我现在在做一个全python的集群项目,用的xmlrpc去做各服务通信。
但是xmlrpc的使用太恶心,而且异常全部转换成了xmlrpc的Fault类型。
很不好转换,所以想吧我们的通信库换一下。
但是其他人说,又不是跨语言,没必要用到这些东西,简单就行。
各位怎么看呢?
回复内容:
早些年仔细研究过protobuf和thrift,并分别分享过。ProtoBuf开发者指南:
http://gashero.yeax.com/?p=108
在较长时期都是国内最全的一份翻译。
thrift也做过一份1万来字的文档,但并没有公布。
这两种序列化技术我都在实际项目中用过,2010年前后。在这之后就没有再用。
从序列化的角度,两者相似程度很高,效率方面也都是顶级的水平,无论是存储效率还是压缩/解包效率。
至于RPC方面,截至到2010年,protobuf没有官方的方案,thrift的则是线程池实现,经常卡死,很烂。所以至少那个时代,两者用做RPC都不靠谱。
最关键的问题来自如下几点:
1、难于调试:都是二进制协议,序列化后的内容不可读
2、安装繁琐恶心:都要安装很久,编译一堆东西
3、对多语言支持有限:最近几年新语言出的太快了
4、对WEB不友好:js没有原生支持
所以,逐渐就不用了。现在遇到类似的需求都是用HTTP里面封装JSON的。所以调用的请求用form提交,这样用网页上的表单就能模拟。返回的是一个dict,其中errnum表示错误码,0为成功。errmsg为错误信息,方便客户端调试。result为实际返回的数据。
这样的方式调试方便,兼容性好。虽然慢了不少,但其实人的效率更重要。
另外,年轻人要小心overdesign,也许你的应用终生都不会有大的性能压力。 protobuf只是一种serialization的协议,thrift才是一个完整的服务级别的rpc协议(最近grpc也开源了,基本等于Google的thrift,最近准备在go里面玩玩儿)
其实用Thrift省事儿多了,thrift文件作为一个service model是语言无关的,而且可以同时生成server和client,还自带type check。定义好接口,就可以专心去实现业务逻辑了。 可以,厂里一部分用的 Thrift protobuf我没有用过,但是做过一些功课,它的python库质量不错,个人觉得如果不是很有针对性的,特别适合xml的,倒是真可以用它。 现在 RPC 通信框架里比较成熟的就是 Thrift 了,是用C++实现的,我呆了两家互联网公司,都用这个。最早是 Facebook 写的,国内的话规模比较大的据我所知百度也在用。有个传言的八卦是 protobuffer 是早期在 Google 内部流行的,后来有员工跳槽到了 Facebook 才有了 Thrift。
Thrift 的 RPC 框架中像 block, nonblock 的功能都有了,protobuf 好像一心一意做好自己的事情,只提供了序列化和反序列化的功能。 所以你说要我来做抉择,肯定是上 Thrift。
况且,Thrift 一点也不复杂,定义一个传输接口的配置文件就完事了,后面的事情 Thrift 一条龙服务。 最近被GRPC搞到瘋,我是不會告訴你GRPC不支持Python 3的,啊哈哈哈哈 你知道Thrift发布多少年了,至今版本号仍然只是 0.9.2 吗?
老夫作为国内第一批吃螃蟹的,有半年基本上天天在帮别人解决thrift bug问题...后来果断弃坑,加入微软WCF大军。 我想知道有人用这个吗?
Cap'n Proto: Introduction
PS:有Python实现
Welcome to pycapnp’s documentation! thrift 有RPC。 protobuf 就今年Google刚开源grpc只不过还在alpha Thrift是我来现在的这家互联网公司,开始接触的,2007年Facebook发起的项目。
主要是用在后端 internal services,所在互联网公司,thrift是后端服务RPC通信的基础。对题主所在的项目应该是足够的。
同样也是基于python构建的主要后端服务,框架组开源了下面的对thrift封装的库,比较方便的构建服务和客户端的接入。
eleme/thriftpy · GitHub
定义如下pingpong.thrift
service PingPong {
string ping(),
}

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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