文章来自gRPC 官方文档中文版 本教程提供了C++程序员如何使用gRPC的指南. 通过学习教程中例子,你可以学会如何: 在一个 .proto 文件内定义服务. 用 protocol buffer 编译器生成服务器和客户端代码. 使用 gRPC 的 C++ API 为你的服务实现一个简单的客户端和服务器. 假设你已经阅读了概览并且熟悉protocol buffers. 注意,教程中的例子使用的是 protocol buffers 语言的 proto3 版本,它目前只是 alpha 版:可以在pr

目录 grpc使用记录(三)简单异步服务实例 1.编写proto文件,定义服务 2.编译proto文件,生成代码 3.编写服务端代码 async_service.cpp async_service2.cpp grpc使用记录(三)简单异步服务实例 编写异步服务和编写同步服务的基本流程都差不多,稍有点区别. 同步服务你只需要实现相关服务接口的实现即可,不需要管理太多东西.异步服务GRPC运行时会把读取到的客户端请求放入CompletionQueue中,需要主动从中取出,然后进行相关的处理,可以多线

下面将通过几个关键词的形式说明API管理的重要性和未来的实现方式. 1.生命周期管理 在整个API生命周期中更深入地集成所有工具将进一步提高生命周期循环的速度,而且更重要的是提供满足消费者需求的API.这与API生命周期中的流程改进密切相关,我们看到这种情况越来越多发生在各个产品,因为更多企业开始将API视为产品经理指导生命周期的产品. API是我们更快地构建软件的核心,使用微服务和驱动CI / CD环境与Kubernetes(K8s)进行通信.随着公司采用无服务器架构,通过API调用执行越来越

下面将通过几个关键词的形式说明API管理的重要性和未来的实现方式. 1.生命周期管理 在整个API生命周期中更深入地集成所有工具将进一步提高生命周期循环的速度,而且更重要的是提供满足消费者需求的API.这与API生命周期中的流程改进密切相关,我们看到这种情况越来越多发生在各个产品,因为更多企业开始将API视为产品经理指导生命周期的产品. API是我们更快地构建软件的核心,使用微服务和驱动CI / CD环境与Kubernetes(K8s)进行通信.随着公司采用无服务器架构,通过API调用执行越来越

一.前言 在"网络是不可靠的"这一前提下,分布式系统开发需要解决如下四个问题: 客户端如何访问众多服务?  解决方案:服务聚合,使用API网关 服务于服务之间如何通信?  解决方案:   同步通讯:HTTP(Apache http client). RPC(Dubbo.Apache Thrift.gRPC)   异步通讯:消息队列(Kafka Rabbitmq Rockermq) 众多服务,如何进行管理(实现高可用.高并发.高性能)?  解决方案:服务治理,采用服务注册与发现,包括  

微服务的进程间通信(IPC) 目录 微服务的进程间通信(IPC) 术语 概述 通信视角 APIs 消息格式 RPC REST gRPC 断路器 API通信的健壮性 服务发现 异步消息 概念 消息 消息类型 Channels 异步通信实现 无消息代理 基于消息代理的通信 本文介绍了几种典型的微服务间通信方式,并提供了几种相应的实现方式. 译自:Microservice IPC 微服务的进程间通信架构图: 术语 IPC:进程间通信 MSA:微服务架构 概述 服务间通信包含两大类: 基于同步请求/响应

文章来自gRPC 官方文档中文版 异步基础: C++ 本教程介绍如何使用 C++ 的 gRPC 异步/非阻塞 API 去实现简单的服务器和客户端.假设你已经熟悉实现同步 gRPC 代码,如gRPC 基础: C++所描述的.本教程中的例子基本来自我们在overview中使用的Greeter 例子.你可以在 grpc/examples/cpp/helloworld找到安装指南. 概览 gRPC 的异步操作使用CompletionQueue. 基本工作流如下: 在 RPC 调用上绑定一个 Comple

官方的C++异步服务端API样例可读性并不好,理解起来非常的费劲,各种状态机也并不明了,整个运行过程也容易读不懂,因此此处参考网上的博客进行了重写,以求顺利读懂. C++异步服务端实例,详细注释版 gRPC使用C++实现异步服务端的基本逻辑: 构建数据结构来存储需要处理的请求及其上下文信息,此处使用HandlerContext,相当于对到达的请求的封装 首先注册各个接口的HandlerContext,放入完成队列CompletionQueue中,当请求到达时,根据类型封装进对应的HandlerC

对于同步API而言,程序的吞吐量并不高.因为在每次发送一个gRPC请求时,会阻塞整个线程,必须等待服务端的ack回到客户端才能继续运行或者发送下一个请求,因此异步API是提升程序吞吐量的必要手段. gRPC异步操作依赖于完成队列CompletionQueue 官网教程:https://grpc.io/docs/languages/cpp/async/ 参考博客1:https://www.luozhiyun.com/archives/671 参考博客2:https://blog.miigon.ne

gRPC异步处理应答 (金庆的专栏) gRPC的演示样例 greeter_async_client.cc 不算是异步客户端,它使用了异步请求.可是堵塞式等待应答,结果成为一个同步调用. std::string SayHello(const std::string& user) {    ...    std::unique_ptr<ClientAsyncResponseReader<HelloReply> > rpc(        stub_->AsyncSayHe

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 本篇是TensorFlow通信机制系列的第二篇文章,主要梳理使用gRPC网络传输部分模块的结构和源码.如果读者对TensorFlow中Rendezvous部分的基本结构和原理还不是非常了解,那么建议先从这篇文章开始阅读.TensorFlow在最初被开源时还只是个单机的异构训练框架,在迭代到0.8版本开始正式支持多机分布式训练.与其他分布式训练框架不同,Google选用了开源项

摘要: 深度理解JS事件循环!!! 原文:JavaScript是如何工作的:事件循环和异步编程的崛起+ 5种使用 async/await 更好地编码方式! 作者:前端小智 Fundebug经授权转载,版权归原作者所有. 此篇是 JavaScript是如何工作的第四篇,其它三篇可以看这里: JavaScript是如何工作的:引擎,运行时和调用堆栈的概述! JavaScript是如何工作的:深入V8引擎&编写优化代码的5个技巧! JavaScript如何工作:内存管理+如何处理4个常见的内存泄漏!

为什么单线程是一个限制? 在发布的第一篇文章中,思考了这样一个问题:当调用堆栈中有函数调用需要花费大量时间来处理时会发生什么? 例如,假设在浏览器中运行一个复杂的图像转换算法. 当调用堆栈有函数要执行时,浏览器不能做任何其他事情——它被阻塞了.这意味着浏览器不能渲染,不能运行任何其他代码,只是卡住了.那么你的应用 UI 界面就卡住了,用户体验也就不那么好了. 在某些情况下,这可能不是主要的问题.还有一个更大的问题是一旦你的浏览器开始处理调用堆栈中的太多任务,它可能会在很长一段时间内停止响应.这时

终于到了传说中的异步了,感觉异步这个名字听起来就很酷酷的,以前还不是多擅长Python时,就跑去看twisted的源码,结果给我幼小的心灵留下了创伤.反正包括我在内,都知道异步编程很强大,但是却很少在项目中使用它,我自己使用异步也仅仅是在爬虫当中.而很多人一提到Python中的异步,首先想到的便是gevent,tornado,twisted这些框架.然而异步真的会经常出现问题,首先是编写异步代码难度较大,另一方面是经常会不小心把异步写成同步.因此在使用异步框架,很多人会感觉异步没厉害到哪去啊,其

昨天梦回jm,醒来之后看着窗外万里晴空,想大声喊一句:爷青回! 我想起之前使用gearman的岁月.不知不觉也过了快5年,想总结一篇关于gearman的技术文章算是一种对青春的祭奠,再不写的话更少有phper用过这个强大的分布式任务分发框架,毕竟这个时代已经属于swoole. 先讲一下Gearman,它是一款用C++编写的分布式任务分发框架,通过暴露API给使用方来完任务委托,在多台机器上负载均衡且并发地执行任务.特别是密集型计算,可以使用Gearman去异步地完成任务调度. Gearman的结

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: <java版gRPC实战>全系列链接 用proto生成代码 服务发布和调用 服务端流 客户端流 双向流 客户端动态获取服务端地址 基于eureka的注册发现 本篇概览 本文是<java版gRPC实战>系列的第四篇,前文掌握了服务端流,适合从服务端获取大量数据的场景,今天的目标是掌

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 本文是<java版gRPC实战>系列的第五篇,目标是掌握双向流类型的服务,即请求参数是流的形式,响应的内容也是流的形式: 先来看看官方资料对双向流式RPC的介绍:是双方使用读写流去发送一个消息序列.两个流独立操作,因此客户端和服务器 可以以任意喜欢的顺序读写:比如, 服务器可以在写

如何在WPF中加载大批量数据,并且不会阻塞UI线程,尤其是加载大量图片时,这活儿一直是很多朋友都相当关注的.世上没有最完美的解决之道,咱们但求相对较优的方案. 经过一些试验和对比,老周找到了一种算是不错的方案,重点是这个方案比较简单,无须闯五关斩六将,只要你对数据绑定有些基础就好了. 好,F话少扯,咱们开始吧. 老周手里没有那么多照片,那就用同一张图片做测试吧.假设我要在应用程序运行时加载 2 万张图片,我想2W张应该可以了,没见过谁会傻到要加载100W张那么变态. 大致情况是:数据源集合是一个

走进异步编程的世界 - 在 GUI 中执行异步操作 [博主]反骨仔 [原文地址]http://www.cnblogs.com/liqingwen/p/5877042.html 序 这是继<开始接触 async/await 异步编程>.<走进异步编程的世界 - 剖析异步方法>后的第三篇.主要介绍在 WinForm 中如何执行异步操作. 目录 在 WinForm 中执行异步操作 在 WinForm 中使用异步 Lambda 表达式 一个完整的 WinForm 程序 另一种异步方式 -

翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 第三章 查询 前一章,我们展示了常见数据库场景的建模方式,本章将向你展示如何查询实体数据模型,一般来说,有三种方式: 1.LINQ to Entities; 2.Entity SQL; 3.Native SQL; 我们将在本章演示这三种方式,为了帮助你理解实体框架查询的基本知识,本章覆盖了常见和不常见的场景.同时我们也展示了实体框架6新的查询功能. 3-1.异步查询 你有一个长耗时的实体框架

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tornado.httpserver import tornado.ioloop import tornado.options import tornado.web import tornado.httpclient import tornado.gen from tornado.concurrent import run_on_executor from concurrent.future