1.SIMD 加速：AVX2 指令集实现大小端转换
2.scribe安装与使用
3.Java教程：dubbo源码解析-网络通信
4.第一次体验Apache Kyuubi
5.thrift源码解析——深度学习模型的修改服务器端工程化落地方案
6.开源RPC项目Apache Thrift
SIMD 加速：AVX2 指令集实现大小端转换
在应用 thrift 进行 RPC 通信时，由于 Thrift 采用大端序，源码而常见处理器架构如 x_ 采用小端序，编译list 等数据类型需循环转换。修改利用 SIMD 指令加速性能。源码探索实现 Thrift 编译后端的编译insmod 源码 Auto-vectorization Pass，使用 AVX2 实现简单大小端转换，修改对比不同条件下的源码加速效果。
大小端转换原理：数据存储有大端和小端两种字节优先顺序。编译数 0x 存储中，修改大端模式高位字节优先，源码小端模式低位字节优先。编译可使用 API 或移位函数转换。修改编译器内置的源码 bswap 指令适用于 x 和 ARM，实现转换，编译O2 编译优化时自动替换自定义实现。
AVX2 指令集：SIMD 提供高度并行化计算选择。bswap 指令反转 2、4 或 8 字节顺序，SIMD 扩展允许一条指令并行处理多个数据实例，称为 vectors。常用指令集包括 AVX/AVX2，具体信息参考 Intel 指令集查询。使用 `_mm_shuffle_epi8` 进行向量字节重排序。
AVX2 示例代码：提供 位整数大小端转换的循环示例，使用 AVX2 加速。向量长度为 位，处理 4 个 bit 整数。对于非整数倍长度数组，使用一般转换法逐个处理。
性能测试：使用不同整数宽度（、、 位）进行大小端转换，测试 bswap 和 AVX2 的加速比。宽度更小的数组并行度更高，AVX2 加速比显著提升， 位时加速比约为 2.5， 位时加速比可达 倍。
生成的汇编指令：使用 objdump 查看编译结果汇编代码，了解 AVX2 指令集的实际应用。
完整源代码与性能测试：提供详细代码实现，2022IM源码包含性能测试结果。参考 Zhihu On VSCode 创作与发布。
scribe安装与使用
Scribe的安装与使用指南
要安装Thrift依赖，首先确保已安装以下软件：g++, boost, autoconf, libevent, Apache ant, JDK, PHP, 和python。其他脚本语言根据需要自行安装。 安装Thrift的步骤如下：参照扩展阅读~中的说明进行安装流程。
在thrift源代码目录下的tutorial目录中，使用`thrift -r –gen cpp tutorial.thrift`命令生成服务代码，包括对include文件的处理。
生成的代码会存放在gen-cpp目录下，接着切换到tutorial/cpp目录，执行`make`生成CppServer与CppClient。
运行这两个程序，确保它们能成功通信。
如果Hadoop自带的libhdfs不可用，可以按照以下步骤编译：在Hadoop根目录下输入`ant compile-c++-libhdfs -Dislibhdfs=true`，并配置HADOOP_HOME的CLASSPATH。 安装Scribe的步骤包括运行bootstrap脚本（参见扩展阅读）。可能遇到的错误及解决方法如下：当Boost不在默认目录时，配置命令如下：`./configure –with-boost=/usr/local/boost –prefix=/usr/local/scribe`。
如果运行examples时出现`ImportError: No module named scribe`，可能需要添加Python路径，如：`$export PYTHONPATH="/usr/lib/python2.6/site-packages/"`。
遇到`java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/conf/Configuration`异常，需将Hadoop的classpath添加到环境变量中，如：`$export CLASSPATH=$HADOOP_HOME/hadoop-core-0..2+.jar[2]`。
安装完成后，可以参考扩展阅读8中的方法验证安装是否成功。Java教程：dubbo源码解析-网络通信
在之前的内容中，我们探讨了消费者端服务发现与提供者端服务暴露的相关内容，同时了解到消费者端通过内置的负载均衡算法获取合适的调用invoker进行远程调用。接下来，我们聚焦于远程调用过程，即网络通信的细节。
网络通信位于Remoting模块中，支持多种通信协议，包括但不限于：dubbo协议、rmi协议、hessian协议、ty进行网络通讯，蜥蜴论坛源码大全NettyClient.doOpen()方法中可以看到Netty的相关类。序列化接口包括但不限于：Serialization接口、Hessian2Serialization接口、Kryo接口、FST接口等。
序列化方式如Kryo和FST，性能往往优于hessian2，能够显著提高序列化性能。这些高效Java序列化方式的引入，可以优化Dubbo的序列化过程。
在配置Dubbo RPC时，引入Kryo和FST非常简单，只需在RPC的XML配置中添加相应的属性即可。
关于服务消费方发送请求，Dubbo框架定义了私有的RPC协议，消息头和消息体分别用于存储元信息和具体调用消息。消息头包括魔数、数据包类型、消息体长度等。消息体包含调用消息，如方法名称、参数列表等。请求编码和解码过程涉及编解码器的使用，编码过程包括消息头的写入、序列化数据的存储以及长度的写入。解码过程则涉及消息头的读取、序列化数据的解析以及调用方法名、参数等信息的提取。
提供方接收请求后，服务调用过程包含请求解码、调用服务以及返回结果。解码过程在NettyHandler中完成，通过ChannelEventRunnable和DecodeHandler进一步处理请求。服务调用完成后，通过Invoker的invoke方法调用服务逻辑。响应数据的编码与请求数据编码过程类似，涉及数据包的构造与发送。
服务消费方接收调用结果后，首先进行响应数据解码，获得Response对象，如何看到投影源码并传递给下一个处理器NettyHandler。处理后，响应数据被派发到线程池中，此过程与服务提供方接收请求的过程类似。
在异步通信场景中，Dubbo在通信层面为异步操作，通信线程不会等待结果返回。默认情况下，RPC调用被视为同步操作。Dubbo通过CompletableFuture实现了异步转同步操作，通过设置异步返回结果并使用CompletableFuture的get()方法等待完成。
对于异步多线程数据一致性问题，Dubbo使用编号将响应对象与Future对象关联，确保每个响应对象被正确传递到相应的Future对象。通过在创建Future时传入Request对象，可以获取调用编号并建立映射关系。线程池中的线程根据Response对象中的调用编号找到对应的Future对象，将响应结果设置到Future对象中，供用户线程获取。
为了检测Client端与Server端的连通性，Dubbo采用双向心跳机制。HeaderExchangeClient初始化时，开启两个定时任务：发送心跳请求和处理重连与断连。心跳检测定时任务HeartbeatTimerTask确保连接空闲时向对端发送心跳包，而ReconnectTimerTask则负责检测连接状态，当判定为超时后，客户端选择重连，服务端采取断开连接的措施。
第一次体验Apache Kyuubi
Kyuubi是一个分布式多租户Thrift JDBC/ODBC服务器，它构建在Apache Spark之上，专为大规模数据管理和分析而设计。此服务支持丰富的存储和客户端工具，尤其在数据湖组件方面表现优异，受到高度评价。
相较于Spark Thrift Server，Kyuubi提供了更为稳定、可靠的运行环境，能有效解决并发负载下的卡死、泄漏问题，并实现用户资源隔离。小乐棋牌源码同时，Kyuubi支持广泛的数据源，比Spark Thrift Server更为灵活。此外，Kyuubi还通过HTTP REST方式提供服务，实现用户之间的资源隔离，改善了用户体验。
基于Livy进行即席查询的局限性在于其依赖HTTP REST接口，无法提供Thrift或JDBC服务，并且无法实现同一用户下的资源共用。这些限制促使了Kyuubi的引入，作为更佳的解决方案。
为使用Kyuubi，首先需要下载源码包并安装Scala编译环境。在编译过程中，Maven会下载依赖包，成功后会生成一个tgz包。接下来，在YARN环境中部署Kyuubi引擎，确保Spark已经整合了Hive和Hudi。配置Kyuubi环境包括设置JVM参数、配置Spark参数等步骤，以确保资源高效使用和避免资源占用问题。
启动Kyuubi之前，需解决端口冲突问题。配置Kyuubi HA（高可用）模式可提高服务可靠性。启动Kyuubi后，可以使用Hive的beeline进行连接测试。在测试过程中，可能遇到Spark用户不允许扮演Hive用户的问题，需要配置Spark用户代理权限以解决。
成功配置后，Kyuubi能够实现高效的多用户查询和资源隔离，为数据管理和分析提供强大支持。用户可以利用其丰富的功能和优化的性能，高效地处理大规模数据集。
thrift源码解析——深度学习模型的服务器端工程化落地方案
了解服务模型对于增大RPC服务端的并发处理能力至关重要。本文将详细介绍Thrift框架中的服务模型，帮助您在实际应用中做出明智选择。以下是支持Python的几个Thrift服务模型的概述： 1. TSimpleServer: 这个模型采用最简单的阻塞IO，实现方法简洁明了，便于理解。然而，它一次只能接收和处理一个socket连接，因此效率较低。 2. TNonblockingServer, TThreadPoolServer, TThreadedServer: 这三个模型在Python中利用多线程技术。它们的目的各不相同，但共同点是都旨在提高处理效率。具体而言，TThreadedServer创建单独的线程以处理每个客户端请求；TThreadPoolServer提前创建线程，从队列中获取客户端连接以进行处理；TNonblockingServer使用IO多路复用技术，将准备好的可读消息放入队列供业务线程处理。 3. TForkingServer, TProcessPoolServer: 这些模型旨在解决Python的GIL锁问题，特别是在Java中未找到等效模型的情况下。其中，TForkingServer通过创建子进程进行业务处理，但需要注意进程创建和销毁带来的开销。相比之下，TProcessPoolServer在启动时创建指定个数的进程，负责监听客户端请求并进行处理，这种模型在多线程环境下表现出色。 在实际应用中，性能测试表明，在不同服务模型下，处理效率存在显著差异。例如，在测试环境（核CPU）下，使用TProcessPoolServer模型时，个客户端同时发送请求时，处理时间为3秒多。此结果揭示了单个客户端连接服务器处理的串行性，以及不同模型在不同负载下的性能差异。 了解并选择合适的Thrift服务模型，对于构建高效的服务器端工程化落地方案至关重要。正确选择可以显著提高应用性能，确保在分布式服务、分布式计算等场景下达到最优效率。开源RPC项目Apache Thrift
Apache Thrift是一个用于开发跨平台、跨语言服务的软件框架。它提供了一个代码生成引擎，构建的服务可在多种语言间无缝高效运行，支持如C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, OCaml, 和 Delphi等语言。Thrift的精髓在于其代码生成能力，使得服务开发完成后，可自动转换生成对应语言的源代码，便于多种语言间的调用。
安装和使用Thrift非常简单，对于使用Mac系统的用户，可以通过命令行使用`brew install thrift`完成安装。创建Thrift文件是使用Thrift的基本方式，定义服务接口和数据类型。执行命令后，Thrift生成的源代码能够被多种语言的客户端和服务器直接使用。例如，生成的Java代码中，一个简单的Thrift文件可以自动转换为包含数百行代码的类文件，如`UserProfile.java`，包含UserProfile结构的完整实现。
Thrift提供了丰富的序列化和反序列化功能，这在RPC（远程过程调用）和网络通信中尤为重要。Thrift定义了一套自定义的协议和结构，以支持跨语言服务的通信。这些结构和协议的生成是基于语言无关的设计，确保了Thrift的灵活性和兼容性。Thrift的服务接口由TBase继承，提供基础方法，TStruct对应结构体，TField用于描述字段，而TTransport和TProtocol则分别负责处理输入输出和协议处理。
Thrift中的序列化实现是其关键特性之一，通过TProtocol类及其子类，实现了对Thrift类型和Java类型的序列化和反序列化。这使得Thrift能够跨语言传输数据，无需考虑底层数据格式的差异。在Thrift中，序列化和反序列化过程由Scheme接口及其实现（如StandardScheme和TupleScheme）来负责。SchemeFactory接口则用于获取适当的序列化方案。
Thrift的使用不局限于Java语言，Python、C#等语言同样支持Thrift服务的开发和调用。以Python为例，Thrift生成的代码需要依赖第三方包，但Thrift的通用接口（如TBase）确保了与语言无关的交互方式。Thrift的Schema接口定义了序列化和反序列化的基本逻辑，通过不同实现（如StandardScheme和TupleScheme）提供不同的优化策略，如在读取时先确定字段列表以减少读取字节数。
Thrift在实际应用中，如Apache Hive的MetaStore和Server2服务中得到了广泛使用。在Hive中，Thrift接口通过特定的实现（如ThriftBinaryCLIService）来支持服务调用。通过Thrift接口，Hive能够提供对外的REST服务或RPC服务，使外部应用程序能够通过标准协议（如HTTP或TCP）与Hive进行交互。
理解Thrift的关键在于其对代码生成的支持和对序列化、反序列化的高效处理，使得跨语言、跨平台的服务开发和调用变得简单而高效。Thrift不仅提供了强大的序列化能力，还为服务提供了一套统一的协议和结构定义，促进了不同语言服务的互操作性。
Apache Thrift系列详解(二) - 网络服务模型
Thrift网络服务模型详解
本文深入探讨Thrift提供的网络服务模型，涵盖单线程、多线程、事件驱动模型，从阻塞服务到非阻塞服务的视角进行分类。重点介绍TServer类的层次结构与核心功能，以及TServer的不同实现类，如TSimpleServer、TThreadPoolServer、TNonblockingServer和THsHaServer的特性与工作原理。
TServer类提供了静态内部类Args，通过抽象类AbstractServerArgs采用建造者模式向TServer提供各种工厂。TServer的核心方法包括serve()、stop()和isServing()，分别用于启动、关闭和检测服务状态。
TSimpleServer采用简单的阻塞IO工作模式，实现直观易懂，但仅支持单连接处理，效率较低。TThreadPoolServer采用阻塞socket方式工作，通过线程池实现并发处理，解决TSimpleServer的并发和多连接问题。
TNonblockingServer基于NIO模式，利用Channel/Selector机制实现IO事件驱动，提高了处理效率。THsHaServer继承TNonblockingServer，引入线程池提高任务并发处理能力，实现半同步半异步处理模式。TThreadedSelectorServer是THsHaServer的扩展，将网络I/O操作分离到多个线程中，进一步优化性能。
每种服务模型都有其优点与缺点，如线程池模式处理能力受限于线程池工作能力，TNonblockingServer在业务复杂耗时场景下效率不高，而TThreadedSelectorServer则能有效应对网络I/O较多的场景。
本文全面分析了Thrift各种线程服务模型的用法、工作流程、原理和源码实现，旨在提供深入理解与实践指导。欢迎关注公众号获取更多后端技术干货。
Thrift入门 | Thrift框架分析（源码角度）
深入理解Thrift框架，首先需要掌握其基本概念。Thrift是一个用于跨语言通信的框架，其设计初衷是提高开发效率和简化多语言环境下的服务调用。以下是Thrift框架的核心组成部分及其功能概述。 Thrift框架主要包括两个层：Protocol层和Transport层。Protocol层主要负责数据的序列化和反序列化，而Transport层则负责数据流的传输。Protocol层中包含多种序列化协议，常见的有Compact、Binary、JSON等，它们都继承自TProtocol基类，提供读写抽象操作。 以TBinaryProtocol为例，它是一种基于二进制的序列化协议。序列化过程主要包括以下几个关键步骤：writeMessageBegin：用于序列化message的开始部分，包括thrift版本、message名称和seqid等信息。
writeFieldStop：在所有字段序列化完成后，写入T_STOP标识符，表示序列化结束。
writeI、writeString、writeBinary：分别用于序列化整型、字符串和二进制数据。
在读取操作中，这些write操作的逆操作被执行，以实现反序列化。Protocol层的实现细节主要体现在读写函数的调用和抽象上。 Transport层负责数据的实际传输，它提供了一系列抽象方法，如isOpen、open、close、read和write等，用于管理底层连接的打开、关闭和数据读写。常见的Transport层协议包括TFramedTransport和TSocket。TFramedTransport通过缓冲区管理，实现了数据的分帧传输，而TSocket则基于原始的socket实现网络通信。 为了进一步提高性能，Transport层可能包含缓存和压缩等功能，以优化数据传输效率。Thrift中，TSocket作为底层传输层，负责与原始socket交互，而TFramedTransport等上层Transport则在TSocket的基础上进行扩展，实现数据的高效传输。 总结，Thrift框架通过其Protocol层和Transport层，实现了跨语言、高效的数据传输。深入理解这些组件及其工作原理，对于开发和优化基于Thrift的分布式系统具有重要意义。