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

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

proto文件: syntax = "proto3"; package coupon; // //message UnsetUseC2URequest { // int64 bid = 1; // int64 uid = 2; // int64 sid = 3; // int64 transId = 4; // repeated int64 c2uIds = 5; //} // //message UnsetUseC2UReply { // int64 errCode = 1; //

我最初接触这个概念是读自<<模式-工程化实现及扩展>>,另外有Martin fowler大师 所写http://martinfowler.com/bliki/FluentInterface.html Fluent Interface实例 Java 类Country package com.jue.fluentinterface; public class Country { private String name; private int code; private boolean

如何获取Stream流刚开始写博客,有一些不到位的地方,还请各位论坛大佬见谅,谢谢! package cn.com.zq.demo01.Stream.test01.Stream; import org.omg.CosNaming.NamingContextExtPackage.StringNameHelper; import java.io.Serializable;import java.util.*;import java.util.stream.Stream; /** java.util.

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

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

    先简单回顾一下在上一篇的文章中,上一篇我主要是结合了数组和Map完成路由映射,数组的大小为8,下标为0的代表Get方法,以此类推,而数组的值则是Map,键为URL,值则是我们编写对应的接口.但是上篇的设计仍存在着不足,主要是无法很好的面向RESTFUL设计,同时,我希望还能够希望一个功能,类似于SpringMVC中,可以将@Controller作用于类上,代表着该类下所有接口的一个起始路径.因此,本篇文章主要是讲解如何实现以上提到的两个功能.即面向RESTFUL以及流式注册接口.下面先看

要使用讯飞的能力,需先注册讯飞开发平台账号(讯飞官网参见https://www.xfyun.cn/). 再创建应用,点击右上角的控制台 -> 创建新应用: 每个应用都有一个appId,由这个appId关联对应接口鉴权信息,包括apiKey和apiSecret.比如我创建了一个应用“我的转写机” -> 点击该应用 -> 点击左边语音识别里的语音听写(流式版): 往下拉,点击“文档”,接口说明和demo代码都在: 进入文档后拉到底部,点击链接下载demo和音频: 修改demo里的appId.

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

小结与扩展 池的最大的大小如何去设置! 了解:IO密集型,CPU密集型:(调优)  //1.CPU密集型 几核就是几个线程 可以保持效率最高 //2.IO密集型判断你的程序中十分耗IO的线程,只要大于这个线程数就行 一般设置为这个耗IO线程数的两倍  package com.kuang.pool; ​ import java.util.concurrent.*; ​ // Executors工具类 三大方法 ​ //使用了线程池之后,使用线程池来创建线程 public class Demo01

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

在我们看他人code的时候经常会看到,可能会经常看到lambda表达式,函数式接口,以及流式计算.在刚接触这些新功能时,也觉得真的有必要吗?但是现在写多了,发现这个功能确实能简化代码结构,提升编码效率.lambda表达式,函数式接口,流式计算单个来用确实非常难用,但是整合到一起,就会发生非常奇妙的反应. lambda表达式 lambda表达式允许把函数作为一个方法的参数.即,函数作为参数传递进方法. lambda语法 (parameters) -> expression OR (paramete

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

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

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

Apache Flink是一个分布式流式和批量数据处理的开源平台. Flink的核心是一个流式数据流动引擎,它为数据流上面的分布式计算提供数据分发.通讯.容错.Flink包括几个使用 Flink引擎创建应用程序的编程接口: 1. DataStream API  集成在Java和Scala中中的流数据格式: 2.DataSet API 集成在JAVA.Scala.Python中的静态数据: 3. Table API 在JAVA.Scala中使用的类SQL的表达式: Flink 也包含为特定用户场景

一.前言 1.这一文开始进入Storm流式计算框架的学习 二.Storm简介 1.Storm与Hadoop的区别就是,Hadoop是一个离线执行的作业,执行完毕就结束了,而Storm是可以源源不断的接受数据源,不停的对数据进行处理,而数据就行水流一样不停的流进来,经过处理,再将结果存入数据库或者做其他用途 2.基础概念 (1)Tuple(元组):数据流传递的基本单元,相当于数据的流动通过Tuple作为对象来传递 (2)Spout(龙卷):相当于数据源,通过重写nextTuple()方法,源源不断

本文介绍 Python Requests 库的开发者接口,主要内容包括: 目录 一.主要接口 1. requests.request() 2. requests.head().get().post().put().patch().delete() 二.异常 三.Request对象 四.PreparedRequest对象 五.Response对象 六.Session 七.HTTPAdapter 八.认证 九.编码 十.状态码查询 一.主要接口 1. requests.request(method,