并行的RPC框架_PHP教程
Yar(yet another RPC framework, 教主问我为啥都是Ya打头, 呵呵, 因为这样名字好起)是我在3个多月前, 为了解决一个实际的问题, 而开发的一个PHP扩展的, RPC框架, 和现有的RPC框架(xml-rpc, soap)不同, 这是一个轻量级的框架, 支持多种打包协议(msgpack, json, php), 并且最重要的一个特点是, 它是可并行化的..
考虑如下的场景:
传统的Web应用, 一个进程, 一个请求, 天经地义. 然而, 当一个请求的处理中, 涉及到多出数据源, 并且他们之间具有一定的不依赖性.
还是传统的Web应用, 一个应用随着业务快速增长, 开发人员的流转, 就会慢慢的进入一个恶性循环, 代码量上只有加法没有了减法. 因为随着系统变复杂, 牵一发就会动全局, 而新来的维护者, 对原有的体系并没有那么多时间给他让他全面掌握. 即使有这么多时间, 要想掌握以前那么多的维护者的思维的结合, 也不是一件容易的事情…
那么, 长次以往, 这个系统将会越来越不可维护…. 到一个大型应用进入这个恶性循环, 那么等待他的只有重构了.
那么, 能不能对这个系统做解耦呢?
我们已经做了很多解耦了, 数据, 中间件, 业务, 逻辑, 等等, 各种分层. 但到Web应用这块, 还能怎么分呢, MVC我们已经做过了….
基于此, Yar或许能解决你遇到的这俩个问题…
Yar是一个非常轻量级的RPC框架, 我在实现Yar的时候, 追求了极致的轻量级, 它使用非常简单, 对于Server端:
<ol class="dp-c"> <li class="alt"><span><span><?php </span></span></span></li> <li> <span class="keyword">class</span><span> API { </span> </li> <li class="alt"> <span> </span><span class="comment">/** </span> </li> <li><span><span class="comment">* the doc info will be generated automatically into service info page. </span> </span></li> <li class="alt"><span><span class="comment">* @params </span> </span></li> <li><span><span class="comment">* @return </span> </span></li> <li class="alt"><span><span class="comment">*/</span><span> </span></span></li> <li> <span> </span><span class="keyword">public</span><span> </span><span class="keyword">function</span><span> api(</span><span class="vars">$parameter</span><span>, </span><span class="vars">$option</span><span> = </span><span class="string">"foo"</span><span>) { </span> </li> <li class="alt"><span> } </span></li> <li><span> </span></li> <li class="alt"> <span> </span><span class="keyword">protected</span><span> </span><span class="keyword">function</span><span> client_can_not_see() { </span> </li> <li><span> } </span></li> <li class="alt"><span>} </span></li> <li><span> </span></li> <li class="alt"> <span class="vars">$service</span><span> = </span><span class="keyword">new</span><span> Yar_Server(</span><span class="keyword">new</span><span> API()); </span> </li> <li> <span class="vars">$service</span><span>->handle(); </span> </li> <li class="alt"><span>?> </span></li> </ol>
和Soap使用方法很相像吧? 是的, 就这样, 你的API类就可以对外提供服务了..
Yar为了方便开发, 把文档和接口绑定到了一起, 对于上面的例子, 如果我们是简单的GET请求这个接口地址的话, 我们就会看到如下的信息页面:

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Java 프레임워크에 대한 상용 지원의 비용/성능 평가에는 다음 단계가 포함됩니다. 필요한 보증 수준과 SLA(서비스 수준 계약) 보장을 결정합니다. 연구지원팀의 경험과 전문성. 업그레이드, 문제 해결, 성능 최적화와 같은 추가 서비스를 고려하십시오. 위험 완화 및 효율성 향상을 기준으로 비즈니스 지원 비용을 평가합니다.

경량 PHP 프레임워크는 작은 크기와 낮은 리소스 소비를 통해 애플리케이션 성능을 향상시킵니다. 그 특징은 다음과 같습니다: 작은 크기, 빠른 시작, 낮은 메모리 사용량, 향상된 응답 속도 및 처리량, 리소스 소비 감소 실제 사례: SlimFramework는 500KB에 불과한 REST API를 생성하며 높은 응답성과 높은 처리량을 제공합니다.

Golang 프레임워크에서는 명확하고 포괄적인 문서를 작성하는 것이 중요합니다. 모범 사례에는 Google의 Go 코딩 스타일 가이드와 같은 확립된 문서 스타일을 따르는 것이 포함됩니다. 제목, 부제, 목록 등 명확한 조직 구조를 사용하고 탐색 기능을 제공하세요. 시작 안내서, API 참조 및 개념을 포함하여 포괄적이고 정확한 정보를 제공합니다. 코드 예제를 사용하여 개념과 사용법을 설명합니다. 문서를 계속 업데이트하고, 변경 사항을 추적하고, 새로운 기능을 문서화하세요. GitHub 문제 및 포럼과 같은 지원 및 커뮤니티 리소스를 제공합니다. API 문서와 같은 실용적인 예제를 만듭니다.

애플리케이션 시나리오를 기반으로 최고의 Go 프레임워크를 선택하세요. 애플리케이션 유형, 언어 기능, 성능 요구 사항 및 생태계를 고려하세요. Common Go 프레임워크: Gin(웹 애플리케이션), Echo(웹 서비스), Fiber(높은 처리량), gorm(ORM), fasthttp(속도). 실제 사례: REST API(Fiber) 구축 및 데이터베이스(gorm)와 상호 작용. 프레임워크를 선택하세요. 주요 성능을 위해서는 fasthttp를 선택하고, 유연한 웹 애플리케이션을 위해서는 Gin/Echo를, 데이터베이스 상호작용을 위해서는 gorm을 선택하세요.

PHP 프레임워크의 학습 곡선은 언어 숙련도, 프레임워크 복잡성, 문서 품질 및 커뮤니티 지원에 따라 달라집니다. PHP 프레임워크의 학습 곡선은 Python 프레임워크에 비해 높고 Ruby 프레임워크에 비해 낮습니다. Java 프레임워크에 비해 PHP 프레임워크는 학습 곡선이 적당하지만 시작하는 데 걸리는 시간이 더 짧습니다.

벤치마크에 따르면 소규모 고성능 애플리케이션의 경우 Quarkus(빠른 시작, 낮은 메모리) 또는 Micronaut(TechEmpower 우수)가 이상적인 선택입니다. SpringBoot는 대규모 풀 스택 애플리케이션에 적합하지만 시작 시간과 메모리 사용량이 약간 느립니다.

Go 프레임워크 개발에서 일반적인 과제와 해결 방법은 다음과 같습니다. 오류 처리: 관리에는 오류 패키지를 사용하고 중앙에서 오류를 처리하려면 미들웨어를 사용합니다. 인증 및 권한 부여: 타사 라이브러리를 통합하고 사용자 정의 미들웨어를 생성하여 자격 증명을 확인합니다. 동시 처리: 고루틴, 뮤텍스 및 채널을 사용하여 리소스 액세스를 제어합니다. 단위 테스트: 격리를 위해 getest 패키지, 모의 및 스텁을 사용하고, 충분성을 보장하기 위한 코드 적용 도구를 사용합니다. 배포 및 모니터링: Docker 컨테이너를 사용하여 배포를 패키징하고, 데이터 백업을 설정하고, 로깅 및 모니터링 도구를 사용하여 성능과 오류를 추적합니다.

Go 프레임워크를 선택할 때 핵심 성과 지표(KPI)에는 응답 시간, 처리량, 동시성 및 리소스 사용량이 포함됩니다. 프레임워크의 KPI를 벤치마킹하고 비교함으로써 개발자는 예상 로드, 성능이 중요한 섹션 및 리소스 제약 조건을 고려하여 애플리케이션 요구 사항에 따라 정보에 입각한 선택을 내릴 수 있습니다.
