dubbox修正了kryo序列问题atcom.alibaba.dubbo.remoting.exchange.support.DefaultFuture.returnFromResponse(DefaultFuture.java:190) atcom.alibaba.dubbo.remoting.exchange.support.DefaultFuture.get(DefaultFuture.java:110) atcom.alibaba.dubbo.remoting.exchange.support.DefaultFuture.get(DefaultFuture.java:84) atcom.alibaba.dubbo.rpc.protocol.dubbo.DubboInvoker.doInvoke(DubboInvoker.java:96) atcom.alibaba.dubbo.rpc.protocol.AbstractInvoker.invoke(AbstractInvoker.java:144) atcom.alibaba.dubbo.rpc.listener.ListenerInvokerWrapper.invoke(ListenerInvokerWrapper.java:74) atcom.alibaba.dubbo.monitor.support.MonitorFilter.invoke(MonitorFilter.java:75) atcom.alibaba.dubbo.rpc.protocol.ProtocolFilterWrapper$1.invoke(ProtocolFilterWrapper.java:91) atcom.alibaba.dubbo.rpc.protocol.dubbo.filter.FutureFilter.invoke(FutureFilter.java:53) atcom.alibaba.dubbo.rpc.protocol.ProtocolFilterWrapper$1.invoke(ProtocolFilterWrapper.java:91) atcom.alibaba.dubbo.rpc.filter.ConsumerContextFilter.invoke(ConsumerContextFilter.java:48) atcom.alibaba.dubbo.rpc.protocol.ProtocolFilterWrapper$1.invoke(ProtocolFilterWrapper.java:91) atcom.alibaba.dubbo.rpc.protocol.InvokerWrapper.invoke(InvokerWrapper.java:53) atcom.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailoverClusterInvoker.doInvoke(FailoverClusterInvoker.java:77) atcom.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.AbstractClusterInvoker.invoke(AbstractClusterInvoker.java:227) atcom.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.wrapper.MockClusterInvoker.invoke(MockClusterInvoker.java:72) atcom.alibaba.dubbo.rpc.proxy.InvokerInvocationHandler.invoke(InvokerInvocationHandler.java:52) atcom.alibaba.dubbo.common.bytecode.proxy1.test(proxy1.java)

SpringCloud是一个相对比较新的微服务框架，2016年才推出1.0的release版本.虽然SpringCloud时间最短,但是相比Dubbo等RPC框架,SpringCloud提供的全套的分布式系统处理方案。

Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。
Storm适用的场景：　　1、Storm可以用来用来处理源源不断的音讯，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。
　　2、由于Storm的处理组件都是分布式的，而且处理延迟都极低，所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用。

Protocolbuffers是一种编码方法构造的一种无效而可扩展的格式的数据。
谷歌使用其内部几乎RPC协议和文件格式的所有协议缓冲区。
C#protobuf如何实现http方式二进制传输的一个例子及说明文档

博客地址：https://blog.csdn.net/luoyayun361/article/details/91588654QtRemoteObject简称QtRO，这是Qt5.9以后官方推出来的新模块，专门用于进程间通信（IPC）。
在这之前，要实现进程间通信有多种方式，这里就不做引见了，而Qt官方推出的这个新模块是基于Socket来封装的，使用起来非常方便，兼容LPC和RPC。
LPC即LocalProcessCommunication，而RPC是指RemoteProcessCommunication，两者都属于IPC。
QtRO能够工作于这两种不同的模式：如果用于LPC，则QtRO使用QLocalSocket；
如果是用于RPC，则使用QTcpSocket。
对于一个Qt开发者来说，如果项目中涉及到进程间通信，那么直接使用现成的模块进行开发，莫过于是最好的选择，集成度高，代码量少。

GDAL1.11.0版本，包含X86和X64两个平台。
具体修改信息如下：1、增加OpenCL支持，可以使用GPU进行处理2、所有的依赖第三方库全部编译为插件方式，需要的话，直接放进去，不需要就删掉3、修改RPC模型支持像方仿射变化模型4、增加CNSDTF的格网grd格式和CNSDTF的矢量vct格式（没经过严格测试）有问题请发邮件，或者CSDN私信，微博私信

Spring：它是最强大的依赖注入框架，也是业界的权威标准。
Netty：它使NIO编程愈加容易，屏蔽了Java底层的NIO细节。
Protostuff：它基于Protobuf序列化框架，面向POJO，无需编写.proto文件。
ZooKeeper：提供服务注册与发现功能，开发分布式系统的必备选择，同时它也具备天生的集群能力。

web3j需要在java8的环境才能运转使用前先通过如下命令启动节点geth--identity"xiaohong"--rpc--rpccorsdomain"*"--rpcaddr"192.168.1.105"--datadir"./"--port"30303"--nodiscover--rpcapi"personal,db,eth,net,web3,miner"--networkid1999console2＞＞geth.log

使用rpc的时候，使用protobuf工具，但是去官网下载实在是太慢了。
所以放到这里。
什么是GoogleProtocolBuffer？假如您在网上搜索，应该会得到类似这样的文字引见：GoogleProtocolBuffer(简称Protobuf)是Google公司内部的混合语言数据标准，目前已经正在使用的有超过48,162种报文格式定义和超过12,183个.proto文件。
他们用于RPC系统和持续数据存储系统。
ProtocolBuffers是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。
它很适合做数据存储或RPC数据交换格式。
可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。
目前提供了C++、Java、Python三种语言的API。
或许您和我一样，在第一次看完这些引见后还是不明白Protobuf究竟是什么，那么我想一个简单的例子应该比较有助于理解它。

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精通并发与netty视频教程(2018)视频教程netty视频教程Java视频教程目录：1_学习的要义2_Netty宏观理解3_Netty课程大纲深度解读4_项目环境搭建与Gradle配置5_Netty执行流程分析与重要组件介绍6_Netty回调与Channel执行流程分析7_Netty的Socket编程详解8_Netty多客户端连接与通信9_Netty读写检测机制与长连接要素10_Netty对WebSocket的支援11_Netty实现服务器端与客户端的长连接通信12_GoogleProtobuf详解13_定义Protobuf文件及消息详解14_Protobuf完整实例详解15_Protobuf集成Netty与多协议消息传递16_Protobuf多协议消息支援与工程最佳实践17_Protobuf使用最佳实践与ApacheThrift介绍18_ApacheThrift应用详解与实例剖析19_ApacheThrift原理与架构解析20_通过ApacheThrift实现Java与Python的RPC调用21_gRPC深入详解22_gRPC实践23_GradleWrapper在Gradle项目构建中的最佳实践24_gRPC整合Gradle与代码生成25_gRPC通信示例与JVM回调钩子26_gRPC服务器流式调用实现27_gRPC双向流式数据通信详解28_gRPC与Gradle流畅整合及问题处理的完整过程与思考29_Gradle插件问题处理方案与Nodejs环境搭建30_通过gRPC实现Java与Nodejs异构平台的RPC调用31_gRPC在Nodejs领域中的静态代码生成及与Java之间的RPC通信32_IO体系架构系统回顾与装饰模式的具体应用33_JavaNIO深入详解与体系分析34_Buffer中各重要状态属性的含义与关系图解35_JavaNIO核心类源码解读与分析36_文件通道用法详解37_Buffer深入详解38_NIO堆外内存与零拷贝深入讲解39_NIO中Scattering与Gathering深度解析40_Selector源码深入分析41_NIO网络访问模式分析42_NIO网络编程实例剖析43_NIO网络编程深度解析44_NIO网络客户端编写详解45_深入探索Java字符集编解码46_字符集编解码全方位解析47_Netty服务器与客户端编码模式回顾及源码分析准备48_Netty与NIO系统总结及NIO与Netty之间的关联关系分析49_零拷贝深入剖析及用户空间与内核空间切换方式50_零拷贝实例深度剖析51_NIO零拷贝彻底分析与Gather操作在零拷贝中的作用详解52_NioEventLoopGroup源码分析与线程数设定53_Netty对Executor的实现机制源码分析54_Netty服务端初始化过程与反射在其中的应用分析55_Netty提供的Future与ChannelFuture优势分析与源码讲解56_Netty服务器地址绑定底层源码分析57_Reactor模式透彻理解及其在Netty中的应用58_Reactor模式与Netty之间的关系详解59_Acceptor与Dispatcher角色分析60_Netty的自适应缓冲区分配策略与堆外内存创建方式61_Reactor模式5大角色彻底分析62_Reactor模式组件调用关系全景分析63_Reactor模式与Netty组件对比及Acceptor组件的作用分析64_Channel与ChannelPipeline关联关系及模式运用65_ChannelPipeline创建时机与高级拦截过滤器模式的运用66_Netty常量池实现及ChannelOption与Attribute作用分析67_Channel与ChannelHandler及ChannelHandlerContext之间的关系分析68_Netty核心四大组件关系与构建方式深度解读69_Netty初始化流程总结及Channel与ChannelHandlerContext作用域分析70_Channel注册流程深度解读71_Channel选择器工厂与轮询算法及注册底层实现72_Netty线程模型深度解读与架构设计原则73_Netty底层架构系统总结与应用实践74_Netty对于异步读写操作的架构思想与观察者模式的重要应用75_适配器模式与模板方法模式在入站处理器中的应用76_Netty项目开发过程中常见且重要事项分析77_JavaNIOBuffer总结回顾与难点拓展78_Netty数

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。