登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
可变参数模板是C++11引入的一项重要特性，它允许模板接受任意数量和类型的参数。这一特性极大地增强了C++模板的灵活性和表达能力。可变数目的参数称为参数包，存在两种参数包：模板参数包、函数参数包。代码语言：javascriptAI代码解释我们可以使用操作符去计算参数包中参数的个数。举个栗子：代码语言：javascriptAI代码解释在这里插入图片描述可变参数模板的原理跟模板类似，本质都是去实例化对
StreamObserver是现代RPC框架中的关键设计，通过异步和流式能力解决传统RPC的痛点。相比传统RPC的同步阻塞模式，StreamObserver支持多种流式通信，实现数据分块传输、实时处理和全双工异步通信。它特别适用于大模型输出、数据流处理等场景，通过长连接复用提高性能，底层基于Netty实现HTTP/2协议栈。流式RPC在单个流上进行持续双向对话，与普通RPC的独立请求-响应模式形成
本文介绍了LangChain框架中聊天模型(LLM)的核心功能与应用。主要内容包括：1）聊天模型的定义与接口调用方式；2）LCEL语言用于组件编排；3）参数控制（temperature、max_tokens）；4）工具调用功能实现外部服务集成；5）结构化输出支持JSON/Pydantic等格式；6）流式输出技术实现实时响应；7）使用LangSmith平台进行应用监控和调试。文章通过代码示例详细演示
在第五部中，我们通过继承与多态实现了管理员、读者等多角色的权限分离，以及图书、期刊等不同资源的统一管理。但系统仍存在局限性：所有数据类型（图书 ID、读者编号、借阅日期等）均为固定类型（如int、string），若需支持自定义类型（如 ISBN 结构体、自定义日期类）或扩展数据格式（如批量导入 Excel 数据），则需大量修改原有代码。本系列第六部将通过模板编程与STL（标准模板库）解决这一问题，
应用层Spring Boot代码和Spring Cloud组件。负责业务逻辑和服务间调用协议（HTTP/RPC报文生成与解析）。传输层操作系统内核。通过端口实现进程到进程的可靠/不可靠通信。网络层操作系统内核 + 网络设备。通过IP地址实现主机到主机的跨网络寻址和路由。网络接口层网卡驱动 + 物理设备。通过MAC地址实现设备到设备的本地网络帧传输。在架构中，Netty作为Tomcat的底层NIO实
本文介绍了微服务架构中泛化调用技术的原理与实践。通过反射机制，泛化调用允许运行时动态确定调用的服务和方法，摆脱了对具体接口定义的依赖，显著提高了系统的灵活性和扩展性。文章包含Python代码示例展示Dubbo框架中的泛化调用实现，并分析了其在跨语言通信、服务降级等方面的优势。还提供了Mermaid流程图清晰呈现调用流程，最后给出评估现有架构、学习Dubbo框架等行动建议。泛化调用技术能有效增强微服
本文介绍了在微服务架构中使用Dubbo框架隐式传递特性实现日志追踪的方法。面对多系统协作时请求路径复杂、日志难以追踪的问题，通过开启异步模式、衔接上下文信息和结果写入上下文三个核心要素，可以在请求生命周期中传递唯一标识符，准确关联日志。文章提供了Python代码示例和Mermaid流程图说明实现过程，并强调该方法能提高问题定位效率，优化用户体验和系统稳定性。最后给出了评估现有日志系统、开发者培训和
本文探讨了微服务架构中Dubbo同步调用导致的线程池耗尽问题及其解决方案。通过分析高流量场景下同步调用的性能瓶颈，提出采用异步化技术提升系统吞吐量的方法。文章包含Python异步数据库查询示例和Mermaid流程图展示的端到端工作流，并给出评估业务场景、代码重构和性能测试等实践建议。最后推荐延伸阅读材料，帮助开发者深入理解Dubbo异步调用机制和系统性能优化策略。异步化实践能有效解决线程阻塞问题，
RPC，即远程过程调用（Remote Procedure Call） ，是一种让程序在不同计算机之间像调用本地函数一样进行通信的技术。打个比方，你去餐厅点餐，服务员就像是本地调用，你直接告诉服务员你想吃什么，他能马上响应。而如果这家餐厅的厨房在另一个地方，你通过对讲机向厨房点餐，这个过程就类似 RPC。你不需要知道对讲机是如何工作、信号如何传输的，只要像和身边的服务员沟通一样点餐就行。
URL 概述与组成解析 URL（统一资源定位符）是互联网资源的精确地址，由多个组件构成。标准格式为：scheme://userinfo@host:port/path?query#fragment，其中scheme（协议）和host（主机）是必选项。URL的关键组件包括：协议（如http/https）、授权信息（含用户认证、主机和端口）、资源路径、查询参数和片段标识。特殊字符需要通过URL编码转换为
MCP 中 Client 与Server 间使用 JSON-RPC 2.0 作为通信消息格式。JSON-RPC 是 RPC（远程过程调用）的一种具体实现，RPC 是一种通信范式，其核心目标是屏蔽网络细节，使远程调用如同本地调用般简单，并可基于多种底层网络协议（如 TCP/HTTP）实现。常见的 RPC 框架有 gRPC、Dubbo 和 Thrift。特性RPC（通用）JSON-RPC协议类型抽象概
最近看到很多文章都在谈mcp，但是很多文章都会给人一种感觉——看了，也好像啥也没看。本质上还是没懂，今天我们一起来学习下啥是mcp,让我们在一个极短的时间内，以说人话的方式，快速吃透它，让它为您所用。
OpenFeign是一个声明式的它主要用于SpringCloud微服务之间的通讯，让调用另一个服务的Java方法和调用本地方法一样快速和便捷之前我们是用RestTemplate写一大堆东西发起Http请求远程调用，现在我们微服务之间我们就用OpenFeign，方便又快捷。
本文生动解析msgpackrpc库中的Client类，将其比作"智能外卖小哥"，展示其在分布式系统中的核心作用。从基本概念入手，详细讲解Client的创建、方法调用（同步/异步）、连接管理等关键特性。通过三个实战案例（基础服务调用、参数传递、异步高并发）配合完整代码和流程图，全面展示Client的应用场景。文章还涵盖安装配置、类层次结构、异常处理等内容，帮助开发者快速掌握msg
本文先通过外卖、打车等类比，解析 RPC 定义、历史及生活场景；再深入剖析底层原理，涵盖核心组件、网络通信（TCP 连接与 IO 模型）、序列化技术及远程调用全流程；接着介绍 RPC 在微服务、分布式系统、大数据处理中的应用，还实战讲解 Dubbo、gRPC、Thrift 三大框架的架构、环境搭建与服务调用；随后给出 RPC 框架选择建议与性能优化策略，最后探讨未来发展趋势，助力开发者掌握 RPC
首先通过 Protobuf 定义 RPC 服务的接口（.proto文件），这是 RPC 框架的「接口契约」，确保客户端和服务端数据格式一致。// 登录请求参数// 登录响应结果// 错误码：0=成功，非0=失败// 错误信息// 是否登录成功// RPC服务定义（必须继承google::protobuf::Service）// 登录方法编译后会生成和消息类；抽象服务类（继承服务发布核心：通过 Pr
gRPC（Google Remote Procedure Call）是基于。生成Java代码（需安装。轮询或 WebSocket。
service表示定义一个服务类；rpc 方法名 (参数类型) returns (返回类型)；对应业务逻辑中的远程函数。// 在protobuf 定义描述 rpc类型必须启用为了真正执行 RPC 远程调用，需要开发者自己实现一个类public:// 1. 对 request 序列化// 2. 构造 RPC 请求包// 3. 发送网络请求// 4. 接收响应并反序列化到 response该类实现了
maxkb.cn/好了，基本就是这些啦，再推荐一本关于大模型的书，叫做《大模型导论》，希望AI时代，我们每个人都能找准自己的定位，利用好AI，增强自己，而不是被取代。最后再多说一句，大模型飞速发展，存在信息差是肯定的，如果你真的不了解AI，短期内也不想了解，就不要轻易相信那些在你面前扯各种AI概念的人，尤其是不熟的人，现在这方面的诈骗也挺多的，保护好自己。
用于将数据流式传输到客户端，而不是从客户端接收流。虽然它不直接解决接收流的问题，但它在处理大型响应时非常有用。如果你需要处理一个流，并将处理结果流式返回给客户端，那么。通过选择合适的策略并遵循最佳实践，你可以有效地使用 Spring MVC 接收和处理流数据。根据你的具体需求，选择最简单、最有效的方法。通常会导致内存溢出，特别是当处理大型文件或持续的数据流时。避免将整个响应加载到内存中，适合处理大
MCP 不仅仅是调用一个函数。它是将“能力”与“模型”彻底解耦。跨模型标准化：无论底层是 Anthropic 还是 Google 的模型，只要遵循 MCP，它们调用的方式完全一致。从“动作”到“环境”：MCP 不止有 Tools，还有 Resources（数据）和 Prompts（意图），它构建的是一个完整的认知上下文环境。智能的强弱，很大程度上取决于连接的效率。从 JSON-RPC 到 Func
论文标题：作者团队：南京大学、瑞士苏黎世联邦理工学院发布时间：2025年10月17日✅Lab4AI平台提供AI导读和AI翻译等工具，辅助论文阅读。您还可以投稿复现这篇论文~
本文介绍了Dubbo微服务框架的基础知识与应用。Dubbo作为高性能Java RPC框架，包含服务注册、发现、调用和监控等功能。文章分析了Dubbo的核心组件(Container、Provider、Consumer等)及其交互流程，提供了Python示例代码展示服务调用过程，并通过流程图直观呈现架构设计。理解Dubbo基础有助于快速定位问题、优化服务性能。建议读者结合官方文档深入学习，通过实践掌握
从channel中读取一个message，判断这个message如果是普通的心跳信息，如果是请求的响应就提取其中的RpcResponse对象，并从unprocessedRequest中完成这个请求对应的future，最后释放msg的内存防止泄露。如果找到了连接的channel就发送rpcMessage，下面的写法是典型的netty异步发送消息+回调处理的写法，异步发送一个消息到channel并刷新
JSON-RPC 2.0 是一个轻量级的远程过程调用（RPC）协议，使用JSON作为数据格式。
其实也不是，而是我加上了，但是由于原来的jar在使用，所以maven install的时候，本地仓库旧的jar包没被替换。解码调用rpc失败，这就是我之前埋下的一个坑，在写一个数据库查询返回实体类的时没有实现。本来以为是RPC服务提供端查询数据库超时，然后去配置服务执行超时时间。解决办法控制台也给出了Dubbo的官方FAQ地址。之后看了一下服务端的控制台，有一个警告。记录一下Dubbo调用异常。，
本文深入解析了brpc框架中的并发机制，重点介绍了bthread和Execution Queue的原理与应用。bthread作为M:N线程模型实现，具有高并发低成本的特点，适用于并行计算场景；Execution Queue则提供有序任务处理能力，适合批量操作。文章详细对比了不同并发工具的适用场景，并指出常见陷阱如线程局部存储的风险。通过QPS*Latency公式的决策模型，指导开发者合理选择并发策
JSON-RPC 2.0是一种轻量级远程调用协议，采用JSON格式实现"方法名+参数→结果/错误"的交互模式。它支持HTTP、WebSocket等多种传输方式，具有请求、通知和批量操作功能。相比REST和gRPC，JSON-RPC更适合方法调用式接口、低开销场景和脚本语言环境。本文提供了FastAPI的最小实现示例，包括方法注册、错误处理和批量操作支持，并总结了最佳实践（如鉴权
本文系统介绍了计算机网络的核心协议与技术架构。首先详细解析了OSI七层模型和TCP/IP四层模型的各层功能与协议实现。随后完整梳理了HTTP请求的全流程，包括DNS解析、协议栈封装、TCP连接、IP路由等关键环节。重点对比了HTTP各版本特性，深入分析了HTTPS安全机制、WebSocket实时通信原理，以及RPC与HTTP的异同。在传输层部分，详解TCP协议的三次握手/四次挥手、可靠传输机制、拥
gRPC是现代开源高性能远程过程调用(RPC)框架，支持多种语言和跨环境通信。文章系统介绍了gRPC的核心概念、应用场景和优势：1) 采用协议缓冲区定义服务接口，支持四种通信模式；2) 基于HTTP/2协议，提供双向流式传输；3) 具有负载均衡、健康检查等可插拔功能。内容涵盖入门指南、架构设计、RPC生命周期及常见问题，特别适合构建低延迟、高扩展性的分布式系统。gRPC源自Google内部技术，现
RAG（检索增强生成）它把检索系统和生成式 AI 结合起来，让 AI 回答得更准确、更贴合上下文。和普通的大语言模型（LLM）不同，RAG 不只是依赖训练时学到的知识，而是能实时从外部信息源查找内容，并用这些信息来生成更可靠的回答。RAG 的核心组成负责从外部数据源提取相关信息，确保 AI 的回答既准确又及时。检索做得好，AI 的输出质量就高；如果检索设计不合理，可能会导致无关答案、幻觉（AI 瞎
JSON-RPC 2.0是一种基于JSON格式的轻量级远程过程调用协议，用于程序间通信。它定义了三种消息类型：请求（带ID需要响应）、通知（不带ID无需响应）和响应（必须包含对应请求ID）。协议支持参数按位置（数组）或名称（对象）传递，并规定了标准错误码（如-32602表示参数错误）。MCP框架利用该协议实现AI工具与外部程序的交互，主要功能包括初始化连接（initialize）、获取工具列表（t
JSON-RPC的简洁性和文本基础使其极易在不同语言和平台间实现互操作，为构建异构AI系统提供了基础通信能力，某种程度上提供了通信层面的“一站式解决方案”的可能性。JSON-RPC明确的请求（方法名、参数）和响应（结果、错误）结构，非常适合表示AI服务中的函数调用、查询等交互模式，使得接口定义和理解更加直观，有助于提升开发和沟通效率。，即params是一个对象，其成员名与服务器期望参数名匹配，比如
JSON-RPC 2.0是指一种基于 JSON 的远程过程调用协议，用于在网络上进行跨平台和跨语言的通信。在原文中，JSON-RPC 2.0被用来描述 STDIO 传输机制中消息的格式，即客户端通过标准输入输出流与服务器通信时，消息是按照 JSON-RPC 2.0 的规范进行编码的。JSON-RPC 2.0在智能体通信协议MCP中被采用，作为其传输层的一部分，使得AI模型能够通过统一的标准接口与外
Sponge 通过自动化代码生成、低代码开发、AI 辅助和内置微服务支持等特性，有效解决了传统 Go 开发 Web 服务和 gRPC 服务面临开发流程繁琐、代码重复、效率低、维护难等问题。
Thrift作为一个RPC框架，很好的解决了跨语言调用问题，并提供灵活高效的传输方式和Server模式。在实际应用中，个人认为Thrift更多的是用于系统的解耦，负责模块间的通信，使各模块可以独立开发、测试和发布等，一般情况下无需担心跨语言调用和传输性能问题。
IoC即控制反转（Inversion of Control），也被称为依赖倒置原则，是设计模式六大原则之一。其核心思想是程序应依赖抽象接口，而非具体实现，从而降低代码间的耦合度。依赖注入（DI）：不通过类内部直接创建依赖对象，而是将外部创建好的依赖对象通过构造函数或参数传递给类使用。依赖查找：受控对象通过容器 API 查找所需资源和协作对象。谁控制谁，控制什么：传统编程中，对象由程序主动创建；而
IoC即控制反转（Inversion of Control，缩写为 IoC）。IoC 又称为依赖倒置原则程序要依赖于抽象接口，不要依赖于具体实现。它的作用就是用于降低代码间的耦合度。依赖注入（Dependency Injection，简称 DI）：不通过new()的方式在类内部创建依赖类对象，而是将依赖的类对象在外部创建好之后，通过构造函数、函数参数等方式传递（或注入）给类使用。依赖查找（Depe
微服务是一种架构风格，将一个应用程序拆分为一组小型、独立的服务，每个服务都可以独立开发、部署和扩展。每个服务都有自己的业务逻辑和数据存储，并通过轻量级的通信机制来进行互相通信。
RPC 的本质是“分布式函数调用的封装”，核心价值是简化分布式通信的开发成本。用Protobuf做序列化 / IDL；用ZooKeeper做服务注册与发现；用线程池 + 异步 IO提升并发性能；用异步日志做系统监控。这些组件组合起来，就是一个完整的高性能分布式 RPC 框架。接下来的文章将从四种典型线程池+Protobuf细讲+ZooKeeper进行rpc框架进行。
rpc
——rpc
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
松山湖开发者村综合服务平台
火山引擎 ADG 社区
CSDN-OPC开发者社区
