thrift

简介 在单体应用中，各模块之间的调用是通过编程语言级别的方法或者函数来实现的。而基于微服务的分布式应用是运行在多台机器上的；一般来说，每个服务实例都是一个进程。 因此，如下图所示，服务之间的交互必须通过进程间通信（IPC）来实现。 后面我们将会详细介绍 IPC 技术，现在我们先来看下设计相关的问题。 交付模式 当为某个服务选择 IPC 时，首先需要考虑服务之间的交互问题。客户端和服务器之间有很多的交互模式，我们可以从两个维度进行归类。第一个维度是一对一还是一对多： • 一对一：每个客户端请求有一个服务实例来响应。 • 一对多：每个客户端请求有多个服务实例来响应。 第二个维度是这些交互式是同步还是异步： • 同步模式：客户端请求需要服务端即时响应，甚至可能由于等待而阻塞。 • 异步模式：客户端请求不会阻塞进程，服务端的响应可以是非即时的。 下表显示了不同交互模式： 一对一的交互模式有以下几种方式： 请求/响应：一个客户端向服务器端发起请求，等待响应，客户端期望此响应即时到达。在一个基于线程的应用中，等待过程可能造成线程阻塞。 通知（也就是常说的单向请求）：一个客户端请求发送到服务端，但是并不期望服务端响应。 请求/异步响应：客户端发送请求到服务端，服务端异步响应请求。客户端不会阻塞，而且被设计成默认响应不会立刻到达。 一对多的交互模式有以下几种方式： 发布/ 订阅模式

微服务之具备的功能 微: 开发+测试+运维 人数总和大致在6-10人左右 服务：是一个可独立运行的单元组件，每个单元组件运行在独立的进程中，组件之间互相通信采用HTTP这种轻量级的通信机制进行通信。 一：微服务所具备的特点 1：按照业务划分服务，单个服务代码量小，业务单一，易于维护。 2：每个服务有独立的基础组件，且进程独立。 3：微服务之间的通信是通过HTTP或者消息组件，具备容错能力。 4：有服务致力解决方案，服务之间不耦合，随时加入和剔除服务。 5：单个服务可集群化部署，具备负载均衡。 6：整体有安全机制，包括用户验证、权限验证、资源保护等。 7：整个微服务系统有链路追踪功能。 8：有一套完整的实时日志系统。 二：微服务应该体现的几个方面 此处以SpringCloud为例大致讲解 1：服务的发现与注册 服务注册： 向服务注册中心注册一个服务实例，服务提供者将自己的服务信息告知服务注册中心。 服务发现： 服务消费者需要从服务注册中心获取到所需要消费的服务的实例信息。 服务注册中心： （1）：提供服务的健康检查方案，检查被注册的服务是否可用，一般通过心跳机制； （2）：保存服务提供者的服务实例信息（IP、服务名），为服务消费者提供这些实例信息，剔除不可用的服务提供者。 （3）：常见的服务注册中心有 Eureka和Zookeeper。

Thrift的传输格式（协议层） Thrift之所以被称为一种高效的RPC框架，其中一个重要的原因就是它提供了高效的数据传输。 以下是Thrift的传输格式种类： TBinaryProtocol: 二进制格式。效率显然高于文本格式。 TCompactProtocol：压缩格式。在二进制基础上进一步压缩。 TJSONProtocol：JSON格式。 TSimpleJSONProtocol：提供JSON只写协议（缺少元数据信息），生成的文件很容易用过脚本语言解析。 TDebugProtocol：使用易懂的刻度文本格式，以便于调试。 以上可以看到，在线上环境，使用TCompactProtocol格式效率是最高的，同等数据传输占用网络带宽是最少的。 七、Thrift的数据传输方式（传输层） TSocket：阻塞式socket。 TFramedTransport：以frame为单位进行传输，非阻塞式服务中使用。 TFileTransport：以文件形式进行传输。 TMemoryTransport：将内存用于I/O，Java是现实内部实际使用了简单的ByteArrayOutputStream。 TZlibTransport：使用zlib进行压缩，与其他传输方式联合使用。当前无java实现。 八、Thrift的服务模型 TSimpleServer 简单的单线程服务模型，常用于测试

I'm trying to write a simple server with Thrift. At the beginning it looked promising, but I've stumbled into a problem with a number of clients connected at the same time. I'm using TThreadPoolServer, which allows 4 client to connect and then blocks other clients until I kill one from the connected. What can I do to allow more (possibly several hundreds) clients to be connected at the same time, without increasing the number of threads. I assumed that the worker threads allow to perform one client request at a time, but it looks like one thread handles one connection until it is closed. I'd

网络传输和数据存储中都离不开序列化 使用的是jute,性能更强的有 Apache Avro ,thrift,protobuf等序列化组件 序列化所在模块org.apache.jute compiler下面有 外层有接口 Index 是用来做什么的？ InputArchive 实现类BinaryInputArchive OutputArchive 实现类 BrinaryOutputArchive ToStringOutputArchive Record 外层有接口 Index 是做什么用的？ 来源： https://my.oschina.net/iioschina/blog/3110648

一、前言 斯坦福教授、Tcl语言发明者John Ousterhout 的著作《A Philosophy of Software Design》[1]，自出版以来，好评如潮。按照IT图书出版的惯例，如果冠名为“实践”，书中内容关注的是某项技术的细节和技巧；冠名为“艺术”，内容可能是记录一件优秀作品的设计过程和经验；而冠名为“哲学"，则是一些通用的原则和方法论，这些原则方法论串起来，能够形成一个体系。正如”知行合一”、“世界是由原子构成的”、“我思故我在”，这些耳熟能详的句子能够一定程度上代表背后的人物和思想。用一句话概括《A Philosophy of Software Design》，软件设计的核心在于降低复杂性。 本篇文章是围绕着“降低复杂性”这个主题展开的，很多重要的结论来源于John Ousterhout，笔者觉得很有共鸣，就做了一些相关话题的延伸、补充了一些实例。虽说是"一般原则“，也不意味着是绝对的真理，整理出来，只是为了引发大家对软件设计的思考。 二、如何定义复杂性 关于复杂性，尚无统一的定义，从不同的角度可以给出不同的答案。可以用数量来度量，比如芯片集成的电子器件越多越复杂(不一定对)；按层次性[2]度量，复杂度在于层次的递归性和不可分解性。在信息论中，使用熵来度量信息的不确定性。 John Ousterhout选择从认知的负担和开发工作量的角度来定义软件的复杂性

Thrift与WCF、Dubbo的不同 具体的差异，大家可以在网上找各种教程，我这里就不再过多的分析！我这里主要说明我们在使用中的差异。如下： 1、Thrift是跨语言和平台的，WCF、Dubbo等主要是应用于所在语言平台 2、Thrift是有自己的语法体系IDL，并且为了能够生成相应语言的代码，所以它融合了很多不同语言的特性 正是因为这两个区别，在使用的过程中，使用起来要有些不同 我在使用中是如何来界定的 这里只分析了我的界定方式，与实际应用中你的选择不一定相同。但这并不代表我是对的，或我是错的，只是方法和方式上有所不同。 1、Thrift使用场景重要性（按可行性排名）：多系统间数据（算法应用）传递、多并发算法应用分拆、系统架构分拆 2、Thrift分拆标志（按优先级）：业务划分、功能划分、领域划分 3、Thrift代码管理：服务提供方管理、第三系统管理 界定下来了，如何去分析使用呢？ 1、一般情况下，使用RPC也就那寥寥几种原因，这里的三种原因，大部分已经涵盖。Thrift相对于dubbo等使用起来还是有一些不便（或者说维护没有那么方便），因此，在做系统架构分拆时，一般还是少用，比如：我使用的python,我在做系统架构分拆时，用得更多的是使用setuptools，将需要分拆的模块都封装起来；多并发也是一样，有很多可用的架构，不一定要用thrift；但多系统间（含不同的语言环境