Glaze项目JSON RPC服务器回调返回类型问题解析
2025-07-08 18:47:01作者:裘晴惠Vivianne
在Glaze项目的JSON RPC功能实现中,最近对服务器回调返回类型机制进行了重要调整。本文将深入分析这一变更的技术背景、影响范围以及解决方案。
问题背景
Glaze是一个高性能的C++ JSON库,提供了JSON RPC功能实现。在#708版本清理工作后,JSON RPC服务器的回调函数返回类型机制发生了变化。原本开发者可以在RPC方法中同时返回结果类型和错误类型,但在新版本中这一功能受到了限制。
技术细节分析
在旧版本实现中,开发者可以使用glz::expected作为返回类型,这使得回调函数能够灵活地处理两种场景:
- 成功时返回业务结果对象
 - 失败时返回rpc::error错误对象
 
这种设计模式非常符合RPC调用的实际需求,因为远程方法调用通常都需要处理参数校验失败等错误情况。然而在清理工作后,回调函数被限制为只能返回单一类型,要么是结果类型,要么是错误类型。
实际影响
这一变更对开发者产生了直接影响,特别是在需要同时处理成功和失败路径的场景中。例如,当开发者需要验证输入参数有效性时:
- 参数无效时应当返回错误
 - 参数有效时应当返回业务结果
 
在新机制下,开发者无法在同一个回调函数中实现这两种返回路径,这明显不符合RPC调用的实际需求模式。
解决方案
项目维护者已经意识到这一问题,并在#834提交中恢复了glz::expected的支持。现在开发者可以按照以下模式编写回调函数:
server.on<"foo">(
    [](const foo_params& params) -> glz::expected<foo_result, glz::rpc::error>
    {
        if (params.foo_a == 10)
        {
            return glz::unexpected(glz::rpc::error{glz::rpc::error_e::invalid_params, "my error"});
        }
        else
        {
            return foo_result{.foo_c = true, .foo_d = "new world"};
        }
    }
);
这种实现方式既保持了代码的简洁性,又提供了完整的错误处理能力。glz::expected模板类作为返回类型包装器,明确表示了调用可能成功返回业务结果,也可能失败返回错误对象。
最佳实践建议
基于这一变更,建议开发者在实现JSON RPC服务时:
- 始终使用glz::expected作为回调返回类型
 - 在参数验证等可能失败的场景使用glz::unexpected返回错误
 - 在业务逻辑成功时直接返回结果对象
 - 保持错误信息的明确性和可读性
 
这种模式不仅解决了当前的技术限制,也使代码更加符合RPC调用的惯用模式,提高了代码的可维护性和可读性。
登录后查看全文 
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
 
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
278
2.57 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
222
302
Ascend Extension for PyTorch
Python
105
133
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
599
161
暂无简介
Dart
568
126
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
250
14
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.03 K
607
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
118
103
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
446