grpc介绍 grpc是谷歌开源的一套基于rpc实现的通讯框架(官网有更完整的定义).在搞懂grpc之前,首先要弄懂rpc是什么.下面是自己理解的rpc定义,若有不对,望指出: rpc官方称为 远程过程调用 .我这里理解为远程函数调用,即一个本机程序调用另一个机器的程序中的某个函数.因不是同一机器调用,故需要远程访问操作. 与远程过程调用相反的则是"近程过程调用"(哈哈,自己乱起的).其实就是实现和调用都在同一个机器的程序中.比如,学过面向对象语言的(如java)可以解释为:一个类中实

https://mp.weixin.qq.com/s/aEO3Y8SkObNgfQU3z8sH2w 我们为什么从REST转向gRPC 原创 Levin Fritz InfoQ 2019-06-23 作者 | Levin Fritz译者 | 无明 服务间的通信方式是在采用微服务架构时需要做出一个最基本的决策.默认的选项是通过 HTTP 发送 JSON,也就是所谓的 REST API.我们也是从 REST 开始的,但最近我们决定改用 gRPC. gRPC 是谷歌开发的一个远程调用框架,现在已开源.尽

前言 上一篇介绍了简单模式RPC,当数据量大或者需要不断传输数据时候,我们应该使用流式RPC,它允许我们边处理边传输数据.本篇先介绍服务端流式RPC. 服务端流式RPC:客户端发送请求到服务器,拿到一个流去读取返回的消息序列. 客户端读取返回的流,直到里面没有任何消息. 情景模拟:实时获取股票走势. 1.客户端要获取某原油股的实时走势,客户端发送一个请求 2.服务端实时返回该股票的走势 新建proto文件 新建server_stream.proto文件 1.定义发送信息 // 定义发送请求信息

摘要:gRPC是一个高性能.通用的开源RPC框架,其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计,基于ProtoBuf序列化协议开发,且支持众多开发语言. 本文分享自华为云社区<用python搭建gRPC服务>,原文作者:井冈山_阳春 . gRPC是一个高性能.通用的开源RPC框架,其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计,基于ProtoBuf序列化协议开发,且支持众多开发语言.一个gRPC服务的大体结构图为: 图一表明,grpc的服务是跨语言

使用过java读取mysql大数据量的人应该都知道,如果查询时不开游标不设置一次性区大小的话,会一次性的把所有记录都拉取过来再进行后续操作,数据量一大就很容易出现OOM 如果用python去读取mysql也会遇到同样的问题 那么这么在python中来设置使用游标呢 也很简单 这里使用pymysql来举例子 普通创建mysql链接是这样的 import pymysql db = pymysql.connect("localhost","user","pass

前言 上一篇介绍了服务端流式RPC,客户端发送请求到服务器,拿到一个流去读取返回的消息序列. 客户端读取返回的流的数据.本篇将介绍客户端流式RPC. 客户端流式RPC:与服务端流式RPC相反,客户端不断的向服务端发送数据流,而在发送结束后,由服务端返回一个响应. 情景模拟:客户端大量数据上传到服务端. 新建proto文件 新建client_stream.proto文件 1.定义发送信息 // 定义流式请求信息 message StreamRequest{ //流式请求参数 string stre

好处 React16推出了流式服务端渲染,它允许你并行地分发HTML片段.这样可以让渲染 出的首字节有意义的内容给用户速度更快. (例子1,上面部分是一次性转换,下面是流渲染,两种方式) 而且相对renderToString,流是异步的.这个可以让你的Node.js服务一次性渲染多个请求,并且保持在高请求压力环境下的及时响应.在一个持续的时间内,如果网络阻塞了,它可以停止React的渲染,并且不会因为重的网络请求影响其他轻请求. 实现: 用renderToNodeStream import {

原文:https://en.m.wikipedia.org/wiki/Fluent_interface(英文,完整) 转载:https://zh.wikipedia.org/wiki/流式接口(中文,部分翻译,部分例子,破墙) 流式接口(fluent interface)是软件工程中面向对象API的一种实现方式,以提供更为可读的源代码.最早由Eric Evans与Martin Fowler于2005年提出. 通常采取方法瀑布调用 (具体说是方法链式调用)来转发一系列对象方法调用的上下文.这个上下

Azure 媒体服务是一个基于云的媒体工作流平台,用于生成需要编码.打包.内容保护和直播活动广播的解决方案. 在视频的直播,点播方案中,媒体服务的架构主要由三部分构成: 推流端,把本地视频或直播内容推送到媒体服务器 媒体服务器,编码,打包,加密,根据不同的客户端请求(PC, 安卓,苹果)发布不同的协议流. 拉流端 ,最终端用户的播放设备,如Azure 默认的播放器, Azure Media Player. 如Azure Media Player 点播的过程和结构图如下: 使用步骤: 将媒体文件上

摘要 Faust是用python开发的一个分布式流式处理框架.在一个机器学习应用中,机器学习算法可能被用于数据流实时处理的各个环节,而不是仅仅在推理阶段,算法也不仅仅局限于常见的分类回归算法,而是会根据业务需要执行一个十分差异化的任务, 例如:在我们的时序异常检测应用中, 前处理阶段的变点检测算法.这就要求流处理框架除了具备进行常规的转换聚合操作之外,可以支持更加强大的任意自定义逻辑和更加复杂的自定义状态,能够更好地与原生的python算法代码紧密结合在一起.在主流的flink, spark s

https://mp.weixin.qq.com/s/pWwSfXl71GQZ3KPmAHE_dA 用Python进行gRPC接口测试(二) 大帆船 搜狗测试 2020-02-07   上期回顾:用Python进行gRPC接口测试 一.流式RPC的三种具体形式 流式RPC不同于简单RPC只有"单发单收"一种形式,而是可以分为三种不同的形式--"应答流式RPC","请求流式RPC","双向流式RPC".对于这三种不同的形式,py

重温最少化集群搭建,我相信很多朋友都已经搭建出来,基于Watch机制也实现了出来,相信也有很多朋友有了自己的实现思路,但是,很多朋友有个疑问,我API和服务分离好了,怎么通过服务中心进行发现呢,这个过程是通过什么来实现的呢,本篇我们就来介绍这个“调用过程”. 本篇干货较多,没有代码,阅读请注意休息!   服务化引入 网站系统随着不断的发展,越来越复杂,架构的变迁也会从MVC—>SOA—>微服务,从简单到复杂,从集中到分布,服务化框架的引入是SOA—>微服务过程必须要解决的问题.面对服务的

Spark Streaming介绍 Spark Streaming概述 Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications. 它可以非常容易的构建一个可扩展.具有容错机制的流式应用. 对接很多的外部数据源 Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字(socket)等等 Spark Streaming特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去编写流

目录 引言 1. gRPC简介 2. 使用Protocol Buffers进行服务定义 2.1 定义消息 2.2 定义服务接口 3.构建简单的gRPC服务 3.1 编写proto文件,定义消息和接口 3.2 通过maven插件生成相应代码 3.3 gRPC服务端创建 3.5 gRPC客户端创建 3.6 测试 4. 总结 5. 参考资料 引言 对于分布式系统而言,不同的服务分布在不同的节点上,一个服务要完成自己的功能经常需要调用其他服务的接口,比如典型的微服务架构.通常这种服务调用方式有两种,一种

目录 ASP.NET Core 3.0 使用gRPC ASP.NET Core 3.0 gRPC 双向流 ASP.NET Core 3.0 gRPC 认证授权 一.前言 在前一文 <ASP.NET Core 3.0 使用gRPC>中有提到 gRPC 支持双向流调用,支持实时推送消息,这也是 gRPC的一大特点,且 gRPC 在对双向流的控制支持上也是非常强大的. 二. 什么是 gRPC 流 gRPC 有四种服务类型,分别是:简单 RPC(Unary RPC).服务端流式 RPC (Server

1. 简介 是一个分布式, 高容错的 实时计算框架 Storm进程常驻内存, 永久运行 Storm数据不经过磁盘, 在内存中流转, 通过网络直接发送给下游 流式处理(streaming) 与 批处理(batch) 批处理(batch): MapReduce 微批处理(MircroBatch): Spark (性能上近似 Streaming, 但是还是有所不及) 流(streaming): Storm, Flink(其实Flink也可以做批处理) Storm MapReduce 流式处理 批处理

前言 最近在项目中实装应用了gRPC技术,本着能把技术描述出来给别人能看的懂的思想及作为自己学习笔记的心态编写了此文.因为在实际项目中是webApi接口和gRPC接口使用在同一项目服务中,所以本文的例子也是建立在webApi项目而非控制台项目中. 1.gRPC介绍 gRPC 是Google发起的一个开源远程过程调用 系统.该系统基于HTTP/2 协议传输,使用Protocol Buffers 作为接口描述语言. 其他功能: 认证 双向流 流控制 超时 最常见的应用场景是: 微服务框架下,多种语言

简介: Storm是一个免费开源.分布式.高容错的实时计算系统.它与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式.Hadoop 在本质上是一个批处理系统,数据被引入 Hadoop 文件系统 (HDFS) 并分发到各个节点进行处理.当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使用.Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂.Storm就是为了弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.Sto

本文的代码例子来自:https://github.com/grpc/grpc-java  定义服务 这一步与其他语言完全一样,需要定义gRPC的服务.方法.request和response的类型. 完整的proto定义代码在:grpc-java/examples/src/main/proto/route_guide.proto 在proto中,下面几个定义是为我们生成 Java 类所特有的定义. option java_multiple_files = true; option java_pac

戏说WSGI(Python Web服务网关接口) 当你在Python的世界中冒险,突然遭遇一只Web怪兽,你会选择什么武器对付它?在兵器谱上,下列兵器可谓名列前茅: Zope,厚重的长枪.较早出现的武器形态.该武器非常之强悍,无坚不摧,无物不破.而且适合在军队中使用,排兵布阵集团作战效果更佳.然而要用好Zope要花上很长的时间,俗话说“月棍年刀一辈子枪”,可见其难度. TurboGears,威武的刀.快意江湖必备之物.其打造者熟知江湖规矩,颇有武林盟主之风,遇事通常拉帮结伙,分派任务,决计不会把