gRPC是一个高性能、开源和通用的RPC框架，面向移动和HTTP/2设计。 gRPC由google开发，是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用系统。
HelloClient
转自公众号：Alluxio作为Alluxio2.0发布版本的一部分，我们将RPC框架从ApacheThrift（见文末链接1）变为gRPC（见文末链接2）。在本文中，我们将讨论这一变化背后的原因以及我们在此过程中学到的一些经验。Alluxio是一个开源的分布式虚拟文件系统。作为数据访问层，Alluxio使得大数据和机器学习应用程序能够利用数据本地性和许多其他特性，处理来自多个异构存储系统中的数据。Allu
netty学习笔记之常见RPC框架安装和使用使用protobuf1.1到[protocolbuffers](https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases)下载1.2配置编译器protoc-3.9.0-win64.zip的环境变量1.3到maven仓库里查找protobuf相关插件，引入Gradle中管理(如果序列化不成功可能包不完整)1.4编写proto文件如下1.5使用cmd命令切换到工程目录下，使用命令protoc--java_out=生成j
目录 ● Dubbo ● Motan ●Thrift ●Grpc 上述四种流行RPC框架的对比 ● Dubbo 本来阿里2014年就不在维护Dubbo了，直到2017年9月份又恢复了维护，可能一来是用户量很多，哪怕是在不维护的情况下还是有很多的用户，二来是微服务比较火，比较看好微服务的方向。以下是Dubbo的架构模型（实线表示同步调用，虚线表示异步调用）： 第1、2步：蓝色的箭头表示
thrift,gRPC,rpcx,motan,dubbox等rpc框架对比 Motan Dubbox thrift gRPC rpcx 开发语言 Java Java 跨语言 跨语言 go 分布式服务治理 Y Y 可以配合zookeeper,Eureka等实现 可以配合etcd(go),zookeeper,consul等实现 自带服务注册中心，也支持zookerper,etcd等发现方式 底层协议 motan协议，使用tc
GRPCJava源码解析引言1服务端1.1逻辑架构1.1.1宏观逻辑1.1.2服务管理（ServerPack）1.1.3服务注册（RegistryPack）1.1.4传输逻辑（TransportPack）1.1.5网络处理（HandlerPack(io.grpc.netty)）1.1.5.1netty领域1.1.6网络流（StreamPack）1.1.7方法调用（CallPack）1.2运行时1.2.1服务构建1.2.2服务启动1.2.3连接处理1.2.3.1接收消息头1.2.3.2消息体处理1.3代码解
基本配置 完整标准依据官网进行配置。 依赖 compile( 'org.slf4j:slf4j-nop:1.7.25', 'io.grpc:grpc-netty-shaded:1.18.0', 'io.grpc:grpc-protobuf:1.18.0', 'io.grpc:grpc-stub:1.18.0' ) 插件 applyplugin:'com.google.protobuf' buildscript{ repositories{ mavenCentral() } dependencies
【推荐】2019Java开发者跳槽指南.pdf(吐血整理)>>> 服务端main.go import"google.golang.org/grpc" funcRunGrpc(){ list,err:=net.Listen("tcp",":9001") logs.Info("grpc:9001") iferr!=nil{ logs.Info("grpcerr=%s",err) } s:=grpc.NewServer() pb.RegisterWaiterServer(
安装步骤： 一、安装protoc工具 二、php安装grpc扩展 三、php安装protobuf扩展 描述一下它们之间的关系：protobuf是一套接口描述语言(InterfaceDefinitionLanguage，IDL),相关处理工具主要是protoc,基于c++语言实现。 用户写好.proto描述文件，之后便可以使用protoc自动编译生成众多计算机语言（C++、Java、Python、C#、Golang等）的接口代码。这些代码可以支持gRPC，也可以不支持。 gRPC是Google开源的RPC
系统环境ubuntu14.04（mac上装的parallels虚拟机） Python36 Tensroflow1.8.0 Tensorflow-serving1.9.0（1.8官方不支持python3） Docker18.03.1-ce grpc Tensorflow-model-server 1.安装Tensorflow Pip3installtensorflow 2.安装tensorflow-serving 先安装grpc相关依赖： sudoapt-getupdate&am
funcmain(){ stop:=make(chanos.Signal,1) signal.Notify(stop,os.Interrupt,syscall.SIGINT,syscall.SIGTERM,syscall.SIGQUIT) gofunc(){ lis,err:=net.Listen("tcp","localhost:8181") iferr!=nil{ log.Fatalf("FailedstartTCPServeron%s,%v","localhost:8181")
背景 基于fabric1.0搭建了一个区块链网络（1order,2org,4peer,1cli）,安装本地chaincode之后，通过cli容器调用chaincode正常。然后编写getUserInfo.js(因为安装到网络中的chaincode有一个获取所有用户信息的功能)来获取用户信息。 问题描述 在cli容器中通过命令: peerchaincodequery-Cmychannel-nmycc-c'{"Args":["getUserInfo","1001"]}' 获取信息正常，通过运行js脚本： n
gRPC服务发现&负载均衡 构建高可用、高性能的通信服务，通常采用服务注册与发现、负载均衡和容错处理等机制实现。根据负载均衡实现所在的位置不同，通常可分为以下三种解决方案： 1. 集中式LB（ProxyModel） 在服务消费者和服务提供者之间有一个独立的LB，通常是专门的硬件设备如F5，或者基于软件如LVS，HAproxy等实现。LB上有所有服务的地址映射表，通常由运维
前言 在分布式高并发服务器中，client到server以及server中的多个节点之间的连接往往使用连接池来管理。简单来说就是将提前创建好的连接保存在池中，当有请求到来时，直接使用连接池中的连接对server端访问，省去了创建连接和销毁连接的开销(TCP建立连接时的三次握手和释放连接时的四次挥手)，从而提高了性能。 目录 设计原则 基本原理 GRPC特性 GRPC调优 实现细则 延伸阅读
这几天由于工作的原因，涉及到系统之间的通信，rpc调用方式不失为内部系统之间的一种高效简单的方式，至于rpc是什么，这里不多说，自行Google去。 在比较了Thrift（Apache开源项目）和grpc（谷歌去年开源的一个项目）后，选择了grpc，这里不想多说它们两个之间的区别。 在阅读下面代码之前你先要去了解一下protocolbuffer 本文涉及的程序，用的开发工具是idea2016.2.5，java环境是jdk