最近用Python时,遇到了序列化对象的问题,传统的json和新型序列化工具包msgpack都有涉及,于是做一个简单的总结: 通俗的讲:序列化:将对象信息转化为可以存储或传输的形式:反序列化:把这个存储的内容还原成对象. json就不用多做解释了,是一种轻量级的数据交换格式,广泛应用于web开发中.当然也是将对象序列化成符合json规范的格式.网上有一堆堆资料. 官网:http://www.json.org msgpack就有意思了,先看下官方解释: MessagePack is an eff

最近弄 Redis ,涉及数据序列化存储的问题,对比了:JSON, Serialize, Msgpack, Hprose 四种方式 1. 对序列化后的字符串长度对比: 测试代码: $arr = [0, 1, 2, 'a', 'b', 'c', 'd', 'a'=>'12', '包含中文', 'abcd包含中文efg'=>'abc一二三四defg', '键名'=>['abc'=>['def'=>123, 456, 'abcd中文内容efg'], 'a之间c'=>['a'=

编码插件(Codec) Codec 是 logstash 从 1.3.0 版开始新引入的概念(Codec 来自 Coder/decoder 两个单词的首字母缩写). 在此之前,logstash 只支持纯文本形式输入,然后以过滤器处理它.但现在,我们可以在输入 期处理不同类型的数据,这全是因为有了 codec 设置. 所以,这里需要纠正之前的一个概念.Logstash 不只是一个input | filter | output 的数据流,而是一个 input | decode | filter |

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ELK笔记 ELKStack高级实战培训http://files.cnblogs.com/files/MYSQLZOUQI/ELKStack%E9%AB%98%E7%BA%A7%E5%AE%9E%E6%88%98%E5%9F%B9%E8%AE%AD.rar ELK Stack深入浅出PPT.rarhttp://files.cnblogs.com/files/MYSQLZOUQI/ELKStack%E6%B7%B1%E5%85%A5%E6%B5%85%E5%87%BA.rar https://ww

1,今天在hacknews上看到很多人对messagepack的争论.首先了解什么是MessagePack:MessagePack is a binary-based efficient object serialization library. It enables to exchange structured objects between many languages like JSON. But unlike JSON, it is very fast and small. 2,Mess

转http://www.open-open.com/lib/view/open1396063913278.html内容目录Astronomy构建工具缓存云计算命令行选项解析器命令行工具压缩配置文件解析器控制台用户界面加密数据处理数据结构数据库和存储开发工具分布式/网格计算文档编辑器Encodings and Character SetsGamesGISGo ImplementationsGraphics and AudioGUIs and Widget ToolkitsHardwareLangu

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什么是ELK ELK是ElasticSearch,LogStash以及Kibana三个产品的首字母缩写.是可以和商业产品 Splunk 相媲美开源项目. 2013 年,Logstash 被 Elasticsearch 公司收购,ELK stack 正式成为官方用语.Elasticsearch是近两年最受关注的大数据项目之一,三次融资已经超过一亿美元. ElasticSearch是一个基于全文检索引擎lucene实现的一个面向文档的schema free的数据库.所有对数据库的配置.监控及操作都通

前段时间需要使用rabbitmq做写缓存,一直使用pika+rabbitmq的组合,pika这个模块虽然可以很直观地操作rabbitmq,但是官方给的例子太简单,对其底层原理了解又不是很深,遇到很多坑,尤其是需要自己写连接池管理和channel池管理.虽然也有用过celery,一直也是celery+redis的组合,涉及很浅:目前打算深研一下celery+redis+rabbitmq的使用. celery + rabbitmq初步 我们先不在集成框架如flask或Django中使用,而仅仅单独使

序列化与反序列化*** 为什么要序列化 ? 定义 pickle库 #序列化实例 import pickle lst = 'a b c'.split() with open('test.txt','wb+')as f: pickle.dump(lst,f) file = 'test.txt' with open(file,'wb')as f: s1 = 99 s2 = 'abc' s3 = ['a','b',['c','d']] pickle.dump(s1,f) pickle.dump(s2,f

Celery是异步消息队列, 可以在很多场景下进行灵活的应用.消息中包含了执行任务所需的的参数,用于启动任务执行, suoy所以消息队列也可以称作 在web应用开发中, 用户触发的某些事件需要较长事件才能完成. 可以将任务交给celery去执行, 待任务完成后再将结果返回给用户. 用户同步请求触发的其它任务, 如发送邮件,请求云服务等也可以交由celery来完成. celery的另一个重要应用场景则是各种计划任务. celery由5个主要组件组成: producer: 任务发布者, 通过调用AP

前段时间需要使用rabbitmq做写缓存,一直使用pika+rabbitmq的组合,pika这个模块虽然可以很直观地操作rabbitmq,但是官方给的例子太简单,对其底层原理了解又不是很深,遇到很多坑,尤其是需要自己写连接池管理和channel池管理.虽然也有用过celery,一直也是celery+redis的组合,涉及很浅:目前打算深研一下celery+redis+rabbitmq的使用. celery + rabbitmq初步 我们先不在集成框架如flask或Django中使用,而仅仅单独使

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分布式远程服务调用(RPC)框架 finagle:一个支持容错,协议无关的RPC系统 热门度(没变化) 10.0 活跃度(没变化) 10.0  Watchers:581 Star:6174 Fork:1138 创建时间: 2010-10-20 06:10:09 最后Commits: 昨天 finagle:一个支持容错,协议无关的RPC系统 访问GitHub主页访问主页 VS Motan 是一套高性能.易于使用的分布式远程服务调用(RPC)框架. 热门度(没变化) 10.0 活跃度(下降) 7.7

简介 Redisson - 是一个高级的分布式协调Redis客服端,能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些Java的对象 (Bloom filter, BitSet, Set, SetMultimap, ScoredSortedSet, SortedSet, Map, ConcurrentMap, List, ListMultimap, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingDeque, Semaphore, Lock, ReadWriteLock, Atomi

Golang优秀开源项目汇总(持续更新...)我把这个汇总放在github上了, 后面更新也会在github上更新. https://github.com/hackstoic/golang-open-source-projects  . 欢迎fork, star , watch, 提issue. 资料参考来源:http://studygolang.com/projects 监控系统 序号 名称 项目地址 简介 1 OpenFalcon http://github.com/open-falcon/

目录 一.什么是Logstash 二.如何安装 三.快速使用 四.Input输入插件 五.codec编码插件 六.filter过滤器插件 七.output输出插件 八.总结 一.什么是Logstash Logstash是一个日志收集器,可以理解为一个管道,或者中间件. 功能是从定义的输入源inputs读取信息,经过filters过滤器处理,输入到定义好的outputs输出源. 输入源可以是stdin.日志文件.数据库等,输出源可以是stdout.elesticsearch.HDFS等. 另外,L

速度 在redis中存入同样的压缩数据,取操作执行两个操作: 1 从redis中取 2 解压 3 统一json压缩后放出   ab测试: [yejianfeng@openstack ~/httpd/usr/bin]$ ./ab -n 10000 -c 10 'http://10.16.15.118:7701/location/testGet?type=json' Requests per second:    265.11 [#/sec] (mean) Requests per second: 

在分布式的系统中,因为涉及到数据的传输,所以一定会进行数据的交换,此时就要定义数据交换的格式,例如二进制.Json.Xml等等.本篇文章就是总结一下常用的几种数据格式. 一.Json格式 如果想使用Json数据格式,可以借助于encoding/json这个包. 利用json包里的 json.Marshal(xxx) 和 json.Unmarshal(data, &xxx) 进行序列化和反序列化. 下面举个例子: package main import ( "encoding/json&q