thrift的使用介绍

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#thrift #thrift client #thrift server #thrift 0.7.0

博客涉及Thrift相关内容，包含Thrift客户端、服务端，版本为0.7.0 ，还给出了相关链接。
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一、概述         Thrift是Apache下的一个子项目，最早是Facebook的项目，后来Facebook提供给Apache作为开源项目，在官网上，Thrift被描述为“Scalable Cross-Language Services Implementation”，说的通俗一些，Thrift具有以下特征： 它有自己的跨机器的通信框架，并提供一套库。它是一个代码生成器，按照它的
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1. 内容概要本文档比较全面的介绍了thrift(关于thrift框架的介绍，参考我这篇文章：2. 语法参考2.1 TypesThrift类型系统包括预定义基本类型，用户自定义结构体，容器类型，异常和服务定义(1) 基本类型注意，thrift不支持无符号整型，因为很多目标语言不存在无符号整型(如java)。(2) 容器类型Thrift容器与类型密切相关，它与当前流行编程语言提供的容器类型相对应，采...
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Apache Thrift基本使用介绍
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基本介绍 Thrift 是用于点对点 RPC 实现的轻量级、独立于语言的软件堆栈。 Thrift 为数据传输、数据序列化和应用程序级处理提供了清晰的抽象和实现。 代码生成系统将简单的定义语言作为输入，并生成跨编程语言的代码，这些编程语言使用抽象堆栈来构建可互操作的 RPC 客户端和服务器。 Thrift 使以不同编程语言编写的程序可以轻松共享数据和调用远程过程。 Thrift 支持 28 种编程语言，很有可能支持您当前使用的语言。 Thrift 专门设计用于支持跨客户端和服务器代码的非原子版本更改。 这使
thrift 介绍及其使用
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Thrift是Facebook于2007年开发的跨语言的rpc服框架，提供多语言的编译功能，并提供多种服务器工作模式；用户通过Thrift的IDL（接口定义语言）来描述接口函数及数据类型，然后通过Thrift的编译环境生成各种语言类型的接口文件，用户可以根据自己的需要采用不同的语言开发客户端代码和服务器端代码。例如，我想开发一个快速计算的RPC服务，它主要通过接口函数getInt对外提供服务，这个RPC服务的getInt函数使用用户传入的参数，经过复杂的计算，计算出一个整形值返回给用户；
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原文地址：http://gemantic.iteye.com/blog/1199214 一、About  thrift    二、什么是thrift，怎么工作？  三、Thrift  IDL  四、Thrift   Demo  五、Thrift 协议栈 以及各层的使用（java 为例）  六、与protocolbuffer的区别  一、About  thrift      
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文章目录1、简介2、Thrift IDL2.1、基本类型2.2、结构体struct2.3、容器Container2.4、枚举enum2.5、常量定义2.6、类型定义2.7、异常Exception2.8、服务定义类型Service2.9、名字空间NameSpace2.10、注释Comment2.11、include 1、简介 thrift官网 Apache Thrift软件框架用于可伸缩的跨语言服务...
Thrift使用指南及语法介绍
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thrift介绍与实践
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Thrift是一种开源的跨语言服务开发框架，由Facebook于2007年设计并发布，后来成为Apache软件基金会的顶级项目。它旨在通过定义一种简单的接口定义语言（IDL）来解决分布式系统之间的通信问题，允许程序员在不同的...
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提供了一份STM32电源设计的原理图，该原理图采用Orcad软件绘制。该资源适用于需要进行STM32电源设计的工程师和电子爱好者，帮助他们快速理解和实现STM32系统的电源设计。 资源内容 STM32电源设计原理图：该原理图详细展示了STM32系统的电源设计方案，包括电源输入、稳压电路、滤波电路等关键部分。 Orcad格式文件：原理图以Orcad格式保存，方便用户直接在Orcad软件中打开和编辑。
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基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
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基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题，旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式，最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进，结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型，并通过Matlab代码实现算法流程，包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析，以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题；②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法；③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑，重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略，并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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