目前主流的 Java 开发框架 Spring Boot,为了更方便集成 gRPC,自己开发了 spring-boot-starter-grpc,仅需简单的几行配置即可使用。相关使用文档如下:
01| 简介02| 安装2.1 Windows 下安装03| 简单使用3.1 编译3.2 Python 示例3.3 C# 示例
我们在工作中时常会用到HashSet,面试也有时候容易被问到,下面咱们就来聊聊HashSet。
之前一直使用C#开发,最近由于眼馋Java生态环境,并借着工作服务化改造的契机,直接将新项目的开发都转到Java上去。积攒些Java开发经验,应该对.NET开发也会有所启发和益处。 从理论上说,Java和C#语言差别不大,毕竟难听地说,C#就是抄Java出来的。程序语言简史如是介绍这两种语言:
枚举单例是指使用枚举类型来实现单例模式,它是单例模式中最简单、最安全的一种实现方式。在枚举类型中定义的枚举值只会被实例化一次,即保证了全局唯一的实例,而且实现简单、线程安全、防止反射攻击、支持序列化等。
Protobuf 作为一种跨平台、语言无关、可扩展的序列化结构数据通讯协议,已广泛应用于网络数据交换的场景中(比如IM通信、分布式RPC调用等)。
最近在做算法工程端的时候,发现用户的相关特征比较大,如用户离线特征、实时曝光、实时点击等,如果按照常规方式存入Redis,则是每个用户所消耗的内存大小会是在50K-70K或者甚至更大。所以在想,用什么压缩工具序列化和压缩后存入Redis呢?以前做游戏服务器的时候用过Protobuf,序列化和反序列化性能都很好,所以想到了用Protobuf;压缩工具当时想选LZ4,发现我们的东西不是特别大的那种,所以用JDK自带的解压缩性能就能满足,故有了现在的这篇文章。
一年前,我在业余时间编写一个后端项目,项目使用的技术栈是 Java Vert.x + MongoDB。Vert.x 是一个事件驱动的网络应用程序框架,因其异步响应的特性,读写 MongoDB 时不可避免要编写大量异步回调的代码。“回调地狱”现象的产生,让代码的可读性逐渐下降。
简介 MessagePack for C#(MessagePack-CSharp)是用于C#的极速MessagePack序列化程序,比MsgPack-Cli快10倍,与其他所有C#序列化程序相比,具有
Google 刚刚开源了grpc, 一个基于HTTP2 和 Protobuf 的高性能、开源、通用的RPC框架。Protobuf 本身虽然提供了RPC 的定义语法,但是一直以来,Google 只开源了Protobuf 序列化反序列化的代码,而没有开源RPC 的实现,于是存在着众多良莠不齐的第三方RPC 实现,不过我在项目中采用WCF搭配Protobuf是一个很不错的RPC实现,Google这个框架是是基于HTTP2的,这是他有特色的地方,带来诸如双向流、流控、头部压缩、单TCP连接上的多复用请求等特性。
每种编程语言必然有其优点和缺点,这也决定了它有适合的应用场景和不适合的应用场景。现代软件行业,想一门编程语言包打天下是不现实的。这中现状也造成了一种现象,一个程序员往往要掌握多种编程语言。
前言 很多人喜欢争论什么什么编程语言好,我认为这个话题如果不限定应用范围,就毫无意义。 每种编程语言必然有其优点和缺点,这也决定了它有适合的应用场景和不适合的应用场景。现代软件行业,想一门编程语言包打天下是不现实的。这中现状也造成了一种现象,一个程序员往往要掌握多种编程语言。 学习任何一门编程语言,都会面临的第一个问题都是:如何学习 XX 语言? 我不想说什么多看、多学、多写、多练之类的废话。世上事有难易乎?无他,唯手熟尔。谁不知道熟能生巧的道理? 我觉得有必要谈谈的是:如何由浅入深的学习一门编程语言?学习
上个月Microsoft开源了Bond,一个跨平台的模式化数据处理框架。Bond支持跨语言的序列化/反序列化,支持强大的泛型机制能够对数据进行有效地处理。该框架在Microsoft公司内部的高扩展服务中得到了广泛的应用。目前该项目已经基于宽松的MIT许可开源在了GitHub上,当前版本支持C++、C#和Python,可运行在Linux、OS-X和Windows平台上。Bond的编译器完全是使用Haskell编写的。 Bond与其他序列化系统具有很多相似性,例如Google Protocol Buffers、
本文是一篇不可多得的好文,MemoryPack 的作者 neuecc 大佬通过本文解释了他是如何将序列化程序性能提升到极致的;其中从很多方面(可变长度、字符串、集合等)解释了一些性能优化的技巧,值得每一个开发人员学习,特别是框架的开发人员的学习,一定能让大家获益匪浅。
该页面向您介绍gRPC和protocol buffers。 gRPC可以将protocol buffers用作其接口定义语言(IDL)和其基础消息交换格式。 如果您不熟悉gRPC和/或protocol buffers,请阅读此内容! 如果您只是想深入了解gRPC的实际效果,请选择一种语言并尝试使用其快速入门。
序列化:将对象的状态信息及类型信息,转换为一种易于传输或存储形式(流,即字节序列)的过程。
个人感觉C#中的特性(Attribute)和Java中的注解(Annotation)的使用有些相似,但是有有些区别。
protobuf的全称是Protocol Buffer,是Google提供的一种数据序列化协议。Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式,可以用于结构化数据序列化,很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。它可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。
大白话介绍下 RPC 中序列化的概念,可以简单理解为对象 –> 字节的过程,同理,反序列化则是相反的过程。
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。
我们看这个函数 onProto,一般有经验的可以看出来是一种tlv结构,去掉on剩下Proto谷歌开源了一个pb全称Google Protocol Buffer又简称Protobuf,,然后我们就可以一步一步分析下去,只要掌握了堆栈大法,我们就可以为所欲为的分析任意网站。
Netty 提供的编码器 StringEncoder,对字符串数据进行编码 ObjectEncoder,对 Java 对象进行编码 … Netty 提供的解码器 StringDecoder, 对字符串数据进行解码 ObjectDecoder,对 Java 对象进行解码 … Netty 本身自带的 ObjectDecoder 和 ObjectEncoder 可以用来实现 POJO 对象或各种业务对象的编码和解码,底层使用的仍是 Java 序列化技术 , 而Java 序列化技术本身效率就不高,存在如下问题
XML 序列化中的中心类是 XmlSerializer 类,此类中最重要的方法是 Serialize 和 Deserialize 方法 。XmlSerializer 创建 C# 文件并将其编译为 .dll 文件,以执行此序列化。XML 序列化程序生成器工具 (Sgen.exe) 旨在预先生成要与应用程序一起部署的这些序列化程序集,并改进启动性能。XmlSerializer 生成的 XML 流符合万维网联合会 (W3C) XML 架构定义语言 (XSD) 1.0 建议。而且,生成的数据类型符合文档“XML 架构第 2 部分:数据类型”。
本节C#驱动教程谈论C#类到BSON对象的序列化和反序列化。序列化是映射一个对象到可保存到MongoDB库中BSON对象的过程,反序列化由BSON文档重建对象的逆过程。因此,序列化过程通常被称为“对象映射”
Protocol Buffers是Google出品并开源的语言和平台均中立的数据序列化和反序列化工具,官方支持C++/Java和Python三大语言,另外有大量的第三方实现支持PHP、D语言和C#等众多语言,这些都可以从Google Protocol Buffers的官方网站上找到链接。
微软高级软件工程师辛石说,Infer#并不是唯一可用于.NET的静态分析器。但是,Infer# 为 .NET平台带来了独特的功能。Infer# 与众不同的是它专注于跨函数分析,这在其他分析器中找不到,而增量分析则找不到。
1.cs收发协议,通过protobuf序列化 2.lua收发协议,通过lua-protobuf序列化
众所周知,Kafka作为一款优秀的消息中间件,在我们的日常工作中,我们也会接触到Kafka,用其来进行削峰、解耦等,作为开发的你,是否也是这么使用kafka的:
在C#领域,有很多成熟的开源JSON框架,其中最著名且使用最多的是 Newtonsoft.Json ,然而因为版本迭代,其代码要兼容从net2.0到现在的最新的net框架,并且要支持.net平台下的其它语言,所以最新发布版本的Newtonsoft.Json其dll大小接近700k,另一方面,因为其复杂的迭代历史导致它的代码为了维护向下扩展性和向上兼容性而舍弃一些性能。
2、Debug.Write()和Trace.Write()之间有什么区别?二者分别应该用于何处?
这是我收集的10个较难回答的 Java 面试题。这些问题主要来自 Java 核心部分 ,不涉及 Java EE 相关问题。这些问题都是容易在各种 Java 面试中被问到的。
Thrift读音[θrɪft],是一个轻量级、跨语言的远程服务调用框架,最初由Facebook开发,后面进入Apache开源项目。它通过自身的IDL中间语言, 并借助代码生成引擎生成各种主流语言的RPC服务端/客户端模板代码。
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。
对象持久化到文本文件,策略是:将对象的属性值打散,拆解,分别存储。 序列化: 保存对象的"全景图" 序列化是将对象转换为可保存或可传输的格式的过程 三种: 二进制序列器: 对象序列化之后是二进制形式的,通过BinaryFormatter类来实现的,这个类位于System.Runtime.Serialization.Formatters.Binary命名空间下 [Serializable] //使对象可序列化(必须添加) 特性 程序集,类,方法,属性都可以使用特性
项目介绍 :基于 JavaFX 开发的文本编辑器,供了完善的文本编辑和查看功能,支持 Mac / Windows / Linux。
计算机单机性能一直受到摩尔定律的约束,随着移动互联网的兴趣,单机性能不足的瓶颈越来越明显,制约着整个行业的发展。不过我们虽然不能无止境的纵向扩容系统,但是我们可以分布式、横向的扩容系统,这听起来非常的美好,不过也带来了今天要说明的问题,分布式的节点越多,通信产生的成本就越大。
python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去,永久存储;通过pickle模块的反序列化操作,我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象
YAML 官方网站称 YAML 是"一种所有编程语言可用的友好的数据序列化标准"。YAML Ain't Markup Language,和GNU一样,YAML是一个递归着说"不"的名字。不同的是,GN
《深入.NET平台和C#编程》内部测试题-笔试试卷 一 选择题 1) 以下关于序列化和反序列化的描述错误的是( C)。 a) 序列化是将对象的状态存储到特定存储介质中的过程 b) 二进制格式化器的Serialize()和Deserialize()方法可以分别用来实现序列化和反序列 化过程 解析:BinaryFormatter c) 如果一个类可序列化,则它的子类和包含的各成员对象也一定可序列化 问题出在了子类,如果子类压根不能进行序列化操作,则会抛出异常 d) 标识一个类可以序列化要使用[Serializ
Json(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式。诞生于 2002 年。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。Json 是目前主流的前后端数据传输方式。
对于深拷贝,通常的方法是将对象进行序列化,然后再反序化成为另一个对象。例如在stackoverflow上有这样的解决办法:https://stackoverflow.com/questions/78536/deep-cloning-objects/78612#78612。这种序列化的方式,对深拷贝来讲,无疑是一个性能杀手。
前几天分享了《Spring Boot 返回 JSON 数据,一分钟搞定!》,好些人对 JSON 还没有一个清晰的认识,今天栈长带大家来认识一下什么是JSON。
一直以来,官方口径都是尽量不要碰 CSharp 里的 unsafe 部分,以至于在大部分其它语言的程序员眼里,甚至 CSharp 程序员的眼里,CSharp 就是一个 java,做做 CRUD,捣鼓捣鼓局限于 windows 平台的 Winform 和 WPF 就行了。
.NET 4.0 中引入的 dynamic 关键字为 C# 编程带来了一个范式转变。对于 C# 程序员来说,强类型系统之上的动态行为可能会让人感到不适 —— 当您在编译过程中失去类型安全性时,这似乎是一种倒退。
一、Protocol Buffers简介和特点 1、Protocol Buffers简介 ProtoBuf (Google Protocol Buffer)是由google公司用于数据交换的序列结构化数据格式,具有跨平台、跨语言、可扩展特性,类型于常用的XML及JSON,但具有更小的传输体积、更高的编码、解码能力,特别适合于数据存储、网络数据传输等对存储体积、实时性要求高的领域。 2、Protocol Buffers特点 XML、JSON是目前常用的数据交换格式,它们可读性较好。但
这也是很久之前了,在一直都怀念的读书时代,参与的第一个的项目,其中有一部分网络通信,基于socket编程。网络通讯TCP/IP相当于交通工具,上层应用协议还得自己设计。学过计算机网络这门课的,自然会对所学的知识举一反三。
本篇文章主要讲如何使用java生成Avro格式数据以及如何通过spark将Avro数据文件转换成DataSet和DataFrame进行操作。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云