基本概念 模块 RPC 通常采用客户机/服务器模型。请求程序是客户机,服务提供程序则是一个服务器。包括以下几个模块 通信模块:两个相互协作的通信模块实现请求-应答协议。同步方式和异步方式。 Stub程序:客户端和服务器端均包含Stub程序,代理程序。它使得
基本概念
模块
RPC通常采用客户机/服务器模型。请求程序是客户机,服务提供程序则是一个服务器。包括以下几个模块
通信模块:两个相互协作的通信模块实现请求-应答协议。同步方式和异步方式。
Stub程序:客户端和服务器端均包含Stub程序,代理程序。它使得远程函数调用表现的跟本地调用一样,对用户程序完全透明。
在客户端,它表现的就像一个本地程序,但不直接执行本地调用,而是将请求信息通过网络模块发送给服务器端。
在服务器端,解码请求消息中的参数,调用相应的服务过程和编码应答结果的返回值。
调度程序:接收来自通信模块的请求消息,并根据其中的标识选择一个Stub程序处理。线程池处理。
客户程序/服务过程:请求的发出者和请求的处理者。
步骤
1.客户程序以本地方式调用系统产生的Stub程序。
2.该Stub程序将函数调用信息按照网络通信模块的要求封装成消息包。并交给通信模块发送到远程服务器端。
3.远程服务器端接收此消息后,将此消息发送给相应的Stub程序。
4.Stub程序拆封消息,形成被调过程要求的形式,并调用对应的函数。
5.被调用函数按照所获参数执行,并将结果返回给Stub程序。
6.Stub程序将此结果封装成消息,通过网络通信模块逐级地传送给客户程序。
HadoopRPC
接口:
public static VersionedProtocol getProxy/waitForProxy():构造一个客户端代理对象,用于向服务器发送RPC请求。public static Server getServer():为某个协议示例构造一个服务器对象,用于处理客户端发送的请求。
步骤:
1.定义RPC协议。RPC协议是客户端与服务器端之间的通信接口,它定义了服务器端对外提供的服务接口。interface ClientProtocol extends org.apache.hadoop.ipc.VersionedProtocol{public static final long versionID=1L;String echo(String value) throws IOException;int add(int v1,int v2) throws IOException;}2.实现RPC协议。public static class ClientProtocolImpl implements ClientProtocl{public long getProtocolVersion(String protocol,long clientVersion){return ClientProtocol.versionID ;}public String echo(String value) throws IOException{return value;}public int add(int v1,int v2) throws IOException{return v1+v2;}}3.构造并启动RPC Serverserver = RPC.getServer(new ClientProtocolImpl(),serverHost,serverPort,numHandlers,false,conf);//numHandlers表示服务器端处理请求的线程数目。server.start();4.构造RPC Client,并发送RPC请求。proxy = (ClientProtocol)RPC.getProxy(ClientProtocol.class,ClientProtocol.versionID,addr,conf);int result = proxy.add(4,5);String echoResult = proxy.echo("hello");
原文地址:解析MapReduce原理–笔记(9)hadoopRPC基础, 感谢原作者分享。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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