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
Data-Miner5 小时前
面对 AI 大模型智能涌现,如何从技术层面保护好隐私与数据安全?
大数据·人工智能
会议咨询7 小时前
2027年电力电子、人工智能与大数据国际会议(PEABD 2027)
大数据·人工智能·电力电子
GlobalInfo8 小时前
全球包装检测用3D轮廓传感器市场调研:2026年规模预计达1.87亿美元,食品医药与电商物流需求推动增长
大数据·人工智能·3d
程序 代码狂人8 小时前
切片表与分区表的区别(数据开发面试版)
java·大数据·开发语言·数据仓库·算法
starzy19909 小时前
Kafka响应发送:字节是怎么真正写回客户端的
大数据·kafka
数字新视界9 小时前
国产动环数据库在智能机房环境监控中的应用与优势分析
大数据·人工智能·数据中心·机房管理·模块化机房
古法老登瞎折腾10 小时前
大数据智能运维实战(九):让 AI 查日志——找到异常,也保留上下文
java·大数据·运维·人工智能·spring ai·mcp
keyipatience10 小时前
Git学习(2)撤销与分支操作全指南
大数据·elasticsearch·搜索引擎
数字新视界10 小时前
模块化机房的设计与实施原理剖析
大数据·物联网·信息可视化·信息与通信·一体化机柜
用户36105886261211 小时前
Flink 注册Slot源码深度剖析:从TaskManager注册到Slot状态机的完整链路
大数据·flink