在上一篇文章里我们介绍了 tomcat io 主要包含那些 items,在这里我们主要介绍tomcat io 的基础-多路复用。tomcat 服务器(tomcat7以上)默认使用 java NIO 模型,NIO 不仅仅需要 java 语言上的支持,同时还离不开各种操作系统对于多路复用的支持(linux,windows,mac 等等),所以 tomcat的NIO 是建立在操作系统基础之上的。
epoll是Linux提供的I/O event notification facility。在需要监听的fd数量很多(成千上万)而同一时刻可读/可写的数量又比较少(几个?几十个?几百个?)的情况下,性能要明显优于select、poll。
所谓惊群现象,简单的来说就是当多个进程或线程在同时阻塞等待同一个事件时,如果该事件发生,会唤醒在等待的所有的进程/线程,但最终只可能有一个进程/线程对该事件进行处理,其他进程/线程会在失败后重新休眠,唤醒多个进程/线程这种不必要的行为会造成系统资源的浪费(涉及到进程的上下文切换)。而常见的惊群问题有accept惊群、epoll惊群。
workerman使用pcntl_fork()来实现master/worker的多进程模型,每个worker进程通过使用stream_socket_server()函数来创建socket,由于fork创建的worker进程具备亲缘关系,所以不同的worker进程可以对相同的端口监听;不同worker进程监听相同的socket,在该socket存在事件时,所有监听该socket的worker进程会被唤醒,所有worker进程对socket资源进行抢占式处理,但最终只有一个worker进程可以对socket进行accept;在这个过程中就存在n-1个worker进程是无效调度的,仅仅只是被唤起了然后抢占失败并再次入眠。
linux系统也是一种应用,它是基于计算机硬件的一种操作系统软件。当我们接收一次网络传输,计算机硬件的网卡会从网络中将读到的字节流写到linux的buffer缓冲区内存中,然后用户空间会调用linux对外暴露的接口,将linux中的buffer内存中的数据再读取到用户空间。这一次读操作就是一次IO。同样写也是这样的。
在之前的Netty之线程唤醒wakeup文章中, 介绍了如何唤醒Netty中的监听线程. 接下来我们通过部分源码,结合一些命令和实验,看一下它的实现.
本文为Linux-RT内核应用开发教程的第三章节——rt_input案例,欢迎各位阅读!本期用到的案例板子是创龙科技旗下的A40i工业级别开发板,是基于全志科技A40i处理器设计,4核ARM Cortex-A7的高性能低功耗国产开发板,每核主频高达1.2GHz。
也叫 同步阻塞IO , 请求数据的进程需要一直阻塞等待读取完成才能返回,同时整个读取的动作也是要同步等待I/O操作的完成才返回。
学习任何东西之前都得知道他是为什么而产生的。任何一个设计,或技术。都是为了解决某个或多个问题而产生的。即BIO到NIO到多路复用再到epollo 再到netty网络编程框架。今天我们来看看这个演进的过程。
Redis是单线程,主要是指Redis的网络IO和键值对读写是由一个线程来完成的,这也是Redis对外提供键值存储服务的主要流程。但Redis的其他功能,比如持久化、异步删除、集群数据同步等,其实是由额外的线程执行的。
关于Java BIO、NIO、AIO的区别和原理,这样的文章非常的多的,但主要还是在BIO和NIO这两者之间讨论,而关于AIO这样的文章就少之又少了,很多只是介绍了一下概念和代码示例。
本文带来的是基于全志T507-H(硬件平台:创龙科技TLT507-EVM评估板),Linux-RT内核的硬件GPIO输入和输出实时性测试及应用开发案例的分享。本次演示的开发环境如下:
关于Java网络编程中的同步IO和异步IO的区别及原理的文章非常的多,具体来说主要还是在讨论Java BIO和Java NIO这两者,而关于Java AIO的文章就少之又少了(即使用也只是介绍了一下概念和代码示例)。
多线程应用实际上和多进程类似,只不过将一个请求分配一个进程换成了一个请求分配一个线程。线程对比进程更轻量,在系统资源占用上更少,上下文切换(ps:所谓上下文切换,稍微解释一下:单核心CPU的情况下同一时间只能执行一个进程或线程中的任务,而为了宏观上的并行,则需要在多个进程或线程之间按时间片来回切换以保证各进、线程都有机会被执行)的开销也更小;同时线程间更容易共享内存,便于开发
很多人说BIO不好,会“block”,但到底什么是IO的Block呢?考虑下面两种情况:
RT-Linux(Real-Time Linux)亦称作实时Linux,是Linux中的一种硬实时操作系统,它最早由美国墨西哥理工学院的V.Yodaiken开发。
muduo是陈硕大神个人开发的C++的TCP网络编程库。muduo基于Reactor模式实现。Reactor模式也是目前大多数Linux端高性能网络编程框架和网络应用所选择的主要架构,例如内存数据库Redis和Java的Netty库等。
典型的UNIX系统都支持一个进程创建多个线程(thread)。在Linux进程基础中提到,Linux以进程为单位组织操作,Linux中的线程也都基于进程。尽管实现方式有异于其它的UNIX系统,但Linux的多线程在逻辑和使用上与真正的多线程并没有差别。 多线程 我们先来看一下什么是多线程。在Linux从程序到进程中,我们看到了一个程序在内存中的表示。这个程序的整个运行过程中,只有一个控制权的存在。当函数被调用的时候,该函数获得控制权,成为激活(active)函数,然后运行该函数中的指令。与此同时,其它的函数
笔者一直觉得如果能知道从应用到框架再到操作系统的每一处代码,是一件Exciting的事情。 今天笔者就从Linux源码的角度看下Server端的Socket在进行Accept的时候到底做了哪些事情(基于Linux 3.10内核)。
I/O基础 1、java1.4之前,java对I/O支持不完善,存在以下问题: 没有数据缓冲区,I/O性能存在问题。 没有C或者C++的channel概念,只有输入输出流。 同步式阻塞式I/O通信,通常会导致通信线程被长时间阻塞。 支持的字符集有限,硬件可移植性不好。 2、Linux网络I/O模型 Linux内核将所有外部设备都看作一个文件来操作,对文件的操作都会调用内核提供的系统命令,返回一个fd(文件描述符)。 描述符就是一个数字,它指向内核中的一个结构体(文件路径,数据区等属性)。 fd演示:
在内核中,为每个socket维护两个队列,一个是已建立连接的队列,也就是完成了三次握手,处于established状态,一个是还没有完全建立连接的队列,处于sync_rcvd状态。
epoll的事件触发机制有两种,分别为 level-triggered 和 edge-triggered。
本文从操作系统的角度来解释BIO,NIO,AIO的概念,含义和背后的那些事。本文主要分为3篇。 第一篇讲解BIO和NIO以及IO多路复用 第二篇讲解AIO和文件IO 第三篇讲解在这些机制上的一些应用的实现方式,比如nginx,nodejs,Java NIO等 到底什么是“IO Block” 很多人说BIO不好,会“block”,但到底什么是IO的Block呢?考虑下面两种情况: 用系统调用read从socket里读取一段数据 用系统调用read从一个磁盘文件读取一段数据到内存 如果你的直觉告诉你,这两种都算
上面提到的子包都已被引入到pynput库中。要使用上面的子包,从pynput中引入即可。
以ae.c/aeProcessEvents(其中包含文件事件分派器)为主的源码让我受益匪浅。该函数作用是完成事件处理的一次循环。 ae_epoll.c/aeApiPoll函数讲述了redis如何用epoll实现事件监听
socket编程的demo中使用的都是最基本的,但是一般不会真正用在项目中的代码。而实际项目中,需要面临复杂多变的需求环境,比如有多个socket连接,或者服务需要监听的时候,可能有很多socket连接进来。面对这种情况,最直接最简单的想法是,一个socket连接创建一个线程去处理。当然,在socket连接数较少的情况下,这种方式无可厚非,但是如果连接数量较大,就会出现意外情况。
惊群效应也有人叫做雷鸣群体效应,不过叫什么,简言之,惊群现象就是多进程(多线程)在同时阻塞等待同一个事件的时候(休眠状态),如果等待的这个事件发生,那么他就会唤醒等待的所有进程(或者线程),但是最终却只可能有一个进程(线程)获得这个时间的“控制权”,对该事件进行处理,而其他进程(线程)获取“控制权”失败,只能重新进入休眠状态,这种现象和性能浪费就叫做惊群。
此时,用户应用程序也同样需要占用这些资源,如果不加以限制,那么会和操作系统争抢资源,导致冲突。
如果已经在LNMP架构下工作2-3年时间,这个阶段我们对自己常用的技术栈的工作原理一定需要有一个基本的认识。一方面,可以去学习这些优秀软件的设计思路,另一方面,可以为分析系统瓶颈和系统优化打好基础。今天我们就来看看php-fpm/nginx/redis/mysql的进程模型。
虽然市面上已经有很多成熟的网络库,但是编写一个自己的网络库依然让我获益匪浅,这篇文章主要包含:
前面一直在说各种协议,偏理论方面的知识,这次咱们就来认识下基于 TCP 和 UDP 协议这些理论知识的 Socket 编程。
我们通常说的Redis单线程,主要是指:Redis 6.0 之前版本的 网络I/O 和 键值对读写 是由一个线程来完成的。
之前的面试有问到主线程在 ActivityThread 里初始化 Looper 后调用了 Looper.loop() 这个死循环为什么不会阻塞主线程,当时回答因为在 Looper.loop() 方法里调用了 MessageQueue.next() 方法,这个 next() 中调用了nativePollOnce() ,这个本地方法最终实现是 android_os_MessageQueue_nativePollOnce ,因为这里的 IO 机制采用 epool ,当它没有消息时会调用 wait() 函数释放 CPU 进入休眠等待,当有消息来临会通过管道写入来通知唤醒。后面百度了一下 epool 函数,然后对比其他 IO 模型做一个笔记,首先说 IO 是什么, IO 就是 InputStream 和 OutputStream 的缩写,输入和输出的意思,传统的我们通过字节流或字符流来操作流,此时是同步阻塞 IO 模型,后面更新的Java NIO 是同步非阻塞 IO 模型
先介绍eventfd 1 #include<sys/eventfd.h> 2 int eventfd(unsigned int initval, int flags); 使用这个函数来创建一个事件对象,linux线程间通信为了提高效率,大多使用异步通信,采用事件监听和回调函数的方式来实现高效的任务处理方式(虽然会将逻辑变得复杂)。 linux内核会为这个事件对象维护一个64位的计数器(uint64_t).并在初始化时用传进去的initval来初始化这个计数器,然后返回一个文件描述符来代表这个事件对象。 第二
Socket编程进行的是端到端的通信,基于网络层和传输层的实现。在网络层,Socket 函数需要指定到底是 IPv4 还是IPv6。传输层需要指定是tcp还是udp。 基于TCP协议的socket调用过程:
jmeter分布式压测时,选择其中一台作为控制机,其余的机器做为负载机,执行时,控制机会把脚本发送到每个负载机上,负载机获取到脚本就执行脚本(负载机只需要启动jmeter-server.bat或者jmeter-server),执行后,负载机回传执行结果给控制机,控制机会进行汇总。值得注意的是:如果请求执行成功,不会回传请求的响应信息,所以在查看结果树中, 响应结果看到是空的。
功能总结: 支持好友上线提醒、好友下线提醒、当前在线总人数提示、聊天消息文本转发。
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。
很多对技术有追求的读者朋友,做到一定阶段后都希望技术有所精进。有些读者朋友可能会研究一些中间件的技术架构和实现原理。比如,Nginx为什么能同时支撑数万乃至数十万的连接?为什么单工作线程的Redis性能比多线程的Memcached还要强?Dubbo的底层实现是怎样的,为什么他的通信效率非常高?
1.linux系统中一切皆文件当有文件 当有一个请求过来的時候就通过3次握手就会和内核创建连接关系,此时Tomcat中的启动的的端口监控就会检测到内核中的文件标识符 fd 此时由linux提供的API socket就会应用程序通过accept()去监控到对应的文件,然后启用线程read(fd)去获取socket的文件流。应用程序读根据文件标识符去读取文件流的过程也就是IO
Socket,原意插座、插口。写软件程序时,可以想象成一根网线,一头插在客户端,一头插在服务端,然后进行通信。所以通信前,双方都要建立一个Socket。
nginx采用多进程模型,含一个master进程和多个worker进程,worker进程数目可配置,一般与机器CPU核心数目一致,master进程主要职责是:接收外界信号,如star,stop,restart,监控worker进程状态。worker进程主要职责:负责处理客户端请求。
这里需要了解vpp启动过程中存在初始化宏函数的执行顺序。当前unix cli相关资源的使用就依赖这个顺序来保证的。下面先来了解一下:
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