protobuf编译文件和源码在点击打开链接 1:   数据类型: double: 浮点数 float: 单精度浮点 int32: int类型,使用可变长编码,编码负数不够高效,如果有负数那么使用sint32 sint32: int类型,使用可变长编码, 有符号的整形,比通常的int32高效; uint32: 无符号整数使用可变长编码方式; int64 long long , 使用可变长编码方式.编码负数时不够高效——如果有负数,可以使用sint64; sint64 long long  使用可

Protobuf序列化的字节流数据是不能自描述的,当我们通过socket把数据发送到Client时,Client必须知道发送的是什么类型的数据,才能正确的反序列化它.这严重影响限制了C/S功能的实现,不解决的话信道事实上只能传输一种类型的数据.本文讲解一下我用的解决办法,虽然我觉得应该有官方的实现更合理,即原生支持Protobuf的自描述. (在金融领域,有一个叫FAST的协议,基本原理和Protobuf相同,并且有更高的压缩率,并且序列化后的字节流是自描述的,可以自动反序列化为对应的模板的数据

使用Flink时,如果从Kafka中读取输入流,默认提供的是String类型的Schema: val myConsumer = new FlinkKafkaConsumer08[String]("Topic名称", new SimpleStringSchema(), properties); 如果存入Kafka中的数据不是JSON,而是Protobuf类型的数据,需要用二进制的Schema进行接收,可以自己实现一个类,很简单,只有一行代码: class ByteArrayDeseria

任何类型的实例作为消息在两端独立系统的机器之间进行传递时必须经过序列化/反序列化serialize/deserialize处理过程.假设以下场景:在一个网络里有两台连接的服务器,它们分别部署了独立的akka系统.如果我们需要在这两台服务器的akka系统之间进行消息交换的话,所有消息都必须经过序列化/反序列化处理.akka系统对于用户自定义消息类型的默认序列化处理是以java-object serialization 方式进行的.我们上次提过:由于java-object-serialization

前言 本篇文章主要介绍的是SpringBoot整合Netty以及使用Protobuf进行数据传输的相关内容.Protobuf会简单的介绍下用法,至于Netty在之前的文章中已经简单的介绍过了,这里就不再过多细说了. Protobuf 介绍 protocolbuffer(以下简称PB)是google 的一种数据交换的格式,它独立于语言,独立于平台.google 提供了多种语言的实现:java.c#.c++.go 和python,每一种实现都包含了相应语言的编译器以及库文件.由于它是一种二进制的格式

前两篇我们介绍了JDBC和Cassandra的gRPC streaming实现.相对MongoDB来说,JDBC和Cassandra支持字符类型的query语句SQL,CQL,所以把query指令转换成protobuf structures是简单直接的.而MongoDB没有提供字符类的query,所以我们必须进行MongoDB query涉及的所有类型与protobuf类型的相互转换,实现gRPC功能会复杂的多.我们在这篇讨论里先介绍MongoDB query的protobuf转换. 在前面的M

<从零开始搭建游戏服务器>自定义兼容多种Protobuf协议的编解码器 直接在protobuf序列化数据的前面,加上一个自定义的协议头,协议头里包含序列数据的长度和对应的数据类型,在数据解包的时候根据包头来进行反序列化. 1.协议头定义 关于这一块,我打算先采取比较简单的办法,结构如下:  协议号是自定义的一个int类型的枚举(当然,假如协议吧比较少的话,可以用一个short来代替int以缩小数据包),这个协议号与协议类型是一一对应的,而协议头通常使用数据总长度来填入,具体过程如下: 当客户端

这一系列文章主要是对protocol buffer这种编码格式的使用方式.特点.使用技巧进行说明,并在原生protobuf的基础上进行扩展和优化,使得它能更好地为我们服务. 在上一篇文章中,我们展示了protobuf在java中的基本使用方式.而本文将继续深入探究protobuf的编码原理. 主要分为两个部分 第一部分是结合上一篇文章留下的几个伏笔展示protobuf的使用特性 第二部分是分析protobuf的编码原理,解释特性背后的原因 第一部分,Protobuf使用特性 1.不同类型对象的转

这一系列文章主要是对protocol buffer这种编码格式的使用方式.特点.使用技巧进行说明,并在原生protobuf的基础上进行扩展和优化,使得它能更好地为我们服务. 在上一篇文章中,我们主要通过一些示例了解了protobuf的使用特性,以及和这些特性相关的基础编码原理. 编码原理只开了个头,所以本文将继续展示protobuf剩余的编码原理 在之前的文章中,我们只是定义了一些非常简单的模型,其中只包含了string.int和一个Name对象,所以我们首先先定义一个更复杂的模型 .proto

简介 Protocol Buffers是什么? protocol buffers 是一种灵活,高效,自动化机制的结构数据序列化方法-可类比 XML,但是比 XML 更小.更快.更为简单.你可以定义数据的结构,然后使用特殊生成的源代码轻松的在各种数据流中使用各种语言进行编写和读取结构数据.你甚至可以更新数据结构,而不破坏根据旧数据结构编译而成并且已部署的程序. 1 . 使用protobuf实现节点间通信, 编码报文以提高传输效率; 2 . protobuf全程Protocol Buffers, 是

在我们使用 netty 的过程中,有时候为了高效的传输数据,经常使用 protobuf 进行数据的传输,netty默认情况下为我们实现的 protobuf 的编解码,但是默认的只能实现单个对象的编解码,但是我们在使用 netty 的过程中,可能需要传输的对象有各种各样的,那么该如何实现对protobuf多协议的解码呢? 在 protobuf 中有一种类型的字段叫做  oneof , 被 oneof 声明的字段就类似于可选字段,在同一时刻只有一个字段有值,并且它们会共享内存. 有了上述基础知识,我

Wodsoft Protobuf Wrapper 内容 关于 需求 安装 用法 序列化 反序列化 字段定义 字段排序 非空构造函数对象 获取Protobuf包装器 高级 支持的属性类型与Protobuf类型的关系 如何工作 性能 许可证 关于 这是一个可以帮助你不需要.proto文件就能够使用Protobuf序列化的一个库. 通常.proto文件会创建继承IMessage接口的模型,Protobuf使用这些模型来进行序列化. 有时候我们已经在自己的.NET项目里创建了一些模型,但我们需要使用Pr

Caffe 深度学习框架上手教程 机器学习Caffe caffe 原文地址:http://suanfazu.com/t/caffe/281   blink 15年1月 6   Caffe448是一个清晰而高效的深度学习175框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清1.3K,目前在Google62工作. Caffe28是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU123直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU

Caffe(卷积神经网络框架)Caffe,全称Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架.作者是贾扬清,加州大学伯克利的ph.D,现就职于FaceBook.caffe的官网是http://caffe.berkeleyvision.org/. Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA

Protocol Buffers编码详解,例子,图解 本文不是让你掌握protobuf的使用,而是以超级细致的例子的方式分析protobuf的编码设计.通过此文你可以了解protobuf的数据压缩能力来自什么地方,版本兼容如何做到的,其Key-Value编码的设计思路.如果你详细了解此文,你应该就能具备自己造一套编解码轮子的能力(至少基本思路). 测试的例子 阅读图片时请对比前面的例子和表格.每个字段的名称都是包含了tag的. message S2 { optional int32 s2_1 =

前言 本篇文章主要介绍的是SpringBoot整合Netty以及使用Protobuf进行数据传输的相关内容.Protobuf会介绍下用法,至于Netty在netty 之 telnet HelloWorld 详解中已经介绍过了,这里就不再过多细说了. Protobuf 介绍 Protocol Buffer是Google的语言中立的,平台中立的,可扩展机制的,用于序列化结构化数据 - 对比XML,但更小,更快,更简单.您可以定义数据的结构化,然后可以使用特殊生成的源代码轻松地在各种数据流中使用各种语

我在前面提到过MongoDB不支持像SQL般字符式的操作指令,所以我们必须对所有的MongoDB操作指令建立protobuf类型才能支持MongoDB指令的序列化.在对上一篇博文里我们把MongoDB的消息指令序列化单独挑出来讨论了一番,在这篇我们准备在一个MongoDB scala开发环境里通过streaming运算来示范这些protobuf消息的应用. 与前面我们介绍过的JDBC-streaming和Cassandra-streaming对应操作指令的处理相同,MGO-streaming也是

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,本文详细介绍了caffe的优势.架构,网络定义.各层定义,Caffe的安装与配置,解读了Caffe实现的图像分类模型AlexNet,并演示了CIFAR-10在caffe上进行训练与学习. Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: ? 1 Caffe::set_

首先声明:标题上的所谓编程模式是我个人考虑在集群环境下跨节点(jvm)的流程控制编程模式,纯粹按实际需要构想,没什么理论支持.在5月份的深圳scala meetup上我分享了有关集群环境下的编程模式思路.我提供了下面这个示意图: 上图是我正在探讨的“现代企业I.T综合数据平台”网络结构.因为互联网经济下的信息系统必须增添大数据元素,所以除了传统的交易类型jdbc数据库之外,还增加了分布式数据库cassandra和mongodb.由于jdbc数据库不支持分布式的运算模式,所以从数据交换的角度上它与

Netty是JBOSS针对网络开发的一套应用框架,它也是在NIO的基础上发展起来的.netty基于异步的事件驱动,具有高性能.高扩展性等特性,它提供了统一的底层协议接口,使得开发者从底层的网络协议(比如 TCP/IP.UDP)中解脱出来. TCP传输面向的是字节流,存在粘包半包问题.Netty提供了三种基本的解码类(显然只有读数据时才会有该问题)来解决粘包拆包问题:LineBasedFrameDecoder.DelimiterBasedFrameDecoder.LengthFieldBasedF

ProtoBuf 是一套接口描述语言(IDL)和相关工具集(主要是 protoc,基于 C++ 实现),类似 Apache 的 Thrift).用户写好 .proto 描述文件,之后使用 protoc 可以很容易编译成众多计算机语言(C++.Java.Python.C#.Golang 等)的接口代码.(摘自:ProtoBuf 与 gRPC 你需要知道的知识) 注:本文参考Protocol Buffers 3.0 技术手册,下面给出该文章中未说明的部分 定义Message类型 syntax = "