1.scribe安装与使用
2.Dubbo源码解析：网络通信
3.第一次体验Apache Kyuubi
4.Thrift入门 | Thrift框架分析（源码角度）
5.深入源码分析下 HIVE JDBC 的源码超时机制及其如何配置 socketTimeOut
6.Apache Thrift系列详解(二) - 网络服务模型

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++,下载 boost, autoconf, libevent, Apache ant, JDK, PHP, 和python。其他脚本语言根据需要自行安装。源码

       安装Thrift的下载步骤如下：

       参照扩展阅读~中的说明进行安装流程。

       在thrift源代码目录下的源码tutorial目录中，使用`thrift -r –gen cpp tutorial.thrift`命令生成服务代码，下载牛牛源码baiduqan包括对include文件的源码处理。

       生成的下载代码会存放在gen-cpp目录下，接着切换到tutorial/cpp目录，源码执行`make`生成CppServer与CppClient。下载

       运行这两个程序，源码确保它们能成功通信。下载

       如果Hadoop自带的源码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`，下载并配置HADOOP_HOME的源码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。

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。opencv源码查询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，tiny源码注释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。

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，shopro源码版权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。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，智慧大棚源码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。

深入源码分析下 HIVE JDBC 的超时机制及其如何配置 socketTimeOut

       深入源码分析下HIVE JDBC的超时机制及其配置方法，首先，从一个常见的问题出发，即当HIVE JDBC连接在操作过程中遇到SocketTimeoutException时，这通常意味着操作超时。接下来，让我们回顾JDBC超时机制的相关参数和接口。

       在JDBC中，超时机制主要通过setStatementTimeout和setConnectionTimeout这两个方法实现。setStatementTimeout用于设置SQL语句的超时时间，而setConnectionTimeout用于设置整个连接的超时时间。它们的单位都是毫秒。

       在HIVE JDBC中，由于其基于Thrift进行通信，因此对socket级别的超时管理更为复杂。HiveStatement中的thrift socket timeout是通过配置实现的，通过深入源码分析，可以发现thrift socket timeout的值被赋值给HiveStatement实例。当应用程序直接创建和管理HIVE JDBC连接时，需要在创建HiveStatement实例时设置这个属性，以确保socket级别操作的超时时间得到正确配置。

       如果应用程序通过数据库连接池进行连接管理，那么配置HiveStatement中的thrift socket timeout的过程会更复杂。通常，需要在连接池的配置中，为HIVE JDBC连接指定socket级别的超时属性，然后在使用连接时确保HiveStatement实例正确引用了这些配置。

       通过以上分析，我们可以总结出在不同场景下配置HIVE JDBC socket级别的超时机制的方法。对于直接管理连接的应用程序，需要在创建HiveStatement实例时直接设置socket timeout属性。而对于使用数据库连接池的应用程序，则需要在连接池的配置阶段为HIVE JDBC连接指定socket级别的超时属性，然后确保在使用连接时HiveStatement实例正确引用了这些配置。

       总之，HIVE JDBC的超时机制及其配置方法涉及到多个层面的参数和接口，理解并正确配置它们对于确保应用程序的稳定性和响应速度至关重要。通过源码分析和实践操作，可以实现对HIVE JDBC socket级别的超时管理，从而优化应用程序性能。

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。