Tars-C++ 揭秘篇:9 Tars协议解析
深入探索Tars-C++的世界:揭秘9号协议解析的艺术
在Tars服务架构中,数据的源码交流与处理如同一场精密的交响乐,每个环节都至关重要。下载本文将带您领略Tars协议的源码奥秘,揭示其在服务端与客户端交互中的下载内核 epoll源码详解关键角色。
首先,源码让我们聚焦于服务端。下载在TC_EpollServer中,源码NetThread扮演着监听与连接的下载桥梁,通过Epoll机制,源码每一个NetThread都与客户端建立连接。下载数据的源码流转从客户端的连接请求开始,经过序列化后,下载被放入r_queue,源码随后由ServantHandleThread接手,处理并分发结果到s_queue。这就像指挥家调度着每一个乐器,确保信息的有序传递。
客户端的异步处理同样引人入胜。CommunicatorEpollThread的数量可自定义,而AsyncThread的数量则根据配置动态调整,如默认的3到。客户端请求在序列化后,会被存入ReqInfoQueue,等待异步处理,然后将结果优雅地返回给用户。
Tars协议,作为数据的编解码规则,是通信的核心。它就像一种魔法,能够将客户端的请求转化为服务端能够理解的指令,再将服务端的响应转化为客户端可读的数据。这个过程包括客户端到服务端的序列化,服务端处理,再反序列化回客户端,确保数据的准确无误。
深入Tars RPC源码,zoneminder源码分析我们可以看到服务端如何将处理后的数据打包到ResponsePacket结构中,这个结构会根据协议版本进行细微的调整,确保前后端的兼容性。而客户端的解析工作则是在TcpTransceiver的doResponse函数中完成,通过对服务器返回的数据进行读取和ProxyProtocol::tarsResponse的反序列化,将复杂的信息分解为易于理解的响应。
为了帮助开发者更好地理解和调试,Tars提供了易于编译和调试的示例代码。只需下载相关代码,进入tup目录,执行特定的命令,就能体验到从数据发送到接收的全过程。这对于理解Tars协议的实际运作大有裨益。
在深入解析Tars协议的细节和追求高性能的过程中,我们不仅关注数据的序列化和反序列化,还洞察了如何优化性能瓶颈,确保数据传输的高效和稳定。这包括对Type和response数据结构的精细设置,以及如何在ResponsePacket的序列化和反序列化中进行优化。
本文只是触及了Tars协议冰山一角,后续的内容将更加深入,探讨其背后的算法优化、错误处理机制以及如何在实际项目中实现高效稳定的通信。让我们一起揭开Tars-C++的神秘面纱,领略其在现代分布式系统中的卓越表现。
TARS 染色日志|收集记录特定日志
作者|Eaton 导语|程序猿/媛日常开发中,记录日志是基本操作。然而,面对特定用户的日志收集,一般记录方式难以满足需求。TARS 框架中引入染色日志功能,能优雅地解决这一问题。本文将深入探讨染色日志的原理、功能,并演示如何在 TARS 中利用染色日志进行特定用户日志的收集与分析。背景
在复杂业务场景中,追踪特定用户行为至关重要,无脑指标源码比如处理用户反馈、测试新功能等。传统日志记录方式往往难以在海量日志中快速定位特定用户信息。TARS 框架中染色日志功能的引入,旨在解决这一难题,实现特定用户行为的日志高效收集。染色日志初识
染色日志是一种标记特定需求的过程,使整个调用链中的上下文信息得以连续传递,如同标记染色一样。通过此种方式,特定用户日志被单独打印并集中收集,便于在单一位置进行检索与分析。TARS 染色功能概述
TARS 框架支持染色日志功能,用户可以通过指定特定用户号码,如 QQ 号为 ,自动对后续与该用户相关的所有调用日志进行染色,确保关键信息的实时可查。染色日志初体验
TARS 染色日志支持主动与被动两种开启方式。通过实例演示,本文将分别介绍如何在 TARS 中主动与被动地开启染色日志功能。主动打开染色日志
主动方式允许在发起请求的客户端业务代码中直接打开染色日志开关,实现日志的实时收集与分析。被动打开染色日志
被动方式则在服务端预先设定染色条件,通过判断传入的参数自动开启染色日志功能,无需修改客户端代码,实现非侵入式日志收集。添加特定逻辑
在服务端,可以为染色的用户添加特定逻辑,如判断请求用户是否染色,执行额外处理,实现更灵活的应用场景。总结
TARS 染色日志功能,通过高效日志收集与分析,优化特定用户行为追踪。主动与被动两种开启方式,满足不同场景需求。通过添加特定逻辑,源码阻断漏洞进一步拓展使用范围,如灰度发布等。TARS 框架以高性能与易用性,为企业级分布式应用构建提供强大支持。 欢迎访问 TARS 官网及源码,获取更多资源与技术支持,加速数字化转型之路。关于AI,分享8个简单又强大的开源工具
AI,是指利用人工智能技术处理的工具。今天,我将分享8个简单且功能强大的开源AI工具,它们可以满足我们搜索资源、修复内容、更改样式等需求。
首先,让我们来看一下Stock AI。它是一款有趣的搜索引擎,拥有超过万张高质量的、视频和音乐。输入关键词,即可搜索。如果不存在,它会通过AI自动生成相似。个人可以直接免费下载文件。
其次,DiceBear是一个面向设计师和开发人员的开源头像生成库。你可以使用它为个人资料、设计、网站或应用程序创建合适的头像。除了随机生成简单可爱的用户头像,还可以使用内置的PRNG创建确定性头像。项目还提供了API,供开发者接入调用。
再来是Avvvatars,这是一个轻量级开源的头像生成器。可以快速生成一款独特头像,分析etc源码拥有种颜色、种形状搭配。项目支持自定制,如使用阴影、更改大小、提供要显示的替代文本等操作,且可集成到Web项目中。
Photoshot是一款开源的AI头像生成器。可以上传个人头像,利用Stable Diffusion模型进行训练,生成拥有不同风格的个人头像。官网提供使用指南。
Lama Cleaner是一个图像修复工具,基于SOTA AI模型构建,功能强大。完全免费和开源,支持CPU、GPU、M1/2。可以快速去除、替换图像中的各种物体,如人物、字体、水印等,同时支持老照片修复、文本替换图像内容等功能。
One Last Image是一个在线生成器,可以将赛璐璐风格的动画截图或插画转换成One Last Kiss封面风格。用户可以自定义设置,包括线条处理方案、开关One Last Kiss风格、给画面暗部排铅笔调子、叠加类似One Last Kiss 光碟封面水印、初回限定盘面效果选项、线迹轻重、调子数量等。官网提供详细操作指南。
Pixel Art to CSS是一个基于React开发的像素艺术动画和绘图网络编辑工具,通过结合CSS的box-shadow和keyframes特性,实现了在线绘制像素风图像的需求。提供自定义调色板、来回切换、修改动画设置、保存或加载项目等功能。完成绘制后,可以将内容导出成GIF、静态图像或纯代码等信息,用于网站。
Watermark-Removal是一个开源的去水印解决方案,基于机器学习的图像修复方法,自动去除水印。处理后的与原图几乎一致,内容去除无痕迹。GitHub提供源代码。
以上这些AI工具,不仅简单易用,而且功能强大,可以满足各种处理需求。希望这些信息能帮助到您!
Tars框架在Ubuntu上的部署小结
经过一系列尝试,我成功在Ubuntu上部署了腾讯开源的RPC框架Tars,这里记录下主要的部署步骤和遇到的问题。1. 源码部署的准备
首先,按照官方文档,需要安装必要的依赖包,包括gcc, glibc, bison, flex, cmake, ncurses-devel和zlib-devel,Ubuntu的安装命令如下。紧接着,我为了主从节点间的数据库连接,选择在本地安装MySQL 5.7,参考官方文档通过APT安装。2. MySQL配置与权限设置
为了远程访问,需要取消MySQL的bind-address设置,允许其他机子连接。在MySQL 8.0中,这一步可以省略。设置好用户的权限,包括授权和刷新配置,确保从节点可以连接。3. Tars框架安装
依赖安装完成后,从Github或Gitee下载Tars源码,分别在tars和app目录下进行安装。框架默认安装路径为/usr/local/tars/cpp。部署TarsWeb时,需手动调整目录名,并配置数据库连接。4. 部署实践与问题解决
从单机部署到主从部署,我遇到了数据库IP问题和Web管理平台的日期设置。框架部署成功后,Web模块需用pm2管理,可能需要调整用户权限。初次启动时,可能会遇到关于数据库日期的错误,通过调整Web设置或等待时间解决。5. 成果与总结
经过一系列调整,Tars框架最终在Ubuntu上成功部署。虽然过程中遇到不少挑战,但通过实践和学习,我已经能够熟练配置和管理。从单机到主从的部署过程,让我对Tars有了深入的理解。Tars-Java网络编程源码分析
Tars框架基本介绍
Tars是腾讯开源的高性能RPC框架,支持多种语言,包括C++、Java、PHP、Nodejs、Go等。它提供了一整套解决方案,帮助开发者快速构建稳定可靠的分布式应用,并实现服务治理。
Tars部署服务节点超过一千个,经过线上每日一百多亿消息推送量的考验。文章将从Java NIO网络编程原理和Tars使用NIO进行网络编程的细节两方面进行深入探讨。
Java NIO原理介绍
Java NIO提供了新的IO处理方式,它是面向缓冲区而不是字节流,且是非阻塞的,支持IO多路复用。
Channel类型包括SocketChannel和ServerSocketChannel。ServerSocketChannel接受新连接,accept()方法会返回新连接的SocketChannel。Buffer类型用于数据读写,分配、读写、操作等。
Selector用于监听多个通道的事件,单个线程可以监听多个数据通道。
Tars NIO网络编程
Tars采用多reactor多线程模型,核心类之间的关系明确。Java NIO服务端开发流程包括创建ServerSocketChannel、Selector、注册事件、循环处理IO事件等。
Tars客户端发起请求流程包括创建通信器、工厂方法创建代理、初始化ServantClient、获取SelectorManager等。
Tars服务端启动步骤包括初始化selectorManager、开启监听的ServerSocketChannel、选择reactor线程处理事件等。
Reactor线程启动流程涉及多路复用器轮询检查事件、处理注册队列、获取已选键集中就绪的channel、更新Session、分发IO事件处理、处理注销队列等。
IO事件分发处理涉及TCP和UDPAccepter处理不同事件,以及session中网络读写的详细处理过程。
总结
文章详细介绍了Java NIO编程原理和Tars-Java 1.7.2版本网络编程模块源码实现。最新的Tars-Java master分支已将网络编程改用Netty,学习NIO原理对掌握网络编程至关重要。
了解更多关于Tars框架的介绍,请访问tarscloud.org。本文源码分析地址在github.com/TarsCloud/Ta...
离线编译 Velox 小记
Velox 定义为 C++ 编写的数据库执行加速 library,目标是实现流处理、批处理和 AI/ML 领域计算的统一化,它不提供 parser 和 optimizer,旨在让各类计算引擎通过接入同一套 Native Engine 进行数据处理。
在编译网络环境良好的机器上,只需根据 GitHub 文档执行 scripts 目录的 setup 脚本,正常编译即可。也可以参考 .circleci 目录下的 CI 执行脚本了解详细的环境准备、编译、测试流程。目前 Velox 支持在 Ubuntu ./.、Centos8 和 MacOS Intel/M1 下编译,推荐在 Ubuntu 环境下学习。
对于网络环境恶劣的情况,可以参考以下步骤。以 Centos8 为例,在 scripts/setup-centos8.sh 脚本中,所有 dnf_install 安装的基础依赖都通过 Centos8 系统镜像源下载,dnf 是新版的 yum,需要进行换源操作。wget_and_untar 安装的是 Velox 依赖的项目,用户只需在本地下载后传至 Linux 服务器解压即可。其余代码则负责将依赖下载、编译并安装至 Linux 环境中作为系统库使用。
如果不想手动下载、解压、编译和安装依赖,Velox 的编译流程设计了查找依赖的优先级。首先在系统库中查找,其次通过 CMake 下载编译。每个依赖对应有 DEPENCENCY_SOURCE 变量,值为 AUTO 表示按照优先级顺序查找,SYSTEM 表示仅从系统库查找,BUNDLED 表示通过 CMake 下载编译。
Velox 的编译流程还支持在编译源码时同时编译依赖。用户需在 third_party/CMakeLists.txt 和 CMake/resolve_dependency_modules 中定义依赖,通过简单修改依赖的 URL 为本地 tar 包路径,可实现 Velox 从本地路径完成依赖的解压和编译。
处理 submodule 时,Velox 通过 git submodule 包含了 xsimd 和 googletest,对于无法访问 https 协议的网络环境,可以将 .gitmodules 中的 URL 更改为对应的 git 协议地址。若无法访问任何协议,Velox 也提供了通过 CMake 编译的选项。
处理 Arrow 时,需要对编译时的依赖进行预处理。在 thrid_party/CMakeLists.txt 中定义了 Arrow 编译所需的依赖,例如 `-DARROW_WITH_SNAPPY=ON` 表示同时编译 Snappy。用户可通过手动下载依赖放在指定路径下,通过 export ARROW_XXX_URL=/opt/3rd_tars/xxx.tar.gz 在当前会话中指定依赖路径,实现 Offline Build。若不关注 parquet 格式的相关代码,则无需特别关注 Arrow 的编译。
Velox 依赖管理与 Arrow 类似,但不支持通过环境变量指定 tar 包路径。目前存在一个 Bug,使得通过 VELOX_XXX_URL 指定依赖路径时无法编译,具体查看 Issue 。
完成所有环境依赖准备工作后,即可进行源码编译与测试。确定编译时是通过网络下载依赖还是从本地路径加载,可通过查看 CMake 日志中是 Using SYSTEM xxx 还是 Using BUNDLED xxx,以及 _build/release/_deps 和 _build/release/thrid_party/arrow_ep/src/arrow_ep_install 是否存在 tar 包来判断。
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