还在羡慕BAT,京东等公司的大流量的架构吗?让你的java系统引用解耦,互相独立,commonrpc 就可以办到。commonrpc 1.1版本 在commonrpc 1.0 支持tcp 协议基础上,扩展支持 http协议,同时HTTP协议支持restful 方式访问,不需要tomcat 等容易,直接main可以跑起来,让java 应用服务化更加彻底,更加解耦,是java应用提供的服务各个开发语言都可以接入。
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distributed RPC(分布式RPC) (DRPC) 的设计目的是充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算。Storm topology(拓扑)接受若干个函数参数作为输入,然后输出这些函数调用的结果。 严格的来说,DRPC不能够算作Storm的一个特性,因为它是一种基于Storm 原语(Stream,Spout,Bolt,Topology)实现的设计模式。DRPC可以脱离Sto
主要内容:1.RPC流水线工程,2.RPC 技术选型,3.如何设计 RPC1.RPC流水线工程 ① Client以本地调用的方式调用服务 ② Client Stub接收到调用后,把服务调用相关信息组装成需要网络传输的消息体,并找到服务地址(host:port),对消息进行编码后交给Connector进行发送 ③ Connector通过网络通道发送消息给Acceptor ④ Acceptor接收到消息后交给Server Stub ⑤ Server Stub对消息进行解码,
Uragano 旨在提供一个搭建和使用简单的高性能 RPC 框架。Uragano 是基于 netstandard2.0 开发的。Uragano 默认采用 DotNetty 实现远程通信,使用 MessagePack 进行编解码。
一、MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集。 MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由 map 以并行的方式处理,框架对 map 的输出进行排序,然后输入到 reduce 中。MapReduce 框架专门用于 <key,value> 键值
Dubbo 是阿里巴巴公司开源的一个Java高性能优秀的服务框架,使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能,可以和 Spring框架无缝集成。不过,略有遗憾的是,据说在淘宝内部,dubbo由于跟淘宝另一个类似的框架HSF(非开源)有竞争关系,导致dubbo团队已经解散(参见http://www.oschina.net/news/55059/druid-1-0-9 中的评论),反到是
类型 实现框架 应用场景 批处理 MapReduce 微批处理 Spark Streaming 实时流计算 Storm
其于职业介绍所、工头、工人、工作模型的分布式计算框架。 职业介绍所有两种,一种是本地职业介绍所,一种是远程职业介绍所。顾名思义,本地职业介绍所就是在当前计算机上的,远程职业介绍所用于连接到远程职业介绍所的。 工人、工头都可以加入到职业介绍所,所以加到本地或远程种业介绍所都是可以的。 在同一个职业介绍所中,具有同样类型的工人、工头和工作都存在的时候,工作就可以被安排下去执行。当然,有两种安排方式,一
ProviderConfig 属性 名称 默认值 备注 id ID 自动生成 application 应用对象 空ApplicationConfig interfaceId 服务接口(唯一标识元素) 不管是普通调用和返回调用,这里都设置实际的接口类 uniqueId 服务标签(唯一标识元素) filterRef 过滤器配置实例 List filter 过滤器配置别名 多个用逗号隔开 registr