gRPC（gRPC Remote Procedure Call）是由 Google 开发的开源 RPC 框架，它基于 HTTP/2 标准，使用 Protocol Buffers 作为接口定义语言（IDL）。gRPC 提供了一种高效、跨语言、跨平台的远程过程调用（RPC）解决方案，被广泛应用于构建分布式系统和微服务架构。以下是选择使用 gRPC 的一些主要原因：
译者注：本篇内容由MongoDB官方从'2020.12.23'开始更新，处于未完成的状态。
Hertz[həːts] 是字节 CloudWeGo 团队一个 Golang 微服务 HTTP 框架，在设计之初参考了其他开源框架 fasthttp、gin、echo 的优势， 并结合字节跳动内部的需求，使其具有高易用性、高性能、高扩展性等特点，目前在字节跳动内部已广泛使用。如今越来越多的微服务选择使用 Golang，如果对微服务性能有要求，又希望框架能够充分满足内部的可定制化需求，Hertz 会是一个不错的选择。
http://www.umlchina.com/Tools/search.aspx
通过IDL语言去定义一个.PROTO文件，然后PROTOBUF会对各个平台提供PROTO C这么一个编译器，然后PROTO C编译器我们可以指定我要生成对应的C#的DR的表示还是对应的C++的DR表示。
《C++ 消息自动派发》系列上篇介绍了IDL解析器，生成的C++代码只支持JSON转C++ struct。 经过新的重构，这次增加了对C++ struct 转JSON的支持。IDL解析器自动为C++ struct生成两个方法。 decode：实现json 转C++ struct 转。 encode：实现C++ struct 转json字符串。 现实应用中，网络服务器程序处理流程如下： 1> 网络层异步接收Client消息（本文讨论的应用都是基于json协议） 2> 对消息进行解析，如
本文介绍了从入门到精通的Java学习路线，包括基础知识、框架、实战项目等方面的内容。
Interactive Data I anguage(交互式数据语言) 第四代计算机语言 跨平台应用开发 科学数 据分析 可视化表达
最近在忙一个IOT设备的项目，想设计一个通信系统通过串口控制设备(freertos)的运行。按照传统的设计思路，先要定义一套串口通信协议，在这套协议中传输层协议、应用层协议一个都不能少。每一层协议都要自己实现。数据编码/解码，数据校验，容错，这些非常基础的东西都要自己实现。 等这些协议都实现了，才是能开始设计真正的业务逻辑。 和同事商议后，一致认为要是照这么干，黄花菜都凉了。我们的生命不能浪费在这些无意义的劳动上！ 我想到了RPC概念是适用于我们的应用场景的。实际我们就是在串口上实现一个客户端请求->服务端响应的模型。除了传输层是串行通信，这与我们一般在tcp/ip网络上常见的client/server模型没啥区别，就是1对1简化版的client/server模型。比如也许google的基于protocol bufffers的grpc就能满足要求。如果能利用现成的开发框架，可以大大减化开发流程，减少开发时间。
春分时节，万物复苏，NanoMQ 项目又如期为大家献上了最新的 0.17 版本。这一版本主要对 2 个重要功能进行了升级：MQTT over QUIC 的双向认证和 DDS 协议转换代理的序列化代码自动生成。另外还新增了 QUIC 传输层的配置参数，增加了 Retain 消息的持久化，以及发布了 NanoSDK 0.9 版本等诸多更新。
StarUML(简称SU)，是一种创建UML类图，是一种生成类图和其他类型的统一建模语言(UML)图表的工具。StarUML是一个开源项目之一发展快、灵活、可扩展性强(zj)。
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自2013年百度IDL成立以来，常务副院长余凯一直被外界视所熟知。据百度内部邮件显示，5月22日余凯已经从百度离职，目前正式完成离职手续，离开百度创业。 余凯是在2012年4月加入百度，领导当时
只要涉及到网络通信，必然涉及到网络协议，应用层也是一样。在应用层最标准和常用的就是HTTP协议。但在很多性能要求较高的场景各大企业内部也会自定义的 RPC 协议。举个例子，就是相当于各个省不但用官方普通话，还都有自己的方言，RPC就相当于是一个方言。
最近各大厂的春招已经陆续开始了，目前还是提前批，各位还没投简历的，一定要快速投起来。 最近朋友在帮组里做初筛面试，发现基础、算法、项目这三块有两块好的同学都比较少，很多本科三年都在打 ACM 算法不错，但是基本没怎么复习计算机基础的东西，项目也是随便找的那种，这种也没法继续往后面推。 还有的是基础八股文背得很熟悉，但是呢数据结构不扎实，算法也刷得不多，一两道简单级别的剑指offer原题都没做出来，这种也没法继续往后面推，因为微信面委算法会考察得更严。 还有更气人的一类，连语言基础都有问题，比如 s
又很久没有写博客了，最近忙着研究GlusterFS，本来周末打算写几篇博客的，但是由于调试GlusterFS的一些新增功能就用了整整的一天，还有一天就陪老婆大人逛街去了！今晚浏览完微博发现时间还早就来博客一篇，本篇博客内容主要是前一段时间研究的Thrift的代码生成器的源码详细分析，没有具体分析语法解析，因为是工具字段生成的代码，人是没有办法阅读的—-到处都是跳转表！由于Thrift支持N多种语言，但是生成代码原理都差不多，我主要分析了C++相关代码生成。关于Thrift的使用及原理、代码网上基本上都有
GN语法 设计理念 编写构建文件不应该是一个创造性的努力。理想情况下，两个人应该产生相同的构建文件来实现相同的需求。除非绝对需要，否则不应有任何灵活性。做越多的事情越可能产生致命的错误。 定义应该比代码更像代码。我不想编写或调试Prolog。但是我们团队的每个人都可以编写和调试C ++和Python。 构建语言应该被视为构建应该如何工作。表达任意事物不一定容易甚至不可能。我们应该改变源代码和工具，使构建变得更简单，而不是把所有事情都变得更复杂以符合外部要求（在合理的范围内）。 在有意义的时候就像Blaze一
Terraform是国外很流行的资源编排工具，具体介绍可查看Hashicorp官网。TIC是腾讯云基于Terraform打造一款免费服务，可为不同云平台的基础架构资源提供易用、高效、安全的统一资源编排管理平台，通过使用声明型语言，兼容众多优秀的开源社区工具，同时提供代码编辑和视图编辑两种模式，有效降低学习成本和使用难度。TIC 使用代码版本管理的方式管理基础架构，保障基础设施的构建、管理和迁移的可靠性和安全性。具体产品介绍可参考TIC官网。TcalplusDB是腾讯去推出的一款全托管NoSQL数据库服务，可为用户提供高性能、低成本、易扩展、稳定、安全的存储服务，目前广泛应用于王者荣耀、刺激战场、穿越火线、火影忍者等数百款流行游戏，具体产品能力介绍可参考另一篇文章《腾讯云TcaplusDB基础能力介绍》。
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◆ Spring Cloud集成gRPC gRPC本身的跨平台特性及性能上的优势都促使很多大公司采用gRPC的RPC解决方案作为微服务交互的标准交互集成方式。 到目前为止，Spring Cloud官方并没有支持gRPC，但是在GitHub上有非常多的第三方开源项目支持gRPC与Spring Cloud的集成，start数 目 最 多 的 开 源 项 目 是 grpc-spring-boot-starter 。该 项 目 也 是Spring Cloud社区推荐的gRPC项目。下面是这个项目的主要特性： ● 在
一般地，开发一个对话系统或者机器人问答系统会涉及诸多领域的技术，除了硬件系统之外，还包括语言识别，自然语言处理/识别，知识图谱的搭建，自然语言生成及TTS播报等等，这对于企业及开发者个人而言，几乎是难以完成的任务。
根据36kr的报道，百度IDL常务副院长余凯已于两周前离职创业，将开发物联网（IoT）和机器人时代的“大脑”芯片——专门为感知、理解、控制而做的芯片。 余凯向“人工智能头条”确认了这一消息，并表示其目标是“做机器人和IoT时代的Intel”，此芯片与IBM SyNAPSE超大规模神经突触计算机芯片将会有很大的差异。 对于余凯在中国人工智能领域的地位，可以参照一位从业者针对余凯发布于《程序员》的一篇文章的评论：“作者多牛逼我就不多说了，基本上在我学习的路上，处处都可以看到他的身影！”所以，对于技术人员来说，此
前一篇blog 讲了如何实现IDL 解析器，本篇通过IDL解析器构建一个聊天服务器程序。本程序用来测试IDL解析器的功能，网络层使用前边blog中介绍的ffown库。我们只需定义chat.idl文件，idl解析器自动生成消息排放代码，省了每次再去繁琐的编写消息解析、判断代码。 IDL解析器介绍：http://www.cnblogs.com/zhiranok/archive/2012/02/23/json_to_cpp_struct_idl_parser_second.html ffown soc
dstat是一个用Python语言实现的多功能统计工具,用来取代Linux下的vmstat ,iostat,netstat,和ifstat等命令.
首先，软件下载后，里面包含了很多的文件（其中的“license.lic我们是不用的，用压缩包里的license5.3.lic文件”）：
wireshark: /usr/lib/wireshark /usr/share/wireshark
json 是一种很方便直观的数据格式，非常方便业务开发，特别是若类型语言，比如php。
编者按：Javascript扩展有很多种，C++和IDL，纯JS等等，看看下文介绍一位前辈的博客，相信对大家有帮助。 写chromium扩展、写webui，还有一点便是如何增加extension API，下边所描述涉及两种添加extension api的方法，第一种较为麻烦，但有利于完整理解。全文参考chromium官方文档。 一.通过json文件添加扩展API 1、增加导出接口权限限制：chrome/common/extensions/api/_permission_features.json。api的
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）。
虽然protobuf已经是通用性很广的IDL文件了，但对于未接触过这块的程序员来说，还是有很大的学习成本。在综合可读性和维护性之后，我个人比较倾向于使用oepnapiv2的方案，提供在线接口文档。
官方地址：https://www.eprosima.com/index.php/company-all/news/146-fast-rtps-is-now-fast-dds
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。
GUID，IID，IUnknow，IDL，都是COM规范定义的概念，它规定了对象接口如何声明，对象如何创建销毁，对象生命周期如何管理，接口如何继承和聚合。
本文不对词法和语法、以及flex和bison进行介绍，如有需要，可以阅读《RPC的实现》。本文试图用直接的方式，以最短的篇幅介绍一个最简单的IDL编译器实现。
举个例子，在JVM中，对象是以一定形式存在于内存中，然后被JVM识别从而可以以“对象”的方式是用它。那么序列化是什么呢，简单来说就是把内存中的对象的状态先以一种方式导出保存下来以便今后在某地方能够继续使用它。
We are in the era of API, and our services are exposed in APIs. When there is a new business requirement coming, a context storming happens and the feature will be degined in the principle of DDD and implemented in the form of APIs. A backend developer starts his work by designing an API contract and share it with his/her frontend peers. Frontend developers or from other team design their functions by the API contract. That is to say, we must work on a solid foundation of API contract so that everyone who are in the scope can work independently and start their work in parallel.
通用对象请求代理体系架构 (CORBA) 是由对象管理组 (OMG) 定义的标准，它使以多种计算机语言编写并在多台计算机上运行的软件组件能够协同工作。
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直接下载：thrift complier 下载地址，下载完成后改名为：thrift.exe 并将其放入到系统环境变量下即可使用
然后安装依赖的软件： 1. Java6 下载 - Java for OS X 2015-001 2. XQuartz https://www.xquartz.org
1.CORBA：Common Object Request Broker Architecture,通用对象请求代理体系。是由对象管理组(Object Management Group, OMG)制定的一种标准的面向对象分布式应用程序体系规范，旨在为异构分布式环境中，硬件和软件系统的互联而提出的一种解决方案。
因为对CORBA分析的需要，这里写一个简单的CORBA例子。从JDK1.2开始，JDK中集成了ORB的实现，本例子使用了JDK1.7，对于JDK1.2+应该都没有问题。这个例子实现一个简单的加减乘除的功能的计算器，客户端将参数和请求的方法名传送到服务端，服务端处理这个请求并将结果返回给客户端。
作为云原生程序监控的标准组件，Prometheus支持了各类Paas、Saas平台，并提供了一整套采集+存储+展示的解决方案。
摘要 序列化和反序列化几乎是工程师们每天都要面对的事情，但是要精确掌握这两个概念并不容易：一方面，它们往往作为框架的一部分出现而湮没在框架之中；另一方面，它们会以其他更容易理解的概念出现，例如加密、持久化。然而，序列化和反序列化的选型却是系统设计或重构一个重要的环节，在分布式、大数据量系统设计里面更为显著。恰当的序列化协议不仅可以提高系统的通用性、强健性、安全性、优化系统性能，而且会让系统更加易于调试、便于扩展。本文从多个角度去分析和讲解“序列化和反序列化”，并对比了当前流行的几种序列化协议，期望对读者做
在用不同语言编写的应用程序之间以及在不同平台上运行的应用程序之间交换数据时，Protobuf 编码提高了效率。
现如今都流行大前端开发，所谓的大前端就是，将后端的传统的MVC（model、view、controler）中的view和controler给接过来。 将view接过来这个没什么问题，最近的vue、react等框架，以前的静态html页面，ftl模板等都是干这种事情的，没什么好说。 但是，如果要将controler给接过来，就有些麻烦了。 最直接的问题就是需要搞定服务器内部服务之间的通讯
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