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1.Java教程：dubbo源码解析-网络通信
2.Redis和Memcached的码下区别
3.如何在Mac下安装libmemcached

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码下相关内容，同时了解到消费者端通过内置的码下负载均衡算法获取合适的调用invoker进行远程调用。接下来，码下我们聚焦于远程调用过程，码下即网络通信的码下机器授权源码细节。

       网络通信位于Remoting模块中，码下支持多种通信协议，码下包括但不限于：dubbo协议、码下rmi协议、码下hessian协议、码下ty进行网络通讯，码下NettyClient.doOpen()方法中可以看到Netty的码下相关类。序列化接口包括但不限于：Serialization接口、码下Hessian2Serialization接口、码下Kryo接口、小程序 saas 源码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。分时wave指标源码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，挖矿图指标源码通过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。天神云上传源码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。

Redis和Memcached的区别

       Redis和Memcached是两种基于内存的高性能数据存储系统，它们在多个方面具有不同特点。以下将从网络IO模型、数据支持类型、内存管理机制、数据存储及持久化、数据一致性问题以及集群管理等角度，详细比较两者的主要区别。

       网络IO模型方面，Memcached采用多线程模型进行非阻塞IO复用，通过libevent封装的事件库实现。虽然这种模型可以充分利用多核资源，但也引入了cache coherency和锁问题，比如在执行stats命令时需要对全局变量加锁，影响性能。相比之下，Redis使用单线程IO复用模型，利用封装的AeEvent事件处理框架，优化了IO调度，对单存操作有速度优势，但当涉及计算操作时，单线程模型可能会限制整体吞吐量。

       数据支持类型上，Memcached仅支持简单的key-value形式存储，而Redis在提供key-value支持的同时，还具备更丰富数据结构，如list、set、zset和hash等，这使得Redis在处理复杂数据逻辑时更灵活。

       在内存管理机制上，Memcached采用Slab Allocation机制管理内存，将内存分割成特定长度的块以存储相应长度的key-value数据记录，有效地解决了内存碎片问题。Redis则采用源码封装的内存管理机制，通过记录分配情况的数组和内存头部存储大小信息，实现内存块管理，相对简单高效。两者在内存使用效率上有不同侧重点，Memcached在不造成内存碎片的同时可能带来空间浪费，而Redis的内存管理虽简单但可能产生内存碎片。

       数据存储及持久化方面，Memcached不支持数据持久化，所有数据均保存在内存中。Redis则支持持久化操作，通过快照（snapshotting）或只追加文件（AOF）两种方法将数据存储到硬盘，提供了数据恢复的可能。

       数据一致性问题上，Memcached通过cas命令保证多并发访问同一数据时的一致性，而Redis未提供cas命令，但可通过事务功能实现命令原子性，避免被其他操作打断。

       集群管理方面，Memcached依赖客户端通过分布式算法实现集群存储，客户端查询数据同样需计算目标节点。Redis则倾向于在服务器端构建分布式存储，最新版本的Redis支持分布式存储功能，采用Redis Cluster实现线性可伸缩的分布式架构，节点间通过二进制协议通信，支持自动故障转移，保证数据可用性。

       综上所述，Redis相较于Memcached在数据结构、持久化能力、集群管理等方面有更多优势，但两者根据具体应用场景和需求选择，各有其适用场景。

如何在Mac下安装libmemcached

       æ„æ€æ˜¯ä½ å·²ç»å®‰è£…过macport，这个东西会和brew冲突，所以建议你使用port安装或者写在macport以后在尝试

       å¦‚果真的想了解，源代码安装也不是很难的事情。