一.前言 前面博客大部分介绍了基于EMQ中间件,通信协议使用的是MQTT,而传输的数据为纯文本数据,采用JSON格式.这种方式,大部分一看就知道是熟悉Web开发.软件开发的人喜欢用的方式.由于我也是做web软件开发的,也是比较喜欢这种方式.阿里的物联网平台,也是推荐这种方式.但是,但是做惯硬件开发,嵌入式开发就比较喜欢用裸TCP-Socket连接.采用的是二进制协议.基于此大部分应用场合为了兼容旧设备,就需要单独开发一个TCP服务器的网关.这里使用以前学过的,也是比较流行的Netty框架. 话不

在开发web api的时候 遇到一个要把string未赋值默认为null的情况改成默认为空字符串的需求 这种情况就需要自定义json序列话的 解析协议了 Newtonsoft.Json默认的解析协议是DefaultContractResolver 需要继承DefaultContractResolver 自定义解析协议了 public class NullableValueProvider : IValueProvider { private readonly object _defaultVal

自定义解析 4.自定义解析 AutoMapper可以通过名称匹配等规则进行对象的映射,但是在实际的项目中,只是这样是远远不够的,比说我们需要名称不同的字段进行映射,或者需要再加一些逻辑处理.AutoMapper为此提供一种方案:自定义解析. 4.1示例 我们先对类Source中Value1和Value2进行求和运算,再映射到类Destination中Total. public class Source { public int Value1 { get; set; } public int Va

本篇AutoMapper使用场景: ※ 源字典集合转换成目标字典集合 ※ 枚举映射 ※ 自定义解析器 ※ 源中的复杂属性和Get...方法转换成目标属性 源字典集合转换成目标字典集合 □ Domain model public class SourceValue { public int Value { get; set; } } □ View model public class DestValue { public int Value { get; set; } } □ 映射配置 Mappe

原文 QML Engine Internals, Part 4: Custom Parsers ——————————————————————————————————————————— 上一篇 绑定类型 简要回顾   图1 QML例子 Q_PROPERTYs无处不在? 让我们稍微扩展一下这个例子,当鼠标点击时,将矩形变红:   图2 扩展例子 自定义解析器 仔细阅读QQuickPropertyChanges类的头文件,我们找到了一点破解颜色属性秘密的线索:在文件末尾还有另一个类:QQuickPro

在socket传输通信中容易丢包问题,什么半包问题,这些都是很正常的问题,处理方法就是定义自己的编解码规则了,让每次接收按定义好的规则为一个完整包作为数据源即可. 下面个例子就是netty自定义的一个解码器: import io.netty.buffer.ByteBuf; import io.netty.buffer.ByteBufAllocator; import io.netty.channel.ChannelHandlerContext; import io.netty.handler.c

netty 自定义协议 netty 是什么呢? 相信很多人都被人问过这个问题.如果快速准确的回复这个问题呢?网络编程框架,netty可以让你快速和简单的开发出一个高性能的网络应用.netty是一个网络编程框架.那netty又有什么框框呢?主要有二个框. 框1:客户和服务的启动 一切通讯都有收与发,所有的服务端和客户端都是这样的姿势启动.具体的参数可以看文档. 服务端 public void bind() throws Exception { // 配置服务端的NIO线程组 EventLoopGr

目前,大家都选择Netty做为游戏服务器框架网络通信的框架,而且目前也有很多优秀的产品是基于Netty开发的.它的稳定性,易用性和高效率性已得到广泛的认同.在游戏服务器开发中,选择netty一般就意味着我们要使用长连接来建立与客户端的通信,并且是自定义协议,在网络开发中,我们不得不处理断包,粘包的问题,因为Tcp/ip是基于数据流的传输,包与包之间没有明确的界限,而且于由网络路由的复杂性,大包有可能分成小包,小包也有可能被组装成大包进行传输.而Netty就考虑到了这一点,而且它用一个类就帮我们处

netty主要采用的是reactor模式(事件)驱动模型,以下主要对reactor进行总结: C/S架构可以抽象为如下模型: C就是Client(客户端),上面的B是Browser(浏览器) S就是Server(服务器):服务器管理某种资源,并且通过操作这种资源来为它的客户端提供某种服务 C/S架构之所以能够流行的一个主要原因就是网速的提高以及费用的降低,特别是无线网络速度的提高.试想在2G时代,大家最多就是看看文字网页,小说什么的.看图片,那简直就是奢侈!更别说看视频了! 网速的提高,使得越来

1.Word(token) 用于匹配由允许的字符集组成的单词,常见的错误是使用特定字符串Word("expr")匹配"expr" - L {alphas}  字母 - L {nums}  数字 - L {alphanums} 数字字母混合 2.Suppress 忽略表达式中内容 import pyparsing as pp source = "a , b, c, d" wd = pp.Word(pp.alphas) wd_list = wd +

Netty中,通讯的双方建立连接后,会把数据按照ByteBuf的方式进行传输,例如http协议中,就是通过HttpRequestDecoder对ByteBuf数据流进行处理,转换成http的对象.基于这个思路,我自定义一种通讯协议:Server和客户端直接传输java对象. 实现的原理是通过Encoder把java对象转换成ByteBuf流进行传输,通过Decoder把ByteBuf转换成java对象进行处理,处理逻辑如下图所示: 传输的java bean为Person: package com

转载:http://blog.csdn.net/top_code/article/details/50901623 在上一篇文章中,我们使用Netty4本身自带的ObjectDecoder,ObjectEncoder来实现POJO对象的传输,但其使用的是Java内置的序列化,由于Java序列化的性能并不是很好,所以很多时候我们需要用其他高效的序列化方式,例如 protobuf,Hessian, Kryo,Jackson,fastjson等. 本文中Java序列化不是重点,对Java序列化不熟悉的

一.Netty粘包和拆包解决方案 Netty提供了多个解码器,可以进行分包的操作,分别是: * LineBasedFrameDecoder (换行)   LineBasedFrameDecoder是回车换行解码器,如果用户发送的消息以回车换行符作为消息结束的标识,则可以直接使用Netty的LineBasedFrameDecoder对消息进行解码,只需要在初始化Netty服务端或者客户端时将LineBasedFrameDecoder正确的添加到ChannelPipeline中即可,不需要自己重新实

客户端跟服务器交互的时候我们使用json实现 但是 在交互的时候除了传送json对象数据意外 我们还需要传输标志位等 比如我们现在的交互方式格式 对象 { "data": { "age": 29, "name": "wangzhiqiang", "sex": 1 }, "message": "ok", "status": 200 } 列表 { &q

我们有时候会只需要j一个很长的json串中的少数的key value ,这个时候我们不会特意去建立一个object 来映射属性,这个时候我们可以应用 gson的JsonParser  来解析json串 常用的对象有 JsonObject JsonArray  用法如下: 此文仅供自己记录作用,不知道为何 idea的背景被搞到这边了 sorry. import com.google.gson.JsonArray; import com.google.gson.JsonObject; import

在SpringBoot项目中,前后端规定传递时间使用时间戳(精度ms). @Data public class Incident { @ApiModelProperty(value = "故障ID", example = "1") private Integer id; @ApiModelProperty(value = "故障产生时间", allowEmptyValue = true) private Instant createdTime;

QUESTION:post方法中调用request.data方法时,当在Courseview类中添加parser_classes=[ForParser,],就可以将数据解析成parser_classes中的数据格式,并且在request.data中打印.为什么? 答:当打印request.data时走源码时,最终会走到[parser() for parser in self.parser_classes] ,源码的解析方法很简单,使用json序列化和反序列化即可,关键问题是使用的谁的解析方式?是

设计配置属性和JavaBean 编写XSD文件 编写NamespaceHandler和BeanDefinitionParser完成解析工作 编写spring.handlers和spring.schemas串联起所有部件 在Bean文件中应用 会用到NamespaceHandler和BeanDefinitionParser这两个概念.具体说来NamespaceHandler会根据schema和节点名找到某个BeanDefinitionParser,然后由BeanDefinitionParser完成

粘包和分包出现的原因是:没有一个稳定数据结构 解决办法: 分割符 长度 + 数据 * <pre> * 数据包格式 * +——----——+——-----——+——----——+——----——+——-----——+ * | 包头 | 模块号 | 命令号 | 长度 | 数据 | * +——----——+——-----——+——----——+——----——+——-----——+ * </pre> * 包头4字节 * 模块号2字节short * 命令号2字节short * 长度4字节(

解析json字符串有很多方式, 1 : 在网上下载json解析的dll类库并添加引用, 调用相关方法; 2 : 使用自带类库JavaScriptSerializer的序列号和反序列化; 对于以上两个方法我没有试用过, 应该很方便很简洁性能很高吧! 自己根据遍历字符串找json字符串规律, 自己写了一个类库, 只有一个方法只提供解析, 没有其他方法. 缺点 : 可能比较死板, 可能性能也不及网上下载解析类库. 经测试和调试后可以遍历大部分json字符串数据, json字符串可以嵌套, 但要符合js

本篇博客园是被任务所逼,而已有的使用nopi技术的文档技术经验又不支持我需要的应对各种复杂需求的苛刻要求,只能自己造轮子封装了,由于需要应对很多总类型的数据采集需求,因此有了本篇博客的代码封装,下面一点点介绍吧: 收集excel你有没有遇到过一下痛点: 1-需要收集指定行标题位置的数据,我的标题行不一定在第一行.  这个和我的csv的文档需求是一致的 2-需要采集指定单元格位置的数据生成一个对象,而不是一个列表.   这里我的方案是制定一个单元格映射类解决问题.  单元格映射类,支持表达式数据采