当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

grpc最新视觉报道_grpc协议是什么(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

grpc

API网关的12大功能详解 API网关是一个服务器，作为系统架构中的入口点，负责处理和路由客户端的请求。以下是图中各步骤的详细描述： 𐟚€ 动态路由：根据请求的内容，API网关将请求动态路由到不同的后端服务。 𐟔’ 认证与授权：验证请求的身份并检查是否有权限进行相应的操作。 𐟓Š 速率限制：防止单一客户端发送过多请求，保护后端服务免受过载攻击。 𐟓‹ 参数验证：对请求参数进行验证，确保参数的格式和内容符合预期。 𐟓Œ 白名单/黑名单：根据预定义的白名单或黑名单规则来允许或拒绝请求。 𐟔„ 服务发现：通过服务发现机制，确定请求应该被路由到哪个后端服务实例。 𐟌 协议转换：可以在不同的通信协议之间进行转换，例如将HTTP请求转换为gRPC请求。 𐟔砩”™误处理：处理和记录请求过程中出现的错误，提供适当的错误响应。 ⚙️ 断路器：实现断路器模式，当后端服务出现故障时，防止连续的请求导致系统崩溃。 𐟓Š 日志记录与监控：记录请求日志并进行监控，帮助发现和诊断问题。 𐟒𞠧𜓥혯𜚧𜓥혨﷦𑂥’Œ响应，减少对后端服务的负载，加快响应速度。 𐟌 HTTP请求：客户端（包括Web、移动设备、PC等）通过HTTP请求与API网关通信。通过这些功能，API网关在分布式系统中起到至关重要的作用，提供安全性、可靠性和高效性。它简化了客户端和后端服务之间的交互，提高了系统的整体性能和可维护性。

「2024」写代码，用gRPC protocol,从来没写过，让AI给写了一堆代码，完全依赖AI调试，最后居然调通了，真的是奇迹[允悲]。

推荐 GitHub 上一个开源免费的高性能 RPC 框架 Kitex。通过提供多种 RPC 通信协议支持（包括 Thrift、Kitex Protobuf 和 gRPC），Kitex 为开发者构建微服务提供了强大的扩展性和高性能。它集成了高性能网络库 Netpoll，显著提高了 RPC 框架的性能。 GitHub：网页链接具有如下主要特性： - **高性能**：集成 Netpoll 网络库，显著提高 RPC 框架的性能。 - **强扩展性**：支持多种 RPC 通信协议，包括 Thrift、Kitex Protobuf 和 gRPC。 - **多传输协议**：支持 TTHeader 和 HTTP2 服务治理。 - **多消息类型**：支持 PingPong、One-way 和 Bidirectional Streaming 消息类型。 - **服务治理**：集成服务注册、服务发现、负载均衡、断路器、限流、重试、监控、跟踪、日志、诊断等功能。 - **代码生成**：支持生成 Thrift、Protobuf 和 scaffold 代码。提供了方便快捷的管理 UI，可在线管理和调试任务、查看日志以及 RPC 框架可视化调试等，让我们 RPC 工作效率大大提升。

【gRPC 1.68.0发布】这是 gRPC Core 的 1.68.0 （groovy）版本。有关 gRPC 文档，请参阅 grpc.io。有关以前的版本，请参阅版本。此版本包含改进、改进和错误修复，下面列出了重点内容。核心 [Xds客户端][向后移植]向 XdsClient 指标范围添加... -->网页链接

百度推荐系统揭秘：从入门到精通 𐟓š 推荐系统入门指南百度的推荐系统是基于深度学习的工业级推荐系统，涵盖了从理论到实践的全方位知识。本书基于TensorFlow2框架，详细介绍了如何训练推荐模型，以及如何实现高性能、高并发、高可用的Golang推理微服务。 𐟔 推荐系统理论推荐系统的链路：从用户行为到推荐结果的全过程。 AB测试：如何基于不同召回和排序模型进行对比测试。 𐟔 召回与排序召回模型：基于物品和用户的协同过滤，以及双塔模型等。排序模型：多目标排序模型、预估分数融合、视频播放建模等。特征交叉：因子分解机、深度交叉网络、LHUC网络结构等。行为序列：用户行为序列建模、DIN模型、SIM模型等。重排：物品相似性度量、提升多样性的方法，如MMR多样性算法。 𐟔 冷启动与涨指标冷启动：优化目标、评价指标、简单的召回通道、聚类召回、Look-Alike召回等。涨指标的方法：改进召回和排序模型、提升多样性、特殊对待新用户等。 𐟔 模型推理服务基于Golang的高性能、高并发、高可用的推荐系统推理微服务，包括多种召回/排序服务，并提供多种接口访问方式（REST、gRPC和Dubbo）。 𐟓Š 评价指标核心指标：日活用户数(DAU)、留存率、用户使用时长、总阅读数等。非核心指标：点击率、交互率等。对于UGC平台，发布量和发布渗透率也是核心指标。通过这些内容，你可以全面了解百度的推荐系统，掌握从理论到实践的关键技术，提升自己的推荐系统开发能力。

𐟔探索六种流行的API架构风格 𐟓– RESTful API * 特点：基于标准HTTP方法，如GET、POST，无状态且可缓存。 * 优点：简单易用，广泛支持，具有良好的扩展性和灵活性。 * 应用场景：适用于Web服务和微服务架构。 𐟓– GraphQL * 特点：提供灵活的数据查询，通过单一端点发送请求，支持实时更新。 * 优点：高效获取数据，减少不必要传输，高灵活性。 * 应用场景：适合需要复杂数据查询和实时更新的应用。 𐟓– SOAP * 特点：基于XML协议，提供安全性和事务支持，严格遵循标准规范。 * 优点：高度安全，适用于复杂事务处理系统，强大的错误处理机制。 * 应用场景：适用于企业级应用和高安全性系统。 𐟓– gRPC * 特点：高性能RPC框架，由Google开发，支持多种编程语言，提供双向流通信。 * 优点：高效低延迟，适合高性能需求的应用，跨语言支持。 * 应用场景：适用于微服务架构和分布式系统。 𐟓– WebSockets * 特点：实现全双工通信，减少延迟，保持持续连接。 * 优点：实时数据传输，减少通信延迟，适合快速响应的应用。 * 应用场景：适用于实时聊天、在线游戏等。 𐟌Ÿ 每种架构风格都有其独特优势和应用场景，选择合适的风格有助于构建高效、灵活和安全的系统。

【gRPC 1.67.1发布】这是 gRPC Core 1.67.1 （gesundheit）版本。这是仅限 Python 的补丁版本。有关 gRPC 文档，请参阅 grpc.io。有关以前的版本，请参阅版本。此版本包含改进、改进和错误修复。 Assets 2 Source code(zip)ye... -->网页链接

Go语言编程指南：从零到高级 𐟓šGo语言（也称为Golang）是一种开源编程语言，以其简单性和安全性著称。它的语法和概念与C语言相似，同时提供了许多方便开发人员使用的功能。无论你是想构建独立应用程序、Web应用还是进行并发编程，Go都能帮助你实现目标。 𐟓–《Go职场必备》是一本专为Go语言新手设计的编程指南。它从基础概念开始，逐步介绍如何使用Go语言创建能够处理和分析数据的程序。除了基础知识，这本书还涵盖了Go的高级主题，如使用REST API和gRPC。 𐟓š这本书通过演示的方式介绍了Go语言中的基础概念和高级概念。特别是“综合练习”部分，将所学知识整合在一起，演示了如何在Go中构建复杂的解决方案。 𐟓œ内容分为四个部分： ●第I部分：介绍Go编程语言的基础知识。包括安装Go和设置学习本书所需的工具。这部分还展示了如何输入和运行Go程序，并概述了Go的基础知识，如语法、基本数据类型和控制语句。 ⷊ●第II部分：介绍如何用Go组织代码和数据。这部分着重于使用在第I部分中介绍的基本语法，并将其应用于通过函数、方法和接口等结构来组织代码。此外，还介绍了如何处理和组织应用程序中使用的数据。 ⷊ●第III部分：介绍如何用Go创建解决方案。这包括学习如何处理异常、使用并发，以及处理应用程序之外的文件中的数据。 ⷊ●第IV部分：介绍Go开发的高级主题。包括使用测试驱动开发来构建Go应用程序，以及使用REST API和gRPC来连接应用程序之外的进程和API并与之交互。 ⷊ《Go职场必备》是一本内容全面、结构清晰的Go语言学习书籍。无论你是编程新手，还是希望深化Go语言技能的开发者，它都能为你提供宝贵的指导和帮助。通过系统学习这本书，你不仅能够掌握Go语言的核心概念，还能在实际工作中灵活运用，成为真正的Go语言高手。

常见 API 协议一览，开发者必备！嘿，开发者们！今天我们来聊聊那些你不得不了解的 API 协议。𐟔 这些协议就像是网络世界的各种语言，掌握它们，你的开发能力将更上一层楼！ Webhooks 𐟓𑊦ƒ𓨱ᤸ€下，你的 API 像是一个时刻在线的闹钟，一旦有新消息就立刻通知你。这就是 Webhooks 的魅力所在，它能在第一时间响应变化。 RESTful API 𐟌 REST，代表“表述性状态转移”，是一种用 HTTP 构建的简洁网络对话方式。它让数据交换变得直观和高效。 GraphQL 𐟎芇raphQL 允许你只获取需要的数据，不多也不少。它就像是一个数据查询的搜索引擎，让你的应用更加精准和高效。事件驱动架构（EDA）𐟚€ EDA 通过事件驱动来提高系统的响应速度。让你的应用像打了鸡血一样，随时准备应对各种变化。 SOAP 𐟓抓OAP，即简单对象访问协议，用 XML 包裹信息，正式又全面，非常适合商务场合使用。电子数据交换（EDI）𐟌 EDI 是电子数据交换的缩写，它是商务数据交换的快速通道，让企业间的数据传输变得更加高效。 WebSocket 𐟔Œ WebSocket 是一种全双工通信协议，它允许你在任何时候与服务器进行实时对话，不间断地获取信息。服务器推送事件（SSE）𐟓ናSE 让消息直达你的应用，无需刷新页面，节省时间和资源。 AMQP 𐟐𐊁MQP，即消息队列协议，确保信息准确无误地送达目的地，适合需要可靠消息传递的场景。 MQTT 𐟦‹ MQTT 是一种轻量级的消息发布/订阅协议，适合各种网络环境，无论是高速还是低速。 gRPC 𐟚€ gRPC 是一个高性能的 RPC（远程过程调用）框架，让远程调用像本地调用一样快速和便捷。这些 API 协议各有千秋，选择适合你的那一个，让你的应用更加强大和智能。𐟌Ÿ 希望这些小贴士对你有所帮助，记得点赞和分享哦！𐟓

𐟚€ 机器学习模型部署的四种策略详解在构建和部署机器学习模型时，选择合适的部署策略至关重要，因为它直接影响到模型的性能、响应速度以及用户体验。根据不同的需求和应用场景，机器学习模型的部署策略可以大致分为四种：Batch、Stream、Real-Time 和 On-Device Real-Time。下面我们一起来详细了解一下每种策略的特点和应用场景。 1️⃣ 批处理（Batch）批处理方式适用于那些对实时性要求不高的任务。通常情况下，数据会被存储在特征平台中，然后由机器学习应用（例如通过 Apache Spark）进行批量处理。处理后的结果再被存储到低延迟存储中，最后由推理平台负责将结果传输给后端服务。适用场景：适用于定期进行批量数据处理的应用场景，例如大数据分析、历史数据处理等。 2️⃣ 流处理（Stream）流处理方式专注于实时处理流式数据。流媒体存储中的数据会被持续地输入到机器学习应用中，并且处理后的结果直接进入推理平台。这种方式确保了数据可以实时更新，适合需要持续更新和反馈的应用。适用场景：适用于实时数据处理的场景，如在线推荐系统、金融市场实时分析等。 3️⃣ 实时处理（Real-Time）实时处理模式下，模型推理的过程是实时进行的。数据会直接从特征平台输入到机器学习应用，推理结果通过 gRPC（远程过程调用）传输给后端服务，确保了最低的延迟。适用场景：适合对响应时间要求非常高的应用，如实时推荐、在线欺诈检测等。 4️⃣ 设备端实时处理（On-Device Real-Time）在设备端实时处理方式中，模型的推理过程完全在用户的设备上进行，不需要依赖后端服务。这种方式极大地减少了延迟，并且能够在没有网络连接的情况下工作。适用场景：适用于需要超低延迟或离线工作的场景，如智能手机中的语音识别、自动驾驶汽车中的实时环境感知等。 𐟌Ÿ 总结不同的部署策略有不同的优缺点，选择哪种策略要取决于具体的应用需求。在高性能计算和实时性要求较高的场景下，实时处理和设备端实时处理方式可能是最好的选择。而在需要处理大量历史数据或批量数据的情况下，批处理或流处理则更为合适。

专栏内容推荐

1600 x 1032 · jpeg
Creating a CRUD API with Node, Express, and gRPC - LogRocket Blog
素材来自:blog.logrocket.com
2000 x 1047 · png
A Beginner’s Guide to gRPC in Android - The Startup - Medium
素材来自:medium.com

800 x 480 · png
What is gRPC? Meaning, Architecture, Advantages
素材来自:wallarm.com
1920 x 1080 · png
Grpc Java
素材来自:fity.club

2028 x 1152 · jpeg
gRPC: Main Concepts, Pros and Cons, Use Cases | AltexSoft
素材来自:altexsoft.com
552 x 326 · jpeg
gRPC
素材来自:grpc.io

1920 x 1080 · png
gRPC | How the system works - IONOS
素材来自:ionos.com

1300 x 970 · png
The Beginner's Guide to gRPC with Examples
素材来自:tamerlan.dev
1412 x 882 · png
gRPC as an alternative to REST - JDriven Blog
素材来自:blog.jdriven.com

1734 x 1090 · png
Three good gRPC testing tools - SoByte
素材来自:sobyte.net
968 x 621 · png
gRPC v1.46 released, Google high-performance RPC framework
素材来自:meterpreter.org

1280 x 720 · png
gRPC Adoption and Working Architecture
素材来自:xenonstack.com

1928 x 1024 · png
A Guide to Bidirectional Streaming with gRPC | by Michael Edenzon | Medium
素材来自:medium.com

1324 x 633 · png
深入理解gRPC（一）：gRPC介绍-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

837 x 702 · png
gRPC for microservices communication - Techdozo
素材来自:techdozo.dev
1920 x 1080 · png
Grpc Protocol
素材来自:fity.club

5216 x 2460 · png
Introduction to gRPC in Rust · Roman Kudryashov's tech blog
素材来自:romankudryashov.com

2033 x 927 · png
Where should you use gRPC? And where NOT! - CodeOpinion
素材来自:52.170.237.51

653 x 369 · png
适用于 gRPC 的 Cloud Endpoints | 将 Cloud Endpoints 与 gRPC 搭配使用
素材来自:cloud.google.com
2883 x 1317 · png
Building gRPC Service Server Note CRUD API with node.js
素材来自:medium.com

1435 x 615 · png
深入理解grpc（二）：grpc原理_grpc原理详解-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

950 x 467 · png
gRPC with ASP.NET Core 3.0 | DotNetCurry
素材来自:dotnetcurry.com

1825 x 770 · png
So sánh grpc gateway với gRPC web - ThinhDA
素材来自:thinhdanggroup.github.io

903 x 761 · png
gRPC and Protocol Buffers
素材来自:developer.token.io
1540 x 980 · jpeg
gRPC with REST and Open APIs | gRPC
素材来自:grpc.io

691 x 467 · png
Introduction to gRPC - Part 1
素材来自:polarsparc.com
785 x 516 · png
Introduction to gRPC
素材来自:skolaparthi.com

991 x 1024 · png
gRPC: Main Concepts, Pros and Cons, Use Cases | AltexSoft
素材来自:altexsoft.com
1251 x 893 · png
gRPC - YumaWorks
素材来自:yumaworks.com

974 x 527 · png
gRPC: Main Concepts, Pros and Cons, Use Cases | AltexSoft
素材来自:altexsoft.com

1024 x 768 · jpeg
A brief introduction to gRPC - Sendinblue Engineering
素材来自:engineering.sendinblue.com
946 x 607 · png
gRPC | Software AG
素材来自:techradar.softwareag.com

631 x 594 · png
A Deep Dive into Working with gRPC in .NET 6
素材来自:codemag.com
1025 x 504 · png
Things to know about the gRPC client - SoByte
素材来自:sobyte.net

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)