서버에서 클라이언트로 gRPC 이벤트 브로드캐스팅
서버에 연결하는 여러 클라이언트와 관련된 애플리케이션을 만들 때 이벤트를 클라이언트로 브로드캐스팅해야 하는 경우가 많습니다. 연결된 모든 클라이언트. gRPC에는 이를 달성하기 위한 여러 접근 방식이 있습니다.
고려해야 할 한 가지 옵션은 장기 폴링 접근 방식을 사용하는 것입니다. 여기에는 클라이언트가 정기적으로 업데이트를 위해 서버를 폴링하도록 하는 것이 포함됩니다. 이벤트가 발생하면 서버는 연결된 모든 클라이언트에 알리고 새 정보를 반환하도록 폴링 호출을 트리거합니다.
Python에서 장기 폴링 접근 방식을 구현하려면 다음 코드를 고려하세요. Go와 같은 다른 언어):
<code class="python"># SERVER class UpdaterServer(UpdaterServicer): def __init__(self): self.condition = threading.Condition() self.updates = [] def post_update(self, update): with self.condition: self.updates.append(updates) self.condition.notify_all() def GetUpdates(self, req, context): with self.condition: while self.updates[req.last_received_update + 1:] == []: self.condition.wait() new_updates = self.updates[req.last_received_update + 1:] response = GetUpdatesResponse() for update in new_updates: response.updates.add().CopyFrom(update) response.update_index = req.last_received_update + len(new_updates) return response # SEPARATE THREAD IN CLIENT request = GetUpdatesRequest() request.last_received_update = -1 while True: stub = UpdaterStub(channel) try: response = stub.GetUpdates(request, timeout=60*10) handle_updates(response.updates) request.last_received_update = response.update_index except grpc.FutureTimeoutError: pass</code>
이 예에서:
- post_update() 메서드를 사용하면 클라이언트가 이벤트에 대한 알림을 받을 수 있습니다.
- 서버 업데이트 목록을 유지 관리하고 새 업데이트가 있을 때 클라이언트에 알립니다.
- 클라이언트는 업데이트를 기다리면서 주기적으로 서버를 폴링합니다.
- 이벤트가 발생하면 서버는 클라이언트의 폴링 호출을 트리거하여 다음을 수행합니다. 업데이트된 정보를 가지고 돌아옵니다.
장기 폴링 접근 방식을 사용하면 연결된 모든 클라이언트가 브로드캐스트 이벤트를 수신하고 여러 당사자에게 업데이트를 전달할 수 있는 안정적인 방법을 제공합니다.
위 내용은 장기 폴링 접근 방식을 사용하여 gRPC에서 서버-클라이언트 이벤트 브로드캐스팅을 어떻게 구현할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Golang과 Python의 주요 차이점은 동시성 모델, 유형 시스템, 성능 및 실행 속도입니다. 1. Golang은 동시 작업에 적합한 CSP 모델을 사용합니다. Python은 I/O 집약적 인 작업에 적합한 멀티 스레딩 및 Gil에 의존합니다. 2. Golang은 정적 유형이며 Python은 동적 유형입니다. 3. Golang 컴파일 된 언어 실행 속도는 빠르며 파이썬 해석 언어 개발은 빠릅니다.

Golang은 일반적으로 C보다 느리지 만 Golang은 동시 프로그래밍 및 개발 효율에 더 많은 장점이 있습니다. 1) Golang의 쓰레기 수집 및 동시성 모델은 높은 동시 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) C는 수동 메모리 관리 및 하드웨어 최적화를 통해 더 높은 성능을 얻지 만 개발 복잡성이 높습니다.

Golang은 클라우드 컴퓨팅 및 DevOps에서 널리 사용되며 장점은 단순성, 효율성 및 동시 프로그래밍 기능에 있습니다. 1) 클라우드 컴퓨팅에서 Golang은 Goroutine 및 채널 메커니즘을 통해 동시 요청을 효율적으로 처리합니다. 2) DevOps에서 Golang의 빠른 편집 및 크로스 플랫폼 기능이 자동화 도구의 첫 번째 선택입니다.

Golang과 C는 각각 성능 효율성에서 고유 한 장점을 가지고 있습니다. 1) Golang은 Goroutine 및 Garbage Collection을 통해 효율성을 향상 시키지만 일시 중지 시간을 도입 할 수 있습니다. 2) C는 수동 메모리 관리 및 최적화를 통해 고성능을 인식하지만 개발자는 메모리 누출 및 기타 문제를 처리해야합니다. 선택할 때는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 고려해야합니다.

Golang은 높은 동시성 작업에 더 적합하지만 Python은 유연성에 더 많은 장점이 있습니다. 1. Golang은 Goroutine 및 채널을 통해 동시성을 효율적으로 처리합니다. 2. Python은 GIL의 영향을받는 스레딩 및 Asyncio에 의존하지만 여러 동시성 방법을 제공합니다. 선택은 특정 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Golang과 C의 성능 차이는 주로 메모리 관리, 컴파일 최적화 및 런타임 효율에 반영됩니다. 1) Golang의 쓰레기 수집 메커니즘은 편리하지만 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 2) C의 수동 메모리 관리 및 컴파일러 최적화는 재귀 컴퓨팅에서 더 효율적입니다.

선택 GOLANGFORHIGHERFERFERFORMANDCONDCURRENCY, TILDFORBECTERVICES 및 NNETWORKPRAMPHING; SELECTPYTHONFORRAPIDDEVENTURMENT, DATASCIENCE 및 MACHINEARNINGDUETOITSTINTIVENDEXTENDIVERIRIES.

Golang과 Python은 각각 고유 한 장점이 있습니다. Golang은 고성능 및 동시 프로그래밍에 적합하지만 Python은 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. Golang은 동시성 모델과 효율적인 성능으로 유명하며 Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리 생태계로 유명합니다.


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