Flatbuffers: Aplicações de alta performance

[@alcancebrasil4467]

100k merecido!!! Muito conhecimento compartilhado ao longo destes anos. Saúde e Paz a toda equipe FullCycle.

[@Fenderoutside]

Que saudade do response.json() já kkk

[@hmstiago]

vim por conta da licença do game Final Fantasy XVI, PS5, que consta em seu desenvolvimento. interessantíssimo pra quem é apenas frontend flutter igual eu

[@djmaiuka]

Descobri este canal recentemente e estou achando os videos sensacionais. Agora dou like antes de começar a ver.

[@marcosradix1]

Os conteúdos dessa canal são incríveis!!!

[@douglasbordignon]

Ótimo vídeo! Parabéns Wesley Willians!

[@leonardosimoes283]

Muito bom, obrigado

[@evandrokumasaka]

Muito interessante, veio em boa hora!

[@ThiagoLuizRodrigues]

Estou utilizando em

[@deploydesexta]

Flatbuffers FTW! Genial!

[@ariand.sialajulio7506]

😍😍😍

[@academicobrina]

Interessantíssimo para acessar informações em tempo real! Sou iniciante e queria saber como funciona com imagens, ou arquivos svg, na questão da tipagem, porque acho que vou precisar muito.

[@rogeriocassares4111]

Como envio estes dados para um server? Obrigado!

[@rrogovski]

Fiquei curioso para uma implementação no client-side em uma aplicação frontend web.

[@ariand.sialajulio7506]

Aula muito boa! 100 Mil Inscritos parabens FC.

[@atauadoederlein]

pô, eu tou patinando pra aprender protocol buffers e gRPC e tu me vem com mais essa kkk! Tá louco! Mas é brincadeira, pareceu bem simpĺes.

[@hanterique]

Achei muito interessante, fiquei me questionando como seria para gerenciar cenários onde precisamos lidar com muitos objetos. Exemplo: Criar 100 objetos de uma entidade produto, iterar sobre eles para verificar se o estoque é menor que 2 e depois retornar todos esses produtos com estoque menor que 2. Teríamos que criar um buffer para cada um desses 100 objetos? ou se fosse o caso desses 100 objetos forem uma resposta de uma query de banco de dados, teriamos que iterar sobre o resultando convertendo buffers? me parece que ficaria muito verboso, ou tem uma forma/padrão para lidar com esses pontos ? 🤔🤔🤔🤔🤔 outra coisa, como não tem alocação de memória se foi necessário criar uma variável buf para acessar os dados? além de ter criado um builder. o builder guarda por um indice de referencia qualquer modelos que definirmos?

[@ThiagoRafaelFerreira]

O buffer em si não deixa de ser um memória, é uma área dentro da memória RAm, mas ela tem alto desempenho, pois a finalidade é para troca de informação. O que ele quer dizer é que não a parte da memória ram que tem mais capacidade e é um pouco mais lenta assim por dizer. Os objetos voce teria caso serializasse do json para os teus objetos, o que teria a mais seria os namespaces a serem criados acho eu que para todos os objetos.

[@LucasRodriguesInkeliz]

(Nota: cai nesse vídeo por que estava pensando outra coisa, não assisti o vídeo). O Flatbuffers é um serializador "in-place", o fato de "não alocar memoria" é porque você consegue ler os dados em criar novos dados. Por exemplo, imagina esta estrutura de dados: {"a": 123, "b": [1,128,52]}. Tipicamente um decodificador de JSON não vai lhe permitir acessar o valor "128" diretamente, porque? (ignorando que JSON é string, isto é outro problema), mas, o motivo é que não há um alinhamento padrão na estrutura, isso indica que você tem duas opções: iterar por tudo e tentar buscar o que quer ler, ou deserializar tudo para uma outra estrutura. Ou seja, no final, você vai criar um Objeto/Class/Struct equivalente à struct { a: u8 b: []u8}. Agora, para ler esse struct/class/objeto você teve que copiar as informações do JSON para lá. O Flatbuffers, Karmem, Cap'n'Proto (...) funcionam diferente, sendo "in-place". Ou seja, o local de memoria que alocou para carregar a estrutura de dados (considere: 123, 3, *3, 1, 128, 52). Se quiser ler o segundo item do vetor basta ir até o "ponteiro"/offset (neste caso *3), logo poderá fazer 3+2 e pegar o 5 item do vetor (128). E como você sabe onde está o ponteiro? Porque no IDL descreve a estrutura, e ele está num local conhecido antecipadamente (sem decodificar nada). PS: Eu considerei que tudo é u8, para simplificar, na realidade a codificação é mais complexa, mas a ideia é a mesma. Ou seja: você leu sem alocar memoria adicional. Em relação a ser "verboso" isso é "normal", afinal você está lendo dados de forma distinta de como a sua linguagem qualquer representa os dados da memoria (diferentes ABIs, basicamente).

[@caduluzan]

Aula matinal 😊

[@hugoleo2000]

Não vi Object Pascal nas opções de compilação :(

[@leovibeart]

Akita

[@ciroformenton]

Pqp!

[@jricardoprog]

O louco meu! Não tem lógica nenhuma isso. Só vai ser mais rápido se você não usar todos os dados do objeto. Afinal, tudo que você lê sai da memória do buffer e foi transformado para a memória da variável.

[@LucasRodriguesInkeliz]

Depende do que considere como "transformado". Ele de fato é muito mais rápido para leituras parciais e random-access. Mas, mesmo se ler todos os campos você não terá que recriar uma estrutura auxiliar. Se você tem, por exemplo, um json de `[1,2,3,4,5.....]`, se você desearializar você tem criar um vetor auxiliar, TIPICAMENTE, ou seja, agora você tem na memoria o json original e um outro []u64. Daqui você já se fudeu duas vezes: converteu string para int e teve que usar mais memoria (ou alocar, que é pior). E depois, poderá fazer operação sobre tais valores. Com o Flatubuffers, Cap'n'Proto, Karmem (...), você ler valor a valor, ou seja, você pode fazer GetAt(i) e irá copiar apenas 8bytes para o stack (que pode ser otimizado) ou, em outros sistemas (Karmem), você vai ter um []uint64, mas esse vetor é literalmente um ponteiro para onde está o dado serializado, sem qualquer copia ou transformação. Logo, mesmo que nos dois cenários você leia todos os numeros, o "zero-copy" evita todas as transformações e uso de memoria auxiliar. Ou seja, "ele não sai de la", ele é lido de lá.