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01:15 PM · Nov 05 ,2025

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Aonaufly - Go之原生RPC (基礎)

一, 服務器1 package main import ( "log" "net" "net/http" "net/rpc" ) type RpcServer struct { } type RpcRequest struct { NumO int Num1 int } type RpcResponse struct { Num int }

遊戲開發 , rpc , go

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掃地小沙彌J - 有了TCP為什麼還需要HTTP?再用RPC?這次徹底講明白了

從網絡基礎説起:TCP的能力與侷限 剛開始接觸網絡編程時,我覺得TCP已經足夠完美——它能夠建立穩定的連接、保證數據可靠傳輸、處理網絡擁塞,這似乎就是網絡通信的全部需求。 但在實際開發中,我遇到了一個基礎卻關鍵的問題: // 發送方連續發送兩條獨立消息 socket.write("Hello"); socket.write("World"); //

tcp , HTTP , rpc , 代碼人生

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雲音樂技術團隊 - 雲音樂RPC穩定性建設與實踐

本文作者:斷空(王鬆鬆) 在典型的微服務架構中,RPC框架扮演着連接各個服務、組件的關鍵角色。作為雲音樂的基礎組件之一,本文將分享我們在RPC穩定性建設過程中的經驗和實踐。 背景 在典型的微服務架構的架構中,RPC框架扮演着連接各個服務、組件的關鍵角色。作為雲音樂的最基礎組件之一,支撐了用户、會員、廣告、數據平台等各個業務的平穩運行。然而隨着當前雲原生理念的快速發展落地,在當前整體降本增效的大背景

服務端 , rpc

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bin的技術小屋 - 詳細圖解Netty Reactor啓動全流程 | 萬字長文 | 多圖預警

歡迎關注公眾號:bin的技術小屋,閲讀公眾號原文 本系列Netty源碼解析文章基於 4.1.56.Final版本 大家第一眼看到這幅流程圖,是不是腦瓜子嗡嗡的呢? 大家先不要驚慌,問題不大,本文筆者的目的就是要讓大家清晰的理解這幅流程圖,從而深刻的理解Netty Reactor的啓動全流程,包括其中涉及到的各種代碼設計實現細節。 在上篇文章《聊聊Netty那些事兒之Reactor在Ne

網絡編程 , rpc , netty , JAVA , nio

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bin的技術小屋 - 一文聊透 Netty 核心引擎 Reactor 的運轉架構

本系列Netty源碼解析文章基於 4.1.56.Final版本 本文筆者來為大家介紹下Netty的核心引擎Reactor的運轉架構,希望通過本文的介紹能夠讓大家對Reactor是如何驅動着整個Netty框架的運轉有一個全面的認識。也為我們後續進一步介紹Netty關於處理網絡請求的整個生命週期的相關內容做一個前置知識的鋪墊,方便大家後續理解。 那麼在開始本文正式的內容之前,筆者先來帶着大家回

rpc , netty , JAVA , nio , 後端

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oioihoii - 網道千年:從TCP到gRPC的通信演進史

通信技術的演進如同一棵大樹的生長,TCP/IP是深植於土壤的根系,為整個互聯網世界輸送着基礎的養分。這組誕生於1970年代的雙層協議構成了現代通信的底層骨骼——IP協議在網絡層編織起全球尋址的路由網絡,而TCP則在傳輸層確保了數據流動的可靠有序。它們的精妙之處在於將複雜的通信問題分層化解,就像建築的地基與框架,雖不直接可見,卻支撐着上層所有應用協議的運轉。當數據包在互聯網中穿梭時,TCP

tcp , HTTP , c++ , 後端開發 , rpc , c

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京東雲開發者 - Java CompletableFuture 異步超時實現探索

作者:京東科技 張天賜 前言 JDK 8 是一次重大的版本升級,新增了非常多的特性,其中之一便是CompletableFuture。自此從 JDK 層面真正意義上的支持了基於事件的異步編程範式,彌補了Future的缺陷。 在我們的日常優化中,最常用手段便是多線程並行執行。這時候就會涉及到CompletableFuture的使用。 常見使用方式 下面舉例一個常見場景。 假如我們有兩個 RPC 遠程調

completablefuture , jdk8 , rpc , JAVA , 分佈式

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數據探索者11 - Dubbo 3.0 前瞻之:常用協議對比及 RPC 協議新形態探索 - 一君

本文深入分析了Apache Dubbo框架支持的三種核心RPC協議:Triple、gRPC和REST。Triple協議作為Dubbo 3.x的全新協議,基於HTTP/2和gRPC標準構建,提供了高性能、多語言互通和完整的流式通信支持。gRPC協議通過Triple協議實現完美兼容,繼承了標準gRPC生態優勢。REST協議則提供了靈活的Web服務開發體驗,支持Spring M

HTTP , rpc , 前端開發 , ide , Javascript

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amc - 逆微服務潮流?基於騰訊 tRPC-Go 單體化改造怎麼節省上萬核 CPU

微服務一直以來是服務治理的基本盤之一,落地到雲原生上,往往是每個 K8s pods 部署一個服務,獨立迭代、獨立運維。 但是在快速部署的時候,有時候,我們可能需要一些宏服務的優勢。有沒有一種方法,能夠 “既要又要” 呢?本文基於 tRPC-Go 服務,提出並最終實踐了一種經驗證可行的方法。 本文原文發佈在騰訊內網,隨着騰訊 tRPC 框架 正式開源, 筆者決定將敏感信息脱敏後發佈至外網,也助力 t

grpc , 微服務 , rpc , challenge , go

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