opencv calcHist3D_Invoker template<typename T> class calcHist3D_Invoker { public: calcHist3D_Invoker( const std::vector<uchar*>& _ptrs, const std::vector<int>& _deltas, Size imsize, Mat& hist,
opencv calcHist1D_Invoker template<typename T> class calcHist1D_Invoker { public: calcHist1D_Invoker( const std::vector<uchar*>& _ptrs, const std::vector<int>& _deltas, Mat& hist, const double*
用户在使用中，可能会用到基于函数的索引，但是函数是非 immutable 类型的，导致函数索引无法创建。如： test=# create index ind_t1 on t1(to_char(create_date,'yyyy-mm')); ERROR: functions in index expression must be marked IMMUTABLE 这里我们先看下函数的类型： test=# \df+
目录前言1. Tars客户端启动@EnableTarsServer2. Communicator通信器3. 客户端的负载均衡调用器LoadBalance最后 前言 通过源码分析可以得出这样一个负载均衡的源码结构图（基于TarsJava SpringBoot）： @EnableTarsServer注解：表明这是一个Tars服务； @Import(TarsServerConfiguration.cl
要加入到你的 web.xml 最少的代码就是简单地去申明 DWR servlet，没有它 DWR 就不起作用。 <servlet> <servlet-name>dwr-invoker</servlet-name> <servlet-class>org.directwebremoting.servlet.DwrServlet</servlet-class></servlet> <servlet-mapping>
“ 分布式应用场景有高并发，高可扩展和高性能的要求。还涉及到，序列化/反序列化，网络，多线程以及设计模式的问题。幸好 Dubbo 框架将上述知识进行了封装，让程序员能够把注意力放到业务上。 为了更好地了解和使用 Dubbo，今天来介绍一下 Dubbo 的主要组件和实现原理。 Dubbo 分层 D
Dubbo :是一个RPC框架，SOA框架： Dubbo缺省协议采用单一长连接和NIO异步通讯，适合于小数据量大并发的服务调用，以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况。 长链接,NIO 作为RPC：支持各种传输协议，如dubbo,hession,json,fastjson，底层采用mina,netty长连接进行传输！典型的provider
一、URL 在说Dobbu之前我们先来讲一下URL，为什么要提URL呢？ 一般而言我们说的 URL 指的就是统一资源定位符，在网络上一般指代地址，本质上看其实就是一串包含特殊格式的字符串，标准格式如下： https://www.linzhuotech.com/Product/download?value=lz
命令模式 命令模式很好理解，举个例子，司令员下令让士兵去干件事情，从整个事情的角度来考虑，司令员的作用是，发出口令，口令经过传递，传到了士兵耳朵里，士兵去执行。这个过程好在，三者相互解耦，任何一方都不用去依赖其他人，只需要做好自己的事儿就行，司令员要的是结果，不会去关注到底士兵是怎么实
Mybatis中的Invoker对反射API中的Field.get () Fielid.get() Method.invoke()三个方法进行了二次封装，将一些模板式的代码封装了起来，在新的版本中，还加入了安全检查。 其结构如下： 接口定义： /** * @author Clinton Begin */ public interface Invoker { Object invoke(Obje
参考文章：java设计之道 命令模式 命令模式很好理解，举个例子，司令员下令让士兵去干件事情，从整个事情的角度来考虑，司令员的作用是，发出口令，口令经过传递，传到了士兵耳朵里，士兵去执行。这个过程好在，三者相互解耦，任何一方都不用去依赖其他人，只需要做好自己的事儿就行，司令员要的是结果，不
前言 在上一章节，我们曾提到这样一个问题：当调用服务失败后，我们怎么处理当前的请求？抛出异常亦或是重试？ 为了解决这个问题，Dubbo 定义了集群接口 Cluster 以及 Cluster Invoker。集群 Cluster 用途是将多个服务提供者合并为一个 Cluster Invoker，并将这个 Invoker 暴露给服务消费者
Dubbo核心源码剖析(集群 集群容错 负载均衡 服务治理 通信协议 Dubbo核心源码剖析1. Dubbo高可用集群1.1 服务集群的概述1.1.1 概述1.1.2 调用过程1.1.3 组件介绍 1.2 集群容错机制1.2.1 内置集群容错策略1.2.2 集群容错调优1.2.3 源码分析 1.3 集群负载均衡策略1.3.1 负
Dubbo初窥工作流程 流程图服务提供者注册服务服务消费者订阅服务 流程图 服务提供者启动时，向注册中心写入自己的元数据信息，同时会订阅配置元数据信息。消费者启动时，也会向注册中心写入自己的元数据信息，并订阅服务提供者、路由和 配置元数据信息。如果有配置monitor，启动
什么是webservice？ webservice是一种跨编程语言和跨操作系统平台的远程调用技术。 webservice，基于HTTP协议，以xml为载体的通信方式 webservice，遵循标准的soap协议，soap协议的内容格式固定，soap协议传输的内容是xml数据,由于webservice是基于HTTP协议的，所以简单理解：SOAP=HTTP+XML
本篇了解一下dubbo的服务发布流程 一. 从配置文件走起 这个xml文件是dubbo提供的一个demo，用过dubbo的同学应该都了解这就是暴露一个接口demoService，那么这个接口如何暴露出去的呢？ 既然是配置了这个xml就能暴露出去，那么肯定是从xml文件的配置开始，上图圈出来的红框中，很明显看
本章主要内容： • 集群容错总体实现； • 普通容错策略的实现； • Directory的实现原理； • Router的实现原理； • LoadBalance的实现原理； • Merger的实现原理； Cluster的总体工作流程可以分为以下几步: （1） 生成Invoker对象。 不同的Cluster实现会生成不同类型的Clusterinvoker对象并返
本章主要内容： • Dubbo配置解析； • Dubbo服务暴露原理； • Dubbo服务消费原理； • Dubbo优雅停机解析 1配置解析 目前Dubbo框架同时提供了 3种配置方式:XML配置、 注解、 属性文件(properties和ymal)配置， 最常用的还是XML和注解两种方式。 1.1 基于schema设计解析 Dubbo 设计之初
一、概念 Spring HTTP Invoker一种JAVA远程方法调用框架实现，原理与JDK的RMI基本一致，所以我们先跟其它JAVA远程方法调用实现做下简单比较。 RMI：使用JRMP协议(基于TCP/IP)，不允许穿透防火墙，使用JAVA序列化方式，使用于任何JAVA应用之间相互调用。 Hessian：使用HTTP协议，允许穿透防
先来看我们的provider.xml的配置文件这个文件的重要性肯定重要，那么这些标签是怎么来的呢？其实就是spring自定义标签来的，在源码中我们可以看到，继续看spring.handlers文件中内容可以看得出这个DubboNamespaceHandler应该很重要，最后可以找出他的所在位置，同时还发现同目录下还有DubboBea
github新增仓库 "dubbo-read"（点此查看），集合所有《Dubbo原理和源码解析》系列文章，后续将继续补充该系列，同时将针对Dubbo所做的功能扩展也进行分享。不定期更新，欢迎Follow。 一、框架设计 在官方《Dubbo 开发指南》框架设计部分，给出了引用服务时序图： 另外，在官方《Dubbo 用
先了解如下几个概念 Invoker Invoker 是实体域，它是 Dubbo 的核心模型，其它模型都向它靠扰，或转换成它，它代表一个可执行体，可向它发起 invoke 调用，它有可能是一个本地的实现，也可能是一个远程的实现，也可能一个集群实现； Invoker 代表一个可执行对象，可以是本地执行类的Invoker，比如p
Dubbo通过注解或者xml形式标识Dubbo服务，在Spring 容器发布刷新事件，会立即执行服务导出逻辑，示例如下： import com.alibaba.dubbo.config.annotation.Service; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import java.util.List; import java.util.stream.
官方介绍 为了避免单点故障，现在的应用通常至少会部署在两台服务器上。对于一些负载比较高的服务，会部署更多的服务器。这样，在同一环境下的服务提供者数量会大于1。对于服务消费者来说，同一环境下出现了多个服务提供者。这时会出现一个问题，服务消费者需要决定选择哪个服务提供者进行
Dubbo 提供了4种负载均衡实现，分别是 基于权重随机算法的 RandomLoadBalance 基于最少活跃调用数算法的 LeastActiveLoadBalance 基于hash一致性的 ConsistentHashLoadBalance 基于加权轮询算法的 RoundRobinLoadBalance 这几个负载均衡算法代码不是很长，但是想看懂也不是很
