rest_rpc项目中的引用参数传递机制解析
2025-07-07 02:09:30作者:舒璇辛Bertina
在分布式系统开发中,远程过程调用(RPC)框架的参数传递机制是一个关键设计点。rest_rpc作为一个轻量级RPC框架,提供了对引用参数传递的支持,这一特性在实际开发中具有重要价值。
引用参数传递的基本概念
引用传递是C++中的核心特性之一,它允许函数直接操作调用者提供的变量而非其副本。在RPC场景下实现引用传递面临独特挑战,因为调用方和服务方通常位于不同的进程甚至不同的机器上。
rest_rpc框架通过特定的序列化机制,实现了对常量左值引用参数的支持。这意味着开发者可以在服务端函数中使用const &形式的参数,框架会自动处理参数的序列化和反序列化过程。
实际应用场景
考虑一个需要获取服务端信息的场景,传统做法可能需要先调用一个函数获取信息长度,再调用另一个函数获取信息内容。而通过引用参数传递,可以一次性完成:
// 服务端实现
std::string get_system_info(const std::string& request) {
// 根据request参数生成响应信息
return generate_info_response(request);
}
// 客户端调用
auto info = client.call<std::string>("get_system_info", "detailed");
虽然示例中展示的是返回值方式,但引用参数的原理类似。框架会将参数序列化后传输,服务端反序列化后以引用形式传递给函数。
技术实现原理
rest_rpc实现引用参数传递的核心在于:
- 参数打包:客户端调用时,框架将所有参数(包括引用参数)序列化为二进制数据流
- 网络传输:序列化后的数据通过TCP协议传输到服务端
- 参数解包:服务端接收数据后反序列化,重建参数对象
- 函数调用:以引用方式将参数传递给注册的函数
- 结果返回:函数返回值被序列化传回客户端
使用建议与最佳实践
- 对于大型数据结构,使用引用传递可以减少不必要的拷贝开销
- 引用参数应尽量声明为const,除非确实需要修改
- 注意线程安全性,特别是在服务端函数中操作共享数据时
- 对于简单的内置类型,直接传值可能效率更高
- 避免在引用参数中传递包含指针的复杂结构,这可能导致序列化问题
性能考量
引用参数传递在RPC框架中的性能优势主要体现在:
- 减少客户端和服务端之间的数据拷贝次数
- 允许更高效地处理大型数据结构
- 通过const引用可以避免不必要的对象构造和析构
然而,开发者需要注意网络传输始终是RPC调用的主要性能瓶颈,引用传递的优化效果可能不如本地调用明显。
rest_rpc对引用参数的支持体现了框架设计者对C++特性的深入理解和实用主义考量,为开发者提供了更符合C++习惯的RPC编程体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。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Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
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
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210