首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Indy IdTCPClient使用单独的线程读取数据?

在云计算领域,Indy 是一个跨平台的网络库,它提供了一系列的网络组件,包括套接字、HTTP 客户端和服务器、FTP 客户端和服务器等。IdTCPClient 是 Indy 中的一个套接字客户端组件,可以用于建立网络连接并发送和接收数据。

关于 Indy IdTCPClient 是否使用单独的线程读取数据,这个问题需要进一步澄清。Indy 中的套接字组件可以在多种模式下工作,包括同步模式和异步模式。在同步模式下,所有网络操作都是阻塞的,这意味着应用程序在等待数据时会被阻塞,直到数据可用或超时。在异步模式下,网络操作是非阻塞的,这意味着应用程序可以继续执行其他任务,当数据可用时,会通过事件通知应用程序。

如果您的应用程序使用了 Indy 的异步模式,那么 Indy IdTCPClient 会在单独的线程中读取数据,这个线程是由 Indy 内部管理的。如果您的应用程序使用了 Indy 的同步模式,那么 Indy IdTCPClient 会在当前线程中读取数据,这可能会导致应用程序阻塞,影响性能。

总之,Indy IdTCPClient 是否使用单独的线程读取数据,取决于您的应用程序是否使用了 Indy 的异步模式。如果您的应用程序需要更高的性能和响应能力,建议使用 Indy 的异步模式。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

NIO的好处,Netty线程模型,什么是零拷贝

Java IO的各种流是阻塞的。这意味着,当一个线程调用read() 或 write()时,该线程被阻塞,直到有一些数据被读取,或数据完全写入。该线程在此期间不能再干任何事情了。Java NIO的非阻塞模式,使一个线程从某通道发送请求读取数据,但是它仅能得到目前可用的数据,如果目前没有数据可用时,就什么都不会获取。而不是保持线程阻塞,所以直至数据变的可以读取之前,该线程可以继续做其他的事情。非阻塞写也是如此。一个线程请求写入一些数据到某通道,但不需要等待它完全写入,这个线程同时可以去做别的事情。线程通常将非阻塞IO的空闲时间用于在其它通道上执行IO操作,所以一个单独的线程现在可以管理多个输入和输出通道(channel)

02

Netty学习之线程模型基本介绍

现如今,我们使用通用的应用程序或库来相互通信。例如,我们经常使用HTTP客户端库从服务器上获取信息并通过web服务执行远程过程调用。但是,通用协议或它的实现有时并不能很好的伸缩。这就像我们不会使用通用HTTP服务器来交换大文件、电子邮件、还有像金融信息、游戏数据等实时信息。这些业务所需要的是高度优化实现协议,用于专门的目的。例如,您可能希望实现一个针对基于ajax的聊天应用程序、媒体流应用、大文件传输进行优化的http服务器。您甚至可能想要设计并实现一个完全符合您的需求的新协议。另一个不可避免的情况是,你不得不去处理一个遗留的专有协议,来保证和旧系统的互操作性。在这些情况下,重要的是在不牺牲最终应用程序的稳定性和性能的前提前,如何尽可能快的实现该协议。

02

多线程让可扩展性走进了死胡同

这是一篇来自Python世界的文章,但是对整个编程领域还是适用的,多线程虽然让我们处理请求更快,但是也是有天花板的,绿色(微线程micro-thread)线程之类才是解决方案。 多线程软件开发解决了大量的问题,尤其是以网络为中心的应用程序,这些程序需要严苛的性能快速响应用户。不幸的是,多线程并不足以解决大规模并发性的问题。 解决这些问题需要改变编程模型,使用异步事件和基于回调机制。在Druva,我们创建了一个基于python库的名为Dhaga来解决大规模并发,而编程模型不需要重大改变。 软件开发人员生活在一个并发的世界。线程如今是一等公民,今天在开发过程中,特别是当您的应用程序执行密集的网络运营,如同Druva一样的inSync系统(网络安全同步产品)。多线程帮助网络操作的编程代码流变得简单和顺序。当我们的应用程序需要增强的性能或改善其可伸缩性,我们可以增加线程的数量。 但是当需要成千上万规模的并发请求,线程是不够的。 我们发现多线程使用有以下缺点: 1. inSync系统客户端需要大量的文件通过网络RPC调用备份到服务器。开发人员加快速度的典型方法是使用线程。但多线程带来的性能却增加内存和CPU的使用成本;开发人员需要在速度和线程数之间保持一个平衡。 2.我们的服务器需要处理inSync系统与成千上万的客户之间并发连接和通知。为了有效地处理连接,我们使用线程来处理请求。但inSync系统客户的不断增加也意味着我们不得不继续增加线程的数量,从而消耗大量服务器的内存和CPU。 3.我们的Web服务器需要处理成千上万的平行的HTTP请求。大部分工作是在接收和发送的数据网络套接字并将其传给inSync系统的后端。导致大多数的线程等待网络操作。导致C10K问题,当有成千上万的同步请求到Web服务器,为每个请求生成一个线程是相当不可扩展的(Scale)。 异步框架的限制 许多异步框架,包括 Twisted扭曲、Tornado龙卷风和asyncore可以帮助开发人员远离使用线程的流行的方式。这些框架依赖非阻塞套接字和回调机制(类似Node.js)。如果我们按原样使用这些框架,我们Druva代码的主要部分必须重构。这不是我们想要做的事。重构代码会增加开发和测试周期,从而阻止我们达到规模要求。鉴于产品的多个部分需要大规模,我们每个人将不得不重构他们——因此增加一倍或两倍的努力。 为了避免改变如此多的代码,我们不得不离开直接使用现有的框架。幸运的是,我们发现一些有用的工具。 因为我们想要控制在网络I / O的代码执行,我们需要一种将一个线程划分为微线程micro-thread的方法。我们发现greenlets。它提供一种非隐式的微线程调度,称为co-routine协程。换句话说。当你想控制你的代码运行时它非常有用。您可以构建自定义计划的微线程,因为你可以控制greenlets什么时候yield暂停。这对我们来说是完美的,因为它给了我们完全控制我们的代码的调度。 Tornado是一个用Python编写的简单的、非阻塞的Web服务器框架,旨在处理成千上万的异步请求。我们使用它的核心组件,IOLoop IOStream。IOLoop是一个非阻塞套接字I / O事件循环;它使用epoll(在Linux上)或队列(BSD和Mac OS X),如果他们是可用的,否则选择()(在Windows上)。IOStream提供方便包装等非阻塞套接字读和写。我们委托所有套接字操作给Tornado,然后使用回调触发代码操作完成(banq注:非常类似Node.js机制)。 这是一个好的开始,但我们需要更多。如果我们在我们的代码中直接用上面的模块,我们大量的RPC代码将不得不改变,通过greenlets调度RPC,确保greenlets不要阻塞(如果greenlets堵塞,它会堵塞整个线程和其他全部),处理来自tornado的回调功能。 我们需要一个抽象来管理和安排greenlets 以避免让它被外部调用堵塞,这个抽象能够超越线程达到大规模可扩展。这个抽象是Dhaga,它能让应用代码流编程起来像传统同步顺序,但是执行是异步的。 Dhaga(来自印地语,这意味着线程)是我们抽象的一个轻量级线程的执行框架。Dhaga类是来源于greenlet,使用堆栈切换在一个操作系统线程中执行多个代码流。一个操作系统的线程中使用协作调度执行多个dhagas。每当一段dhaga等待时(主要是等待一个RPC调用返回),它yield控制权给父一级(也就是说,是创建它的操作系统级别线程的执行上下文)。然后父一级会调度安排的另一个dhaga准备运行。RPC调用将传递给tornado web服务器异步写入Socket,然后在其返回时注册一个回调,当这个RPC返回时,正在等待的dhaga将被添加到可运行队列中,然后后被父线程拾起。(banq注:类似node.js原理) 我们可以使用Dhaga代替线程

03
领券