基于Go的D-Bus框架（一）

最新推荐文章于 2022-01-23 10:19:46 发布
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本项目旨在完善基于Go语言的DBus框架使用体验。作者通过开源夏令营活动，在Deepin团队指导下，深入了解Linux桌面机制，并致力于实现出函数参数及结构体字段的导出功能。
优快云开源夏令营已经过去十多天了，我的项目名称是“基于golang的dbus框架”，导师是Deepin的夏彬老师。这个项目吸引我的主要有两点：第一是因为我对Linux桌面比较感兴趣，通过完成这个项目可以了解Linux桌面的许多内部机制；第二是因为从我了解的知识来看，Go本来是为系统编程而生的，把它用在Linux桌面上十分有趣。

其实这次的开源夏令营并不能算是一个独立的项目，因为我的工作是在原有go-dbus代码的基础上完善使用体验，不过对我来说，要学习的东西还是很多的。过去的十几天我都在了解Go和D-Bus相关的知识，和导师沟通具体的方案。目前的工作目标主要是实现函数参数和结构体字段导出功能，希望能在七月份完成这个目标。

继续努力。
C++ D-Bus / gRPC：Linux/跨平台进程间通信与微服务
weixin_41455464的博客
07-10 1068
今天咱们不搞那些虚头巴脑的概念，直接上干货，用最接地气的方式，聊聊C++在Linux/跨平台下，如何用D-Bus和gRPC这俩神器搞定进程间通信，顺便摸一把微服务的门道。在计算机世界里，不同的程序就像不同的餐厅部门，它们各自独立运行，但有时候需要共享数据、协作完成任务。但真正的软件开发，不仅仅是写代码，更重要的是理解业务需求，选择合适的架构，以及不断学习和探索新的技术。选择合适的IPC机制，就像为你的餐厅选择合适的传菜系统，可以提高效率、降低成本，让你的应用更加健壮和可维护。这就像公交车的“线路图”。
Go-dbus-原生Go绑定D-Bus消息总线系统
08-14
dbus - 原生Go绑定 D-Bus 消息总线系统
go-dbus-factory:生成D-Bus接口的go绑定
03-18
公共汽车工厂 用于自动化生成DBus服务的方便的go绑定代码。 命令如果没有特殊说明，都在项目根目录下执行。 构建生成器，执行命令： make bin 将产生generator二进制。 对文件夹进行自动化代码生成，如执行命令： ./generator org.freedesktop.notifications 对所有文件夹执行自动化代码生成，执行命令 ./gen.sh 这个脚本自动查找包含特征文件config.json的文件夹进行生成。 文件夹 将生成一个DBus服务的代码所需的文件集中放到一个文件夹，文件夹名一般是DBus服务名全小写，如标准的通知服务org.freedesktop.Notifications文件夹为org.freedesktop.notifications，自动生成的代码包的包称为点分割的最后一个组件，例如通知。 文件夹内有内省xml，配置文件config.json
D-Bus 体系
kernel_32的专栏
11-27 2533
       有很多种IPC或者网络通信系统，如：CORBA, DCE, DCOM, DCOP, XML-RPC, SOAP, MBUS, Internet Communications Engine (ICE)等等，可能会有数百种，dbus的目的主要是下面两点：1.在同一个桌面会话中，进行桌面应用程序之间的通讯2.桌面程序与内核或者守护进程的通信。Dbus是一套进程通信体系，它有以下几层：1
go dbus 使用
远行的蜗牛
01-23 1034
godbus 学习资料 比较全面 go dbus 应用
在go项目中使用dbus请求-示例
初心者小屋
09-29 1408
前提 项目采用前后端分离的架构，后端提供api给前端使用，而某些功能模块的api需要dbus请求另外的进程提供的服务。 设计 首先，对于这个功能模块，新建一个文件夹单独归类。其中又分为三个部分，dbus，handler，service module dbus handler service dbus负责dbus客户端，以及dbus method的定义。 handler...
基于Go的D-Bus框架（二）
mathmonkey的专栏
07-24 1903
D-Bus有一个自省机制，可以在运行时查询对象的接口支持的消息和信号等。通过在标准接口org.freedesktop.DBus.Introspectable上实现一个Introspect方法，就可以返回一个关于接口的XML描述。虽然不是强制要求，但是大部分D-Bus实现都为它们导出的对象提供了自省支持。 org.freedesktop.DBus.Introspectable是D-Bus的
【M-BUS主站软件开发指南】：编写高效通信协议栈的秘诀
接着，文中详细阐述了高效通信协议栈实现的技术要点，从编程语言选择到调度算法，再到性能优化和故障排除。第五章通过具体的开发实践案例，揭示了硬件接口集成、软件测试与现场部署等关键步骤。最后，展望了M-BUS...
【ESP-IDF框架进阶】：从Make到CMake的5大演进优势与工程结构设计黄金法则
![【ESP-IDF框架进阶】：从Make到CMake的5大...随着物联网设备复杂度的持续攀升，Espressif推出的ESP-IDF（Espressif IoT Development Framework）经历了从早期基于GNU Make到全面拥抱CMake的根本性变革。这一转型并
深入浅出ESP-IDF框架核心：99%初学者忽略的3大关键概念与目录结构解析
ESP-IDF框架初探——从零理解物联网开发基石 ESP-IDF（Espressif IoT Development Framework）是乐鑫官方推出的物联网开发框架，专为ESP32系列芯片打造，集成了RTOS、Wi-Fi、蓝牙、低功耗等核心功能。它以FreeRTOS...
D-Bus的本机Go绑定-Golang开发
05-26
dbus dbus是一个简单的库，为D-Bus消息总线系统实现本机Go客户端绑定。 D-Bus消息协议的完全本机实现Go-like API（信号通道dbus dbus是一个简单的库，为D-Bus消息总线系统实现了本机Go客户端绑定。D-Bus消息的完全本机实现协议Go-like API（用于信号/异步方法调用，Goroutine安全连接的通道）有助于内省/属性接口的子软件包安装此软件包需要Go 1.7。如果已安装并设置GOPATH，请运行：go get github.com/godbus/dbus如果您想使用subpac
dbus:D-Bus的本机Go绑定
05-02
公交车 dbus是一个简单的库，为D-Bus消息总线系统实现了本地Go客户端绑定。 特征 D-Bus消息协议的完整本机实现 Go类API（信号通道/异步方法调用，Goroutine安全连接） 有助于内省/属性接口的子包 安装 此软件包需要Go 1.7。 如果您安装了它并设置了GOPATH，则只需运行： go get github.com/godbus/dbus 如果要使用子软件包，则可以相同的方式安装它们。 用法 完整的软件包文档和一些简单的示例可在。 同样， 目录简要概述了基本用法。 使用Godbus的项目 通过dbus将桌面通知提供给库。 通过bluez dbus API提供了一个蓝牙客户端。 媒体播放的书签实用程序。 会为Internet无线守护程序“ iwd”绑定。 请注意，该API暂时被认为是不稳定的，可能会更改，恕不另行通知。 执照 go.dbus在简化的BSD许可
go-cgm:golang dbus 与 cgmanager 对话的测试
07-07
去-cgm 这是一个用于与 cgmanager 交互的 go 库。 它支持以下调用： 功能 描述 猫 获取 cgroup 文件的内容 创造 创建一个 cgroup 获取儿童 获取子 cgroup 列表 获取任务 列出 cgroup 中的任务 列表控制器 列出已安装的控制器 LS 列出控制器提供的文件 移动数据 将进程移入 cgroup 平 Ping cgmanager 去掉 删除一个 cgroup 放 设置 cgroup 文件的值 论据 Cat controller cgroup file Create controller cgroup GetChildren controller cgroup GetTasks controller cgroup ListControllers Ls controller cgroup MovePid controller new-cg
go-bluetooth, 在 bluez DBus接口上，Golang蓝牙客户端.zip
09-17
go-bluetooth, 在 bluez DBus接口上，Golang蓝牙客户端 蓝牙基于 bluez DBus接口的Golang蓝牙客户端请参阅这里参考 https://git.kernel.org/cgit/bluetooth/bluez.git/tree/doc 。状态当前的API不稳定，将来可能会改变。
基于Go的D-Bus框架（三）
mathmonkey的专栏
08-23 1184
开源夏令营第二个月的实习期已经过去一半了，
DBUS
weixin_41028621的博客
03-16 1675
了解DBUS 1.概述   D-Bus是一种高级的进程间通信机制，它由freedesktop.org项目提供，使用GPL许可证发行。D-Bus的主要概念为总线，注册后的进程可通过总线接收或传递消息，进程也可注册后等待内核事件响应，例如等待网络状态的转变或者计算机发出关机指令。   D-Bus是Linux及其他类UNIX系统上的一种IPC(Interprocess communication)机制。相较于传统的管道(PIPE)、Socket等原生基于字节流的IPC方式，D-Bus提供了基于独立Messag.
让QT/Embeded支持dbus框架
漠北苍狼的专栏
03-25 2126
DBUS是linux新近几年发起来的一种ipc机制，具体的内容，请直接看dbus官方的文档，在dbus官方文档中有个tutia，这个很详细的说明了dbus的相关内容。在这里，我主要说说怎么样在嵌入式环境中通过qt绑定开使用dbus机制。 首先是编译qt/E，让它那那个添加进DBUS的支持。1.下载源码包，最好只用比较新一点的4.4之后的qt,1.0版本之后的dbus2.编译db
Bus架构记要
04-06 208
Bus架构，好处就是为系统结构提供灵活的动态扩展机制.可以通过数据类型、接口等动态构造实例。减少各个类之间的耦合度。他其实是抽象工厂模式的一种应用。 实例说明，在程序中我遇到的一个实例跳转流程如下： 第一步：初始化 　　在应用加载时- (void)applicationDidFinishLaunchingNotification，初始化Bus（总线）：[EMBusManager r...
dbus
veritastry的专栏
06-08 293
http://dbus-cxx.sourceforge.net/enums_8h.html  http://archive.cnblogs.com/a/1734901/  http://blog.youkuaiyun.com/nero_cie/archive/2011/01/19/6153804.aspx   QT4 dbus http://blog.china
有没有一种分布式，事件驱动的框架
最新发布
09-04
<think> 我们正在查找分布式事件驱动的框架。根据引用[1]，Kafka被提及为实现分布式事件驱动架构的理想基础设施。引用[2]中提到了几个框架，包括RocketMQ和Apache Kafka作为消息事务方案，以及ServiceComb-Saga和Eventuate Tram作为Saga长事务方案（事件驱动+异步补偿）。引用[3]提到分布式协调框架解决一致性问题，但没有具体框架名称。引用[4]提到Dapr（分布式应用运行时）通过构建块抽象将业务逻辑与基础能力解耦，支持事件驱动。引用[5]提到流计算框架（如Flink）用于实时处理，但未直接提及事件驱动框架。 综合以上引用，分布式事件驱动框架主要包括： 1. **Apache Kafka**：高吞吐量分布式消息系统，支持事件发布/订阅，适用于构建事件驱动架构（引用[1][2]）。 2. **RocketMQ**：支持事务消息（半消息机制），保证跨服务最终一致性（引用[2]）。 3. **Eventuate Tram**：基于事件驱动和异步补偿的Saga框架，适合长事务（引用[2]）。 4. **ServiceComb-Saga**：华为开源的Saga框架，通过状态机编排实现事件驱动的事务管理（引用[2]）。 5. **Dapr（Distributed Application Runtime）**：提供发布/订阅构建块，支持事件驱动架构，可与Kafka、RabbitMQ等集成（引用[4]）。 6. **Apache Flink**：流处理框架，支持事件驱动应用（引用[5]提及流计算，虽然未直接命名，但Flink是此类场景的代表）。 下面详细说明这些框架： ### 一、消息队列/流处理平台（基础设施层） 1. **Apache Kafka** - **核心机制**：分布式日志存储，支持高吞吐量的事件流处理。 - **事件驱动场景**：服务间通过生产/消费事件解耦，例如用户注册后触发邮件通知[^1]。 - **关键特性**： - 持久化事件存储（保留策略可配置）； - Exactly-Once语义（通过事务生产者实现）[^2]。 2. **RocketMQ** - **核心机制**：事务消息（半消息+本地事务检查），确保跨服务最终一致性。 - **典型场景**：电商订单创建→库存扣减→支付流程的异步事件驱动[^2]。 ### 二、Saga事务框架（业务流程层） 1. **Eventuate Tram** - **核心机制**：基于CDC（变更数据捕获）的事件发布，配合补偿事务实现长流程回滚。 - **示例流程**： ```mermaid graph LR A[订单服务] --创建订单事件--> B[支付服务] B --支付成功事件--> C[库存服务] C --扣减失败--> D[支付补偿] ``` - **特点**：异步事件驱动，避免分布式锁[^2]。 2. **ServiceComb-Saga** - **核心机制**：状态机定义Saga流程，每个步骤关联补偿操作。 - **适用场景**：跨多服务的审批流（如请假申请→经理审批→HR备案）[^2]。 ### 三、云原生运行时（Dapr） - **Dapr发布/订阅构建块** - **工作方式**：应用通过Dapr Sidecar发布事件，由底层消息中间件（如Kafka）传递。 - **代码示例**（发布事件）： ```csharp // .NET应用通过Dapr SDK发布事件 daprClient.PublishEventAsync("pubsub", "order_created", new Order(123)); ``` - **优势**：业务代码无需绑定特定消息系统，通过配置切换基础设施[^4]。 ### 四、流处理框架（实时事件驱动） 1. **Apache Flink** - **核心能力**：处理无界事件流，支持事件时间语义（Event Time）。 - **事件驱动应用**：实时欺诈检测（基于用户行为事件流分析）[^5]。 --- ### 选型建议 | 场景 | 推荐框架 | |--------------------------|-------------------------| | 高吞吐事件总线 | Kafka, RocketMQ | | 跨服务事务（最终一致） | Eventuate Tram, Dapr | | 金融级长事务补偿 | ServiceComb-Saga | | 实时事件流处理 | Apache Flink | --- §§相关问题§§ 1. Kafka和RocketMQ在事件驱动架构中的性能对比如何？ 2. 如何用Dapr简化事件驱动架构的开发？ 3. Saga模式在事件驱动架构中如何保证数据一致性？ 4. Flink能否替代Kafka用于事件驱动？ 5. 事件驱动架构中如何处理事件丢失问题？ </think> ### 分布式事件驱动框架全景解析 根据行业实践和技术文档，主流的分布式事件驱动框架可分为三大类，每类均有代表性解决方案： --- #### 一、消息中间件驱动型 **核心机制**：通过消息队列解耦服务，实现事件发布/订阅 1. **Apache Kafka** - **特点**：高吞吐（百万级TPS）、持久化日志、Exactly-Once语义 - **事件驱动场景**：实时数据管道、用户行为追踪[^1][^2] - **架构示例**： ```mermaid graph LR A[事件生产者] -->|发布事件| B(Kafka集群) B -->|订阅事件| C[服务1] B -->|订阅事件| D[服务2] ``` 2. **RocketMQ** - **差异化**：事务消息（半消息机制）、延迟消息 - **适用场景**：电商订单状态流转、金融交易链路[^2] --- #### 二、Saga事务框架型 **核心机制**：事件驱动+补偿事务保障最终一致性 1. **Eventuate Tram** - **技术栈**：Java/Spring生态 - **核心能力**： - CDC（Change Data Capture）捕获数据库变更 - 自动生成领域事件 - 补偿事务编排[^2] - **代码片段**（事件定义）： ```java public class OrderCreatedEvent implements DomainEvent { private Long orderId; private BigDecimal amount; // 事件携带业务数据 } ``` 2. **ServiceComb-Saga** - **华为开源**：状态机驱动长事务 - **典型流程**： ```mermaid graph TB S[开始] --> A[预订库存] A --成功--> B[扣减账户] B --失败--> C[补偿释放库存] ``` --- #### 三、云原生运行时 **核心机制**：通过Sidecar抽象基础设施 1. **Dapr（Distributed Application Runtime）** - **事件驱动构建块**： - 标准化Pub/Sub API（支持Kafka/RabbitMQ等） - 事件回溯与重试策略 - **架构优势**： - 业务代码与基础设施解耦[^4] - 跨语言支持（Java/Go/.NET） - **部署模型**： ```mermaid graph LR App-->|gRPC调用| Dapr-Sidecar Dapr-Sidecar-->|事件传递| Message-Bus ``` --- #### 四、流处理引擎 **核心场景**：实时事件流处理 1. **Apache Flink** - **事件驱动特性**： - 事件时间（Event Time）语义 - 状态快照（Checkpoint）保障容错[^5] - **典型应用**：实时风控、IoT设备监控 --- ### 框架选型矩阵 | 需求场景 | 推荐框架 | 关键优势 | |------------------------|-----------------------|----------------------------| | 高吞吐事件总线 | Kafka/RocketMQ | 水平扩展、持久化存储 | | 跨服务事务一致性 | Eventuate Tram | CDC自动事件捕获+补偿机制 | | 多云/混合云部署 | Dapr | 基础设施抽象、标准化API | | 复杂事件流处理 | Flink | 窗口计算、状态管理 | > 💡 **趋势洞察**：现代架构常组合使用，例如： > `Dapr + Kafka`（基础设施标准化）或 `Flink + Eventuate`（实时处理+Saga事务） ---
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