦截,并且判断拦截,然后执行,这就达到了一个比较繁琐的目的. 之前我们尝试过使用代码生成器,直接生成. 构造基类,TestClassA然后使用代码生成器,构造第二个类,TestClassAProxy.所有需要的方法,我们都采用虚函数,然后重载,直接调用Base.Func();这样也就完成了任务,这个方法的好处,代码生成简单,但是需要替换使用类别.相对来说实现成本还比较低,对下面说的方法

RPC(Remote Procedure Call Protocol)--远程过程调用协议,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议.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网络通信模型中,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.RPC采用客户机/服务器模式.请求程序就是一个客户机,而服务提供程序就是一个服务器. 首先,客户机调用进程发送一个有进程参数的调用信息到服务进

RPC: Remote Procedure Call 远程过程调用,即业务的具体实现不是在自己系统中,需要从其他系统中进行调用实现,所以在系统间进行数据交互时经常使用. rpc的实现方式有很多,可以通过http和tcp协议进行实现 通过http协议的主要有: webService    可以参考我之前的博客  WebService 学习之路(一):了解并使用webService webService学习之路(二):springMVC集成CXF快速发布webService webService学习

RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)框架是分布式服务的基石,实现RPC框架需要考虑方方面面.其对业务隐藏了底层通信过程(TCP/UDP.打包/解包.序列化/反序列化),使上层专注于功能实现:框架层面,提供各类可选架构(多进程/多线程/协程):应对设备故障(高负载/死机).网络故障(拥塞/网络分化),提供相应容灾措施. RPC节点间为了协同工作.实现信息交换,需要协商一定的规则和约定,例如字节序.压缩或加密算法.各字段类型.通信协议的应用随处可见,例如我们对可选信息或