为了统一检索和规范 API，B站内部建立了一个统一的 bapis 仓库，整合所有对内对外 API。
gRPC 是一款高性能、开源的 RPC 框架，产自 Google，基于 ProtoBuf 序列化协议进行开发，支持多种语言（C++、Golang、Python、Java等） gRPC 对 HTTP/2 协议的支持使其在 Android、IOS 等客户端后端服务的开发领域具有良好的前景。 gRPC 提供了一种简单的方法来定义服务，同时客户端可以充分利用 HTTP2 stream 的特性，从而有助于节省带宽、降低 TCP 的连接次数、节省CPU的使用等。
RPC的全称叫做Remote Procedure Call（远程过程调用），意思是将远程（非本地）的一个方法，当作本地的一个方法来调用的一种规范。举例来帮助大家理解：
首先是重构了配置管理。原来是手写在代码里的，因为原来上层的 libatbus 是不依赖 protobuf 的，现在 既然已经依赖 protobuf 了就转为 protobuf 管理了。同时现在还支持YAML配置，使用 yaml-cpp 来解析YAML文件，这个库也被一些其他知名的大型项目使用了，比如 Envoy proxy 。 原来的conf/ini模式的配置也是支持的，现在加载配置的时候会尝试猜测以下配置文件是yaml还是conf/ini模式。 并且增加了统一的 YAML转protobuf 、 conf/ini转protobuf 和 指定层级配置导出到protobuf 的接口来方便使用。比较特殊的是自定义日志配置后端的接入接口有了一些小变化，问题也不大。
在Istio项目中，watcher.go文件位于istio/pilot/pkg/keycertbundle目录下，它的主要作用是管理密钥和证书的观察者（watcher）。
负载均能能够提供一种廉价、有效、透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。在EasyDSS视频平台里，我们主要是通过配置stream功能模块来实现负载均衡的需求。
流数据有各种各样的场景用法。一种是，当事件发生时，有一种方法可以不断发出描述事件的消息。例如，当数据被添加到数据库中时，数据库希望将“数据添加”事件通知相关方。或者当股票价格发生变化时，证券交易所希望向订阅“价格变化”事件的所有服务公布新价格。
那一年是2015年。我正在写一堆ML训练脚本以及几个生产脚本。他们都需要金融数据。数据分散在多个表和多个数据存储中。日内市场数据以不同方式存储在cassandra集群中，而每日/每月的数据则在MySQL数据库中。同样地，不同类型的证券（期货、期权、股票等）被存储在不同的位置。
项目地址：https://github.com/kerlomz/captcha_trainer
0000 操作已成功完成。 0001 错误的函数。 0002 系统找不到指定的文件。 0003 系统找不到指定的路径。 0004 系统无法打开文件。 0005 拒绝访问。 0006 句柄无效。 0007 存储区控制块已损坏。 0008 可用的存储区不足，无法执行该命令。 0009 存储区控制块地址无效。 0010 环境错误。
DoorDash 是美国版的饿了么或美团外卖。基于 Python 2 和 Django 的单体应用无法持续，DoorDash 于是拆分单体应用，在对比 Kotlin、Java、Go、Rust、Python 3 后，他们确定用 Kotlin 写后端服务。
SimpleXMLRPCServer.allow_reuse_address = 1
不知道大家有没有接触过RPC框架，RPC的全称是 Remote Procedure Call 即远程过程调用。
gRPC是一个高性能、开源、通用的RPC框架，面向移动和HTTP/2设计，是由谷歌发布的首款基于Protocol Buffers的RPC框架。
作者 | Matt Anger 译者 | 盖磊 策划 | 万佳 美国外卖平台 DoorDash 原先的代码库是基于 Django 的单体应用。之前这个平台对业务的支持能力已逼近天花板。为给送餐服务提供更坚实的基础，DoorDash 需要全新设计的技术栈。新平台应能很好地支撑企业的未来增长，并支持团队在构建中持续推陈出新，用上更好的模式。 原系统的每次发布都需更新大量的节点，这显著增加了所需的发布时间。并且每次部署中都有大量的提交，一旦部署存在问题，难以通过对分定位（Bisecting)）发现具体导致问题
对大型项目来说，必然会有很多的依赖项。特别是现代化的组件都会尝试去复用社区资源。而对于C/C++而言，依赖管理一直是一个比较头大的问题。 很多老式的系统和工具都会尝试去走相对标准化的安装过程，比如说用 pkg-config 或者用系统自带的包管理工具装在系统默认路径里。 当然这样很不方便，也不容易定制组件。我使用 cmake 比较多，所以一直以来在我的 atframework 项目集中有一个 utility 项目 atframe_utils，里面包含一些常用的构建脚本。 并且在 atsf4g-co 中实现了一些简单的包管理和构建流程。
在分布式架构时代，dubbo 作为RPC框架，以其高性能、易扩展、配置简单、易上手被越来越多的公司所青睐，在国内互联网公司中口碑一直很好。因为其高频使用，很多面试官会考察dubbo相关知识，框架原理很多人都能说出个一二来，但实用性不强。本文就日常工作中dubbo常见的错误及解决方案做了梳理。感兴趣的同学可以加收藏。
RPC 是什么？在客户端应用里可以像调用本地方法对象一样直接调用另一台不同机器上的服务端应用的方法。同时支持跨语言的异构系统。国内开源的 RPC 框架有阿里Dubbo、蚂蚁金服的 SOFA-RPC、百度 bRPC、新浪 Motan等等。
RPC（Remote Procedure Call）是一种远程过程调用协议，它允许程序调用另一个地址空间（通常是在另一台计算机上）的过程或方法。流行的PRC框架很多，例如gRPC。
为什么突然说到gRPC呢，其实以前就想说一说这个东西，也想尝试使用一下，一直没有机会，一直看我公众号的小伙伴肯定都知道，这几天一直在录制一个《eShopOnContainer微服务架构》系列，现在已经是8期了，里边涵盖了使用ASP.NETCore开发微服务的常用的基本的知识技能，具体的你可以看我的视频就行，B站也同步更新。
2018年爱飞狗第一个版本上线，运营到2019年中关闭。爬虫以及数据一直没有中断，只是不想去做产品维护了而已。2020年底，自己重新将这个产品定位为自己的一个技术实践的产物，作为一个试验田，实验新的想法、新的工具。好在云厂商大量的推出廉价的服务器资源，我购买了2台4核8G内存的云服务器，使得爱飞狗重新起航有了新的基础。
本文是学习B站毛剑老师的《API 工程化分享》的学习笔记，分享了 gRPC 中的 Proto 管理方式，Proto 分仓源码方式，Proto 独立同步方式，Proto git submodules 方式，Proto 项目布局，Proto Errors，服务端和客户端的 Proto Errors，Proto 文档等等
gRPC 也是基于以下理念：定义一个*服务*，指定其能够被远程调用的方法（包含参数和返回类型）。在服务端实现这个接口，并运行一个 gRPC 服务器来处理客户端调用。在客户端拥有一个*存根*能够像服务端一样的方法。
gRPC 是一种现代开源高性能远程过程调用 （RPC） 可以在任何环境中运行的框架。它可以有效地连接服务 在数据中心内和数据中心之间，具有对负载平衡、跟踪、 运行状况检查和身份验证。它也适用于最后一英里 分布式计算，用于连接设备、移动应用程序和浏览器 后端服务。
在 gRPC 中，客户端应用程序可以直接调用不同机器上的服务器应用程序上的方法，就像它是本地对象一样，可以更容易创建分布式应用程序和服务
.Net Core3.0终于如约而至的来了。在3.0中增加了许多东西、也有了许多的变化。今天我们看的就是在3.0中使用gRPC并遇到的问题。gRPC现在可以非常方便简洁的在.Net Core中使用了，今天我也是尝试了一下，但是不幸了是遇到了一些阻碍。我们一起看看是啥问题吧。
自从 2011 年 Dubbo 开源之后，被大量中小公司采用，一直是国内最受欢迎的 RPC 框架。2014 年，由于阿里内部组织架构调整，Dubbo 暂停维护了一段时间，之后随着 Spring Cloud 的面世，两个体系在融合中一起助推了微服务的火热。
Protobuf(Google Protocol Buffers)提供一种灵活、高效、自动化的机制，用于序列化结构数据。Protobuf仅需自定义一次所需要的数据格式，然后我们就可以使用Protobuf编译器自动生成各种语言的源码，方便我们读写自定义的格式化数据。另外Protobuf的使用与平台和语言无关，可以在不破坏原数据格式的基础上，扩展新的数据。
gRPC 一开始由 google 开发，是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用(RPC)系统。
在 gRPC 中，客户端应用程序可以直接在另一台计算机上的服务器应用程序上调用方法，就好像它是本地对象一样，从而使您更轻松地创建分布式应用程序和服务。与许多 RPC 系统一样，gRPC 围绕定义服务的思想，指定可通过其参数和返回类型远程调用的方法。
随着微服务的迅速发展，各大互联网企业也投入到微服务的使用种。微服务最大的特点是，跨进程、跨服务、跨语言之间的调用，使得我们能够像调用本地类、函数一样。当微服务具备该特点，将我们复杂的业务拆分成不同的服务，服务之间在相互调用。这也是微服务为什么火的原因之一。
Netflix使用HTTP/1.1开发了自己的技术堆栈，用于服务间通信，覆盖了为Netflix产品提供动力的总微服务的98％。几年来，这一堆栈支持了公司流媒体业务的强劲增长。但到2015年，平台团队意识到它还“使我们正在努力的一些架构模式永久化，并且大规模影响了工程的生产力，”运行平台工程总监Tim Bozarth说。用于与远程服务交互的客户端通常包含手写代码，这非常耗时，“有机会产生问题，引入的错误，以及产生额外的复杂性，”他说。此外，当团队构建定义API的服务时，没有明确的方法来注释和准确描述API的功能，从而使发现、审计和理解生态系统中可用的API变得具有挑战性。为了寻找新的解决方案，该团队还希望服务客户端跨语言工作，重点是Java和Node.js.
v1.27 的 K8s，在 kube-apiserver 的日志中会看到 “etcd event received with PrevKv=nil” 的字样，资源对象被删除后在 Etcd 中已经不存在了但在 Reflector store 中仍然存在，可以在 Informer 或者 watchCache 中看到对应的对象，依赖 Informer 的组件也不会感知到资源对象被删除，通过 List API 设置 RV=“0” 去 kube-apiserver 的 watchCache 中获取的话也可以看到已经被删除的对象仍然存在。
作者简介 本文作者 Dozer、Bender、vio-lin 来自携程 SOA 团队。目前主要负责 SOA 系统的研发工作和 Service Mesh 架构的演进、落地工作，同时也关注服务治理、JVM、云原生等技术领域。 一、背景 携程的 SOA 系统经历了 ESB、微服务等架构的演变，正处于一个较平稳的阶段。但当前的微服务架构却遇到了各种业内经常遇到的问题，例如： 1）无法支撑多语言战略，团队没有精力维护除了 Java 以外其他语言的 SDK； 2）客户端 SDK 版本升级推进困难，特别是遇到 Bug
gRPC是Google开发的高性能、通用的开源RPC框架，其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计，基于Protobuf(Protocol Buffers)序列化协议开发，且支持众多开发语言。在gRPC中一个客户端可以像使用本地对象那样直接调用位于不同机器上的服务端应用的方法(methods)。这让你能够更容易的构建分布式的应用和服务。和其他 RPC系统类似， gRPC也是基于定义一个服务，指定服务可以被远程调用的方法以及他们的参数和返回类型。在服务端，实现服务的接口然后运行一个 gRPC服务来处理可出端的请求。在客户端，客户端拥有一个存根（stub在某些语言中仅称为客户端），提供与服务器相同的方法。
APISIX API 网关提供负载均衡、动态上行、灰度发布、熔断、鉴权、可观测等丰富的流量管理功能。
gRPC 是一种可以跨语言运行的现代高性能远程过程调用 (RPC) 框架。gRPC 实际上已经成为 RPC 框架的行业标准，Google 内外的组织都在使用它来从微服务到计算的“最后一英里”（移动、网络和物联网）的强大用例。 gRPC是一个高性能的开源的通用RPC框架，由Google公司开发，支持常用的C++、Java、Python、C#/.Net、Go、Node、Dart、Kotlin、Object-C、PHP、Ruby等语言，采用protobuf作为数据交换格式，并且采用C++开发，支持Windows 、Linux、macOS跨平台开发。对于跨语言服务调用非常方便，只要使用protobuf定义接口协议，然后按照gRPC语言SDK调用即可。比如我们使用C++对环保数采仪器设备通过串口或者网口传送的数据协议如Modbus协议、HJ212协议、或者厂商自定义的协议进行解析之后，将数据存放到本地数据库，这个时候我们如何将C++的数据传给前端网页呢？ 这个时候可以使用多种方式。比如通过数据库、HTTP协议、WebSocket协议、RPC远程过程调用等方式。 我之前做环保的时候，采用C++和环保硬件设备打交道，通过C++后台程序将数采仪数据解析之后存入到本地Sqlite数据库中（分表分页存储），然后由于展示的网页比较简单，只是用网页展示当前站点的数据，前端采用ElementUI和Vue.js，后端采用Node.js。另外，C++后台写了一套RPC服务端接口，Node.js通过RPC客户端调用C++的后台RPC服务，双方之间通过Google Protobuf数据协议交互。
前置条件： 获取 gRPC-go 源码 $ go get google.golang.org/grpc 简单例子的源码位置： $ cd $GOPATH/src/google.golang.org/grpc/examples/helloworld 复杂些例子的源码位置： $ cd $GOPATH/src/google.golang.org/grpc/examples/route_guide 写一个gRPC的服务，一般分下面几步： 在一个 .proto 文件内定义服务。 用 protocol buffer 编译
在使用 .NET Remoting 开发跨进程应用的时候，你可能会遇到一些异常。因为这些异常在后验的时候非常简单但在一开始有各种异常烦扰的时候却并不清晰，所以我将这些异常整理到此文中，方便小伙伴们通过搜索引擎查阅。
介绍 Golang 中的微服务系列总计十部分，预计每周更新。本系列的解决方案采用了 protobuf 和 gRPC 作为底层传输协议。为什么采用这两个技术呢？我花了相当长的时间，才想出并决定采用这个方案。这个方案对开发者来说，非常清晰而简明。我也很乐意把自己在搭建、测试和部署端到端的微服务过程中的心得，分享给想接触这块的朋友们。 在这个教程中，我们将先接触几个基础的概念和术语，然后开始搭建第一个简单的微服务模型。 本系列中，我们将会创建以下服务： 委托 存货清单 用户 认证 角色 容器 整个技术栈从底至
我在之前的文章《go里面的异常处理》简单地说了下go的异常处理机制, 在web中, 一般可以通过框架层面提供的过滤器/拦截器统一地处理这种异常, 避免main函数被带崩.
RPC（Remote Procedure Call）—远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。
参考：开源中国、solidot、cnBeta、腾讯科技等 0、Redmonk：Ruby 在缓慢衰落，缺少爆发点是关键 Redmonk 近日针对 Ruby 的发展做了一些总结，在其最近的排名中，Ruby 位居第八，落后于 JavaScript、Python 和 PHP 等语言，但领先于 C、Swift 和 Go 。尽管排名不低，但第八名其实是 Ruby 在 redmonk 排名中排名最差的一次。自2012年以来，该语言的排名曾一度进入前五，仅低于 JavaScript、Java、Python 或 PHP 等语
本篇文章属于一篇知识的捡漏和复盘类的文章，主要目的就是为了复盘一下gRPC的相关概念，并剖析其原理，相关知识点和使用大家可以参看之前的几篇文章：
微服务架构是近几年受到各行业广泛追捧的技术之一，微服务架构具有轻型化、便捷化、敏捷化等特点，不仅能够适应业务创新和变化的需要，而且易于维护、变更、升级，契合当前证券业务发展的需要。然而向微服务架构转型也面临不少挑战，东方证券通过构建统一的服务治理框架，打造了一个多语言、多协议、可视化、灵活配置的服务管理平台，支持东方证券企业技术架构向以微服务为核心的现代化架构转型。本文将介绍东方证券 gRPC-Nebula 服务治理框架与星辰服务治理平台的建设成果，并介绍转型过程中的实践经验。
Promtail 是负责收集日志发送给 loki 的代理程序，Promtail 默认通过一个 config.yaml 文件进行配置，其中包含 Promtail 服务端信息、存储位置以及如何从文件中抓取日志等配置。
gRPC 是一个高性能、通用的开源RPC框架，其由 Google 主要面向移动应用开发并基于HTTP/2 协议标准而设计，基于 ProtoBuf(Protocol Buffers) 序列化协议开发，且支持众多开发语言。
现如今微服务很流行，而微服务很有可能是使用不同语言进行构建的。而微服务之间通常需要相互通信，所以微服务之间必须在以下几个方面达成共识：
吴连火，腾讯游戏专家开发工程师，负责欢乐游戏大规模分布式服务器架构。有十余年微服务架构经验，擅长分布式系统领域，有丰富的高性能高可用实践经验，目前正带领团队完成云原生技术栈的全面转型。 导语 欢乐游戏这边对 Istio 服务网格的引进，自 2019 开始，从调研到规模化落地，至今也已近三年。本文对实践过程做了一些思考总结，期望能给对网格感兴趣的同学们以参考。 在正文开始之前，先明确一下本文所说的服务网格（service mesh）概念 —— 基于 sidecar 通信代理，网状拓扑的后端架构级解决方案。目前
Dubbo 作为高性能 RPC（Remote Procedure Call）框架已经成为 Apache 的顶级项目，意味着在全球被数以千计的公司所采用来其实现其分布式架构的互联集成，尤其是在国内更受欢迎。下面根据我们自身遇到的问题，加上用户提供的一些反馈，来大致梳理下 Dubbo 的常见错误及解决方法。
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