PC(Remote Procedure Call)远程过程调用,主要解决远程通信间的问题,不需要了解底层网络的通信机制. RPC框架 知名度较高的有Thrift(FB的).dubbo(阿里的). RPC的一般需要经历4个步骤: 1.建立通信 首先要解决通讯的问题:即A机器想要调用B机器,首先得建立起通信连接,主要是通过在客户端和服务器之间建立TCP连接. 2.服务寻址 要解决寻址的问题,A服务器上如何连接到B服务器(如主机或IP地址)以及特定的端口,方法的名称是什么. 3.网络传输 1)序列化

写在前面 阅读本文首先得具备基本的Socket.反射.Java流操作的基本API使用知识:否则本文你可能看不懂... 服务端的端口监听 进行远程调用,那就必须得有客户端和服务端.服务端负责提供服务,客户端来对服务端进行方法调用.所以现在我们清楚了: 需要一个服务端.一个客户端 那么我们说干就干,我们先建立一个服务端: 通过Socket监听本地服务器的一个端口(8081) 调用socket的accept方法等待客户端的连接(accpet方法原理) /** * RPC服务端 * @author wu

在之前的文章中,我们使用的都是持久连接,但是使用持久连接的话,这种模拟socket的形式使用起来还是很不方便的,比如只有一个唯一的 OnReceived方法来处理业务逻辑,如下图: protected override Task OnReceived(IRequest request, string connectionId, string data) { return Connection.Broadcast(data); } 但是在singlaR体系中并不是这样,我们还有更加平易近人的一个类

producer   消息的生成者,即发布消息 consumer   消息的消费者,即订阅消息 broker     Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个服务组成,服务即broker zookeeper  协调转发    一.创建topic ./kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 \ --replication-factor 1\ --partitions 1\ --topic first_topic 创建完后可以使用l

producer   消息的生成者,即发布消息 consumer   消息的消费者,即订阅消息 broker     Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个服务组成,服务即broker zookeeper  协调转发   打开两个终端 一个终端发送消息 一个终端接收消息: producer,指定的Socket(localhost+9092),说明生产者的消息要发往kafka,也即是broker consumer, 指定的Socket(localhost+2181),说明消费者的消息来自zo

RemoteMessage.scala //对象要序列化才能通过网络传输 这个地方没有大括号....这有这个extends声明 trait RemoteMessage extends Serializable //Worker ->(发送给) Master Worker给Master节点发送注册消息 case class RegisterWorker(id:String, memory:Int, scores:Int ) extends RemoteMessage //接收已经在Master注册

上代码:  另一个版本(自己加注释):http://www.cnblogs.com/DreamDrive/p/6740440.html RemoteMessage.scala trait RemoteMessage extends Serializable //Worker -> Master case class RegisterWorker(id: String, memory: Int, cores: Int) extends RemoteMessage case class Heartb

转自:https://blog.csdn.net/pengjunlee/article/details/86615408 Feign简介 Feign是一个声明式的Web Service客户端,它能够让Web Service客户端的编写变得更加容易(你只需创建一个接口,并在接口上添加相应注解即可).除了Feign自带的注解外它还支持JAX-RS注解,SpringCloud又为Feign增加了对SpringMVC注解的支持,同时为了能够使用和Spring Web中默认使用的相同的httpMessag

go语言简单模拟RPC,详见个人新博客:blog.dlgde.cn 代码如下: package main import ( "errors" "fmt" "time" ) func RPCClient(ch chan string, req string) (string, error) { ch <- req select { case ack := <-ch: return ack, nil case <-time.Afte

signalR 专题—— 第四篇 模拟RPC模式的Hub操作   在之前的文章中,我们使用的都是持久连接,但是使用持久连接的话,这种模拟socket的形式使用起来还是很不方便的,比如只有一个唯一的 OnReceived方法来处理业务逻辑,如下图: 1 protected override Task OnReceived(IRequest request, string connectionId, string data) 2 { 3 return Connection.Broadcast(dat

在第二篇教程中我们介绍了如何使用工作队列(work queue)在多个工作者(woker)中间分发耗时的任务. 可是如果我们需要将一个函数运行在远程计算机上并且等待从那儿获取结果时,该怎么办呢?这就是另外的故事了.这种模式通常被称为远程过程调用(Remote Procedure Call)或者RPC. 这篇教程中,我们会使用RabbitMQ来构建一个RPC系统:包含一个客户端和一个RPC服务器.现在的情况是,我们没有一个值得被分发的足够耗时的任务,所以接下来,我们会创建一个模拟RPC服务来返回斐

1.远程过程调用(RPC) 在第二篇教程中我们介绍了如何使用工作队列(work queue)在多个工作者(woker)中间分发耗时的任务. 可是如果我们需要将一个函数运行在远程计算机上并且等待从那儿获取结果时,该怎么办呢?这就是另外的故事了.这种模式通常被称为远程过程调用(Remote Procedure Call)或者RPC. 这篇教程中,我们会使用RabbitMQ来构建一个RPC系统:包含一个客户端和一个RPC服务器.现在的情况是,我们没有一个值得被分发的足够耗时的任务,所以接下来,我们会创

http://blog.csdn.net/zhu_tianwei/article/details/40887885 在一般使用RabbitMQ做RPC很容易.客户端发送一个请求消息然后服务器回复一个响应消息.为了收到一个响应,我们需要发送一个'回调'的请求的队列地址.我们可以使用默认队列(在Java客户端除外). AMQP协议给消息定义了14个属性.大部分的属性很少使用,除了下面几个:   deliveryMode: 将消息标记为持久(值为2)或瞬态(任何其他值).你可能记得在第二个教程中使用了

RPC框架中一般都有3个角色:服务提供者.服务消费者和注册中心.服务提供者将服务注册到注册中心,服务消费者从注册中心拉取服务的地址,并根据服务地址向服务提供者发起RPC调用.动态代理在这个RPC调用的过程中有什么作用?对于服务消费者,一般只会依赖服务接口,而服务的具体实现是在服务提供者这一端的,服务消费者和服务提供者分别部署在不同的机器上,服务消费者调用接口中的方法时怎么能够得到结果呢?JDK的动态代理就派上用场了.服务消费者使用JDK的动态代理技术,可以创建接口的代理对象,并在回调函数中将自己

RabbitMQ是一个消息代理,从“生产者”接收消息并传递消息至“消费者”,期间可根据规则路由.缓存.持久化消息.“生产者”也即message发送者以下简称P,相对应的“消费者”乃message接收者以下简称C,message通过queue由P到C,queue存在于RabbitMQ,可存储尽可能多的message,多个P可向同一queue发送message,多个C可从同一个queue接收message. 应用场景1-“Hello Word” 一个P向queue发送一个message,一个C从该q

你为啥要在项目中选择xxx消息中间件? 提起消息队列,也许你的脑海里会不自觉地蹦出好多概念:JMS.Kafka.RocketMQ.AMQP.RabbitMQ.ActiveMQ.Pulsar.Redis Stream...如果你的项目中恰好用到了其中的一个消息中间件,那么你出去面试或者与同事交流技术的时候,对方很大概率会问你:为啥要选择xxx消息中间件? 如果你刚好只了解你正在用的消息中间件,那么你只能回答:因为只会xxx... 不...这绝对不是你想要的结局!在对方准备看你的笑话之前,你也许可以

RabbitMq 技术文档 目录 1 AMQP简介 2 AMQP的实现 3 RabbitMQ简介 3.1 概念说明 3.2 消息队列的使用过程 3.3 RabbitMQ的特性 4 RabbitMQ使用向导 5 官网提供的几种工作方式(教程) 5.1 Hello World 5.2 工作队列 5.3 发布/订阅 5.4 路由选择 (Routing) 5.5 主题(Topic) 5.6 RPC 6 消息的可靠传递 6.1 连接失败的处理 6.2 服务器的可靠性 6.3 生产者的可靠性 6.4 消费者

 1. 我们为什么需要推荐系统?“推荐”可是个当红话题.Netflix愿意用百万美金召求最佳的电影推荐算法,Facebook也为了登陆时的推荐服务开发了上百个项目,遑论现在市场上各式各样的应用都需要个性化服务.“从互联网中提取信息犹如用消防栓饮水”(Mitchell Kapor).如今的信息量早已过载,要依据如此嘈杂的信息做出正确决定显然是艰难的.这也是为什么推荐系统日渐流行,尤其在像Netflix, Amazon, Echo,和Facebook这类需要个性化服务的产品. 在大数据时代,实时推荐

蓝字为关键字,等号=后面为关键字值. 一.介绍 我们用的webservice是根据gsoap编译工具来实现,gSOAP的编译器能够自动的将用户定义的本地化的C或C++数据类型转变为符合XML语法的数据结构.同时gSOAP能够根据标准化的wsdl(完全符合wsdl书写格式)文件来生成本地需要的C或C++源代码以确定发送接收XML文件的格式: 二.使用说明 当前我们用到的gSOAP版本是2.8.3,下面是生成源码的wsdl文件:如果想要生成C代码,则在生成源码时指定-c选项:例如wsdl文件名称为h

入浅出MS06-040 时至今日,网上已有颇多MS06-040的文章,当中不乏精辟之作.与其相比,本文突显业余,技术上无法超越,徒逞口舌之快.本文适合有一定计算机基础,初步了解溢出攻击原理,略微了解逆向技术的朋友阅读.假设您依据本文的指导亲手完毕了所有的7节实验内容,相信您对栈溢出的掌握和漏洞利用的认识一定会到一个更高的level.实验中涉及的所有细节均可重现,使用的源码都已经过具体的凝视附于附录之中.好了,如今让我们立马去体会把"Impossible"变成"I'm poss

https://www.jb51.net/article/126998.htm go标准库文档https://studygolang.com/pkgdoc 1. 如果想要再本地直接查看go官方文档,可以再终端中运行: userdeMacBook-Pro:~ user$ godoc -http=: 然后在浏览器中运行http://localhost:8000就能够查看文档了,如下图所示: 2.os.Args : Args保管了命令行参数,第一个是程序名 3.所有的go语言代码都只能放置在包中,每一