通过将 结构化的数据 进行 串行化(序列化),从而实现 数据存储 / RPC 数据交换的功能
在分布式系统中,服务框架扮演着至关重要的角色,它们帮助开发者简化服务间的通信和治理。Dubbo是一个广受欢迎的Java RPC框架,被广泛应用于微服务架构和分布式系统中。本文将详细解析Dubbo的核心概念、工作原理、关键特性以及示例代码,帮助读者深入理解Dubbo并掌握其使用方法。
以上是常见的序列化协议,每种协议都有自己的特点和适用场景。在选择序列化协议时,需要考虑数据大小、性能要求、跨语言支持以及易用性等因素。
python的数据格式存在多种多样的(字典、列表、元组等等)数据格式,它们都只是存在于运行程序的时候,程序运行结束之后一切就消失了。但是我们如果需要保存到硬盘中,这该怎么做呢?我们不会把他们都转化为字符串吧。如果转换为字符串之后我们该怎么取出来呢?
对于java来说就是序列化与反序列化机制,java序列化主要有两种用途,就是网络传输和对象持久化,所以Java提供了ObjectOutPutStream和ObjectInputStream。 既然Java已经提供了编解码机制,为何Netty还要提供另外的编解码框架呢?
摘要: gRPC是Google开源的高性能RPC框架,起源于Google内部的RPC系统——Stubby。本文详细探讨了gRPC的核心设计思路、与ThriftRPC和传统RPC的区别,以及gRPC的主要优势。
在上一篇文章漫谈模式之单例模式(多种实现方式的思考),我们已经给出了单例模式的多种实现。
之前使用chronicle进行过日志回放框架的设计,效果很不错。后面在更加深入了解过程中,发现chronicle性能优势中一个非常重要的方面,就是序列化和反序列化。chronicle提供了多个功能类,实现不同格式数据的序列化和反序列化功能。
类 Packer/Unpacker 允许序列化和反序列化多种类型的变量,如后续程序所示。这个类启用序列化和反序列化多种类型的变量和序列化主要类型变量以及包装类,String 对象,byte[] 对象, ByteBuffer 对象等的方法相似。
Json是一种可以跨语言的序列化与反序列化方式,再多种语言中均有对JSON的支持。
Protobuf(Protocol Buffers)是由Google开发的一种数据序列化格式,用于结构化数据的存储和交换。它最初是为Google内部使用而设计的,后来被开源,成为一种跨语言的数据序列化工具,支持多种编程语言。
在现代分布式系统中,接口定义和数据序列化是两个至关重要的组件。Protocol Buffers(protobuf)和Swagger(OpenAPI)是两种广泛使用的技术,它们在功能上有一定的重叠,但各有优劣和使用场景。本文将详细比较这两者,并讨论Google为何设计了Protocol Buffers。
❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes❞
大家好我是费老师,我们在日常使用Python的过程中,经常会使用json格式存储一些数据,尤其是在web开发中。而Python原生的json库性能差、功能少,只能堪堪应对简单轻量的json数据存储转换需求。
HTTP 与 RPC 接口是两种常见的接口通信协议。本文将会介绍它们的定义,区别和相同之处,应用场景以及目前的技术发展趋势,并给出接口代码示例和开发常用工具。
RPC 框架需要通过网络通信实现跨 JVM 的调用。既然需要网络通信,那就必然会使用到序列化与反序列化的相关技术,Dubbo 也不例外。
持久化存储是Spark非常重要的一个特性,通过持久化存储,提升Spark应用性能,以更好地满足实际需求。而Spark的持久化存储,根据不同的需求现状,可以选择不同的策略方案。今天的大数据入门分享,我们就来具体讲讲Spark持久化存储策略。
不知道大家在使用redis的时候,有没有遇到过如下错误:java.lang.ClassNotFoundException,这个错误是因为反序列化时找不到对应的对象导致的。
默认就是走dubbo协议的,单一长连接,NIO异步通信,基于hessian作为序列化协议。
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日常生活中,手机上收到的语音消息在网络中不能直接进行传输,而是通过一系列的信号,比如网络中二进制序列的转换,在传出时将语音消息转化成二进制序列进行网络传输,收到消息时再将二进制序列转化成语音消息,这种过程实际上就是序列化。
在上一篇文章,我们说到dubbo的基本工作原理,那是你必须知道的,至少知道dubbo分成哪些层,然后平时怎么发起rpc请求的,注册、发现、调用,这些是最基本的。
MapReduce是一种常用的分布式计算模型,通常用于大规模数据处理任务。在MapReduce中,序列化是非常重要的一个概念,它可以将数据转换为字节流以便在网络中进行传输和存储。
序列化只是一种拆装组装对象的规则,那么这种规则肯定也可能有多种多样,比如现在常见的序列化方式有:JDK(不支持跨语言)、JSON、XML、Hessian、Kryo(不支持跨语言)、Thrift、Protostuff、FST(不支持跨语言)。
RPC 协议的基本原理是客户端调用远程服务器上的函数,并将函数参数传递给服务器。 服务器执行相应的函数逻辑,并将结果返回给客户端。从客户端的角度来看,RPC 调用就像是调用本地函数一样,而不需要关心远程函数的实现和通信细节。简单来说:从本质上讲,它使一台机器上的程序能够调用另一台机器上的子程序,而不会意识到它是远程的。
Django REST framework框架是一个用于构建WebAPl的强大而又灵活的工具。通常简称为DRF框架或REST framework。
序列化,就是把数据结构或者是一些对象,转换为二进制串的过程,而反序列化是将在序列化过程中所生成的二进制串转换成数据结构或者对象的过程。
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当前流行微服务框架,gRPC和Protocol Buffers 是 Go 的微服务框架常用的框架。
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习框架,序列化是指将模型、张量或其他Python对象转换为一种可存储的格式,以便于在后续的时间点进行加载、重用或共享。通过序列化,可以将模型保存到磁盘上,方便后续再次加载和使用。
Thrift是Facebook开源提供的一个高性能,轻量级RPC服务框架,其产生正是为了满足当前大数据量、分布式、跨语言、跨平台数据通讯的需求。 但是,Thrift并不仅仅是序列化协议,而是一个RPC框架。相对于JSON和XML而言,Thrift在空间开销和解析性能上有了比较大的提升,对于对性能要求比较高的分布式系统,它是一个优秀的RPC解决方案;但是由于Thrift的序列化被嵌入到Thrift框架里面,Thrift框架本身并没有透出序列化和反序列化接口,这导致其很难和其他传输层协议共同使用(例如HTTP)。
你好,我是猫头虎,今天我们将深入探讨在使用 Spring Data Redis 时遇到的序列化和反序列化异常,并通过实战案例来解决这些问题。在企业级应用开发中,Redis 作为一种高性能的内存数据存储解决方案,被广泛应用于缓存、消息队列等场景。而 Spring Data Redis 则为开发者提供了一套简洁明了的操作接口。但在实际应用中,序列化异常是个常见但棘手的问题。本文将从实际案例出发,逐步深入探讨如何有效解决序列化异常,以期为广大开发者提供实用的参考。
Hessian 是一种轻量级的二进制 RPC(远程过程调用)协议,它可以在不同的平台之间进行数据传输和通信。它使用二进制格式来序列化和反序列化对象,并通过 HTTP 协议进行传输。
最近支付宝开源了一款重磅的产品,一个号称超过现有序列化框架 170x 性能的序列化框架 Fury。根据官方的介绍 Fury 是一个极快的多语言序列化框架,由 jit(即时编译)和零拷贝提供支持,提供高达 170 倍的性能和终极易用性。
Protobuf,全称为Protocol Buffers,是Google开发的一种轻量级的数据交换格式。它是一种语言无关、平台无关的序列化机制,适用于数据存储和通信协议的定义。Protobuf的主要目标是提供高效的数据序列化和反序列化机制,使得数据在网络传输和存储时更加高效和可靠。
dubbo 支持哪些通信协议?支持哪些序列化协议?说一下 Hessian 的数据结构?PB 知道吗?为什么 PB 的效率是最高的?
上一个问题,说说 dubbo 的基本工作原理,那是你必须知道的,至少要知道 dubbo 分成哪些层,然后平时怎么发起 rpc 请求的,注册、发现、调用,这些是基本的。
Spark提供的多种持久化级别,主要是为了在CPU和内存消耗之间进行取舍。下面是一些通用的持久化级别的选择建议:
在单体应用时,一次服务调用发生在同一台机器上的同一个进程内部,也就是说调用发生在本机内部,因此也被叫作本地方法调用。在进行服务化拆分之后,服务提供者和服务消费者运行在两台不同物理机上的不同进程内,它们之间的调用相比于本地方法调用,可称之为远程方法调用,简称RPC(Remote Procedure Call),那么RPC调用是如何实现的呢?
序列化 (Serialization)将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程,与之相对应的过程称之为反序列化(Unserialization)。序列化和反序列化主要用于解决在跨平台和跨语言的情况下, 模块之间的交互和调用,但其本质是为了解决数据传输问题。
为啥要学这个?在做测试的时候,对于一些特殊场景,比如凌晨3点执行一批测试集,或者在前端发送100个请求时,而每个请求响应至少1s以上,用户不可能等着后端执行完成后,将结果返回给前端,这个时候需要一个异步任务队列。而python提供一个分布式异步消息任务队列------- Celery。
JSON作为目前最流行的传输格式,在Python中也有相应的实现方式。由于JSON格式的文本可以跨平台并且简单易用,因此被广泛传播。因此,我们今天的主要讨论内容是如何熟练地应用Python的JSON库来处理将JSON映射到文本,以及如何从文本映射到对象中。现在,让我们开始探讨这个话题。
JSON不管是在Web开发还是服务器开发中是相当常见的数据传输格式,一般情况我们对于JSON解析构造的性能并不需要过于关心,除非是在性能要求比较高的系统。 目前对于Java开源的JSON类库有很多种,下面我们取四个常用的JSON库进行性能测试对比,同时根据测试结果分析如果根据实际应用场景选择最合适的JSON库。JSON类库分别为:JSONObject、Gson、FastJson和Jackson。 简单介绍下四个类库的身份背景。
JSON(JavaScript Object Notation)是一种用于数据交换的轻量级数据格式。在我们日常Python编程中,通常可以使用内置的json模块来进行JSON序列化和反序列化。那么关于使用json模块进行JSON序列化和反序列化的问题解决方案,可以参考下列。
除了Writable,Avro也是MapReduce中常用的序列化框架之一。Avro是一种数据序列化格式,支持动态类型和架构演进,并且可以生成多种编程语言的代码库。在MapReduce中,用户可以通过Avro的API来进行数据的序列化和反序列化。
对象序列化是指将对象从内存转换为字节流的过程,以实现对象的持久化存储和网络传输。它在许多场景中都非常重要,比如远程调用、长期数据存储等。
使用Spring 提供的 Spring Data Redis 操作redis 必然要使用Spring提供的模板类 RedisTemplate, 今天我们好好的看看这个模板类 。
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