在netty实现的tcp通讯中,一切都是异步操作,这提高了系统性能,但是,有时候client需要同步等待消息返回,如何实现呢?笔者已经实现,在此总结下重点要素 实现要点: 1.消息结构设计 消息头中需要有id和correspondId,即消息id和响应id,使用UUID实现.message发出去的时候需设置id,服务器接收到message处理业务,响应消息中的correspondId设置成原消息的id: 2.采用CountDownLatch实现线程同步等待: 流程示意图: 1.业务系统调用统一a

前段时间,在搞Netty TCP 通信,踩了一些坑,今天就在这篇总结一下 Netty通信失败原因 Netty TCP 通信失败的可能原因: 1.服务端或客户端,其中一端没有正常启动 2.是否在正确的位置上监听对应的路径( 如:在哪里设置.启动监听.实例化,这些都会有影响 ) 3.两者是否连接成功,是否监听同一个URL路径( 如:传递websocket数据,是否都监听着Websocket端口 ) 4.两端传递数据的通道channel 是否正确 共同学习,共同进步,若有补充,欢迎指出,谢谢!

一.前言 虽然TCP协议是可靠性传输协议,但是对于TCP长连接而言,对于消息发送仍然可能会发生粘贴的情形.主要是因为TCP是一种二进制流的传输协议,它会根据TCP缓冲对包进行划分.有可能将一个大数据包拆分成多个小的数据包,也有可能将多个小的数据包合并成一个数据包. 本篇文章将对TCP粘包和拆包进行介绍: TCP粘包拆包问题及现象 解决方式 二.TCP粘包拆包问题及现象 假设Client端发送两个数据包给Server端,如下图: 但是Server端实际接收到的数据包形式可能存在以上三种形式: 第一

1.使用LineBasedFrameDecoder,StringDecoder解析器进行解决TCP粘包/拆包问题 2.代码搞起: TimeClient:客户端 /* * Copyright 2013-2018 Lilinfeng. * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * you may not use this file except in compliance with the Lic

1.DelimiterBasedFrameDecoder:是以分隔符作为结束标志进行解决粘包/拆包问题 代码: EchoClient:客户端 /* * Copyright 2012 The Netty Project * * The Netty Project licenses this file to you under the Apache License, * version 2.0 (the "License"); you may not use this file excep

private List<byte[]> getCompletePacket(byte[] bytes, ByteBuf byteBuf) { byte[] clone = bytes.clone(); int i = 0; List<byte[]> ret = Lists.newArrayList(); while (i + YTLConstant.HEADER_LENGTH < clone.length) { byte[] header = Arrays.copyOfRa

概述 **本人博客网站 **IT小神 www.itxiaoshen.com 定义 Netty官网 https://netty.io/ 最新版本为4.1.70.Final Netty是一个异步的.事件驱动网络应用框架,用于快速开发可靠.可维护的高性能协议服务器和客户端.简单的说Netty是一个基于NIO的客户.服务器端的编程框架,它可以大大简化如TCP和UDP套接字的网络编程. Netty由JBOSS提供的一个Java开源框架,现为 Github上的独立项目Netty从许多协议如FTP.SMTP.

1. 浅谈React模型 2. Netty TCP 3. Netty UTP

1.pom.xml添加依赖 <dependency> <groupId>io.netty</groupId> <artifactId>netty-all</artifactId> <version>5.0.0.Alpha2</version> </dependency> 2.application.properties集成netty tcp.port=8081 boss.thread.count=200 wor

在前篇文章中介绍了TCP协议的三大特性,其中可靠性是依赖一系列的机制,如:校验和,分组发送,超时重传,流量控制得到保证. 一.数据交互 TCP在交互数据时,采用多种机制保证可靠性,同时也保证TCP的性能,主要是分组.延迟ACK等等. 1.分组确认 对于连续的数据传输有三种方式: 单个单个字节发送 将整个连续数据发送 将整个连续数据拆分成一个个的分组包,然后逐个发送 显然前两种方式都是比较极端,单个单个字节发送对于成块连续数据而言效率非常低,整块连续数据发送对于比较大的数据而言更不现实,TCP缓冲

本节通过案例介绍springboot与netty的集成 第一步:新建Spring Initializr 项目 我这里选择Gradle项目,也可选择Maven项目 (注意:最好选择自己下载gradle,如下图) 然后修改build.gradle文件,加入依赖(需要安装Lombok插件) plugins { id 'org.springframework.boot' version '2.1.5.RELEASE' id 'java' } apply plugin: 'io.spring.depend

TCP 首部中的 RST 比特是用于 "复位" 的.一般来说,无论何时一个报文段发往基准的连接(referenced connection)出现错误,TCP 都会发出一个复位报文段("基准的连接" 指由目的 IP 地址和目的端口号以及源 IP 地址和源端口号指明的连接). 1. 到不存在的端口的连接请求 产生复位的一种常见情况是当连接请求达到时,目的端口没有进程正在监听.对于 UDP,当一个数据报到达目的端口时,该端口没有在使用,它将产生一个 ICMP 端口不可达的

在很多应用场景中都会出现在系统中需要某类Actor的唯一实例(only instance).这个实例在集群环境中可能在任何一个节点上,但保证它是唯一的.Akka的Cluster-Singleton提供对这种Singleton Actor模式的支持,能做到当这个实例所在节点出现问题需要脱离集群时自动在另一个节点上构建一个同样的Actor,并重新转交控制.当然,由于涉及了一个新构建的Actor,内部状态会在这个过程中丢失.Single-Actor的主要应用包括某种对外部只能支持一个接入的程序接口,或

概述 正如其它RPC或者RMI框架那样,Akka也提供了远程调用的能力.服务端在监听的端口上接收客户端的调用.本文将在<Spring与Akka的集成>一文的基础上介绍Akka的remote调用,本文很多代码和例子来源于Akka官网的代码示例,也包含了一些适用于Spring集成的改造,本文旨在介绍Akka的远程调用的开发过程. 服务端开发 配置 Akka的默认配置文件为application.conf,如果不特别指明,Akka System都会默认加载此配置.如果你想自定义符合你习惯的名字,可以

一.概述 1.什么是akka Akka基于Actor模型,提供了一个用于构建可扩展的(Scalable).弹性的(Resilient).快速响应的(Responsive)应用程序的平台. 更多入门的基础与介绍,参考:https://www.iteblog.com/archives/1154.html 入门系列推荐:http://www.cnblogs.com/tiger-xc/p/6785575.html akka官网:https://akka.io/ 2.Actor模型 Actor模型:在计算

1.RPC:简单点说,就是多线程之间的通信,我们今天用了scala以及akka 来简单的实现了 rpc框架的一些简单的内容,一脸包括了,心跳,间隔时间, 注册以及一些问题, 模式匹配的一些东西,虽然比较简单,但是属于麻雀虽小,五脏俱全 这个里面一共有有四个文件: Master.scala RemoteMessage.scala Worker.scala WorkerInfo Master.scala package cn.wj.rpc import akka.actor.{Actor, Acto

最近在学习akka,在看rpc相关的东西,有点脑子疼,哈哈 1.需求: 目前大多数分布式架构底层通信是通过RPC实现的,RPC框架非常多, 比如我们学过的Hadoop项目的RPC通信框架,但是Hadoop在设计之初就 是为了运行长达数小时的批量而设计的,在某些极端的情况下, 任务提交的延迟很高,所有Hadoop的RPC显得有些笨重. 2.特点 Spark 的RPC是通过Akka类库实现的,Akka用Scala语言开发, 基于Actor并发模型实现, Akka具有高可靠.高性能.可扩展等特点,使用

本文由作者FreddyChen原创分享,为了更好的体现文章价值,引用时有少许改动,感谢原作者. 1.写在前面 一直想写一篇关于im即时通讯分享的文章,无奈工作太忙,很难抽出时间.今天终于从公司离职了,打算好好休息几天再重新找工作,趁时间空闲,决定静下心来写一篇文章,毕竟从前辈那里学到了很多东西. 工作了五年半,这三四年来一直在做社交相关的项目,有直播.即时通讯.短视频分享.社区论坛等产品,深知即时通讯技术在一个项目中的重要性,本着开源分享的精神,也趁这机会总结一下,所以写下了这篇文章. * 重要

前言.... Akka作为一个天生用于构建分布式应用的工具,当然提供了用于分布式组件即Akka Remote,那么我们就来看看如何用Akka Remote以及Akka Serialization来构建分布式应用. 背景 很多同学在程序的开发中都会遇到一个问题,当业务需求变得越来越复杂,单机服务器已经不足以承载相应的请求的时候,我们都会考虑将服务部署到不同的服务器上,但服务器之间可能需要相互调用,那么系统必须拥有相互通信的接口,用于相应的数据交互,这时候一个好的远程调用方案是一个绝对的利器,主流的

1. 模式匹配和样例类 Scala有一个十分强大的模式匹配机制,可以应用到很多场合:如switch语句.类型检查等.并且Scala还提供了样例类,对模式匹配进行了优化,可以快速进行匹配 1.1 模式匹配 1.1.1 匹配字符串 object CaseDemo1 extends App { // 继承App特质(接口)后就不需要写main方法了 val arr = Array("A","B","C") val name = arr(Random.n

Net.Sz.CFramework  是我自己的底层库,是经过验证的底层库. 包含: socket tcp协议,socket http协议线程池,线程模型,任务模型,定时器模型,日志模块脚本模块一些辅助类 接下来一一介绍 这里是华丽丽的分割线 辅助类功能块 // 摘要: // 获取当前时间和 1970-01-01 00:00:00 的时间差 // 为了和java一致使用的是 UTC 时间 public static long CurrentTimeMillis(); // // 摘要: // 获