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国内男女直接做的视频网站找个免费网站这么难吗

news 2025/8/7 10:46:56

国内男女直接做的视频网站,找个免费网站这么难吗,上海高端网站定,西安响应式网站开发4种通信模式 1、简单模式（Simple RPC） 简单模式：也称简单 RPC，即客户端发起一次请求，服务端响应处理后返回一个结果给客户端。在 proto 文件中可如下定义： rpc SayHello(HelloRequest) returns (Hello…

4种通信模式

1、简单模式（Simple RPC）

简单模式：也称简单 RPC，即客户端发起一次请求，服务端响应处理后返回一个结果给客户端。

在 proto 文件中可如下定义：

rpc SayHello(HelloRequest) returns (HelloResponse);

2、服务端数据流模式（Server-side streaming RPC）

服务端数据流模式：也称服务端流式 RPC，即客户端发起一次请求，服务端可以连续返回数据流。
比如：客户端向服务端发送了一个查询数据库的请求，服务端持续返回多次结果。（即客户端发送一次请求，服务端查询到数据库有一万条数据，服务端分批返回10次，每次返回1000条数据给客户端）。

在 proto 文件中可如下定义：

rpc LotsOfReplies(HelloRequest) returns (stream HelloResponse);

注意：在返回值前面加了stream

3、客户端数据流模式（Client-side streaming RPC）

客户端数据流模式：也称客户端流式 RPC，与服务端数据流模式相反，客户端持续向服务端发送数据流，在发送结束后，由服务端返回一个响应。
比如：客户端有一万条数据，分批多次请求服务端，服务端接收后把这些数据都存到数据库，然后返回一次结果给客户端。

在 proto 文件中可如下定义：

rpc LotsOfGreetings(stream HelloRequest) returns (HelloResponse);

注意：在参数前面加了stream

4、双向数据流模式（Bidirectional streaming RPC）

双向数据流模式：也称双向流式 RPC，即客户端和服务端都可以向对方多次收发数据。

比如：客户端有一万条数据，分批多次请求服务端，服务端每次接收后存到数据库后都发送一次结果给客户端。

在 proto 文件中可如下定义：

rpc BidiHello(stream HelloRequest) returns (stream HelloResponse);

注意：参数和返回前面都加了stream

代码示例

1、简单模式

product.proto

syntax = "proto3";option java_multiple_files = true;
option java_package = "com.github.xjs.grpcapi";
option java_outer_classname = "ProductProto";package product;service ProductInfo {rpc addProduct (Product) returns (ProductId);rpc getProduct(ProductId) returns(Product);
}message Product {string id = 1;string name=2;string description=3;float price=4;
}message ProductId {string value = 1;
}

客户端：

public static void main(String[] args) {ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50050).usePlaintext().build();ProductInfoGrpc.ProductInfoBlockingStub stub = ProductInfoGrpc.newBlockingStub(channel);Product p = Product.newBuilder().setId("1").setPrice(100).setName("21天精通Java").setDescription("21天精通Java").build();ProductId productId = stub.addProduct(p);System.out.println("productId.getValue() = " + productId.getValue());Product product = stub.getProduct(ProductId.newBuilder().setValue("99999").build());System.out.println("product.getName() = " + product.getName());channel.shutdown();
}

服务端：

public class ProductInfoImpl extends ProductInfoGrpc.ProductInfoImplBase {@Overridepublic void addProduct(Product request, StreamObserver<ProductId> responseObserver) {// System.out.println("request.toString() = " + request.toString());System.out.println(TextFormat.printer().escapingNonAscii(false).printToString(request));ProductId productId = ProductId.newBuilder().setValue(request.getId()).build();responseObserver.onNext(productId);responseObserver.onCompleted();}@Overridepublic void getProduct(ProductId request, StreamObserver<Product> responseObserver) {System.out.println(TextFormat.printer().escapingNonAscii(false).printToString(request));Product product = Product.newBuilder().setId(request.getValue()).setName("三国演义").build();responseObserver.onNext(product);responseObserver.onCompleted();}
}

2、服务端数据流模式（Server-side streaming RPC）

product.proto

syntax = "proto3";option java_multiple_files = true;
option java_package = "com.github.xjs.grpcapi.clientstream";
option java_outer_classname = "ProductProto";package product.clientstream;service ProductInfo {rpc getProductBatch (ProductGetBatchRequest) returns (stream Product);
}message ProductGetBatchRequest {int32 count = 10;}message Product {string id = 1;string name=2;string description=3;float price=4;
}

客户端：

public static void main(String[] args) throws Exception {CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50050).usePlaintext().build();ProductInfoGrpc.ProductInfoStub stub = ProductInfoGrpc.newStub(channel);// 等待接收服务端的响应StreamObserver<Product> responseObserver = new StreamObserver<Product>() {@Overridepublic void onNext(Product result) {System.out.println("服务端返回：" + result.toString());}@Overridepublic void onError(Throwable throwable) {throwable.printStackTrace();}@Overridepublic void onCompleted() {System.out.println("服务端响应完成");// 关闭channelchannel.shutdown();// 结束程序countDownLatch.countDown();}};ProductGetBatchRequest request = ProductGetBatchRequest.newBuilder().setCount(10).build();stub.getProductBatch(request, responseObserver);// 等待结束countDownLatch.await();}

服务端：

@Override
public void getProductBatch(ProductGetBatchRequest request, StreamObserver<Product> responseObserver) {int count = request.getCount();for(int i=0; i<count; i++){Product product = Product.newBuilder().setId(""+(1+1)).setName("product" + i) .setPrice(100+i).build();responseObserver.onNext(product);System.out.println("发送数据：" + product);}responseObserver.onCompleted();System.out.println("发送完成");
}

3、客户端数据流模式（Client-side streaming RPC）

product.proto

syntax = "proto3";option java_multiple_files = true;
option java_package = "com.github.xjs.grpcapi.clientstream";
option java_outer_classname = "ProductProto";package product.clientstream;service ProductInfo {rpc addProductBatch (stream Product) returns (ProductAddResult);
}message Product {string id = 1;string name=2;string description=3;float price=4;
}message ProductAddResult {int32 count = 1;
}

客户端：

public static void main(String[] args) throws Exception {CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50050).usePlaintext().build();ProductInfoGrpc.ProductInfoStub stub = ProductInfoGrpc.newStub(channel);// 等待接收服务端的响应StreamObserver<ProductAddResult> responseObserver = new StreamObserver<ProductAddResult>() {@Overridepublic void onNext(ProductAddResult result) {System.out.println("服务端返回：" + result.toString());}@Overridepublic void onError(Throwable throwable) {throwable.printStackTrace();}@Overridepublic void onCompleted() {System.out.println("服务端响应完成");// 关闭channelchannel.shutdown();// 结束程序countDownLatch.countDown();}};StreamObserver<Product> requestObserver = stub.addProductBatch(responseObserver);for(int i=0;i<10;i++){Product p = Product.newBuilder().setId("" + (i+1)).setPrice(100).setName("21天精通Java").setDescription("21天精通Java").build();requestObserver.onNext(p);}requestObserver.onCompleted();// 等待结束countDownLatch.await();
}

服务端：

public io.grpc.stub.StreamObserver<Product> addProductBatch(io.grpc.stub.StreamObserver<ProductAddResult> responseObserver) {return new StreamObserver<Product>() {List<Product> products = new ArrayList<>();@Overridepublic void onNext(Product product) {// 接收客户端请求System.out.println(TextFormat.printer().escapingNonAscii(false).printToString(product));products.add(product);}@Overridepublic void onError(Throwable throwable) {// 错误处理throwable.printStackTrace();}@Overridepublic void onCompleted() {// 客户端请求结束，发送响应ProductAddResult result = ProductAddResult.newBuilder().setCount(products.size()).build();responseObserver.onNext(result);responseObserver.onCompleted();System.out.println("服务端响应结束");}};
}

4、双向数据流模式（Bidirectional streaming RPC）

product.proto

syntax = "proto3";option java_multiple_files = true;
option java_package = "com.github.xjs.grpcapi.bidirectionalstream";
option java_outer_classname = "ProductProto";package product.clientstream;service ProductInfo {rpc saveProductBatch (stream Product) returns (stream ProductSaveResult);
}message ProductSaveResult {bool success = 1;
}message Product {string id = 1;string name=2;string description=3;float price=4;
}

客户端：

public static void main(String[] args) throws Exception {CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(1);ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50050).usePlaintext().build();ProductInfoGrpc.ProductInfoStub stub = ProductInfoGrpc.newStub(channel);// 等待接收服务端的响应StreamObserver<ProductSaveResult> responseObserver = new StreamObserver<ProductSaveResult>() {@Overridepublic void onNext(ProductSaveResult result) {System.out.println("服务端返回：" + result.toString());}@Overridepublic void onError(Throwable throwable) {throwable.printStackTrace();}@Overridepublic void onCompleted() {System.out.println("服务端响应完成");// 关闭channelchannel.shutdown();// 结束程序countDownLatch.countDown();}};StreamObserver<Product> requestObserver = stub.saveProductBatch(responseObserver);for(int i=0; i<10; i++){Product p = Product.newBuilder().setId(""+(i+1)).setName("product"+i).setPrice(100+i).build();requestObserver.onNext(p);System.out.println("客户端发送：" + p.toString());}requestObserver.onCompleted();System.out.println("客户端发送完成");// 等待结束countDownLatch.await();
}

服务端：

@Override
public StreamObserver<Product> saveProductBatch(StreamObserver<ProductSaveResult> responseObserver) {return new StreamObserver<Product>() {@Overridepublic void onNext(Product product) {System.out.println("收到客户端请求：" + product);ProductSaveResult result = ProductSaveResult.newBuilder().setSuccess(true).build();System.out.println("发送响应");responseObserver.onNext(result);}@Overridepublic void onError(Throwable throwable) {throwable.printStackTrace();}@Overridepublic void onCompleted() {System.out.println("客户端请求完成");responseObserver.onCompleted();System.out.println("服务端响应完成");}};
}