了解grpc/protobuf

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(Protocol Buffers)序列化协议开发,且支持众多开发语言。
gRPC提供了一种简单的方法来精确地定义服务和为iOS、Android和后台支持服务自动生成可靠性很强的客户端功能库。客户端充分利用高级流和链接功能,从而有助于节省带宽、降低的TCP链接次数、节省CPU使用、和电池寿命。

Protobuf(Protocol Buffers),是 Google 开发的一种跨语言、跨平台的可扩展机制,用于序列化结构化数据。
grpc与传统的 REST 架构相比,REST架构通过 http 传输 JSON 或者 XML ,会带来了一个问题:服务 A 把原始数据编码成 JSON/XML 格式,发送一长串字符给服务 B,B 通过解码还原成原始数据,通信的总体数据量很大。
但在两个微服务的通信间,我们不需要字符串中的所有数据,所以我们采用难理解但更加轻量的二进制数据进行交互。gRPC 采用的是支持二进制数据的 HTTP 2.0 规范,而protobuf负责处理二进制数据, 它更小、更快、更便捷。
protobuf 目前支持 C++、Java、Python、Objective-C,如果使用 proto3,还支持 C#、Ruby、Go、PHP、JavaScript 等语言。

官网地址:https://developers.google.cn/protocol-buffers/
GitHub 地址:https://github.com/protocolbuffers/protobuf

Grpc中文文档:http://doc.oschina.net/grpc?t=60133

优点:

  • 性能好
  • 跨语言

缺点:

  • 二进制格式可读性差:为了提高性能,protobuf 采用了二进制格式进行编码,这直接导致了可读性差。
  • 缺乏自描述:XML 是自描述的,而 protobuf 不是,不配合定义的结构体是看不出来什么作用的。

环境配置

第一步:安装protobuf:

  1. 先下载protoc:https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/
  2. 把这么文件里面的bin里面的protoc.exe 复制到GOPATH/bin下,GOPATH/bin加入环境变量。也可以放到别的目录,把那个目录 配置到环境变量。反正最后的效果就是 在cmd 输入 protoc 不会报错。
  3. 在cmd 中运行 go get -u github.com/golang/protobuf/protoc-gen-go 获取protobuf的编译器插件 protoc-gen-go。
  4. 到这里 protobuf 就配的差不多了,protoc --go_out=plugins=grpc:. xxxx.proto 这条命令就是 编译 协议的,具体怎么使用我们以后说。

第二步:安装grpc:

  1. 第一种方法:官方的安装方法是 go get -u google.golang.org/grpc ,但是需要翻墙。
  2. 第二种方法:从git上 克隆 grpc 的各种 依赖库 ,然后 移到我们 的 GOPATH 目录下面。(网上找的代码,亲测有效)。
    git clone https://github.com/grpc/grpc-go.git        $GOPATH/src/google.golang.org/grpc
    git clone https://github.com/golang/net.git $GOPATH/src/golang.org/x/net
    git clone https://github.com/golang/text.git $GOPATH/src/golang.org/x/text
    git clone https://github.com/google/go-genproto.git $GOPATH/src/google.golang.org/genproto
    cd $GOPATH/src/

第三步:安装gRPC运行时接口编解码支持库

1
go get -u github.com/golang/protobuf/proto 

注意:上面这个文件也需要移到src目录下。

调用过程

1、客户端(gRPC Stub)调用 A 方法,发起 RPC 调用。

2、对请求信息使用 Protobuf 进行对象序列化压缩(IDL)。

3、服务端(gRPC Server)接收到请求后,解码请求体,进行业务逻辑处理并返回。

4、对响应结果使用 Protobuf 进行对象序列化压缩(IDL)。

5、客户端接受到服务端响应,解码请求体。回调被调用的 A 方法,唤醒正在等待响应(阻塞)的客户端调用并返回响应结果。

调用方式

一、Unary RPC:一元 RPC

Server

type SearchService struct{}

func (s *SearchService) Search(ctx context.Context, r *pb.SearchRequest) (*pb.SearchResponse, error) {
return &pb.SearchResponse{Response: r.GetRequest() + " Server"}, nil
} const PORT = "9001" func main() {
server := grpc.NewServer()
pb.RegisterSearchServiceServer(server, &SearchService{}) lis, err := net.Listen("tcp", ":"+PORT)
... server.Serve(lis)
}
  • 创建 gRPC Server 对象,你可以理解为它是 Server 端的抽象对象。

  • 将 SearchService(其包含需要被调用的服务端接口)注册到 gRPC Server。的内部注册中心。这样可以在接受到请求时,通过内部的 “服务发现”,发现该服务端接口并转接进行逻辑处理。

  • 创建 Listen,监听 TCP 端口。

  • gRPC Server 开始 lis.Accept,直到 Stop 或 GracefulStop。

Client

func main() {
conn, err := grpc.Dial(":"+PORT, grpc.WithInsecure())
...
defer conn.Close() client := pb.NewSearchServiceClient(conn)
resp, err := client.Search(context.Background(), &pb.SearchRequest{
Request: "gRPC",
})
...
}
  • 创建与给定目标(服务端)的连接句柄。

  • 创建 SearchService 的客户端对象。

  • 发送 RPC 请求,等待同步响应,得到回调后返回响应结果。

二、Server-side streaming RPC:服务端流式 RPC

Server

func (s *StreamService) List(r *pb.StreamRequest, stream pb.StreamService_ListServer) error {
for n := 0; n <= 6; n++ {
stream.Send(&pb.StreamResponse{
Pt: &pb.StreamPoint{
...
},
})
} return nil
}

Client

func printLists(client pb.StreamServiceClient, r *pb.StreamRequest) error {
stream, err := client.List(context.Background(), r)
... for {
resp, err := stream.Recv()
if err == io.EOF {
break
}
...
} return nil
}

三、Client-side streaming RPC:客户端流式 RPC

Server

func (s *StreamService) Record(stream pb.StreamService_RecordServer) error {
for {
r, err := stream.Recv()
if err == io.EOF {
return stream.SendAndClose(&pb.StreamResponse{Pt: &pb.StreamPoint{...}})
}
... } return nil
}

Client

func printRecord(client pb.StreamServiceClient, r *pb.StreamRequest) error {
stream, err := client.Record(context.Background())
... for n := 0; n < 6; n++ {
stream.Send(r)
} resp, err := stream.CloseAndRecv()
... return nil
}

四、Bidirectional streaming RPC:双向流式 RPC

Server

func (s *StreamService) Route(stream pb.StreamService_RouteServer) error {
for {
stream.Send(&pb.StreamResponse{...})
r, err := stream.Recv()
if err == io.EOF {
return nil
}
...
} return nil
}

Client

func printRoute(client pb.StreamServiceClient, r *pb.StreamRequest) error {
stream, err := client.Route(context.Background())
... for n := 0; n <= 6; n++ {
stream.Send(r)
resp, err := stream.Recv()
if err == io.EOF {
break
}
...
} stream.CloseSend() return nil
}

浅谈理解

服务端

为什么四行代码,就能够起一个 gRPC Server,内部做了什么逻辑。你有想过吗?接下来我们一步步剖析,看看里面到底是何方神圣。

一、初始化

// grpc.NewServer()
func NewServer(opt ...ServerOption) *Server {
opts := defaultServerOptions
for _, o := range opt {
o(&opts)
}
s := &Server{
lis: make(map[net.Listener]bool),
opts: opts,
conns: make(map[io.Closer]bool),
m: make(map[string]*service),
quit: make(chan struct{}),
done: make(chan struct{}),
czData: new(channelzData),
}
s.cv = sync.NewCond(&s.mu)
... return s
}

这块比较简单,主要是实例 grpc.Server 并进行初始化动作。涉及如下:

  • lis:监听地址列表。

  • opts:服务选项,这块包含 Credentials、Interceptor 以及一些基础配置。

  • conns:客户端连接句柄列表。

  • m:服务信息映射。

  • quit:退出信号。

  • done:完成信号。

  • czData:用于存储 ClientConn,addrConn 和 Server 的channelz 相关数据。

  • cv:当优雅退出时,会等待这个信号量,直到所有 RPC 请求都处理并断开才会继续处理。

二、注册

pb.RegisterSearchServiceServer(server, &SearchService{})

步骤一:Service API interface

// search.pb.go
type SearchServiceServer interface {
Search(context.Context, *SearchRequest) (*SearchResponse, error)
} func RegisterSearchServiceServer(s *grpc.Server, srv SearchServiceServer) {
s.RegisterService(&_SearchService_serviceDesc, srv)
}

还记得我们平时编写的 Protobuf 吗?在生成出来的.pb.go文件中,会定义出 Service APIs interface 的具体实现约束。而我们在 gRPC Server 进行注册时,会传入应用 Service 的功能接口实现,此时生成的RegisterServer方法就会保证两者之间的一致性。

步骤二:Service API IDL

你想乱传糊弄一下?不可能的,请乖乖定义与 Protobuf 一致的接口方法。但是那个&_SearchService_serviceDesc又有什么作用呢?代码如下:

// search.pb.go
var _SearchService_serviceDesc = grpc.ServiceDesc{
ServiceName: "proto.SearchService",
HandlerType: (*SearchServiceServer)(nil),
Methods: []grpc.MethodDesc{
{
MethodName: "Search",
Handler: _SearchService_Search_Handler,
},
},
Streams: []grpc.StreamDesc{},
Metadata: "search.proto",
}

这看上去像服务的描述代码,用来向内部表述 “我” 都有什么。涉及如下:

  • ServiceName:服务名称

  • HandlerType:服务接口,用于检查用户提供的实现是否满足接口要求

  • Methods:一元方法集,注意结构内的Handler方法,其对应最终的 RPC 处理方法,在执行 RPC 方法的阶段会使用。

  • Streams:流式方法集

  • Metadata:元数据,是一个描述数据属性的东西。在这里主要是描述SearchServiceServer服务

步骤三:Register Service

func (s *Server) register(sd *ServiceDesc, ss interface{}) {
...
srv := &service{
server: ss,
md: make(map[string]*MethodDesc),
sd: make(map[string]*StreamDesc),
mdata: sd.Metadata,
}
for i := range sd.Methods {
d := &sd.Methods[i]
srv.md[d.MethodName] = d
}
for i := range sd.Streams {
...
}
s.m[sd.ServiceName] = srv
}

在最后一步中,我们会将先前的服务接口信息、服务描述信息给注册到内部service去,以便于后续实际调用的使用。涉及如下:

  • server:服务的接口信息

  • md:一元服务的 RPC 方法集

  • sd:流式服务的 RPC 方法集

  • mdata:metadata,元数据

小结

在这一章节中,主要介绍的是 gRPC Server 在启动前的整理和注册行为,看上去很简单,但其实一切都是为了后续的实际运行的预先准备。因此我们整理一下思路,将其串联起来看看,如下:

三、监听

接下来到了整个流程中,最重要也是大家最关注的监听/处理阶段,核心代码如下:

func (s *Server) Serve(lis net.Listener) error {
...
var tempDelay time.Duration
for {
rawConn, err := lis.Accept()
if err != nil {
if ne, ok := err.(interface {
Temporary() bool
}); ok && ne.Temporary() {
if tempDelay == 0 {
tempDelay = 5 * time.Millisecond
} else {
tempDelay *= 2
}
if max := 1 * time.Second; tempDelay > max {
tempDelay = max
}
...
timer := time.NewTimer(tempDelay)
select {
case <-timer.C:
case <-s.quit:
timer.Stop()
return nil
}
continue
}
...
return err
}
tempDelay = 0 s.serveWG.Add(1)
go func() {
s.handleRawConn(rawConn)
s.serveWG.Done()
}()
}
}

Serve 会根据外部传入的 Listener 不同而调用不同的监听模式,这也是net.Listener的魅力,灵活性和扩展性会比较高。而在 gRPC Server 中最常用的就是TCPConn,基于 TCP Listener 去做。接下来我们一起看看具体的处理逻辑,如下:

  • 循环处理连接,通过lis.Accept取出连接,如果队列中没有需处理的连接时,会形成阻塞等待。

  • lis.Accept失败,则触发休眠机制,若为第一次失败那么休眠 5ms,否则翻倍,再次失败则不断翻倍直至上限休眠时间 1s,而休眠完毕后就会尝试去取下一个 “它”。

  • lis.Accept成功,则重置休眠的时间计数和启动一个新的 goroutine 调用handleRawConn方法去执行/处理新的请求,也就是大家很喜欢说的 “每一个请求都是不同的 goroutine 在处理”。

  • 在循环过程中,包含了 “退出” 服务的场景,主要是硬关闭和优雅重启服务两种情况。

客户端

一、创建拨号连接

// grpc.Dial(":"+PORT, grpc.WithInsecure())
func DialContext(ctx context.Context, target string, opts ...DialOption) (conn *ClientConn, err error) {
cc := &ClientConn{
target: target,
csMgr: &connectivityStateManager{},
conns: make(map[*addrConn]struct{}),
dopts: defaultDialOptions(),
blockingpicker: newPickerWrapper(),
czData: new(channelzData),
firstResolveEvent: grpcsync.NewEvent(),
}
...
chainUnaryClientInterceptors(cc)
chainStreamClientInterceptors(cc) ...
}

grpc.Dial方法实际上是对于grpc.DialContext的封装,区别在于ctx是直接传入context.Background。其主要功能是创建与给定目标的客户端连接,其承担了以下职责:

  • 初始化 ClientConn

  • 初始化(基于进程 LB)负载均衡配置

  • 初始化 channelz

  • 初始化重试规则和客户端一元/流式拦截器

  • 初始化协议栈上的基础信息

  • 相关 context 的超时控制

  • 初始化并解析地址信息

  • 创建与服务端之间的连接

连没连

之前听到有的人说调用grpc.Dial后客户端就已经与服务端建立起了连接,但这对不对呢?我们先鸟瞰全貌,看看正在跑的 goroutine。如下:

我们可以有几个核心方法一直在等待/处理信号,通过分析底层源码可得知。涉及如下:

func (ac *addrConn) connect()
func (ac *addrConn) resetTransport()
func (ac *addrConn) createTransport(addr resolver.Address, copts transport.ConnectOptions, connectDeadline time.Time)
func (ac *addrConn) getReadyTransport()

在这里主要分析 goroutine 提示的resetTransport方法,看看都做了啥。核心代码如下:

func (ac *addrConn) resetTransport() {
for i := 0; ; i++ {
if ac.state == connectivity.Shutdown {
return
}
...
connectDeadline := time.Now().Add(dialDuration)
ac.updateConnectivityState(connectivity.Connecting)
newTr, addr, reconnect, err := ac.tryAllAddrs(addrs, connectDeadline)
if err != nil {
if ac.state == connectivity.Shutdown {
return
}
ac.updateConnectivityState(connectivity.TransientFailure)
timer := time.NewTimer(backoffFor)
select {
case <-timer.C:
...
}
continue
} if ac.state == connectivity.Shutdown {
newTr.Close()
return
}
...
if !healthcheckManagingState {
ac.updateConnectivityState(connectivity.Ready)
}
... if ac.state == connectivity.Shutdown {
return
}
ac.updateConnectivityState(connectivity.TransientFailure)
}
}

在该方法中会不断地去尝试创建连接,若成功则结束。否则不断地根据Backoff算法的重试机制去尝试创建连接,直到成功为止。从结论上来讲,单纯调用DialContext是异步建立连接的,也就是并不是马上生效,处于Connecting状态,而正式下要到达Ready状态才可用。

二、实例化 Service API

type SearchServiceClient interface {
Search(ctx context.Context, in *SearchRequest, opts ...grpc.CallOption) (*SearchResponse, error)
} type searchServiceClient struct {
cc *grpc.ClientConn
} func NewSearchServiceClient(cc *grpc.ClientConn) SearchServiceClient {
return &searchServiceClient{cc}
}

这块就是实例 Service API interface,比较简单。

三、调用

// search.pb.go
func (c *searchServiceClient) Search(ctx context.Context, in *SearchRequest, opts ...grpc.CallOption) (*SearchResponse, error) {
out := new(SearchResponse)
err := c.cc.Invoke(ctx, "/proto.SearchService/Search", in, out, opts...)
if err != nil {
return nil, err
}
return out, nil
}

proto 生成的 RPC 方法更像是一个包装盒,把需要的东西放进去,而实际上调用的还是grpc.invoke方法。如下:

func invoke(ctx context.Context, method string, req, reply interface{}, cc *ClientConn, opts ...CallOption) error {
cs, err := newClientStream(ctx, unaryStreamDesc, cc, method, opts...)
if err != nil {
return err
}
if err := cs.SendMsg(req); err != nil {
return err
}
return cs.RecvMsg(reply)
}

通过概览,可以关注到三块调用。如下:

  • newClientStream:获取传输层 Trasport 并组合封装到 ClientStream 中返回,在这块会涉及负载均衡、超时控制、 Encoding、 Stream 的动作,与服务端基本一致的行为。

  • cs.SendMsg:发送 RPC 请求出去,但其并不承担等待响应的功能。

  • cs.RecvMsg:阻塞等待接受到的 RPC 方法响应结果。

连接

// clientconn.go
func (cc *ClientConn) getTransport(ctx context.Context, failfast bool, method string) (transport.ClientTransport, func(balancer.DoneInfo), error) {
t, done, err := cc.blockingpicker.pick(ctx, failfast, balancer.PickOptions{
FullMethodName: method,
})
if err != nil {
return nil, nil, toRPCErr(err)
}
return t, done, nil
}

newClientStream方法中,我们通过getTransport方法获取了 Transport 层中抽象出来的 ClientTransport 和 ServerTransport,实际上就是获取一个连接给后续 RPC 调用传输使用。

四、关闭连接

// conn.Close()
func (cc *ClientConn) Close() error {
defer cc.cancel()
...
cc.csMgr.updateState(connectivity.Shutdown)
...
cc.blockingpicker.close()
if rWrapper != nil {
rWrapper.close()
}
if bWrapper != nil {
bWrapper.close()
} for ac := range conns {
ac.tearDown(ErrClientConnClosing)
}
if channelz.IsOn() {
...
channelz.AddTraceEvent(cc.channelzID, ted)
channelz.RemoveEntry(cc.channelzID)
}
return nil
}

该方法会取消 ClientConn 上下文,同时关闭所有底层传输。涉及如下:

  • Context Cancel

  • 清空并关闭客户端连接

  • 清空并关闭解析器连接

  • 清空并关闭负载均衡连接

  • 添加跟踪引用

  • 移除当前通道信息

总结

  • gRPC 基于 HTTP/2 + Protobuf。

  • gRPC 有四种调用方式,分别是一元、服务端/客户端流式、双向流式。

  • gRPC 的附加信息都会体现在 HEADERS 帧,数据在 DATA 帧上。

  • Client 请求若使用 grpc.Dial 默认是异步建立连接,当时状态为 Connecting。

  • Client 请求若需要同步则调用 WithBlock(),完成状态为 Ready。

  • Server 监听是循环等待连接,若没有则休眠,最大休眠时间 1s;若接收到新请求则起一个新的 goroutine 去处理。

  • grpc.ClientConn 不关闭连接,会导致 goroutine 和 Memory 等泄露。

  • 任何内/外调用如果不加超时控制,会出现泄漏和客户端不断重试。

  • 特定场景下,如果不对 grpc.ClientConn 加以调控,会影响调用。

  • 拦截器如果不用 go-grpc-middleware 链式处理,会覆盖。

  • 在选择 gRPC 的负载均衡模式时,需要谨慎。

参考

  • http://doc.oschina.net/grpc

  • https://github.com/grpc/grpc/blob/master/doc/PROTOCOL-HTTP2.md

  • https://juejin.im/post/5b88a4f56fb9a01a0b31a67e

  • https://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-http2-under-the-hood/index.html

  • https://github.com/grpc/grpc-go/issues/1953

  • https://www.zhihu.com/question/52670041

可以拷贝的代码见:

https://github.com/EDDYCJY/blog/blob/master/golang/gRPC/2019-06-28-talking-grpc.md

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/qet7FX26HGnXgLIG-lOSyw

Go微服务 grpc/protobuf的更多相关文章

  1. .net core微服务——gRPC(下)

    序 上一篇博客把grpc的概念说了个大概,介绍了proto的数据类型,基本语法,也写了个小demo,是不是没那么难? 今天要从理论到实际,写两个微服务,并利用grpc完成两者之间的通信.只是作为dem ...

  2. Go微服务 grpc的简单使用

    作者:薇文文链接:https://www.jianshu.com/p/20ed82218163来源:简书 准备工作 先安装Protobuf 编译器 protoc,下载地址:https://github ...

  3. Grpc微服务从零入门

    快速入门 安装 JDK 毫无疑问,要想玩Java,就必须得先装Java JDK,目前公司主要使用的是Oracle JDK 8,安装完成后要配置环境才能正常使用,真蠢,不过也就那么一下下,认了吧.配置方 ...

  4. 带你十天轻松搞定 Go 微服务之大结局(分布式事务)

    序言 我们通过一个系列文章跟大家详细展示一个 go-zero 微服务示例,整个系列分十篇文章,目录结构如下: 环境搭建 服务拆分 用户服务 产品服务 订单服务 支付服务 RPC 服务 Auth 验证 ...

  5. python3和grpc的微服务探索实践

    对于微服务的实践,一般都是基于Java和Golang的,博主最近研究了下基于Python的微服务实践,现在通过一个简单的服务来分析Python技术栈的微服务实践 技术栈:Python3 + grpc ...

  6. .NET Core微服务之路:基于gRPC服务发现与服务治理的方案

    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 ...

  7. grpc 实现微服务生态笔记

    微服务的发展可谓是一波三折,一代一代经历和N多技术成果,grpc只是其中一个,因为其东家是google,明显比较稳定.加上其强大的文档和技术支持和跨平台的支持,在企业级应用上有很大的可信任感,所以也有 ...

  8. 《gPRC使用protobuf构建微服务》阅读笔记

    首先我需要去了解一些概念,根据百度百科了解到: l  微服务架构:微服务架构是一项在云中部署应用和服务的新技术.微服务可以在“自己的程序”中运行,并通过“轻量级设备与HTTP型API进行沟通”. l  ...

  9. 微服务通信方式——gRPC

    微服务设计的原则是单一职责.轻量级通信.服务粒度适当,而说到服务通信,我们熟知的有MQ通信,还有REST.Dubbo和Thrift等,这次我来说说gRPC, 谷歌开发的一种数据交换格式,说不定哪天就需 ...

随机推荐

  1. osg osgUtil::LineSegmentIntersector

    #ifdef _WIN32 #include <Windows.h> #endif // _WIN32 #include <osgViewer/Viewer> #include ...

  2. java获取properties配置文件中某个属性最简单方法

    假如我想获取src目录下sysConfig.properties中的uploadpath属性的值 方法如下所示: private static final ResourceBundle bundle ...

  3. CentOS7下JSP连接Mysql

    实验环境如下: youxi1 CentOS7.5 Tomcat8.5.35 192.168.5.101 youxi2 CentOS7.5 Mysql5.7.20 192.168.5.102 (1).下 ...

  4. Mysql常见索引介绍

    索引是一种特殊的文件,包含了对数据表中所有记录的引用指针.InnoDB引擎的数据库,其上的索引是表空间的一个组成部分. (1).索引的优缺点 优点:加快搜索速度,减少查询时间 缺点:索引是以文件的形式 ...

  5. 123456123456#0#-----com.threeapp.xiongMaoPaoPao01----熊猫跑酷01

    com.threeapp.xiongMaoPaoPao01----熊猫跑酷01

  6. SpringCloud学习成长之 九 服务链路跟踪

    这篇文章主要讲述服务追踪组件zipkin,Spring Cloud Sleuth集成了zipkin组件. 一.简介 Spring Cloud Sleuth 主要功能就是在分布式系统中提供追踪解决方案, ...

  7. HttpRequest Get和Post调用其他页面的方法

    HttpRequest Get和Post调用其他页面的方法,需要的朋友可以参考一下 //Get请求方式     private string RequestGet(string Url)     { ...

  8. netstat -anp/ss -t里的Send-Q和Recv-Q含义

    Send-Q 对方没有收到的数据或者说没有Ack的,还在本地缓冲区 Recv-Q 数据已经在本地接收缓冲区,但是还没有recv() The count of bytes not copied by t ...

  9. MySQL数据同步交换

    一.为了解决数据同步汇聚,数据分发,数据转换,数据维护等需求,TreeSoft将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路.     TreeSoft作为中间传输载体负责连接各种数据源,为各种异构数据库之 ...

  10. AMD, CMD, CommonJS和UMD

    我的Github(https://github.com/tonyzheng1990/tonyzheng1990.github.io/issues),欢迎star 今天由于项目中引入的echarts的文 ...