对象的序列化和反序列化的实现组件来实现通信数据包的编码和解码。在接口协议中,包含接口的版本信息,通过协议版本约束服务功能规范,支持服务平台间接口协作的升级和扩展。一个服务提供者可通过版本区别同时支持多个版本的客户端,从而使得组件服务的提供者和使用者根据实际的需要,独立演进,降低系统升级的复杂度,保证系统具备灵活的扩展和持续演进的能力。(8)业务消息约定请求消息URI中的参数采用UTF-8编码并经过URLEncode编...
我们决定使用 Rust 重新移植 Webpack,在尽可能不降低 Webpack 灵活性与丰富的功能的同时,尽可能的提高构建性能。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/db033ca3a9... 除了字面量和对象类型,它也支持传递函数来做运行时动态配置。 虽然使用传统的 IPC 也可以模拟函数调用,但我们需要在 native 侧调用一个 Javascript 的函数时,把参数先序列化,通过 IPC 传递到 Javascript,然...
在反序列化等场景中不必担心 Null 的出现。```kotlindata class BannerResponse( @SerializedName("data") val data: BannerData = BannerData(), @SerializedName("message") val message: String = "", @SerializedName("status_code") val statusCode: Int = 0)```我们在全面拥抱 Kotlin 之后,NPE 方面的崩溃率只有 0.3 ‰,而通常 Java 项目的 NPE 会超过 1 ‰### ImmutableKotlin 的安全性还体现在数...
不断改变 stack和 memo区域的值 .直到遇到 .这个结束符号 。这时 , 最终停留在栈顶的的值将会被作为反序列化对象返回 。- 栈区( stack )由 Python的列表( list)实现 , 作为流数据处理过程中的暂存区 , 在不... 将属性复制到新的对象中**注意:**这个对象只要能在当前环境下创建起来就能完成反序列化,否则则不能实现对象的重构# 3. Pickle.loads机制pickle.loads是一个供调用的接口。其底层实现是基于_Unpic...
在反序列化等场景中不必担心 Null 的出现。```kotlindata class BannerResponse( @SerializedName("data") val data: BannerData = BannerData(), @SerializedName("message") val message: String = "", @SerializedName("status_code") val statusCode: Int = 0)```我们在全面拥抱 Kotlin 之后,NPE 方面的崩溃率只有 0.3 ‰,而通常 Java 项目的 NPE 会超过 1 ‰### ImmutableKotlin 的安全性还体现在数...
不断改变 stack和 memo区域的值 .直到遇到 .这个结束符号 。这时 , 最终停留在栈顶的的值将会被作为反序列化对象返回 。- 栈区( stack )由 Python的列表( list)实现 , 作为流数据处理过程中的暂存区 , 在不... 将属性复制到新的对象中**注意:**这个对象只要能在当前环境下创建起来就能完成反序列化,否则则不能实现对象的重构# 3. Pickle.loads机制pickle.loads是一个供调用的接口。其底层实现是基于_Unpic...
序列化后写入到 WriteBuffer,WriteBuffer 写满后转换为 Immutable Memtable 结构,再通过 RocksDB 的 flush 线程从内存 flush 到磁盘上;读取过程中,会先尝试从 WriteBuffer 和 Immutable Memtable 中读取数据,如果没有找到,则会查询 Block Cache,如果内存中都没有的话,则会按层级查找底层的 SST 文件,并将返回的结果所在的 Data Block 加载到 Block Cache,返回给上层应用。![picture.image](https://p6-volc-community-sign....
同时特征工程的自动化和端到端化也为模型训练带来了便利和效率。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4aff02a315244154bce21def052cf60b~tplv-tlddhu82om-image.... 是一个基于 Apache Arrow 开发的读时合并引擎。Apache Arrow 是一个开源的列式内存结构,支持多种语言、同进程零复制、极低序列化开销、向量化计算等能力。Iceberg 社区也拥有对 Arrow 向量化读取的支持,但是不支持...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/41fcec423c1945ebb183bf6c0497a4f9~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222056&x-signature=5j1R%2FLDZwNsuD4BW5Yt5dXbJMCQ%3D)**落地实时数据过程中的挑战和应对方式**接下来介绍数据湖落地的挑战和应对。字节内部的数据湖最初是基于开源的数据湖框架Hudi构建的,选择Hudi,最简单的一个原因就是因为相...
落地实时数据过程中的挑战和应对方式**接下来介绍数据湖落地的挑战和应对。字节内部的数据湖最初是基于开源的数据湖框架Hudi构建的,选择 Hudi,最简单的一个原因就是因为相比于 Iceberg 和 Delta Lake,Hudi 原生支持可扩展的索引系统,能够帮助数据快速定位到所在的位置,达到高效更新的效果。在尝试规模化落地的过程中,**我们主要遇到了四个挑战:数据难管理,并发更新弱,更新性能差,以及日志难入湖。**接下来会一一介绍这些挑...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/794882382fd54165a163399b22e0129f~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222063&x-signature=ka7lztNLd... 是一个基于 Apache Arrow 开发的读时合并引擎。Apache Arrow 是一个开源的列式内存结构,支持多种语言、同进程零复制、极低序列化开销、向量化计算等能力。Iceberg 社区也拥有对 Arrow 向量化读取的支持,但是不支持...
而优化前的 Flink 调度性能还不能满足业务方需求,因此我们针对 Flink 的调度性能全链路进行了瓶颈分析。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b5d1fa48bf6e4dd8a4... 序列化的总耗时增加明显,WordCount 的序列化总耗时约 122s,而 Source 作业的耗时在 5s 左右。Join 作业的序列化耗时更是在 200s 以上。针对这一现象,可以从两个维度进行优化:1. 数据量大小:通过分析作业的部署结...