helloworlddm的博客

本文对比了Orleans异步执行模型与.NET中Task.Run/TaskFactory.StartNew的区别。Orleans采用单激活、回合制执行模型，建议使用自然的async/await方式编写逻辑。Task.Run和TaskFactory.StartNew虽然都能调度线程池任务，但后者默认使用当前调度器且需要手动Unwrap异步lambda。在Orleans中，随意使用这些方法会破坏回合调度的顺序性，导致状态安全风险。最佳实践是在Grain内优先使用async/await串行控制，仅在隔离CPU/阻

本文对比了Orleans异步执行模型与.NET中Task.Run/TaskFactory.StartNew的区别。Orleans采用单激活、回合制执行模型，建议使用自然的async/await方式编写逻辑。Task.Run和TaskFactory.StartNew虽然都能调度线程池任务，但后者默认使用当前调度器且需要手动Unwrap异步lambda。在Orleans中，随意使用这些方法会破坏回合调度的顺序性，导致状态安全风险。最佳实践是在Grain内优先使用async/await串行控制，仅在隔离CPU/阻

Orleans 自定义二进制协议实现解析 协议架构 分层设计：上层应用协议（Grain路由/方法调度）+底层TCP传输层 消息结构：包含帧长度头、元数据头和消息体，支持压缩头信息 核心实现 消息序列化：采用二进制协议，小端序处理，包含消息ID、Grain地址等元数据 连接管理：支持连接池复用，自动维护连接健康状态 传输优化：禁用Nagle算法，支持KeepAlive和快速路径优化 处理流程 本地消息直接路由，跨节点消息通过TCP连接发送 自动处理目标节点失效情况

Orleans框架中的ILifecycleParticipant<TLifecycleObservable>接口是组件生命周期管理的核心机制。该接口定义了Participate方法，允许组件注册到生命周期观察者中，实现启动和关闭过程的标准化管理。相关接口包括ILifecycleObservable（定义订阅方法）和ILifecycleObserver（定义启动/停止回调）。框架通过ServiceLifecycleStage和GrainLifecycleStage枚举管理不同阶段的执行顺序，确保组

Orleans Grain目录系统架构分析摘要 本文档通过UML图示系统分析了Orleans分布式Grain目录的核心架构。主要包含： 核心接口层：定义IGrainDirectory、IGrainLocator等基础目录操作接口，支持注册、注销和查找功能 实现层： LocalGrainDirectory处理本地Grain目录管理 CachedGrainLocator提供带缓存的查找机制 分布式定位器(DhtGrainLocator)和客户端定位器(ClientGrainLocator)实现不同场景下的Gra

本文档结合Orleans源代码详细解释分布式系统架构图中的组件交互流程。该图展示了Orleans集群中两个节点（和）之间的通信机制，包括Grain定位、激活、消息传递等核心功能。服务发现：通过Directory服务实现Grain的定位智能放置：通过Placement服务决定Grain的激活位置可靠通信：通过Messaging服务处理跨节点通信透明调用：客户端无需关心Grain的具体位置这种设计实现了高可用性、可扩展性和透明性的分布式系统架构，是Orleans框架的核心优势所在。

客户端配置UseOrleans- Silo 服务器配置和UseOrleans是 Orleans 框架中两种不同的配置方式，分别对应客户端和服务器端的角色。它们在架构设计、服务注册、运行时行为等方面存在显著差异。正确选择和使用这两种配置方式对于构建高性能、可扩展的分布式应用程序至关重要。通过源码分析可以看出，Orleans 框架通过严格的互斥性检查和不同的服务注册机制，确保了配置的正确性和系统的稳定性。开发者应该根据应用的具体需求选择合适的配置方式。

这些时序图清晰地展示了两种配置方式在初始化、服务注册、运行时行为等方面的差异，帮助开发者更好地理解何时使用哪种配置方式。设置 HasOrleansClientBuilder = "true"设置 HasOrleansClientBuilder = "true"设置 HasOrleansSiloBuilder = "true"设置 HasOrleansSiloBuilder = "true"注册 ClientMessageCenter。注册 IClusterClient。

本文分析了Orleans分布式系统与Kubernetes和Istio的集成机制。通过Orleans源码解析，展示了Kubernetes环境下状态外置存储、动态服务发现和网络通信的实现原理。Orleans与Kubernetes的集成主要通过环境变量配置、集群成员管理和Pod-Silo对应关系实现。Istio则通过ServiceEntry和VirtualService增强服务发现和流量管理能力。这种架构结合了Orleans的有状态计算能力、Kubernetes的容器编排优势以及Istio的服务网格功能，构建出高

SignalR底层通信协议解析：通过握手协议建立连接后，支持WebSocket、长轮询等多种传输方式。核心是JSON/MessagePack格式的RPC消息交换，包含方法调用、流处理等9种消息类型。系统通过连接状态管理、错误处理机制和批处理优化确保可靠性，同时提供身份验证和日志调试支持。该协议实现了C#与JavaScript的双向方法调用，广泛应用于实时聊天、游戏和物联网等场景。

SignalR 架构采用客户端-服务器实时通信模型，通过 WebSocket 作为首选传输协议，并支持长轮询等回退机制。其核心 RPC 调用机制实现了双向通信：客户端通过 JSON 或二进制协议序列化消息，服务器端 SignalR Hub 路由到对应方法处理。架构包含连接生命周期管理、分组功能、自动重连机制和安全认证，支持消息批处理和连接池优化性能。服务端提供详细的日志记录和监控能力，确保实时通信的可靠性和可维护性。

本手册全面覆盖了Orleans Grain的生命周期管理、架构设计和高级特性，结合源码实现提供了专业的技术参考。

故障检测的互补性Orleans：应用级别、业务逻辑级别Kubernetes：基础设施级别、系统级别结合：全方位故障检测自动恢复的完整性Orleans：只能检测和标记Kubernetes：提供完整的自动恢复结合：完整的故障处理生命周期运维效率的提升Orleans：需要大量手动干预Kubernetes：提供完全自动化结合：大幅提升运维效率服务可用性的保障Orleans：检测延迟高，恢复需要手动Kubernetes：检测快速，恢复自动结合：更高的服务可用性。

I整理了一份基于源码的 Orleans 可观测性与 Prometheus 集成说明文档（含指标体系、关键代码位置、Tracing、实践建议与 PromQL 示例）。

Orleans分布式架构核心技术解析 Orleans框架的核心技术包括序列化机制、Actor放置策略和调用机制。在序列化方面，采用多层次架构，支持默认二进制、JSON和自定义编解码器，通过IFieldCodec接口实现高效类型处理。Actor放置策略包含随机、基于哈希、本地优先等多种方式，由PlacementService根据策略选择最优Silo。调用机制建立完整的请求-响应流程，支持远程方法调用和异步处理。整体架构实现了分布式Actor模型的高效运行，通过序列化优化、智能放置和可靠调用机制确保系统性能和可

Orleans流背压控制是一个多层次的流量控制机制，旨在防止系统在高负载下出现内存溢出、消息丢失或性能急剧下降。该机制通过智能的缓存管理、压力检测和流量控制，确保分布式流处理系统的稳定性和可靠性。智能压力检测：基于缓存桶和游标监控优雅降级：背压期间保持系统稳定自动恢复：压力缓解后自动恢复正常消息保护：确保消息不丢失性能优化：通过批处理和对象池提升效率该机制为分布式流处理系统提供了可靠的流量控制基础，是构建高可用、高性能流处理应用的重要保障。

StreamInstruments是Orleans流系统的性能监控组件，基于.NET的System.Diagnostics.Metrics框架实现。它主要提供两类核心指标：1)发布-订阅指标，包括生产者/消费者的注册/注销及总数统计；2)持久流指标，涵盖拉取代理数、消息处理量及缓存大小等。通过计数器（Counter）和可观察仪表（ObservableGauge）两种指标类型，实时监控流系统的生产者活跃度、消费者订阅状态、消息吞吐量等关键性能参数。该组件与.NET Metrics原生集成，为系统运维提供容量规

以下时序图展示了 Orleans 流系统中握手机制的完整流程，包括正常情况和异常情况的处理。这个握手机制确保了 Orleans 流系统在复杂的分布式环境中能够可靠、高效地处理消息投递。

Orleans 流系统的握手机制是确保消息可靠投递的核心组件。它解决了分布式系统中消息投递的连续性、一致性和容错性问题。协商式设计：消费者和代理协商投递位置状态持久化：关键状态信息持久化存储容错优先：多重容错机制确保系统可用性性能优化：按需投递和状态缓存可观测性：完善的监控和日志记录这种设计使得 Orleans 流系统能够在复杂的分布式环境中提供可靠、高效的消息处理能力。

Orleans流系统中的subscriptionId通过两种机制生成：显式订阅使用随机GUID（最后字节高位设为0），隐式订阅基于确定性算法生成（最后字节高位设为1）。关键区别在于显式订阅需要代码调用，而隐式订阅自动匹配Grain类型和流命名空间。系统通过GUID最后字节的高位标记区分订阅类型，既保证了唯一性又支持灵活管理。这种设计平衡了性能与功能性，适用于不同订阅场景需求。

Orleans流订阅类型检测机制包含多层判断逻辑。编译时通过ImplicitStreamSubscriptionAttribute标记隐式订阅，运行时通过Grain类型和流命名空间匹配检查。系统还利用GUID最后字节的高位设置(0x80)来区分隐式/显式订阅。隐式订阅ID由Grain类型和流ID哈希生成，而显式订阅使用随机GUID。消息投递时通过订阅ID的位标记快速判断类型，确保消息正确路由。这种多层次的检测机制保证了流订阅系统的高效性和可靠性。

本文深入分析了wxWidgets的事件循环(MainLoop)实现机制，通过类层次结构图、时序图和代码示例详细展示了其跨平台架构。核心内容包括：1)基于wxEventLoopBase的层次化设计；2)Windows平台的消息处理流程与预处理机制；3)线程安全实现；4)多平台实现对比；5)嵌套事件循环应用场景。文章还提供了代码优化建议和输入输出示例，帮助理解如何在实际开发中高效使用wxWidgets事件循环。该实现通过抽象接口与平台特定优化的组合，既保证了统一性又充分发挥了各平台优势。

Orleans事务系统采用分布式两阶段提交协议(2PC)，为Grain状态提供ACID事务保证。系统核心组件包括事务客户端、代理、管理器、队列和资源等。事务执行流程分为三个阶段：启动阶段创建事务信息；读写操作阶段获取锁并执行操作；两阶段提交阶段包括准备阶段(协调参与者验证)和提交阶段(管理器执行最终提交)。系统通过读写锁控制并发，因果时钟维护时间顺序，确保事务的一致性和隔离性。

本文展示了五种事务处理时序图：1）只读事务流程，包括读锁获取、数据读取和提交；2）读写事务的两阶段提交过程，含准备和提交阶段；3）事务中止场景，展示锁验证失败后的回滚流程；4）分布式事务协调机制，通过两阶段提交实现跨资源协调；5）锁管理场景，描述并发事务的锁竞争与排队机制。这些时序图完整呈现了事务处理的核心流程，包括锁管理、资源协调和状态持久化等关键环节。

Orleans事务系统采用分布式两阶段提交协议（2PC）实现ACID事务，为Grain提供强一致性保证。系统架构包含客户端应用、Orleans集群和存储层三个主要部分，核心组件包括TransactionClient（客户端事务接口）、TransactionAgent（事务协调中心）和TransactionManager（本地事务提交协调）。TransactionAgent负责启动新事务和协调分布式事务，TransactionManager处理两阶段提交和锁管理。系统支持多种存储后端（Azure Table、

Orleans.CodeGenerator 技术概述 Orleans.CodeGenerator 是 Orleans 分布式框架的核心代码生成组件，它基于 Roslyn 编译器平台，在编译时自动生成序列化、代理调用等关键代码，以提升应用性能和类型安全。该组件采用模块化设计，包含序列化器生成器(SerializerGenerator)、拷贝器生成器(CopierGenerator)、代理生成器(ProxyGenerator)等多个专业子模块，支持带特性的类型、Grain接口、F#联合类型等多种目标。通过精细的

Orleans Broadcast Channel 是 Orleans 框架中的一个重要组件，它提供了一种一对多的消息广播机制。与传统的 Orleans Streams 不同，Broadcast Channel 专门设计用于将消息同时发送给多个订阅者，而不需要显式的订阅管理。核心优势简化订阅管理: 通过隐式订阅和属性标记，无需手动管理订阅生命周期高性能: 支持 Fire-and-Forget 模式，提供高吞吐量的消息传递类型安全: 强类型支持，编译时类型检查灵活配置: 支持同步和异步两种传递模式。

文章摘要 Orleans是一个基于.NET的分布式虚拟Actor框架，采用Actor模型简化分布式编程。它通过Grain（虚拟Actor）实现单线程执行和消息通信，避免了锁竞争问题。Orleans集群由多个Silo节点组成，通过MembershipTable维护节点状态信息，包括Silo地址、状态、端口等关键数据。示例展示了如何配置两个Silo节点（不同端口）协同工作，并利用Redis实现集群管理和持久化。分布式计算案例演示了如何利用Orleans集群计算1到20亿的累加和，体现了其简化分布式开发的能力。

摘要：为解决NSIS安装包支持中日英三语时中文乱码问题，需将脚本文件保存为UTF-8 BOM格式。该格式可同时兼容中文、日文和英文显示，避免了使用Shift-JIS编码导致的中文乱码情况。这一解决方案经过多次测试验证有效。（98字）

还有一种方式就是通过pyd，在c++侧来进行调用。那种方式更好，要根据具体的场景来定。如果有很多状态在c++代码里面设置，而调用的时候又需要这些状态，那就应该写在C++侧。通过python直接调用dll。包括对指针的传递以及返回的处理。

对于汇编语言，个人觉得更多的需要的是耐心，不像高级语言那样有繁杂的语法体系。在和中讲解了函数调用过程以及参数传递的方式，本文从汇编层面说一下Windows下x64的参数调用相应的规则。通过汇编能让你更彻底的了解到底什么是指针，参数如何传递的。

由于电脑是日文系统，对中文支持不友好，这里使用了英文名作为安装包名称。使用中文会出现乱码。

取（0，1）* (0,1)区间，也就是单位圆第一象限的端点区间对应的正方形区间。下面是计算机给出的结果：很显然第一象限的面积是1/4单位圆面积，即Π/4。这里使用最小标椎生成器算法生成随机数。代码中（ux,uy） = (ui, ui+1)。介绍微积分方法求解圆的面积，本文使用蒙特卡洛方法求解圆面积。更多内容，欢迎关注我的微信公众号：半夏之夜的无情剑客。从上面的结果来看，第一种方法的效果更好一点。本文使用蒙特卡洛方法对圆面积进行求解。运行结果：0.785573。运行结果：0.786203。

当通过调用cmd调用python脚本的时候，这种错误很难发现。

这里需要注意的是s3中key的写法，里面包含"路径"。

在C#中，事件是一种用于在类或对象之间进行通信的机制。当某个特定的事件发生时，与该事件相关联的方法（称为事件处理程序）将被调用。有时间到来的时候，会触发相应的注册的事件处理函数。语句调用事件处理程序。当需要触发事件时，使用。是一个事件成员变量，它是一个。

jsc#javawiresharkfiddler

Windows服务是一种在Windows操作系统中运行的后台程序，用于在系统启动时启动并在系统关闭时关闭。这些服务可以是Microsoft自己的服务，也可以是第三方软件的服务。Windows服务通常用于在计算机上提供系统级别的功能和服务，例如打印服务、数据库服务、网络服务、系统安全服务等。通常，Windows服务可以在服务控制管理器（SCM）中进行配置和管理。ChatGPT最大的BOSS也是微软，只能说微软是真的强，虽错过了移动互联网，但凭借云计算和人工智能的布局，我想会再一次登顶科技圈。

不得不感叹，祖冲之的有如何的毅力才能将π的取值范围精确到3.1415926到3.1415927之间。就目前6核i7处理器来计算这个都需要小1min的时间，那在祖冲之那个年代来计算这个得需要花费多大的精力可想而知。向先贤致敬。接下来会使用微积分来证明这个圆的面积是如何积分出来的。更多内容，欢迎关注我的微信公众号: 半夏之夜的无情剑客。

在open函数中使用相对路径…总是提示文件不存在。于是便使用绝对路径了。python这个坑，挺害人的呀。记录下来，浪费了好多的时间。