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:
在现代计算机系统中,I/O操作是非常重要的一部分,它们通常包括读取或写入文件、网络通信等。然而,由于I/O操作通常涉及到硬件设备,其速度远远低于CPU和内存的处理速度,因此,如何高效地处理I/O操作,是一个重要的问题。
很多公司面试的时候都喜欢问为什么 Redis 那么快?这就得益于 Redis的 事件驱动模块 ,什么是 事件驱动 呢?通俗来说,事件驱动 指的是当某一事件发生触发某一处理过程。举个例子,当发生火灾时,就会触发消防队救火,在这个例子中,事件是发生火灾,而处理过程是消防队救火。而在 Redis 中的事件指的是客户端连接就绪(可接收或者可发送数据),所以当客户端连接就绪时,就会触发 Redis 的处理过程(调用某一个处理函数)去处理客户端连接。
Go语言的出现,让我见到了一门语言把网络编程这件事情给做“正确”了,当然,除了Go语言以外,还有很多语言也把这件事情做”正确”了。我一直坚持着这样的理念——要做”正确”的事情,而不是”高性能”的事情;很多时候,我们在做系统设计、技术选型的时候,都被“高性能”这三个字给绑架了,当然不是说性能不重要,你懂的。 目前很多高性能的基础网络服务器都是采用的C语言开发的,比如:Nginx、Redis、memcached等,它们都是基于”事件驱动 + 事件回调函数”的方式实现,也就是采用epoll等作为网络收发数据包的核
在Linux系统编程中,IO流(Input/Output Streams)是一个非常重要的概念。高级IO流是基于基本IO操作(如read、write等)之上的扩展,提供了更强大的功能和更高效的操作方式。本文将深入探讨Linux中的高级IO流,重点介绍其原理和使用方法,并提供相应的C++代码示例。
我们都知道Linux的IO模型有阻塞、非阻塞、SIGIO、多路复用(select,epoll)、AIO(异步I/O)等。
Redis的高性能和他的事件模型是密不可分的,最大程度上利用了单线程、非阻塞IO模型来快速的处理请求(单线程处理多链接)。这里存在一个问题,其实严格意义上来讲,Redis 是单线程对外提供服务,redis内部并不单线程的,还存在一些关于数据持久化的线程。
1、Nodejs 1) 简单的说 Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript。 2) Node.js 是一个基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台。 3) Node.js是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境,基于Google的V8引擎,V8引擎执行Javascript的速度非常快,性能非常好。 4) 我们写下的js代码,是在单线程的环境中执行,但nodejs本身不是单线程的。如果我们在代码中调用了nodejs提供的异步api(如IO等),它们可能是通过底层的
==本文为读书和博客学习笔记,记录将知识总结自己理解的方式。可能存在错误。文末会给出相关参考链接==
缓存是一种将数据存储在高速缓存中的技术,它可以提高应用程序的性能和响应速度。以下是一些使用缓存的原因:
在 Linux 系统之中有一个核心武器:epoll 池,在高并发的,高吞吐的 IO 系统中常常见到 epoll 的身影。
引用一句经典的话:“UNIX下一切皆文件”。 文件是一种抽象机制,它提供了一种方式用来存储信息以及在后面进行读取。
从应用程序或者应用开发者的角度来看,操作系统是计算机系统的核心软件,它为应用程序提供运行环境和基础服务。
最近笔者阅读并研究Redis源码,在Redis客户端与服务器端交互这个内容点上,需要参考网上一些文章,但是遗憾的是发现大部分文章都断断续续的非系统性的,不能给读者此交互流程的整体把握。所以这里我尝试,站在源码的角度,将Redis client/server 交互流程尽可能简单地展现给大家,同时也站在DBA的角度给出一些日常工作中注意事项。
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:
1 C10K问题 大家都知道互联网的基础就是网络通信,早期的互联网可以说是一个小群体的集合。互联网还不够普及,用户也不多。一台服务器同时在线100个用户估计在当时已经算是大型应用了。所以并不存在什么C10K的难题。互联网的爆发期应该是在www网站,浏览器,雅虎出现后。最早的互联网称之为Web1.0,互联网大部分的使用场景是下载一个Html页面,用户在浏览器中查看网页上的信息。这个时期也不存在C10K问题。 Web2.0时代到来后就不同了,一方面是普及率大大提高了,用户群体几何倍增长。另一方面是互联网不再是单
主要原因就是『简洁』。如果你用源码编译过Redis,你会发现十分轻快,一步到位。其他语言的开发者可能不会了解这种痛,作为C/C++程序员,如果你源码编译安装过Nginx/Grpc/Thrift/Boost等开源产品,你会发现有很多依赖,而依赖也有自己的依赖,十分苦恼。通常半天一天就耗进去了。由衷地羡慕 npm/maven/pip/composer/...这些包管理器。而Redis则给人惊喜,一行make了此残生。
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linux上使用epoll MacOSX上使用kqueue 性能测试报告 单机千万并发连接
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 讲解磁盘IO和AIO 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 磁盘IO 磁盘IO,简单来说就是读取硬盘一类设备的IO。这类设备包括传统的磁盘、SSD、闪存、CD等。操作系统将其统一抽象为”块设备“。所以磁盘IO又可以叫做”块IO“。这些设备上的数据一般用文件系统来组织,所以又可以成为”文件IO“。本文统
磁盘IO,简单来说就是读取硬盘一类设备的IO。这类设备包括传统的磁盘、SSD、闪存、CD等。操作系统将其统一抽象为”块设备“。所以磁盘IO又可以叫做”块IO“。这些设备上的数据一般用文件系统来组织,所以又可以成为”文件IO“。本文统一用”磁盘IO“这个术语。
muduo是chenshuo开源的一个基于reactor pattern的多线程网络库。同时他也写了一本关于此网络库的书《Linux多线程服务端编程:使用muduo C++网络库》,推荐阅读。
哈哈,反正我在面试时候经常会问候选人这个问题,这个问题其实是对redis内部机制的一个考察,可以牵扯出好多涉及底层深入原理的一些列问题。
使用Golang语言已经进一年的时间,从C++转到Go语言开发我纠结了很久;先是怀疑,认为开发市场份额的小众语言怎么可以做出成熟而且高效的游戏服务器哪?带着怀疑我花了几天时间从基础语法到并发下的编程都统统的研究了下,所有的Go语言的资料全部来自网络;没有记错的话我花了一周的时间把游戏的的基础通信架构,通信规则、redis和mysql的函数的基础封装结构全部搞定。 当时的通信方式是websocket方式传输,也就是游戏端和服务器双工通信;因为当时前端是JS+H5写的,websocket对
本文是Netty文集中“Netty in action”系列的文章。主要是对Norman Maurer and Marvin Allen Wolfthal 的 《Netty in action》一书简要翻译,同时对重要点加上一些自己补充和扩展。 概要 OIO —— 阻塞传输 NIO —— 异步传输 Local transport —— JVM内部的异步通讯 Embedded transport —— 测试你的ChannelHandlers 数据流经一个网络时总是有一样的类型:字节。 使用JAVA提供
总之,这些是用于编程的工具和库,用于高效地处理多个 I/O 操作,特别是在网络通信的背景下。Select 和 poll 是较旧、性能较低的选项,而 epoll 是一种高性能的替代方案。Libevent 是一个库,简化了使用这些机制的工作,同时提供了跨不同平台的可移植性。
本文来自 Marek’s 博客中 I/O multiplexing part 系列之三和四,原文一共有四篇,主要讲 Linux 上 IO 多路复用的一些问题,本文加入了我的一些个人理解,如有不对之处敬请指出。原文链接如下:
2016.4.11日广州参加了腾讯的CC++后台技术一面,安全技术类的面试。面试官人很温和,经历了大概70分钟的问答,特将遇到的面试问题汇总如下,自己总结学习,亦供网友参考。
SelectorProvider提供的所有provider都是同一个对象。如果没有,它会通过AccessController.doPrivileged来给获取provider的代码最高的权限,执行逻辑是:
tokio 今天发布了新的 RFC,提出了新的支持 io-uring 异步运行时的计划。
http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/8930668 (排名100多bolg写的很好)
事件驱动概念:在持续的事物管理过程中,由当前时间节点上出现的事件引起的调用可用资源执行相关任务,解决问题,防止事物堆积的一种策略。 一般由:事件收集器、事件发送器和事件处理器组成。
Redis 服务器通过 socket 实现与客户端(或其他redis服务器)的交互,文件事件就是服务器对 socket 操作的抽象。 Redis 服务器,通过监听这些 socket 产生的文件事件并处理这些事件,实现对客户端调用的响应。
在这之前先了解一下epoll:epoll 全称 eventpoll,是 linux 内核实现IO多路复用(IO multiplexing)的一个实现。IO多路复用的意思是在一个操作里同时监听多个输入输出源,在其中一个或多个输入输出源可用的时候返回,然后对其的进行读写操作,和epoll类似的还有poll、select;epoll 监听的 fd(file descriptor)集合是常驻内核的,它有 3 个系统调用 (epoll_create, epoll_wait, epoll_ctl),通过 epoll_wait 可以多次监听同一个 fd 集合,只返回可读写那部分。更详细的介绍在另一个文章
原文链接:http://scotdoyle.com/python-epoll-howto.html
先抛出一个问题,基于此问题引出文章的主题:1999 年 Dan Kegel 在其个人站点提出了 C10K问题,首字母 C 是 Client 的缩写,C10K 即单机同时处理 1 万个连接的问题。C10K 表示处理 10000 个并发连接,注意这里的并发连接和每秒请求数不同,虽然它们是相似的,每秒处理许多请求需要很高的吞吐量(快速处理它们),但是更大数量的并发连接需要高效的连接调度,即 I/O 模型的问题。
中文地址: https://www.oschina.net/translate/c10k
作为公司的公共产品,经常有这样的需求:就是新建一个本地服务,产品线作为客户端通过 tcp 接入本地服务,来获取想要的业务能力。与印象中动辄处理成千上万连接的 tcp 网络服务不同,这个本地服务是跑在客户机器上的,Win32 上作为开机自启动的 windows 服务运行;Linux 上作为 daemon 在后台运行。总的说来就是用于接收几个产品进程的连接,因此轻量化是其最重要的要求,在这个基础上要能兼顾跨平台就可以了。其实主要就是 windows,再兼顾一点儿 linux。
file 提供了一套unix文件描述符操作管理接口。用于管理所有Linux文件操作和socket通信。并提供了相关的注册、更新、删除的api接口。
当别人问我们Redis这么快的时候,很多小白都只会简简单单的回答,因为Redis它是基于内存存储的,使用内存存储数据,可以避免频繁的进行写盘操作,大大降低响应时间。这个确实是一个原因,但回答的还是不够面。起码在这里还得回答上高效的数据结构以及IO网络多路复用的设计架构。
构建现代的服务器应用程序需要以某种方法同时接收数百、数千甚至数万个事件,无论它们是内部请求还是网络连接,都要有效地处理它们的操作。
本文试图理清楚几种IO模型的根本性区别,同时分析了为什么在Linux网络编程中最好要用非阻塞式IO?
ffrpc 是异步c++通信库。可以说是传统rpc模式和zeromq模式的一个结合,采用broker模式封装client和server之间的拓扑关系,而client和server的通信仍然按照请求应答的模式。这样简化了异步server的测试,同时异步也保证了server的高性能。ffrpc的相关文章如下: ffrpc tutorial 之client/server 示例 http://www.cnblogs.com/zhiranok/p/ffrpc_client_server.html 如何定义接口 thr
关于TCP服务器最大并发连接数有一种误解就是“因为端口号上限为65535,所以TCP服务器理论上的可承载的最大并发连接数也是65535”。
不是吹牛,理论上完全可以达到。 (以下参考值皆是Linux平台上) 1,Linux单个进程可以维持的连接数(fd)理论值是通过ulimit -a设置,或在server内使用setrlimit()设置,具体最大是多少?我看我的64机上是64bits的一个数值,所以,权且认为理论上是2^64-1。 anyway,几百万不是问题。 2,TCP连接数。因为是Server端,不用向系统申请临时端口,只占fd资源。所以tcp连接数不受限制。 3,维持连接当然需要内存消耗,假如每个连接(fd),我们为其分配5k
GO原生支持协程,并且服务器上可以支持上万的协程goroutine。所以在网络编程方面,一般都采用一个连接开启一个协程的模式。
8.12 百度运维部共三面(offer) 1.自我介绍 2.聊项目 3.epoll和select的区别,epoll两种触发方式,踩过那些坑 4.讲讲reactor模式(结合muduo来回答) 5.OSI七层模型,每一层的作用是什么,tcp和udp的区别,tcp如何保证可靠性,三次握手和四次挥手过程 6.多线程和多进程的区别,进程间通信方式,无名管道和命名管道的区别,共享内存的实现方式,线程同步方式。进程和线程独有的是什么。 7.mysql数据库优化方式,工作原理 8.二叉树之字形打印 9.
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