某个业务场景需要将list超过10个元素时截取前10个然后再丢memcached缓存,因此写了这么一行代码 if(list.size()>10){ list=list.subList(0, 10): } cache.put(key,list) 然而put返回了false,于是怀疑是序列化问题.做了下如下测试 System.out.println(list instanceof Serializable); System.out.println(list.subList(0, 10) instan

深入理解RPC-序列化 xiaofang233 2020-09-18 16:38:22 1024 收藏 6分类专栏: 分布式服务版权为什么需要序列化?首先,我们得知道什么是序列化与反序列化. 我们先回顾下RPC通信的流程: 网络传输的数据必须是二进制数据,但调用方请求的出入参数都是对象.对象是不能直接在网络中传输的,所以我们需要提前把它转成可传输的二进制,并且要求转换算法是可逆的,这个过程我们一般叫做"序列化".这时,服务提供方就可以正确地从二进制数据中分割出不同的请求,同时根据请求类

Avro(读音类似于[ævrə])是Hadoop的一个子项目,由Hadoop的创始人Doug Cutting(也是Lucene,Nutch等项目的创始人,膜拜)牵头开发,当前最新版本1.3.3.Avro是一个数据序列化系统,设计用于支持大批量数据交换的应用.它的主要特点有:支持二进制序列化方式,可以便捷,快速地处理大量数据:动态语言友好,Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据. 当前市场上有很多类似的序列化系统,如Google的Protocol Buffers, Facebook

5. Storm高级篇 序列化 Dynamic typing Custom serialization Java serialization Component-specific serialization registrations 分布式RPC 序列化 本文阐述了 Storm 0.6.0 以上版本的序列化机制.在低于 0.6.0 版本的 Storm 中使用了另一种序列化系统,详细信息可以参考 Serialization (prior to 0.6.0) 一文. Storm 中的 tuple

目录 1.为什么要序列化? 2.什么是序列化? 3.为什么不用Java的序列化? 4.为什么序列化对Hadoop很重要? 5.Hadoop中定义哪些序列化相关的接口呢? 6.Hadoop 自定义Writable 接口 1.为什么要序列化? 一般来说,"活的"对象只存在内存里,关机断电就没有了.而且"活的"对象只能由本地的进程使用,不能被发送到网络上的另外一台计算机. 然而序列化可以存储"活的"对象,可以将"活的"对象发送到远程

无论是Dubbo还是JSF等RPC框架,一般都会把接口分为2部分: 1,服务端(provider) 2,客户端(consumer) 由于,客户端与服务端可能不在同一个应用中,所以客户端一般在调用服务端的接口时,通常会返回一个结果实体,来标明这一次请求操作是否成功. 例如: public class BaseResultDto<T> { /** * 是否操作成功 */ private boolean success; /** * 提示信息 */ private String msg; /** *

前言 上一篇给大家介绍了Hadoop是怎么样保证数据的完整性的,并且使用Java程序来验证了会产生.crc的校验文件.这一篇给大家分享的是Hadoop的序列化! 一.序列化和反序列化概述 1.1.序列化和反序列化的定义 1)序列化:将结构化对象转换为字节流的过程,以便在网络上传输或写入到磁盘进行永久存储的过程. 2)反序列化:将字节流转回一系列的相反过程结构化对象. 注意:其实流就是字节数组,我们把数据转变成一系列的字节数组(0101这样的数据) 1.2.序列化和反序列化的应用 1)进程间的通信

    前面我们认识了两个常用文本类的 RPC 协议,对于陌生人之间的沟通,用 NBA.CBA 这样的缩略语,会使得协议约定非常不方便.     在讲 CDN 和 DNS 的时候,我们讲过接入层的设计,对于静态资源或者动态资源静态化的部分都可以做缓存.但是对于下单.支付等交易场景,还是需要调用 API.     对于微服务的架构,API 需要一个 API 网关统一的管理.API 网关有多种实现方式,用 Nginx 或者 OpenResty 结合 Lua 脚本是常用的方式.在上一节讲过的 Spri

远程服务调用RPC框架介绍,微服务架构介绍和RPC框架对比,dubbo.SpringClound对比 远程服务调用RPC框架介绍,RPC简单的来说就是像调用本地服务一样调用远程服务. 分布式RPC需要解决哪些问题呢? protocol:传输协议 proxy:client代理,服务引用方调用方法通过代理发送远程消息 codec:协议编解码压缩等 transport:协议传输 registry:注册中心,服务注册服务发现 cluster:负载均衡,服务容错策略 其他:服务降级,服务隔离,服务治理 -

在计算机的世界里,不仅有程序内部的通信,还需要程序之间的通信,这又包含两大类:同一台主机的程序之间的通信.不同主机的程序之间的通信. 同一台主机的程序之间的通信就是IPC,IPC(Inter-process communication,单机中运行的进程之间的相互通信). 不同主机的程序之间的通信有很多协议,其中之一就是RPC,RPC(Remote Procedure Call Protocol). 本质上虽然是通信,但RPC 还是有着独特的特征: RPC 在使用形式上像调用本地函数(或方法)一样

学习笔记,整理自<Hadoop权威指南 第3版> 一.序列化 序列化:序列化是将 内存 中的结构化数据 转化为 能在网络上传输 或 磁盘中进行永久保存的二进制流的过程:反序列化:序列化的逆过程: 应用:进程间通信.网络传输.持久化: Hadoop中是使用的自己的序列化格式Writable,以及结合用Avro弥补一些Writable的不足: 二:Writable接口 相关: 主要是3个接口: Writable接口 WritableComparable接口 RawComparator接口 Writ

1.RPC概述 RPC(Remote Procedure Call)即远程过程调用,允许一台计算机调用另一台计算机上的程序得到结果,而代码中不需要做额外的编程,就像在本地调用一样.主要是为了应对当前互联网项目量级越来越大而出现的. 2.Broker模式介绍 3.RPC结构拆解 4.RPC客户端组件与职责 -RpcClient:负责导入远程接口的代理实现 -RpcProxy:远程接口的代理实现 -RpcInvoker:负责编码和发送调用请求到服务方并等待结果 -RpcProtocol:负责协议的编

RPC(Remote Procedure Call) 从单机走向分布式,产生了很多分布式的通信方式 最古老也是最有效,并且永不过时的,TCP/UDP的二进制传输,事实上所有的通信方式归根结底都是TCP/UDP CORBA Common Object Request Broker Architecture.古老而复杂的,支持面向对象的通信协议. Web Service(SOA SOAP RDDI WSDL ...)基于http+xml的标准化Web API RestFul 回归简单化本源的Web

RPC基础以及造一个RPC的轮子需要注意些什么 前言 rpc即远程过程调用,是分布式系统常用的通信方法.远程可以是在一台机器上的不同进程或在不同一个机器上的不同进程.rpc更看重速度,像调用本地方法一样调用远程方法.除 RPC 之外,常见的多系统数据交互方案还有分布式消息队列.HTTP 请求调用.数据库和分布式缓存等 如果两个子系统没有在网络上进行分离,而是运行在同一个操作系统实例之上的两个进程时,它们之间的通信手段还可以更加丰富.除了以上提到的几种分布式解决方案之外,还有共享内存.信号量.文件

golang中实现RPC非常简单,官方提供了封装好的库,还有一些第三方的库 golang官方的net/rpc库使用encoding/gob进行编解码,支持tcp和http数据传输方式,由于其他语言不支持gob编解码方式,所以golang的RPC只支持golang开发的服务器与客户端之间的交互 官方还提供了net/rpc/jsonrpc库实现RPC方法,jsonrpc采用JSON进行数据编解码,因而支持跨语言调用,目前jsonrpc库是基于tcp协议实现的,同时也支持http传输方式 go快速体验

01.HDFS简介 大纲: hadoop2 介绍 HDFS概述 HDFS读写流程 hadoop2介绍 框架的核心设计是HDFS(存储),mapReduce(分布式计算),YARN(资源管理),为海量的数据提供了存储和计算. Hadoop 1.0(MapReduce,HDFS) Hadoop2 主要改进 YARN NameNode HA HDFS federation Hadoop RPC 序列化扩展性 HDFS概述 定义 HDFS是一个分布式文件系统,具有高容错的特点.它可以部署在廉价的通用硬件

Cocklebur集群的工作原理 在集群正常工作时,整个集群只会有一个Leader,其他都是Follower.Client可以注册到某个Follower,当然也可以注册到Leader,为了减轻Leader压力,一般要选择注册到Follower.读操作直接向Follower请求数据,而写数据则直接向Leader提交请求(在Client注册到Follower时已经得知当前的Leader的地址信息并缓存在Client本地,如果Client提交写操作时发现目标主机已经不是Leader则将重新向Follo

1.什么是分布式文件系统? 管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统. 2.为什么需要分布式文件系统了? 原因很简单,当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时候,就有必要对它进行分区(partition)并存储到若干台单独计算机上. 3.分布式系统比传统的文件的系统更加复杂 因为分布式文件系统架构在网络之上,因此分布式系统引入了网络编程的复杂性,所以分布式文件系统比普通文件系统更加复杂. 4.Hadoop的文件系统 很多童鞋会把hdfs等价于hadoop的文件系统,其实ha

一.数据完整性   二.压缩   三.序列化 基本概念 序列化指的是将结构化对象转化为字节流以便于通过网络进行传输或写入持久化存储的过程 反序列化指的是将字节流转为一系列结构化对象的过程. 进程间通信和持久存储--分布式数据处理过程,出现序列化和反序列两个动作 RPC是hadoop用于节点之间的进程间的通信,RPC协议使用序列化将消息编码转为二进制流,将其发送到远程节点,此后,二进制流被反序列化为原始消息.RPC序列化格式特点:紧凑(网络带宽充分利用).快速(序列化和反序列化开销尽可能小).可扩

分布式文件系统即是网络中多台计算机组合在一起提供一个统一存储及管理的系统. Hadoop提供了一个文件系统接口和多个分布式文件系统实现,其中比较重要的就是HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)了.Hadoop是一个综合性的文件系统抽象,因此它也可以集成其他文件系统的实现,如本地文件系统和Amazon S3系统及淘宝 TFS等. 1.概念模型 HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件,运行于商业硬件集群上. HDFS实现下来,分为两类节点,一个是namenode及s

1.什么是分布式文件系统? 管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统. 2.为什么需要分布式文件系统了? 原因很简单,当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时候,就有必要对它进行分区(partition)并存储到若干台单独计算机上. 3.分布式系统比传统的文件的系统更加复杂 因为分布式文件系统架构在网络之上,因此分布式系统引入了网络编程的复杂性,所以分布式文件系统比普通文件系统更加复杂. 4.Hadoop的文件系统 很多童鞋会把hdfs等价于hadoop的文件系统,其实ha