1.开源数据质量解决方案 Apache Griffin - 安装篇
2.开源RPC项目Apache Thrift
3.Apache Thrift系列详解(二) - 网络服务模型
4.Thrift入门 | Thrift框架分析（源码角度）
5.深入源码分析下 HIVE JDBC 的源码超时机制及其如何配置 socketTimeOut
6.scribe安装与使用
开源数据质量解决方案 Apache Griffin - 安装篇
本文将详细介绍如何安装开源数据质量解决方案Apache Griffin。首先，安装我们需要从GitHub获取源码，源码推荐使用分支griffin-0.2.0-incubating-rc4或tag=griffin-0.2.0-incubating。安装 安装前，源码请访问官方文档进行参考。安装语音陪聊直播源码尽管官方文档不够详细，源码且部分内容可能与实际代码不一致，安装但在安装前阅读代码将有助于理解安装过程。源码 安装流程如下： 安装代码模块前，安装确保已按照代码提示修改`env.json`文件。源码特别注意，安装将`mail`和`sms`配置从数组改为单个对象，源码尽管这两个配置在当前版本中未使用，安装可能为未来添加报警功能预留。源码 打包并编译成jar文件，命令如下：`mvn clean package`。确保在项目根目录执行此命令。 上传编译后的jar文件到HDFS。服务端配置与启动
安装并配置数据库服务。对于PostgreSQL和MySQL，分别执行`init_quartz.sql`文件以初始化quartz表。 调整配置文件，包括`sparkJob.properties`、`application.properties`等。具体配置如下： - `sparkJob.properties`中可能包括一些特定于Apache Griffin的配置项。 - `application.properties`中需要配置Hive元数据服务的地址，格式为`hive.metastore.uris = thrift://你的MetaStore地址:`。 启动服务，执行命令`java -jar service/target/service.jar`。前端UI配置与启动
运行`npm run start`以启动前端UI。 为了部署生产环境，运行`npm run build`以生成静态文件。将`dist`目录下的静态文件复制到Nginx或其他服务器上。部署测试
最后，访问部署的maven debug源码UI地址。页面成功打开后，配置测量和作业。如果系统运行正常，表示部署成功。 请确保在部署前阅读官方文档并参考代码以确保正确的安装和配置。安装过程可能需要根据实际环境进行调整。祝您安装成功！开源RPC项目Apache Thrift
Apache Thrift是一个用于开发跨平台、跨语言服务的软件框架。它提供了一个代码生成引擎，构建的服务可在多种语言间无缝高效运行，支持如C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, OCaml, 和 Delphi等语言。Thrift的精髓在于其代码生成能力，使得服务开发完成后，可自动转换生成对应语言的源代码，便于多种语言间的调用。
安装和使用Thrift非常简单，对于使用Mac系统的用户，可以通过命令行使用`brew install thrift`完成安装。创建Thrift文件是使用Thrift的基本方式，定义服务接口和数据类型。执行命令后，Thrift生成的源代码能够被多种语言的客户端和服务器直接使用。例如，生成的Java代码中，一个简单的Thrift文件可以自动转换为包含数百行代码的类文件，如`UserProfile.java`，包含UserProfile结构的完整实现。
Thrift提供了丰富的序列化和反序列化功能，这在RPC（远程过程调用）和网络通信中尤为重要。Thrift定义了一套自定义的协议和结构，以支持跨语言服务的通信。这些结构和协议的生成是基于语言无关的设计，确保了Thrift的灵活性和兼容性。Thrift的宠聊源码服务接口由TBase继承，提供基础方法，TStruct对应结构体，TField用于描述字段，而TTransport和TProtocol则分别负责处理输入输出和协议处理。
Thrift中的序列化实现是其关键特性之一，通过TProtocol类及其子类，实现了对Thrift类型和Java类型的序列化和反序列化。这使得Thrift能够跨语言传输数据，无需考虑底层数据格式的差异。在Thrift中，序列化和反序列化过程由Scheme接口及其实现（如StandardScheme和TupleScheme）来负责。SchemeFactory接口则用于获取适当的序列化方案。
Thrift的使用不局限于Java语言，Python、C#等语言同样支持Thrift服务的开发和调用。以Python为例，Thrift生成的代码需要依赖第三方包，但Thrift的通用接口（如TBase）确保了与语言无关的交互方式。Thrift的Schema接口定义了序列化和反序列化的基本逻辑，通过不同实现（如StandardScheme和TupleScheme）提供不同的优化策略，如在读取时先确定字段列表以减少读取字节数。
Thrift在实际应用中，如Apache Hive的MetaStore和Server2服务中得到了广泛使用。在Hive中，Thrift接口通过特定的实现（如ThriftBinaryCLIService）来支持服务调用。通过Thrift接口，Hive能够提供对外的REST服务或RPC服务，使外部应用程序能够通过标准协议（如HTTP或TCP）与Hive进行交互。
理解Thrift的关键在于其对代码生成的支持和对序列化、反序列化的高效处理，使得跨语言、跨平台的服务开发和调用变得简单而高效。Thrift不仅提供了强大的序列化能力，还为服务提供了一套统一的协议和结构定义，促进了不同语言服务的电影解析源码互操作性。
Apache Thrift系列详解(二) - 网络服务模型
Thrift网络服务模型详解
本文深入探讨Thrift提供的网络服务模型，涵盖单线程、多线程、事件驱动模型，从阻塞服务到非阻塞服务的视角进行分类。重点介绍TServer类的层次结构与核心功能，以及TServer的不同实现类，如TSimpleServer、TThreadPoolServer、TNonblockingServer和THsHaServer的特性与工作原理。
TServer类提供了静态内部类Args，通过抽象类AbstractServerArgs采用建造者模式向TServer提供各种工厂。TServer的核心方法包括serve()、stop()和isServing()，分别用于启动、关闭和检测服务状态。
TSimpleServer采用简单的阻塞IO工作模式，实现直观易懂，但仅支持单连接处理，效率较低。TThreadPoolServer采用阻塞socket方式工作，通过线程池实现并发处理，解决TSimpleServer的并发和多连接问题。
TNonblockingServer基于NIO模式，利用Channel/Selector机制实现IO事件驱动，提高了处理效率。THsHaServer继承TNonblockingServer，引入线程池提高任务并发处理能力，实现半同步半异步处理模式。TThreadedSelectorServer是THsHaServer的扩展，将网络I/O操作分离到多个线程中，进一步优化性能。
每种服务模型都有其优点与缺点，如线程池模式处理能力受限于线程池工作能力，TNonblockingServer在业务复杂耗时场景下效率不高，阴阳路 源码而TThreadedSelectorServer则能有效应对网络I/O较多的场景。
本文全面分析了Thrift各种线程服务模型的用法、工作流程、原理和源码实现，旨在提供深入理解与实践指导。欢迎关注公众号获取更多后端技术干货。
Thrift入门 | Thrift框架分析（源码角度）
深入理解Thrift框架，首先需要掌握其基本概念。Thrift是一个用于跨语言通信的框架，其设计初衷是提高开发效率和简化多语言环境下的服务调用。以下是Thrift框架的核心组成部分及其功能概述。 Thrift框架主要包括两个层：Protocol层和Transport层。Protocol层主要负责数据的序列化和反序列化，而Transport层则负责数据流的传输。Protocol层中包含多种序列化协议，常见的有Compact、Binary、JSON等，它们都继承自TProtocol基类，提供读写抽象操作。 以TBinaryProtocol为例，它是一种基于二进制的序列化协议。序列化过程主要包括以下几个关键步骤：writeMessageBegin：用于序列化message的开始部分，包括thrift版本、message名称和seqid等信息。
writeFieldStop：在所有字段序列化完成后，写入T_STOP标识符，表示序列化结束。
writeI、writeString、writeBinary：分别用于序列化整型、字符串和二进制数据。
在读取操作中，这些write操作的逆操作被执行，以实现反序列化。Protocol层的实现细节主要体现在读写函数的调用和抽象上。 Transport层负责数据的实际传输，它提供了一系列抽象方法，如isOpen、open、close、read和write等，用于管理底层连接的打开、关闭和数据读写。常见的Transport层协议包括TFramedTransport和TSocket。TFramedTransport通过缓冲区管理，实现了数据的分帧传输，而TSocket则基于原始的socket实现网络通信。 为了进一步提高性能，Transport层可能包含缓存和压缩等功能，以优化数据传输效率。Thrift中，TSocket作为底层传输层，负责与原始socket交互，而TFramedTransport等上层Transport则在TSocket的基础上进行扩展，实现数据的高效传输。 总结，Thrift框架通过其Protocol层和Transport层，实现了跨语言、高效的数据传输。深入理解这些组件及其工作原理，对于开发和优化基于Thrift的分布式系统具有重要意义。深入源码分析下 HIVE JDBC 的超时机制及其如何配置 socketTimeOut
深入源码分析下HIVE JDBC的超时机制及其配置方法，首先，从一个常见的问题出发，即当HIVE JDBC连接在操作过程中遇到SocketTimeoutException时，这通常意味着操作超时。接下来，让我们回顾JDBC超时机制的相关参数和接口。
在JDBC中，超时机制主要通过setStatementTimeout和setConnectionTimeout这两个方法实现。setStatementTimeout用于设置SQL语句的超时时间，而setConnectionTimeout用于设置整个连接的超时时间。它们的单位都是毫秒。
在HIVE JDBC中，由于其基于Thrift进行通信，因此对socket级别的超时管理更为复杂。HiveStatement中的thrift socket timeout是通过配置实现的，通过深入源码分析，可以发现thrift socket timeout的值被赋值给HiveStatement实例。当应用程序直接创建和管理HIVE JDBC连接时，需要在创建HiveStatement实例时设置这个属性，以确保socket级别操作的超时时间得到正确配置。
如果应用程序通过数据库连接池进行连接管理，那么配置HiveStatement中的thrift socket timeout的过程会更复杂。通常，需要在连接池的配置中，为HIVE JDBC连接指定socket级别的超时属性，然后在使用连接时确保HiveStatement实例正确引用了这些配置。
通过以上分析，我们可以总结出在不同场景下配置HIVE JDBC socket级别的超时机制的方法。对于直接管理连接的应用程序，需要在创建HiveStatement实例时直接设置socket timeout属性。而对于使用数据库连接池的应用程序，则需要在连接池的配置阶段为HIVE JDBC连接指定socket级别的超时属性，然后确保在使用连接时HiveStatement实例正确引用了这些配置。
总之，HIVE JDBC的超时机制及其配置方法涉及到多个层面的参数和接口，理解并正确配置它们对于确保应用程序的稳定性和响应速度至关重要。通过源码分析和实践操作，可以实现对HIVE JDBC socket级别的超时管理，从而优化应用程序性能。
scribe安装与使用
Scribe的安装与使用指南
要安装Thrift依赖，首先确保已安装以下软件：g++, boost, autoconf, libevent, Apache ant, JDK, PHP, 和python。其他脚本语言根据需要自行安装。 安装Thrift的步骤如下：参照扩展阅读~中的说明进行安装流程。
在thrift源代码目录下的tutorial目录中，使用`thrift -r –gen cpp tutorial.thrift`命令生成服务代码，包括对include文件的处理。
生成的代码会存放在gen-cpp目录下，接着切换到tutorial/cpp目录，执行`make`生成CppServer与CppClient。
运行这两个程序，确保它们能成功通信。
如果Hadoop自带的libhdfs不可用，可以按照以下步骤编译：在Hadoop根目录下输入`ant compile-c++-libhdfs -Dislibhdfs=true`，并配置HADOOP_HOME的CLASSPATH。 安装Scribe的步骤包括运行bootstrap脚本（参见扩展阅读）。可能遇到的错误及解决方法如下：当Boost不在默认目录时，配置命令如下：`./configure –with-boost=/usr/local/boost –prefix=/usr/local/scribe`。
如果运行examples时出现`ImportError: No module named scribe`，可能需要添加Python路径，如：`$export PYTHONPATH="/usr/lib/python2.6/site-packages/"`。
遇到`java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/conf/Configuration`异常，需将Hadoop的classpath添加到环境变量中，如：`$export CLASSPATH=$HADOOP_HOME/hadoop-core-0..2+.jar[2]`。
安装完成后，可以参考扩展阅读8中的方法验证安装是否成功。Java教程：dubbo源码解析-网络通信
在之前的内容中，我们探讨了消费者端服务发现与提供者端服务暴露的相关内容，同时了解到消费者端通过内置的负载均衡算法获取合适的调用invoker进行远程调用。接下来，我们聚焦于远程调用过程，即网络通信的细节。
网络通信位于Remoting模块中，支持多种通信协议，包括但不限于：dubbo协议、rmi协议、hessian协议、ty进行网络通讯，NettyClient.doOpen()方法中可以看到Netty的相关类。序列化接口包括但不限于：Serialization接口、Hessian2Serialization接口、Kryo接口、FST接口等。
序列化方式如Kryo和FST，性能往往优于hessian2，能够显著提高序列化性能。这些高效Java序列化方式的引入，可以优化Dubbo的序列化过程。
在配置Dubbo RPC时，引入Kryo和FST非常简单，只需在RPC的XML配置中添加相应的属性即可。
关于服务消费方发送请求，Dubbo框架定义了私有的RPC协议，消息头和消息体分别用于存储元信息和具体调用消息。消息头包括魔数、数据包类型、消息体长度等。消息体包含调用消息，如方法名称、参数列表等。请求编码和解码过程涉及编解码器的使用，编码过程包括消息头的写入、序列化数据的存储以及长度的写入。解码过程则涉及消息头的读取、序列化数据的解析以及调用方法名、参数等信息的提取。
提供方接收请求后，服务调用过程包含请求解码、调用服务以及返回结果。解码过程在NettyHandler中完成，通过ChannelEventRunnable和DecodeHandler进一步处理请求。服务调用完成后，通过Invoker的invoke方法调用服务逻辑。响应数据的编码与请求数据编码过程类似，涉及数据包的构造与发送。
服务消费方接收调用结果后，首先进行响应数据解码，获得Response对象，并传递给下一个处理器NettyHandler。处理后，响应数据被派发到线程池中，此过程与服务提供方接收请求的过程类似。
在异步通信场景中，Dubbo在通信层面为异步操作，通信线程不会等待结果返回。默认情况下，RPC调用被视为同步操作。Dubbo通过CompletableFuture实现了异步转同步操作，通过设置异步返回结果并使用CompletableFuture的get()方法等待完成。
对于异步多线程数据一致性问题，Dubbo使用编号将响应对象与Future对象关联，确保每个响应对象被正确传递到相应的Future对象。通过在创建Future时传入Request对象，可以获取调用编号并建立映射关系。线程池中的线程根据Response对象中的调用编号找到对应的Future对象，将响应结果设置到Future对象中，供用户线程获取。
为了检测Client端与Server端的连通性，Dubbo采用双向心跳机制。HeaderExchangeClient初始化时，开启两个定时任务：发送心跳请求和处理重连与断连。心跳检测定时任务HeartbeatTimerTask确保连接空闲时向对端发送心跳包，而ReconnectTimerTask则负责检测连接状态，当判定为超时后，客户端选择重连，服务端采取断开连接的措施。