使用gRPC流式RPC实现超大数据传输，通过分块发送避免内存溢出。定义.proto文件时使用stream关键字，将数据切分为64KB~1MB的块，客户端逐个发送，服务端边接收边处理或写入磁盘，支持gzip压缩、超时重试及完整性校验，有效提升传输效率与稳定性。
在Golang中实现RPC超大数据传输，核心在于避免一次性加载全部数据到内存，并通过流式处理提升传输效率。标准库中的 net/rpc 不支持流式传输，因此推荐使用 gRPC 配合流式RPC（Streaming RPC）来实现大文件或大量数据的安全高效传输。
gRPC天然支持四种类型的流式调用，其中服务器流、客户端流和双向流适合大数据场景。对于超大数据传输，通常采用客户端流或双向流，将数据分块发送。
以上传大文件为例，通过客户端流式RPC实现：
本书是全面讲述PHP与MySQL的经典之作，书中不但全面介绍了两种技术的核心特性，还讲解了如何高效地结合这两种技术构建健壮的数据驱动的应用程序。本书涵盖了两种技术新版本中出现的最新特性，书中大量实际的示例和深入的分析均来自于作者在这方面多年的专业经验，可用于解决开发者在实际中所面临的各种挑战。
466
为保证稳定性和性能，需关注以下几点：
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
以上就是如何在Golang中实现RPC超大数据传输的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
广告
收藏
收藏
Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号
441
