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对序列化中反射的一点思考

前言 序列化大家都不陌生,说白了就是把当前类对象的状态保存为二进制,然后被用来持久化或者网络传输;常用的RPC框架在数据传输前都会进行序列化操作,主流的RPC框架包含了多种序列化方式比如protobuf,fastjson,kryo,hessian,java内置序列化等等,大致可以分为二进制和字符串(json字符串)。 反射 因为需要把当前类对象状态保存为二进制,所以往往需要获取所有类属性,这时候大部分的序列化方式都用到了反射,通过反射获取所有类属性获取方法,然后获取到属性值,大致如下: //1.方法 Method[] methods = obj.getClass().getDeclaredMethods(); for(Method method : methods) { method.invoke(obj); } //2.字段 Field fields[] = obj.getClass().getDeclaredFields(); for (Field field : fields) { field.get(obj); } 但是反射往往在性能上被大家所怀疑,所以出现了...

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实时流处理一般是将业务系统产生的数据进行实时收集,交由流处理框架进行数据清洗,统计,入库,并可以通过可视化的方式对统计结果进行实时的展示。传统的面向静态数据表的计算引擎无法胜任流数据领域的分析和计算任务。在金融交易、物联网、互联网/移动互联网等应用场景中,复杂的业务需求对大数据处理的实时性提出了更高的要求。对于这一类高实时性需求的场景,需要一个快速、高效、灵活可控的流式大数据处理平台来支撑。 DolphinDB内置的流数据框架支持流数据发布、订阅、流数据预处理、实时内存计算、复杂指标的滚动窗口计算等,是一个运行高效,使用便捷的流数据处理框架。 与其它流数据系统相比,DolphinDB database 流数据处理系统的优点在于: 吞吐量大,低延迟 与时序数据库及数据仓库集成,一站式解决方案 天然具备流表对偶性,支持SQL语句数据注入和查询分析 本教程包含以下内容: DolphinDB流数据框架及概念 使用DolphinDB流数据 使用Java API来订阅DolphinDB流数据 监控流数据运行状态 流数据性能调优 与开源系统Grafana结合使用 1. DolphinDB流数据框架及...

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