rpc框架入门

最新推荐文章于 2024-06-07 13:18:11 发布
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博客聚焦于RPC框架服务端的设计思路，为相关开发提供参考，有助于了解RPC框架服务端设计的关键要点和方法。

rpc框架的服务端设计思路_

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使用Thrift作为.NET的RPC框架入门
XwyMysql的博客
09-24 326
接着，我们实现了Thrift服务端和客户端，并通过使用生成的代码进行通信。上述代码定义了一个名为Example的命名空间，并在其中定义了一个结构体UserData，以及一个名为UserService的服务。在使用Thrift之前，我们需要定义一个Thrift接口文件来描述我们的服务。上述代码中，我们创建了一个Thrift处理器和处理器工厂，用于处理客户端请求并调用实现的方法。在该方法中，你可以编写获取用户数据的实际逻辑。执行命令后，Thrift编译器将会生成一些C#代码，用于在C#中实现Thrift服务。
unity RPC网络传输
liuxincin的专栏
05-22 8149
unity 自带的network能满足一般的传输要求了，分两类，远程调用（RPC）和状态同步，其中状态同步适合做位置、方向之类的同步，RPC适合调用方法或提交数据。 要使用RPC 首先服务器端代码和客户端代码中所有的方法都必须一样，没有研究是否可以是方法名相同内容不同的情况。即使不用也要有！ 把用于RPC的方法上面写上[RPC] 例如 [RPC] void ReceiveMessage(
photon Unity RPC 调用流程
weixin_30551947的博客
05-16 1006
本文章由cartzhang编写，转载请注明出处。 所有权利保留。 文章链接：http://blog.youkuaiyun.com/cartzhang/article/details/51425225 作者：cartzhang 一、Photon简介 Photon是一款非常不错的游戏服务端引擎，是一个服务器应用程序，可以在你选择的机器上运行，并且完全是自定义和权威性的控制，你可以自由...
RPC框架与Dubbo完整使用
热门推荐
「有且仅有」
06-21 5万+
这并不是原理性的解释文章。只是快速入门，还有一个完整的Java例子。 一篇我觉得不错的文章推荐：深入浅出 RPC - 浅出篇 一、RPC 什么是RPC？RPC（Remote Procedure Call）远程过程调用。见名知意 - 从远程主机调用一个过程/函数。RPC的目标是：使得程序调用其它远程主机上的函数，好像调用本程序内的函数一样简单。并且屏蔽编程语言的差异性。要实现上述目标，首先的是设计一
分布式 RPC 框架入门
yanglamei1962的博客
08-21 642
警告程序包是实验性的，随时可能更改。它还需要 PyTorch 1.4.0+才能运行，因为这是第一个支持 RPC 的版本。本教程使用两个简单的示例来演示如何使用软件包构建分布式训练，该软件包首先在 PyTorch v1.4 中作为实验功能引入。这两个示例的源代码可以在中找到。先前的教程和编写分布式应用程序，描述了，该模型支持特定的训练范例，其中模型可以在多个过程中复制 每个进程都会处理输入数据的拆分。有时，您可能会遇到需要不同训练范例的场景。程序包可以帮助解决上述情况。在情况 1 中，和。
Dubbo（分布式RPC框架）——入门
程序员阿龙的博客
12-15 691
Apache Dubbo是一款高性能的Java RPC框架。其前身是阿里巴巴公司开源的一个高性能、轻量级的开源Java RPC框架，可以和Spring框架无缝集成。什么是RPC？RPC全称为remote procedure call，即远程过程调用。比如两台服务器A和B，A服务器上部署一个应用，B服务器上部署一个应用，A服务器上的应用想调用B服务器上的应用提供的方法，由于两个应用不在一个内存空间，不能直接调用，所以需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。
一文轻松学会RPC框架
m0_58618019的博客
05-21 1109
随着互联网的发展，网络信息的采集和整合变得越来越重要，而Python爬虫是目前最为实用和流行的数据采集方式之一。但是在进行大规模数据采集时，传统的单机爬虫已经不能满足需求，因此RPC框架成为了Python爬虫的重要进化方向。本文将为大家介绍Python爬虫RPC框架的概念及其在爬虫中的应用，帮助读者更好地了解和使用这一技术。
RPC框架Kitex入门
weixin_57209831的博客
02-07 915
前一篇笔记介绍了字节跳动的开源 Golang 微服务 HTTP 框架 Hertz，本文将要介绍同样是字节跳动开源的 Golang 微服务 RPC 框架 Kitex。Kitex 字节跳动内部的 Golang 微服务 RPC 框架，具有高性能强可扩展的特点，在字节内部已广泛使用。如果对微服务性能有要求，又希望定制扩展融入自己的治理体系，Kitex 会是一个不错的选择。架构设计框架特点：高性能：使用自研的高性能网络库Netpoll，性能相较 go net 具有显著优势。扩展性。
thrift rpc框架入门
ppt0501的专栏
05-30 891
thrift 入门 下载thrift：wget http://ftp.kddilabs.jp/infosystems/apache/thrift/0.9.3/thrift-0.9.3.tar.gz 解压：tar -zxvf thrift-0.9.3.tar.gz 安装： ./configure && make && make install 编写thrift文件： (dto.thrift) na
项目3：从0开始的RPC框架（简易版）
konghaoran的博客
06-07 1484
手写RPC框架，从0到1，从简易到复杂。
Thrift RPC框架入门教程
"Thrift是一个开源的跨语言服务开发框架，由Facebook...然而，随着技术的发展，也有一些新的RPC框架出现，如gRPC，它们提供了更现代的特性，如HTTP/2支持和基于ProtoBuf的序列化，用户在选择时应根据具体需求进行评估。
RPC-DDSF：一种基于RPC的分布式数据共享框架.pdf
08-09
文章进一步分析了在ONC RPC框架中影响数据共享性能的因素，并通过实验探究了不同参数设置下的ONC RPC性能表现。这些实验结果为框架的使用者提供了重要的指导信息，帮助他们在使用RPC-DDSF框架时能够调整参数以达到...
Dubbo RPC框架入门：Hello World实例演示
阿里巴巴开源的RPC框架dubbo，是目前最流行的RPC框架之一，广泛应用于Java应用程序中。本知识点将详细介绍如何通过dubbo实现一个简单的helloworld实例。 ### 什么是dubbo? dubbo是由阿里巴巴开源的一个高性能、轻...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
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