⑴ 採用thrift與其他webservice哪個更好一點
web服務和wcf的比較網上一大堆，客戶端連服務端擾源腔緩衫，用wcf更好，因為可裂基以抽象為soa，並且你可以採用esb的方式，我們的mes產品就是如此！如果是小項目就直連庫吧，不過這樣不安全，所有資料庫的東西全部暴露，並且用web服務做不了像服務推送的東西，或者是說不好做，但是用wcf就不同了，其他兩者差不多，都是soap協議的東西吧
⑵ java rpc框架哪個好 知乎
Thrift 是由 Facebook 開源的一個 RPC 框架，現在已稿寬經掛在 apache.org 下了。主要的幾個好處：
1. 支持非常多語言，包括在 WEB 開發中很常用的 PHP，以及最重要的 C++/Python/Java 等 WEB後端常用語言，當然，還包括很 cool 的 Ruby、Erlang。
2. 完整的 RPC 框架實現，用腳本生成通訊相關的框架代碼，開鍵念亮發者只需要集中精力處理好 業務邏輯。比如搭建一個 Hello World Service 只需要幾分鍾。
3.擁有被 Facebook、Last.fm 等不少大規模互聯網應用驗證過的性能和可用性。
Hessian是一款基於HTTP協議的RPC框架，採用的是二進制RPC協議，非常輕量級 ，且速度較快。
當然，還有Hetty，它是高做一款構建於Netty和Hessian基礎上的高性能的RPC框架。
⑶ 採用thrift與其他webservice哪個更好一點
你好。 根據你的描述: 如果都是標準的。。你會用哪個,哪個駕馭的最好,那就是最好的!請參考。
⑷ 體系裡表明與遠程支持場所關系和介面的文件有哪些
hadoop提供了許多文件系統的介面，用戶可使用URI方案選取合適的文件系統來實現交互。
（1）介面
hadoop是使用Java編寫的。而Hadoop中不同文件系統之間的交互是由Java API進行源旅調節的。事實上，前面使用的文件系統的shell就是一個java應用，它使用java文件系統來提供文件系統操作。即使其他文件系統比如FTP、S3都有自己的訪問工具，這些介面在HDFS中還是廣泛使用，主要用來進行hadoop文件系統之間的協作。
（2）Thrift
上面提到可以通過java API 與Hadoop的文件系統進行交互，而對於其它非java應用訪問hadoop文件系統則比較麻煩。Thriftfs分類單元中的Thrift API 可通過將Hadoop文件系統展示為一個Apache Thrift服務來填補這個不足，讓任何有Thrift綁定的語言都能輕松地與Hadoop文件系統進行交互。Thrift是由Facebook公司開發的一種可伸縮的跨語言服務的發展軟體框嘩高架。Thrift解決了各系統間大數據量的傳輸通信，以及系統之間語言環境不同而需要跨平台的問題。在多種不同的語言之間通信時，Thrift可以作為二進制的高性能的通信中間件，它支持數據序列化和多種類型的RPC服務。
（3）c語言庫
hadoop提供了映射java文件系統介面的c語言庫----libhdfs。libhdfs可以編寫為一個訪問HDFS的C語言庫，實際上，它可以訪問任意的Hadoop文件系統，也可以使用JNI(Java Native Interface)來調用java文件系統的客戶端。
（4）FUSE
FUSE允許文件系統整合為一個Unix文件系統並在用戶空間中執行。通過使用Hadoop Fuse-DFS的contrib模塊支持任意的Hadoop文件系統作為一個標准文件系統進行掛載，便可以使用UNIX的工具和文件系統進行交互，還可以通過任意一種編程語言使用POSIX庫來訪問文件系統。
（5）WebDAV
WebDAV是一系列支持編輯和更新文件的HTTP擴展。在大部分的操作系統中，WebDAV共享都可以作為文件系統進行掛載，因此，通過WebDEV向外提供HDFS或其它Hadoop文件系統，可以將HDFS作為一個標準的文件系統進行訪問。
（6）其他HDFS介面
HTTP-HDFS定義了一個只讀介面，用來在HTTP上檢索目錄列表和數據。NameNode的嵌入式Web伺服器運行在50070埠上，以XML格式提供服務，文件數據DataNood通過它們的Web伺服器50075埠向NameNode提供。這個協議並不局限於某個HDFS版本，所以用戶可以自己編寫使用HTTP從運行不同版本的Hadoop的HDFS中讀取數據。HftpFileSystem就是其中一種實現，它是一個通過HTTP和HDFS交流的hadoop文件雹蘆凳系統，是HTTPS的變體。
⑸ 大公司網站java網站都一般採用什麼架構
其實，java網站架構倒不分什麼大公司小公司，主要看你的需求是怎樣的，以及運營維護方式。
總結
網路發展速度之快超出想像，網站也像是水面上的船，也趁勢飛速發展，相信之後會有更好地工具、模式，發展前景也是不可限量的。
⑹ 求大神指點 vs2013編譯thrift提示如下錯誤，該怎麼修改呢
vs2013編譯thrift提示如下錯誤
JMeter 最早是為了測試 Tomcat 的前身 JServ 的執行效率而誕生的。到目前為止，它的最新版本是2.1.1，它的測試能力也不再僅僅此判只局限於對於Web服森和改務器的測試，而是涵蓋了資料庫、JMS、Web Service、LDAP等多種對象的測試能力。在最新的 2.1.1 中，它還提供棚橋了對於 JUNIT 的測試。
JMeter 的安裝非常簡單，從官方網站上下載，解壓之後即可使用。運行命令在%JMETER_HOME%/bin 下，對於 Windows 用戶來說，命令是 jmeter.bat。運行前請檢查JMeter 的文檔，查看是否具備相關的運行條件。對於最新版（即2.1.1），需要JDK的版本要求是JDK 1.4。
⑺ python常用函數包有哪些
一些python常用函數包：
1、Urllib3
Urllib3是一個 Python 的 HTTP 客戶端，它擁有 Python 標准庫中缺少的許多功能：
線程安全
連接池
客戶端 SSL/TLS 驗證
使用分段編碼上傳文件
用來重試請求和處理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 編碼
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
2、Six
six 是一個是 Python 2 和 3 的兼容性庫。這個項目旨在支持可同時運行在 Python 2 和 3 上的代碼庫。它提供了許多可簡化 Python 2 和 3 之間語法差異的函數。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
Botocore是 AWS 的底層介面。Botocore是 Boto3 庫（#22）的基礎，後者讓你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一類的服務。Botocore 還是 AWS-CLI 的基礎，後者為 AWS 提供統一的命令行界面。
S3transfer（#7）是用於管理 Amazon S3 傳輸的 Python 庫。它正在積極開發中，其介紹頁面不推薦人們現在使用，或者至少等版本固定下來再用，因為其 API 可能發生變化，在次要版本之間都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他許多項目都依賴s3transfer。
4、Pip
pip是「Pip Installs Packages」的首字母遞歸縮寫。
pip很容易使粗悔用。要安裝一個包只需pip install <package name>即核此可，而刪除包只需pip uninstall <package name>即可。
最大優點之一是它可以獲取包列表，通常以requirements.txt文件的形式獲取。該文件能選擇包含所需版本的詳細規范。大多數 Python 項目都包含這樣的文件。
如果結合使用pip與virtualenv（列表中的 #57），就可以創建可預測的隔離環境，同時不會干擾底層系統，反之亦然。
5、Python-dateutil
python-dateutil模塊提供了對標准datetime模塊的強大擴展。我的經驗是岩氏正，常規的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能補足那一塊。
6、Requests
Requests建立在我們的 #1 庫——urllib3基礎上。它讓 Web 請求變得非常簡單。相比urllib3來說，很多人更喜歡這個包。而且使用它的最終用戶可能也比urllib3更多。後者更偏底層，並且考慮到它對內部的控制級別，它一般是作為其他項目的依賴項。
7、Certifi
近年來，幾乎所有網站都轉向 SSL，你可以通過地址欄中的小鎖符號來識別它。加了小鎖意味著與該站點的通信是安全和加密的，能防止竊聽行為。
8、Idna
根據其 PyPI 頁面，idna提供了「對 RFC5891 中指定的應用程序中國際化域名（IDNA）協議的支持。」
IDNA的核心是兩個函數：ToASCII和ToUnicode。ToASCII會將國際 Unicode 域轉換為 ASCII 字元串。ToUnicode則逆轉該過程。在IDNA包中，這些函數稱為idna.encode()和idna.decode()
9、PyYAML
YAML是一種數據序列化格式。它的設計宗旨是讓人類和計算機都能很容易地閱讀代碼——人類很容易讀寫它的內容，計算機也可以解析它。
PyYAML是 Python 的YAML解析器和發射器，這意味著它可以讀寫YAML。它會把任何 Python 對象寫成YAML：列表、字典，甚至是類實例都包括在內。
10、Pyasn1
像上面的IDNA一樣，這個項目也非常有用：
ASN.1 類型和 DER/BER/CER 編碼（X.208）的純 Python 實現
所幸這個已有數十年歷史的標准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的縮寫，它就像是數據序列化的教父。它來自電信行業。也許你知道協議緩沖區或 Apache Thrift？這就是它們的 1984 年版本。
11、Docutils
Docutils是一個模塊化系統，用來將純文本文檔處理為很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能讀取reStructuredText格式的純文本文檔，這種格式是類似於 MarkDown 的易讀標記語法。
12、Chardet
你可以用chardet模塊來檢測文件或數據流的字元集。比如說，需要分析大量隨機文本時，這會很有用。但你也可以在處理遠程下載的數據，但不知道用的是什麼字元集時使用它。
13、RSA
rsa包是一個純 Python 的 RSA 實現。它支持：
加密和解密
簽名和驗證簽名
根據 PKCS#1 1.5 版生成密鑰
它既可以用作 Python 庫，也能在命令行中使用。
14、Jmespath
JMESPath，發音為「James path」，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允許你聲明性地指定如何從 JSON 文檔中提取元素。
15、Setuptools
它是用於創建 Python 包的工具。不過，其文檔很糟糕。它沒有清晰描述它的用途，並且文檔中包含無效鏈接。最好的信息源是這個站點，特別是這個創建 Python 包的指南。
16、Pytz
像dateutils一樣，這個庫可幫助你處理日期和時間。有時候，時區處理起來可能很麻煩。幸好有這樣的包，可以讓事情變得簡單些。
17、Futures
從 Python 3.2 開始，python 提供current.futures模塊，可幫助你實現非同步執行。futures 包是該庫適用於 Python 2 的 backport。它不適用於 Python3 用戶，因為 Python 3 原生提供了該模塊。
18、Colorama
使用 Colorama，你可以為終端添加一些顏色：
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⑻ 基於Zipkin的Thrift服務RPC調用鏈跟蹤
我們現在所處的生產環境是一個集Nodejs, Go, Java, Ruby, Scala等多種語言程序的混合場景.Twitter的Finagle框架, 是一個基於Thrift協議的RPC框架,其中Zipkin是針對Finagle框架的一個基於Thrift協議的RPC調用鏈跟蹤的工具，可搜集各服務調用數據，並提供分析查詢展示功能。幫助識別分布式坦吵RPC調用鏈里，哪一個調用比較耗時，性能有問題，以及是否有異常等，使得診斷分布式系統性能成為可能。
一次服務調用追蹤鏈路，由一組Span組成。需在web總入口處生成TraceID，並確保在當前請求上下文里能訪問到
表示某個時間點發生的Event
存放用戶自定義信息，比如：sessionID、userID、userIP、異常等
表示一次完整RPC調用，是由一組Annotation和BinaryAnnotation組成。是追蹤服務調用的基本結構，多span形成樹形結構組合成一次Trace追蹤記錄。Span是有父子關系的，比如：Client A、Client A -> B、B ->C、C -> D、分別會產生4個Span。Client A接收到請求會時生成一個Span A、Client A -> B發請求時會再生成一個Span A-B，並且Span A是 Span A-B的父節點
Trace的基本信息需在上下游服務之間傳遞，如下信息是必須的：
一個完整讓掘侍Trace 由一組Span組成，這一組Span必須具有相同的TraceID；Span具有父子關系，處於子節點的Span必須有parent_id，Span由一組 Annotation和BinaryAnnotation組成。整個Trace Tree通過Trace Id、Span ID、parent Span ID串起來的。
經過上述三條，用戶任何訪問所引起的後台服務間調用，完全可以串起來，並形成一顆調用樹。通過調用樹，哪個調用耗時多久，是否有異常等都可清晰定位到。
testService(Web服務) -> OrderServ(Thrift) -> StockServ & PayServ(Thrift)。一共有四個服務，testService 調用 OrderServ、OrderServ同時調用 StockServ和PayServ。需生成的Trace信息如下：
我散侍們針對跟蹤數據的收集的統一接入點, 為kafka.所有應用產生的zipkin數據統一發送到Kafka集群中.具體的channel為: EAGLEYE_ZIPKIN_CHANNEL.
JSON串範例(格式化)：
備注: span信息的json,添加'span'頭信息, 在通過kafka做收集時, 通過該頭信息將span信息路由到獨立的es的index中. 每一條span記錄其實是半個span信息, 要麼是client端產生的, 要麼是server端產生的.
收集了Zipkin產生的RPC調用鏈信息,並給服務治理框架提供跟蹤信息檢索(雙擊某行有問題的Span記錄可以查看某次調用鏈詳情,了解具體的網路情況和業務執行情況)
⑼ nodejs走thrift 無返回值，求教
不清楚 你脊手亮說的獲取攝像頭是怎麼個獲取方法?
是通過瀏覽器web的方式獲取還是本地應用獲取.
如果是瀏覽器web的方式 可以查找webrtc 相關的js庫.比如mole: easyrtc等
如果櫻寬是本地獲取.由於nodejs 的官方文檔並沒有操作攝像頭或者麥克風之類的 api.可能需要通薯培過調用 C或C 的擴展來實現對這些硬體的控制.
⑽ grpc原理
1）需要使用protobuf定義介面，即.proto文件
2）然後使用compile工具生成特定語言的執行代碼，比如JAVA、C/C++、Python等。類似於thrift，為了解決跨語言問題。
3）啟動一個Server端，server端通過偵聽指定的port，來等待Client鏈接請求，戚好岩通常使用Netty來構建，GRPC內置了Netty的支持。
4）啟動一個或者多個Client端，Client也是基於Netty，Client通過與Server建立TCP長鏈接，並發送請求；Request與Response均被封裝成HTTP2的stream Frame，通過Netty Channel進行交互。
對於GRPC的「鼓吹」，本文不多表述，截止到今日，GRPC仍然處於開發階段，尚沒有release版本，而且特性也很多需要補充；GRPC基於protobuf 3.x，但是protobuf 3.x也沒有release版本；雖然HTTP2協議已成定局，但尚未被主流web容器包括代理伺服器支持，這意味著GRPC在HTTP負載均衡方面尚有欠缺；最終，在短期內我們還不能在proction環境中實施，可以做技術儲備。不過GRPC的缺點，在將來將會成為它的優點，我們需要時間等待它的成熟。
1）GRPC尚未提供連接池
2）尚未提供「服務發現」、「負載均衡」機制
3）因為基於HTTP2，絕大部多數HTTP Server、Nginx都尚不支持，即Nginx不能將GRPC請求作為HTTP請求來負載均衡，而是作為普通的TCP請求。（nginx將會在1.9版本支持）
4）GRPC尚不成熟，易用性還不襪伏是很理想；就本人而言，我還是希望GRPC能夠像hessian一樣：無IDL文件，無需代碼生成，介面通過HTTP表達。
5）Spring容器尚未提供整合。
在實際應用中，GRPC尚未完全提供連接池、服務自動發現、進程內負載均衡等高級特性，需要高御開發人員額外的封裝；最大的問題，就是GRPC生成的介面，調用方式實在是不太便捷（JAVA），最起碼與thrift相比還有差距，希望未來能夠有所改進。