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

什么是流式传输? 流式传输是这一种以稳定持续流的形式传输数据的技术. 流式传输的使用场景 有些场景中,服务器返回的数据量较大,等待时间较长,客户端不得不等待服务器返回所有数据后,再进行相应的操作.这时候使用流式传输,可以将服务器数据碎片化,当每个数据碎片读取完成之后,就只传输完成的部分,而不需要等待所有数据都读取完成. 如何在ASP.NET Core SignalR中启用流式传输 在ASP.NET Core SignalR中当一个Hub方法的返回值是ChannelReader或者Task<Cha

所有的书上都说, tcp是流式传输, 这是什么意思? 假设A给B通过TCP发了200字节, 然后又发了300字节, 此时B调用recv(设置预期接受1000个字节), 那么请问B实际接受到多少字节?  根据我们之前讲得tcp粘包特性,可知, B端调用一次recv, 接受到的是500字节. 所谓流式传输, 说白了, 就是管道中的水, 第一次给你发了200斤的水, 第二次给你发了300斤的水, 然后你在对端取的时候, 这200斤和300斤的水, 已经粘在一起了, 无法直接分割, 没有界限了. 所有的

这里只写后端的代码,基本的思想就是,前端将文件分片,然后每次访问上传接口的时候,向后端传入参数:当前为第几块文件,和分片总数 下面直接贴代码吧,一些难懂的我大部分都加上注释了: 上传文件实体类: 看得出来,实体类中已经有很多我们需要的功能了,还有实用的属性.如MD5秒传的信息. publicclassFileInf { public FileInf(){} publicStringid=""; publicStringpid=""; publicStringpidR

源码地址:https://github.com/Tinywan/PHP_Experience HTTP Live Streaming(HLS)是由Apple Inc.实施的非常强大的流视频协议.HLS使用穿过防火墙,代理的HTTP事务,并可以轻松地通过CDN进行分发.因此,该技术能够比RTP或其他基于UDP的协议达到更大的观众观众.今天在线直播的许多视频都是由使用HLS的昂贵系统进行托管,但它们通常很昂贵,需要大量的服务器资源.本教程将向您展示如何设置一个非常实惠的Ubuntu 14.04 VU

Openresty的同步输出与流式响应 默认情况下, ngx.say和ngx.print都是异步输出的,先来看一个例子: location /test { content_by_lua_block { ngx.say("hello") ngx.sleep(3) ngx.say("the world") } } 执行测试,可以发现首先, /test 响应内容是在触发请求 3s 后一起接收到响应体,第一个ngx.say好像是被"绕过",先执行slee

文件下载(StreamingHttpResponse流式输出) HttpResponse会直接使用迭代器对象,将迭代器对象的内容存储成字符串,然后返回给客户端,同时释放内存.可以当文件变大看出这是一个非常耗费时间和内存的过程. 而StreamingHttpResponse是将文件内容进行流式传输,数据量大可以用这个方法. 参考: http://blog.csdn.net/gezi_/article/details/78176943?locationNum=10&fps=1 https://yq.

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

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

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

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

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

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

Django的视图流式响应机制 Django的响应类型:一次性响应和流式响应. 一次性响应,顾名思义,将响应内容一次性反馈给用户.HttpResponse类及子类和JsonResponse类属于一次性响应. 流式响应,顾名思义,将响应内容以流的形式逐步的反馈给用户.StreamingHttpResponse类和FileResponse类属于流式响应.其中StreamingHttpResponse类适用于大文本文件传输:FileResponse类适用于大二进制文件传输. StreamingHttp

本文来自网易云社区 作者:汪建伟 前言 前一段时间参与哨兵流式监控功能设计,调研了两个可以做流式计算的框架:storm和spark streaming,我负责storm的调研工作.断断续续花了一周的时间看了官网上的doc和网络上的一些资料.我把所学到的总结成一个文档,发出来给对storm感兴趣的同事做入门引导. storm背景 随着互联网的更进一步发展,从Portal信息浏览型到Search信息搜索型到SNS关系交互传递型,以及电子商务.互联网旅游生活产品等将生活中的流通环节在线化.对效率的要求

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

本文作者:孙晓健,Apache RocketMQ Committer 01 RocketMQ Connect RocketMQ Connect 是一款可扩展的在 RocketMQ 与其他系统之间做流式数据传输的工具,能够轻松将 RocketMQ 与其他存储技术进行集成.RocketMQ Connect 使用特定的 Source 插件类型,将数据发送到 RocketMQ  Topics 中,并通过 Sink 监听 Topics 将数据写到下游指定数据存储中.使用过程中 Connector 可以通过

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

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