1.Apache Thrift系列详解(二) - 网络服务模型
2.开源RPC项目Apache Thrift
3.第一次体验Apache Kyuubi
4.SIMD 加速：AVX2 指令集实现大小端转换
5.Dubbo源码解析：网络通信
6.Java教程：dubbo源码解析-网络通信
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提供的源码网络服务模型，涵盖单线程、源码多线程、源码事件驱动模型，源码从阻塞服务到非阻塞服务的源码视角进行分类。重点介绍TServer类的源码最全源码网站排名层次结构与核心功能，以及TServer的源码不同实现类，如TSimpleServer、源码TThreadPoolServer、源码TNonblockingServer和THsHaServer的源码特性与工作原理。
TServer类提供了静态内部类Args，源码通过抽象类AbstractServerArgs采用建造者模式向TServer提供各种工厂。源码TServer的源码核心方法包括serve()、stop()和isServing()，源码分别用于启动、源码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，薄荷健康app源码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。
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dll源码自动注入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、盘整指标源码大全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。
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。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。战狐源码市场接下来，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。
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，而常见处理器架构如 x_ 采用小端序，list 等数据类型需循环转换。利用 SIMD 指令加速性能。探索实现 Thrift 编译后端的 Auto-vectorization Pass，使用 AVX2 实现简单大小端转换，对比不同条件下的加速效果。
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。数 0x 存储中，大端模式高位字节优先，小端模式低位字节优先。可使用 API 或移位函数转换。编译器内置的 bswap 指令适用于 x 和 ARM，实现转换，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，包含性能测试结果。参考 Zhihu On VSCode 创作与发布。
Dubbo源码解析：网络通信
<dubbo源码解析：深入理解网络通信
在之前的章节中，我们已经了解了消费者如何通过服务发现和负载均衡机制找到提供者并进行远程调用。本章将重点解析网络通信的实现细节。
网络通信主要在Dubbo的Remoting模块中进行，涉及多种通信协议，包括dubbo协议、RMI、Hessian、HTTP、WebService、Thrift、REST、gRPC、Memcached和Redis等。每个协议都有其特定的优缺点，如Dubbo协议适用于高并发场景，而RMI则使用标准JDK序列化。
Dubbo的序列化机制支持多种方式，如Hessian2、Kryo、FST等。近年来，高效序列化技术如Kryo和FST的出现，可提升性能，只需在配置中简单添加即可优化。
关于数据格式和粘包拆包问题，Dubbo采用私有RPC协议，消息头存储元信息，如魔法数和数据类型，消息体则包含调用信息。消费者发送请求时，会通过MockClusterInvoker封装服务降级逻辑，然后通过序列化转换为网络可传输的数据格式。
服务提供方接收请求时，首先对数据包进行解码，确认其格式正确性，然后调用服务逻辑。提供方返回调用结果时，同样经过序列化和编码，最后通过NettyChannel发送给消费者。
在心跳检测方面，Dubbo采用双向心跳机制，客户端和服务端定期发送心跳请求以维持连接。此外，还通过定时任务处理重连和断连，确保连接的稳定性和可靠性。
总的来说，Dubbo的网络通信模块精细且灵活，通过多种协议和优化技术确保服务调用的高效和可靠性。
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，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，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。
