随笔分类 - 多语言架构
跨语言混合架构技术选型以及经验
摘要:1. 目的本文档旨在规范gRPC框架在跨语言环境下的技术实现标准,确保系统在接口定义、通信模式、语言适配、性能优化、服务治理和安全防护等方面的统一性、可靠性和可维护性。 2. 适用范围本规范适用于使用C#、C++、Python等语言开发的gRPC服务,涵盖服务端、客户端的开发、部署、运维及管理等相关
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摘要:📝 一、功能正确性维度 这是代码审查的基础核心,确保代码实现符合业务需求和设计规格 业务逻辑验证:检查代码是否准确实现了工业自动化场景的特定业务规则(如机器视觉检测算法、运动控制逻辑) 边界条件处理:验证极端情况、异常输入、设备故障等场景下的代码表现 需求一致性:确认代码实现与需求文档、设计规格的
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摘要:🎯 机器视觉检测场景架构评价 📐 架构合理性(30%) 业务匹配度(15%) 是否支持多相机并行检测架构,适配产线多工位同时检测需求 算法模块是否与业务逻辑解耦,支持快速切换缺陷检测、尺寸测量等不同算法模型 是否预留接口,可对接未来1-3年可能引入的3D视觉、AI检测等新技术 复杂度控制(10%
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摘要:🛠️ 方法一:Python/C API(原生接口) 原理:直接使用Python官方提供的C语言API,在C++中嵌入Python解释器优点: 功能最全,支持Python所有特性(模块导入、函数调用、对象操作) 性能优秀(调用延迟<1ms),内存开销低 无需第三方依赖,官方原生支持 缺点: 代码繁琐
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摘要:🚀 方法一:Process进程调用(命令行交互) 原理:通过System.Diagnostics.Process启动独立Python进程,通过命令行参数/标准输入输出传递数据优点: 实现简单,无需额外依赖库 支持所有Python版本和第三方库(如numpy、TensorFlow) 隔离性强(Pyt
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摘要:🚀 性能优势的底层原因 🔍 C++/CLI为什么更快? 中间层零开销 编译为同一模块,避免P/Invoke的DLL加载和函数查找开销 托管/非托管代码共享进程空间,减少内存边界检查 类型系统融合 支持pin_ptr固定托管对象,直接访问非托管内存 内置marshal_as模板自动处理常用类型转换
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摘要:🛠️ 方法一:P/Invoke(平台调用服务) 原理:C#通过[DllImport]特性直接调用C++编译的原生DLL优点: 实现简单,无需额外中间层 .NET框架原生支持,无需第三方库 适合调用标准C接口函数 缺点: 类型映射复杂(如字符串、数组需手动处理) 内存管理风险(C#无法自动回收C++
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摘要:🚀 方法一:P/Invoke(Platform Invocation Services) 原理:通过Windows API提供的机制,直接调用C#编译的DLL中的函数优点: 实现简单,无需复杂配置 原生支持Windows平台,与.NET Framework无缝集成 适合调用少量独立函数 缺点: 仅
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