Hadoop RPC 分层设计的哲学:高内聚、低耦合的最佳实践

Hadoop RPC

Hadoop RPC主要分为四个部分,分别是序列化层、函数调用层、网络传输层和服务器端处理框架,实现机制为:

  • 序列化层:主要作用是将结构化对象转为字节流以便于通过网络进行传输或写入持久存储。
  • 函数调用层:主要作用是定位要调用的函数并执行该参数,采用了java反射机制和动态代理实现了函数调用
  • 网络传输层:描述了client和server之间消息传输的方式,基于TCP/IP的socket机制
  • 服务器端处理框架:服务器端处理框架可被抽象为网络IO模型,采用了基于Reactor模式的事件驱动IO模型

参考文献

相关推荐
boppu5 小时前
布草特殊污渍去渍剂的种类及作用
大数据·人工智能
Achou.Wang6 小时前
深入理解go语言-第5章 并发编程——Go的灵魂
大数据·算法·golang
事变天下9 小时前
迈瑞的足球之夏:从一次救援到全球守护
大数据·科技
中微极客9 小时前
多智能体编排实战:CrewAI vs AutoGen(2026版)
大数据·网络·人工智能
西邮彭于晏10 小时前
图文详解:Git分支创建、合并与冲突解决|新手零门槛完整教程
大数据·git·elasticsearch
IanSkunk11 小时前
企业AI办公落地技术拆解:从WorkBuddy任务引擎到JOTO实施路径
大数据·人工智能
上海心泾国际物流有限公司11 小时前
2024-2026年进出口报关政策五大变化
大数据·经验分享·交通物流
Xvisio诠视科技12 小时前
从“感知”到“理解”:空间计算如何成为具身智能世界模型的“数据底座”?
大数据·空间计算
jerryinwuhan13 小时前
数据预处理技术 2026-2027-1 开篇-课程介绍
大数据·python
Elastic 中国社区官方博客13 小时前
Elastic 和 OpenAI 合作,将前沿智能引入非结构化企业数据
大数据·数据库·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai