前段时间我在实现 rust-kernel-riscv (使用 Rust 无栈协程进行上下文切换的操作系统内核) 时, 跟进了一些 Linux Kernel 的特性, 其中印象最深的就是 io_uring. io_uring 作为最新的高性能异步 I/O 框架, 支持普通文件与网络套接字的异步读写, 解决了传统 AIO 的许多问题. 在 Linux 通过隔离内核页表来应对 Meltdown 攻击后, 系统调用的开销是不可忽略的, 而 io_uring 通过映射一段在用户态与内核态共享的内存区域, 显著减少系统调用的次数, 缓解了刷新缓存开销. 关于 io_uring 的使用方法可以参考迟先生的博客: io_uring 的接口与实现.
Linux/Unix五种I/O模型 内容来源，侵删。 游双-《Linux高性能服务器编程》 牛客网-Linux高并发服务器开发 ---- 阻塞-blocking 调用者调用了某个函数，然后等待这个函数返回，在这期间什么都不做，不停的去检查这个函数有没有返回，应用程序必须等这个函数返回才能进行下一步的动作。 即，针对阻塞I/O执行的系统调用可能因为无法立即完成而被操作系统挂起，直到等待的时间发生为止，才可以继续执行下一步的操作。 可能被阻塞的系统调用包括accept、send、rec
摘要 关于epoll的问题很早就像写文章讲讲自己的看法，但是由于ffrpc一直没有完工，所以也就拖下来了。Epoll主要在服务器编程中使用，本文主要探讨服务器程序中epoll的使用技巧。Epoll一般和异步io结合使用，故本文讨论基于以下应用场合： 主要讨论服务器程序中epoll的使用，主要涉及tcp socket的相关api。 Tcp socket 为异步模式，包括socket的异步读写，以及监听的异步操作。 本文不会过多讨论API的细节，而是专注流程与设计。 Epoll 的io模型 Epol
应用场景：BIO 适合用于连接数比较小且固定的架构，这种方式对服务器资源要求比较高，但程序简单易理解。
一、结论 提出这个问题说明对网络编程的一些基础原理未搞明白，先说下结论： 一个 socket 是否设置为阻塞模式，只会影响到 connect/accept/send/recv 等四个 socket API 函数，不会影响到 select/poll/epoll_wait 函数，后三个函数的超时或者阻塞时间是由其函数自身参数控制的。 二、原理分析 下面详细的解释，为了方便解释，在这之前我们先明确几个基础概念： connfd：创建 socket，主动发起连接的一端（客户端），该端调用 connect 函数主动发起
Boost ASIO proactor 浅析 前情提要： Boost asio 的socket的异步非阻塞模式才有的是proactor模式，当IO操作介绍后回调相应的处理函数。ASIO在Linux平台下的实现基于epoll，但是epoll只支持reactor模式，ASIO通过封装在epoll上实现了proactor。提到ASIO proactor，ASIO中的所有异步操作都是基于io_service实现的，io_service是ASIO中的任务队列，并且他负责调用epoll_wait等待IO事件到来，对io
我们都知道unix世界里、一切皆文件、而文件是什么呢？文件就是一串二进制流而已、不管socket、还是FIFO、管道、终端、对我们来说、一切都是文件、一切都是流、在信息交换的过程中、我们都是对这些流进行数据的收发操作、简称为I/O操作(input and output)、往流中读出数据、系统调用read、写入数据、系统调用write、不过话说回来了、计算机里有这么多的流、我怎么知道要操作哪个流呢？做到这个的就是文件描述符、即通常所说的fd(file descriptor)、一个fd就是一个整数、所以对这个整数的操作、就是对这个文件（流）的操作、我们创建一个socket、通过系统调用会返回一个文件描述符、那么剩下对socket的操作就会转化为对这个描述符的操作、不能不说这又是一种分层和抽象的思想、
市面上的“设计模式“书籍文章，皆针对Java/C++/C#等面向对象语言，似乎离开了面向对象的种种特性，设计模式就无法实现，没有用武之地了。
python在linux下的反弹shell代码我相信很多人都见过：
本文主要探讨了Linux消息队列的发送、接收以及异步通知机制。首先介绍了消息队列的发送和接收过程，然后详细描述了异步通知的方式，最后通过一个示例展示了如何使用epoll机制实现异步通知。
33.celery实现邮件异步发送 （1）task.py pip install celery redis from celery import Celery from flask import Flask from flask_mail import Message from exts import mail,alidayu import config app=Flask(__name__) app.config.from_object(config) mail.init_app(app) alid
导语 | 本文介绍了部分高性能网络方案，包括RDMA、HARP、io_uring等。从技术原理、落地可行性等方面，简要地做出分析，希望能对此方面感兴趣的开发者提供一些经验和帮助。 一、背景 业务中经常会有这样的场景： 随着网卡速率的提升（10G/25G/100G），以及部分业务对低延迟的极致追求（1ms/50us），目前的内核协议栈由于协议复杂、流程复杂、设计陈旧等因素，已经逐渐成为业务瓶颈。 业界已经有部分RDMA、DPDK的实践，但是对于大多数开发者而言，依然比较陌生。 那么这些方案各自的场景究竟怎样？
socket在创建的时候默认是阻塞的。我们可以通过socket系统调用的第二个参数传递SOCK_NONBLOCK标志，或者通过fcntl系统调用的F_SETFL命令，将其设置为非阻塞的。阻塞和非阻塞的概念能应用与所有文件描述符，不仅仅是socket,我们称阻塞的文件描述符为阻塞I/O,非阻塞的文件描述符为非阻塞I/O.
总结：用户自己初始化的async handler 也可以被插入到异步handler队列中，当管道[0]可读的时候，代表某个异步handler可以处理了，这时候遍历队列，处理pengding状态的handler。
本文将介绍基于进程/线程模型，服务器如何处理请求。值得说明的是，具体选择线程还是进程，更多是与平台及编程语言相关。
随着互联网的发展，面对海量用户高并发业务，传统的阻塞式的服务端架构模式已经无能为力。本文旨在为大家提供有用的高性能网络编程的I/O模型概览以及网络服务进程模型的比较，以揭开设计和实现高性能网络架构的神秘面纱。 2、关于作者 陈彩华（caison）：主要从事服务端开发、需求分析、系统设计、优化重构工作，主要开发语言是 Java。 3、线程模型 上篇《高性能网络编程(五)：一文读懂高性能网络编程中的I/O模型》介绍完服务器如何基于 I/O 模型管理连接，获取输入数据，下面将介绍基于进程/线程模型，服务器如何处理请求。 值得说明的是，具体选择线程还是进程，更多是与平台及编程语言相关。 例如 C 语言使用线程和进程都可以(例如 Nginx 使用进程，Memcached 使用线程)，Java 语言一般使用线程(例如 Netty)，为了描述方便，下面都使用线程来进行描述。 4、线程模型1：传统阻塞 I/O 服务模型
之前接到的一个小项目，好像不能算。win10下的串口通信，不需要界面，排除了Qt,MFC只剩C++ 底层了，调用WindowsApi来实现。翻了翻网上资料大致写出来了。
1 MAIL_SERVER localhost 电子邮件服务器的主机名或IP 地址 MAIL_PORT 25 电子邮件服务器的端口 MAIL_USE_TLS False 启用传输层安全（Transport Layer Security，TLS）协议 MAIL_USE_SSL False 启用安全套接层（Secure Sockets Layer，SSL）协议 MAIL_USERNAME None 邮件账户的用户名 MAIL_PASSWORD None 邮件账户的密码
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
在我们使用 Linux 系统时，如果网络或者磁盘等 I/O 出问题，会发现进程卡住了，即使用 kill -9 也无法杀掉进程，很多常用的调试工具，比如 strace, pstack 等也都失灵了，是怎么回事？
a) iocp 是完全线程安全的，即同时可以有多个线程等待在 iocp 的完成队列上；
原文链接：http://scotdoyle.com/python-epoll-howto.html
这个运行环境库扩展了rust语言标准类库 并结合了异步机制，仅用1500行代码写成！请大家阅读文档 并参考提供的例子这样就可以开始自己动手写具有异步运行机制的程序了。
从本章开始，终于开始写代码了！本书中所有的代码都适用于Python 3.5及以上版本。当模块、语句或语法结构不适用于以前的版本时（比如Python 2.7），会在本章中指出。进行一些修改，本书代码也可以运行在Python 2.x版本上。 先回顾下上一章的知识。我们已经学到，改变算法的结构可以让其运行在本地计算机，或运行在集群上。即使是在一台计算机上运行，我们也可以使用多线程或多进程，让子程序运行在多个CPU上。 现在暂时不考虑多CPU，先看一下单线程/进程。与传统的同步编程相比，异步编程或非阻塞编程，可以使
Tornado龙卷风是一个开源的网络服务器框架，它是基于社交聚合网站FriendFeed的实时信息服务开发而来的。2007年由4名Google前软件工程师一起创办了FriendFeed，旨在使用户能够方便地跟踪好友在Facebook和Twitter等多个社交网站上的活动。结果两年后，Facebook宣布收购FriendFeed，交易价格约为5000万美元。而此时FriendFeed只有12名员工。据说这帮人后来又到了Google，搞出了现在的Google App Engine…
Selenium和Playwright都是流行的自动化测试工具，可以用于测试Web应用程序。两者都具有相似的功能和特点，但也有一些区别。本文将详细对比Selenium和Playwright，从多个方面对其进行比较。
来源：https://www.cnblogs.com/goldsunshine/p/15426970.html
信号是一种通知或者说通信的方式，信号分为发送方和接收方。发送方发送一种信号，接收方收到信号的进程会跳入信号处理函数，执行完后再跳回原来的位置继续执行。
在 socket 是阻塞模式下 connect 函数会一直到有明确的结果才会返回（或连接成功或连接失败），如果服务器地址“较远”，连接速度比较慢，connect 函数在连接过程中可能会导致程序阻塞在 connect 函数处好一会儿（如两三秒之久），虽然这一般也不会对依赖于网络通信的程序造成什么影响，但在实际项目中，我们一般倾向使用所谓的异步的 connect 技术，或者叫非阻塞的 connect。这个流程一般有如下步骤：
里面的一个时间段内说明非常重要,这里假设这个时间段是一秒,所以本文指的并发是指服务器在一秒中处理的请求数量,即rps,那么rps高,本文就认为高并发.
在高性能的I/O设计中，有两个著名的模型：Reactor模型和Proactor模型，其中Reactor模型用于同步I/O，而Proactor模型运用于异步I/O操作。
并发IO问题一直是后端编程中的技术挑战，从最早的同步阻塞Fork进程，到多进程/多线程，到现在的异步IO、协程。PHP程序员因为有强大的LAMP框架，对底层方面的知识知之甚少，本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试，最后再介绍Swoole的使用，深入浅出全面理解并发IO问题。
它的基本原理就是select/epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket，当某个socket有数据到达了，就通知用户进程。
在 Linux 平台上进行开发，IO 操作是一个非常重要的领域，掌握 IO 操作不仅能够提升应用程序的性能，还能够提高系统资源的利用效率。那么，如何才能算得上精通 IO 呢？本文将从几个方面进行详细探讨，包括文件 IO、网络 IO 以及高级 IO 技术。
因为最近想学习如何用epoll写服务器, 于是找到了一篇介绍的文章. 因为我最近一直看不进技术文章, 于是打算通过翻译来强迫自己学习. 原文在这里:
Github: https://github.com/zesterer/flume
linux上使用epoll MacOSX上使用kqueue 性能测试报告 单机千万并发连接
原文出处： 韩天峰（@韩天峰-Rango） 并 发IO问题一直是后端编程中的技术挑战，从最早的同步阻塞Fork进程，到多进程/多线程，到现在的异步IO、协程。PHP程序员因为有强大的LAMP框架，对底层方面的知识知之甚少，本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试，最后再介绍Swoole的使用，深入浅出全面理解并发IO问题。 多进程/多线程同步阻塞 最早的服务器端程序都是通过多进程、多线程来解决并发IO的问题。进程模型出现的最早，从Unix系统诞生就开始有了进程的概念。最早的服务器端程序一般都是
一、下图是典型的UDP客户端/服务器通讯过程 下面依照通信流程，我们来实现一个UDP回射客户/服务器 #include <sys/types.h> #include <sys/socket.h
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在异步调用任务中经常需要调用第三方的api请求，如果一次执行失败，则应该进行重试执行。否则，如果在执行一些连续性的chain链条任务，前面执行失败，那么后续的也就不用执行了。
IPC的意思是“ 进程间通信机制”，Linux内核有三种常用IPC对象可以拿来做进程间通信--消息队列，共享内存，信号量。这三种IPC对象在Linux内核中都以链表的形式存储，它们都有特定的ID来标识（消息队列标识符msqid、共享内存标识符shmid，信号量标识符semid）。
ActiveMQ 支持同步、异步两种发送的模式将消息发送到 Broker，模式的选择对发送延时有巨大的影响。producer 能达到怎样的产出率(产出率=发送数据总量/时间)主要受发送延时的影响，使用异步发送可以显著的提高发送的性能。ActiveMQ 默认使用异步发送通的模式：除非明确指定使用同步发送的方式或者在未使用事务的前提下发送持久化的消息，这两种情况都是同步发送的。 如果没有使用事务且发送的是持久化的消息，每一次发送都是同步发送的且会阻塞 producer 直到 Broker 返回一个确认，表示消息己经被安全的持久化到磁盘。确认机制提供了消息安全的保障，但同时会阻塞客户端带来了很大的延时。很多高性能的应用，允许在失败的情况下有少量的数据丢失。如果你的应用满足这个特点，你可以使用异步发送来提高生产率，即使发送的是持久化的消息。 异步投递可以最大化 produer 端的发送效率。通常在发送消息量比较密集的情况下使用异步发送，它可以很大的提升 producer 性能；不过这也带来了额外的问题，就是需要消耗较多的 Client 端内存同时也会导致 Broker 端性能消耗增加；此外它不能有效的确保消息的发送成功。
比如：前端请求了一些耗时任务，一时间处理不完一直转圈圈的不到响应，体验就会十分的不好。 我们需要将收到请求在处理的结果返回给前端，处理的过程开辟线程执行，不影响用户做其他操作
做Linux网络开发，一般绕不开标题中几种网络编程模型。网上已有很多写的不错的分析文章，它们的基本论点是差不多的。但是我觉得他们讲的还不够详细，在一些关键论点上缺乏数据支持。所以我决定好好研究这几个模型。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
别小看这两个东西，特别是 Reactor 模式，市面上常见的开源软件很多都采用了这个方案，比如 Redis、Nginx、Netty 等等，所以学好这个模式设计的思想，不仅有助于我们理解很多开源软件，而且也能在面试时吹逼。
pip install redis==2.10.6（解决 启动 celery 错误：AttributeError: 'str' object has no attribute 'items'，详情）
彻底理解异步编程是什么、为什么、怎么样。深入学习asyncio的基本原理和原型，了解生成器、协程在Python异步编程中是如何发展的。
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