rpc

概述 NodeManager是运行在单个节点上的代理,它需要与应用程序的的ApplicationMaster和集群管理者ResourceManager交互: 从ApplicationMaster上接收有关Container的命令并执行之(比如启动,停止Container); 向ResourceManager汇报各个Container运行状态和节点健康状况,并领取有关Container的命令(比如清理Container)执行之 NodeManager是YARN中单个节点上的代理,它管理Hadoop集群中单个计算节点,功能包括与ResourceManager保持通信,管理Container的生命周期,监控每个Container的资源使用(内存,CPU等)情况,追踪节点健康状况,管理日志和不同应用程序用到的附属服务 NodeManager基本职能 NodeManager需通过两个RPC协议与ResourceManager服务和各个应用程序的ApplicationMaster交互 ResourceTrackerProtocol协议 NodeManager通过该RPC协议向ResourceManager注册,汇报节点健康状况和Container运行状态,并领取ResourceManager下达的命令,包括重新初始化,清理Container占用资源等.在该RPC协议中

Apigility是一个API生成器，旨在简化创建、有效维护、结构良好的API。无论您的开发经验是否丰富，使用Apigility都可以写出便于移动应用、开发者、用户访问的应用。集成Apigility的 Zend Studio 允许您在同一个开发环境中无缝创建、测试构建应用程序后端的API。 Zend Studio最新试用版下载请猛戳>>> 教程内容 在本教程中，您将学习： 创建一个新的Apigility项目 创建、文档和测试一个新的RPC服务 添加并测试验证 必备条件 Zend Studio 11.0或更高的版本。可以从 Zend Studio下载页面 下载下载哦！有关安装信息，请参阅 Zend Studio的安装指南 ！ Step 2：添加新的服务 接下来，我们将添加一个全新的RPC服务到Apigility项目中。在本教程中，我们将添加一个服务来ping API的可用性和确认时间戳的接收。 1. 在Apigility Editor的顶部点击APIs，该APIs页面将会显示。 2. 点击Create New API按钮，Create New API对话框将会显示。 3. 输入新API的名称，然后点击Create API。您的新API被创建并打开。 4. 在菜单中点击RPC Services，RPC Services页面将会显示。 5. 点击Create New RPC

大纲 本系列会分为2-3篇文章. 第一篇介绍了SignalR的预备知识和原理 本文介绍SignalR以及ASP.NET Core里使用SignalR . 本文的内容: 介绍SignalR 在ASP.NET Core中使用SignalR SignalR SignalR是一个.NET Core/.NET Framework的开源实时框架. SignalR的可使用Web Socket, Server Sent Events 和 Long Polling作为底层传输方式. SignalR基于这三种技术构建, 抽象于它们之上, 它让你更好的关注业务问题而不是底层传输技术问题. SignalR这个框架分服务器端和客户端, 服务器端支持ASP.NET Core 和 ASP.NET; 而客户端除了支持浏览器里的javascript以外, 也支持其它类型的客户端, 例如桌面应用. 回落机制 SignalR使用的三种底层传输技术分别是Web Socket, Server Sent Events 和 Long Polling. 其中Web Socket仅支持比较现代的浏览器, Web服务器也不能太老. 而Server Sent Events 情况可能好一点, 但是也存在同样的问题. 所以SignalR采用了回落机制, SignalR有能力去协商支持的传输类型. Web

git很好用，但我很懒 在上家公司的时候，养成了使用git管理项目的好习惯。主分支、版本分支各个RC和Rease版本，每个patch都记录得很得当。所以几乎发布了两年，只出过一二次patch少打的情况，且是因为patch久远，测试时是正好完美避开了bug。 自从开始创业，自己一个人就是团队。号称一个人干了一个团队干的活，基本框架、API框架、小程序、VUE基础的管理平台、VUE基础的合作伙伴平台、Dockefile、Docker编排、Thrift为基础的RPC等等，这些模块加起来有将近10个，也都是一个人一个月完成。 问题很大，我很无奈，但却不是无辜 说到这里我自认为还对得起这10年的工作经验。但是，昨夜的一场发布，让我知道，我还是会犯错，且是一个轻敌的错。因为一个人开发，所以习惯了commit时只用最新版，所以发布时没有关心版本问题。但是昨天是两个版本修选上线，系统是有点不同的，不同有二： 1、主版本（备用版本）没有使用docker、没有使用thrift 2、主版本都使用的是单机配置 很遗憾，我没有给主版本打tag，可以说我自己都不知道是从哪个commit开始的。 因为我认为，我发布的分支版本一定没有问题，并且我准备将此分支版本做主版本。 开始一切顺利，正是我想想的那样。。。 大概晚上8：30时，发布完成，一切就绪；运行也Okay，突然发现，各rpc之间的调用是非常慢的。

RPC(Remote Procedure Call)：远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的思想。 RPC 是一种技术思想而非一种规范或协议，常见 RPC 技术和框架有： 应用级的服务框架：阿里的 Dubbo/Dubbox、Google gRPC、Spring Boot/Spring Cloud、Facebook 的 Thrift、Twitter 的 Finagle 等。 远程通信协议：RMI、Socket、SOAP(HTTP XML)、REST(HTTP JSON)。 通信框架：MINA 和 Netty。 ps: Google gRPC 框架是基于 HTTP2 协议实现的，底层使用到了 Netty 框架的支持。 1. RPC 框架 一个典型 RPC 的使用场景中，包含了服务发现、负载、容错、网络传输、序列化等组件，其中“RPC 协议”就指明了程序如何进行网络传输和序列化。 图 1：完整 RPC 架构图 2. RPC 核心功能 一个 RPC 的核心功能主要有 5 个部分组成，分别是：客户端、客户端 Stub、网络传输模块、服务端 Stub、服务端等。 图 4：RPC 核心功能图 下面分别介绍核心 RPC 框架的重要组成： 客户端(Client)：服务调用方。 客户端存根(Client Stub)：存放服务端地址信息

RPC工作流程图 1.调用客户端句柄；执行传送参数 2.调用本地系统内核发送网络消息 3.消息传送到远程主机 4.服务器句柄得到消息并取得参数 5.执行远程过程 6.执行的过程将结果返回服务器句柄 7.服务器句柄返回结果，调用远程系统内核 8.消息传回本地主机 9.客户句柄由内核接收消息 10.客户接收句柄返回的数据 Go语言提供对RPC的支持： HTTP、TCP、JSPNRPC ,但是在 Go 中 RPC 是独一无二的，它采用了 GoLang Gob 编码,只能支持Go语言！ GoLang Gob:是Golang包自带的一个数据结构序列化的编码/解码工具。编码使用Encoder，解码使用Decoder。一种典型的应用场景就是RPC(remote procedure calls)。 HTTP RPC Demo 服务端的代码 package main import ( "errors" "fmt" "net/http" "net/rpc" ) type Arith int func rpcDemo() { arith := new(Arith) fmt.Println("arith===", arith) rpc.Register(arith) //HandleHTTP将RPC消息的HTTP处理程序注册到Debug服务器 /

My WebApp needs to authenticate user before allowing any sort of access. The scenario I'm trying to implement is a login page with username and password fields. Once user hits "send" button, a sign like "Verifing..." should be shown up while an RPC call verifies credentials. In case of success, load the main app screen. What is the best way to implement that? Have you looked at this page ? It describes how to do the following: Create a 'login' page that is based on user/password authentication. Store this data in a secure fashion on your server. Allow users to 'remain logged in' for as long as

I am looking to use a RPC framework for internal use. The framework has to be cross language. I am exploring Apache Thrift right now. Google protocol Buffers does not provide RPC capabilities exactly. What are the choices I have got apart from Thrift. (my servers will be primarily Java and the clients will be Java, Python, PHP). There is also MessagePack which claims to be faster than Protocol Buffers and have more features than Thrift. I would look at REST as a first option because it is ubiquitous and no-nonsense. If performance and representation really needs to be compact, I have heard

Hasor 2.5.1 版本开始 支持深度整合 JFinal。整合之后您在使用 JFinal 时候会更爽快，JFinal 会变得更强！ IoC/Aop 支持 Controller 通过 @inject 注解进行依赖注入服务。 被注入的服务支持 IoC/Aop。 被注入的服务支持 初始化 init 调用。 接口可以被直接注入，接口定义通过 @ImplBy 指定实现类。 被注入的服务支持 @Singleton 单例。 数据库操作方面 提供三种途径控制事务，支持七种事务传播属性，标准的事务隔离级别，Spring 有的 JFinal 都会有。 数据库嵌套事务，多层嵌套事务，不设上限 Hasor 的 JdbcTemplate 数据库操作接口，与 Spring 的 JdbcTemplate 功能 90% 相同。 分布式 RPC 搭配 Hasor-RSF 框架之后，Hasor 可以为 JFinal 提供分布式服务的能力。 有关 RSF 请查阅： https://www.oschina.net/p/Hasor-RSF Web 方面 (暂略) 集成小建议，视您情况自行选择 HasorPlugin，必选，JFinal 中 Hasor 容器启动和销毁。 HasorInterceptor，可选，JFinal 拦截器，为 JFinal 提供 IoC/Aop功能。 HasorDataSourceProxy

在微服务架构中，需要调用很多服务才能完成一项功能。服务之间如何互相调用就变成微服务架构中的一个关键问题。服务调用有两种方式，一种是RPC方式，另一种是事件驱动（Event-driven）方式，也就是发消息方式。消息方式是松耦合方式，比紧耦合的RPC方式要优越，但RPC方式如果用在适合的场景也有它的一席之地. 耦合的种类： 我们总在谈耦合，那么耦合到底意味着什么呢？ 时间耦合：客户端和服务端必须同时上线才能工作。发消息时，接受消息队列必须运行，但后台处理程序暂时不工作也不影响。 容量耦合：客户端和服务端的处理容量必须匹配。发消息时，如果后台处理能力不足也不要紧，消息队列会起到缓冲的作用。 接口耦合：RPC调用有函数标签，而消息队列只是一个消息。例如买了商品之后要调用发货服务，如果是发消息，那么就只需发送一个商品被买消息。 发送方式耦合：RPC是点对点方式，需要知道对方是谁，它的好处是能够传回返回值。消息既可以点对点，也可以用广播的方式，这样减少了耦合，但也使返回值比较困难。 下面我们来逐一分析这些耦合的影响。 第一，时间耦合，对于多数应用来讲，你希望能马上得到回答，因此即使使用消息队列，后台也需要一直工作。第二，容量耦合，如果你对回复有时间要求，那么消息队列的缓冲功能作用不大，因为你希望及时响应。真正需要的是自动伸缩（Auto-scaling）