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title: WinSock 重叠IO模型 tags: [WinSock 模型, 网络编程, 重叠IO模型] date: 2018-06-29 20:26:13 categories: Windows 网络编程 keywords: WinSock 模型, 网络编程, 重叠IO模型 --- 之前介绍的WSAAsyncSelect和WSAEvent模型解决了收发数据的时机问题,但是网卡这种设备相比于CPU和内存来说仍然是慢速设备,而调用send和recv进行数据收发操作仍然是同步的操作,即使我们能够在恰当的时机调用对应的函数进行收发操作,但是仍然需要快速的CPU等待慢速的网卡。这样仍然存在等待的问题,这篇博文介绍的重叠IO模型将解决这个等待的问题
之前写了关于Winsock的重叠IO模型,按理来说重叠IO模型与之前的模型相比,它的socket即是非阻塞的,也是异步的,它基本上性能非常高,但是它主要的缺点在于,即使我们使用历程来处理完成通知,但是我们知道历程它本身是在对应线程暂停,它借用当前线程的线程环境来执行完成通知,也就是说要执行完成通知就必须暂停当前线程的工作。这对工作线程来说也是一个不必要的性能浪费,这样我们自然就会想到,另外开辟一个线程来执行完成通知,而本来的线程就不需要暂停,而是一直执行它自身的任务。处于这个思想,WinSock提供了一个新的模型——完成端口模型。
从JDK 7版本开始,Java新加入的文件和网络io特性称为nio2(new io 2, 因为jdk1.4中已经有过一个nio了),包含了众多性能和功能上的改进,其中最重要的部分,就是对异步io的支持,称为Java AIO(asynchronous IO)。 因为AIO的实施需充分调用OS参与,IO需要操作系统支持、并发也同样需要操作系统的支持,所以性能方面不同操作系统差异会比较明显。所以本文也附带介绍了Linux 2.6及以后版本新增的AIO特性(因为这跟Java AIO是对应关系)。 Java AIO
WSASocket 无管道正向CMD,使用WSASocket函数创建一个TCP套接字,并绑定到一个本地地址和端口上。然后使用CreateProcess函数创建一个新的CMD进程,并将标准输入、输出和错误输出重定向到套接字的句柄上。这样,客户端可以通过网络连接到这个套接字,发送CMD命令并获取命令输出结果。这种方式称为无管道正向CMD,因为CMD进程的输入输出是通过套接字而非管道进行的。
系列目录 windows完成端口(一) windows完成端口(二) windows完成端口(三) windows完成端口(四) windows完成端口(五) windows完成端口(六) 本人很多年前接触完成端口以来,期间学习和练习了很多次,本以为自己真正地理解了其原理,最近在看网狐的服务器端源码时又再一次拾起完成端口的知识,结果发现以前理解的其实很多偏差,有些理解的甚至都是错误的。网络上关于windows完成端口的介绍举不胜举,但大多数都是介绍怎么做,而不是为告诉读者为什么这么做。看了很多遍小猪的讲解:
在前段时间检查异常连接导致的内存泄漏排查的过程中,主要涉及到了windows异步I/O相关的知识,看了许多包括重叠I/O、完成端口、IRP、设备驱动程序等Windows下I/O相关的知识,虽然学习到了很多东西,但是仍然需要自顶而下的将所有知识进行梳理。
----- By PiggyXP(小猪)
这篇文档我非常详细并且图文并茂的介绍了关于网络编程模型中完成端口的方方面面的信息,从API的用法到使用的步骤,从完成端口的实现机理到实际使用的注意事项,都有所涉及,并且为了让朋友们更直观的体会完成端口的用法,本文附带了有详尽注释的使用MFC编写的图形界面的示例代码。
系列目录 关于windows完成端口(IOCP)的一些理解(一) 关于windows完成端口(IOCP)的一些理解(二) 关于windows完成端口(IOCP)的一些理解(三) 关于windows完成端口(IOCP)的一些理解(四) 关于windows完成端口(IOCP)的一些理解(五) 关于windows完成端口(IOCP)的一些理解(六) 本人很多年前接触完成端口以来,期间学习和练习了很多次,本以为自己真正地理解了其原理,最近在看网狐的服务器端源码时又再一次拾起完成端口的知识,结果发现以前理解的其实很多
一、背景 进入多核时代已经很久了,大数据概念也吵得沸沸扬扬,不管你喜欢不喜欢,不管你遇到没遇到,big-data或bigger-data都必须正视. 处理大数据,基本都离不开分布式计算和分布式
一、背景 进入多核时代已经很久了,大数据概念也吵得沸沸扬扬,不管你喜欢不喜欢,不管你遇到没遇到,big-data或bigger-data都必须正视. 处理大数据,基本都离不开分布式计算和分布式存储,这
原文地址:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/hh205648.aspx 下载代码示例 生产线的产量下降后,将容易出现用户媒体流跳过这些流程,或者您的一个产品成为了“必需产品”的情况。 真正的窍门是在这些情况发生时进行识别,或根据以往趋势对其做出预测。 成功预测这些情况需要使用近乎实时的方法。 在对相关数据进行提取、转换并加载到 SQL Server Analysis Services (SSAS) 等传统商业智能 (BI) 解决方案中时,情况早已发生改变。
Linux 异步 I/O 是 Linux 内核中提供的一个相当新的增强。它是 2.6 版本内核的一个标准特性,但是我们在 2.4 版本内核的补丁中也可以找到它。AIO 背后的基本思想是允许进程发起很多 I/O 操作,而不用阻塞或等待任何操作完成。稍后或在接收到 I/O 操作完成的通知时,进程就可以检索 I/O 操作的结果。
原文出处: 汤雪华 前言 春节期间,无意中看到一篇文章, 文章中讲到12306的业务复杂度远远比淘宝天猫这种电商网站要复杂。后来自己想想,也确实如此。所以,很想挑战一下12306这个系统的核心领域模
1)排队分为在队伍中等待和取号等待两种。在队伍中等待,那么我就需要不断的看看前面的人办理完了没。如果选择取号等待,那么我就比较安逸了,我就不必去管前面的人是否已经办理,我只需要等待别人通知我就行了。也就是这两种方式,一种是自己去做,一种是别人来做。二者孰优孰劣,一目了然。
标题:Living in the Moment: Can Large Language Models Grasp Co-Temporal Reasoning? 录取:ACL2024 Main 论文链接:https://arxiv.org/abs/2406.09072 代码链接:https://github.com/zhaochen0110/Cotempqa 单位:苏州大学、上海人工智能实验室
每天给你送来NLP技术干货! ---- 来自:社媒派SMP 题目:OneEE:一个针对重叠和嵌套事件抽取的One-stage框架 OneEE: A One-Stage Framework for Fast Overlapping and Nested Event Extraction 作者:曹虎(武汉大学),李京烨(武汉大学),苏方方(武汉大学),李霏(武汉大学),费豪(新加坡国立大学),吴胜琼(新加坡国立大学),李波波(武汉大学),赵亮(圣保罗大学),姬东鸿(武汉大学) 会议:COLING 2022 论文
最近,由于基础框架的整体升级,因此需要更新所有相关项目的DLL文件。这个过程存在不小的风险,因此也对发布后的生产服务器进行了密切的监控,结果还是出现了个别应用出现异常的情况,很快的占用了大量的服务器内存和CPU等资源。通过研究dump,初步发现是由于配置服务器出现单点故障,然后应用通过多线程调用相关SOA服务时出现异常,引发了ThreadAbortException异常,而且由于原有异常处理代码不够严谨,而且与异步发送报警邮件紧密结合在一起,造成线程数量的几何级增加,最终使得整个服务器不可用。这儿介绍的不算
基本思想:允许应用程序使用重叠数据结构一次投递一个或者多个异步IO请求。 提交IO请求完成后,与之关联的重叠数据结构中的事件对象受信,应用程序便可使用WSAVerlappedResult函数获取重叠操作结果。 1创建数据: SOCKET sListen = ::WSASocket(AF_INET,SOCK_STREAM,IPPROTO_TCP, NULL,0,WSA_FLAG_OVERLAPPED); 2传输数据:WSASend WSARecv(tcp) WSASe
CQRS(Command Query Responsibility Segregation)指的是命令查询职责分离。这是一种我从 Greg Young 处听到的模式描述。它的核心思想很简单,就是你在更新和读取操作时使用不同的模型,这样的话,会给整个系统的设计带来深远的变革。
服务器要做的最普通的事情之一就是接受来自客户端的连接请求。在套接字上使用重叠I/O接受连接的惟一API就是AcceptEx()函数【注一】。有趣的是,通常的同步接受函数accept()的返回值是一个新的套接字,而AcceptEx()函数则需要另外一个套接字作为它的参数之一。这是因为AcceptEx()是一个重叠操作,所以你需要事先创建一个套接字(但不要绑定或连接它),并把这个套接字通过参数传给AcceptEx()。以下是一小段典型的使用AcceptEx()的伪代码:
我们在 Android 12 中进行了一些变更,来提升应用和平台的安全性,进而使我们的用户能够拥有更安全的使用体验。回顾关于隐私和安全的文章,请参阅: 政策更新 | 开发者如何处理软件包可见性。
事件是现实世界中一种重要的知识,学习有效的事件表示可以提升脚本事件预测等许多下游任务的效果。事件是对客观事实的表达,然而客观事件的发生会对人类的主观情感产生影响,不同事件其背后的意图也有所不同。本文提出学习事件表示时融入人的情感及意图等外部常识知识,以更好地建模事件表示,并在事件相似度、脚本事件预测等任务上取得了优于基线方法的结果。
论文名称:Event Representation Learning Enhanced with External Commonsense Knowledge
将混合CTC/Attention方法嵌入到Transformer结构中实现在线端到端的流式语音识别架构
Spring Cloud Bus 和 Spring Cloud Stream 是两个非常实用的分布式系统组件,它们都是 Spring Cloud 生态系统中的一部分,可以用来传递事件、消息、配置等信息。尽管这两个组件的用途有所重叠,但它们之间有很大的不同。本文将介绍 Spring Cloud Bus 和 Spring Cloud Stream 的关系,并提供一个示例来说明它们的用法。
核心:消息队列,操作系统为每个窗口创建一个消息队列,并且维护,我们想要使用消息队列,那就要创建一个窗口。
上一篇Blog介绍了内存模型,并介绍了两种内存顺序, memory_order_acquire(Acquire)和memory_order_release(Release)。 个人认为,这两种内存顺序是C++定义的六种内存顺序中最重要的两种, 只有理解了Acquire和Release的语义,才能更好理解其他四种内存顺序的语义。 更进一步,在实际使用场景中,Acquire和Release是最常见的两种内存顺序。
论文作者:Ranjay Krishna, Kenji Hata,Frederic Ren, Li Fei-Fei, Juan Carlos Niebles StanfordUniversity 编译 | Shawn 编辑 | 鸽子 今早,营长刚一起床,手机大屏幕上惊现李飞飞的新推文: 立即打开推文: 大意为:我的学生最近的论文被TechCrunch网站选为“计算机视觉最前沿的十篇论文”之一,我真是为它们感到骄傲。继Imagenet后,计算机视觉仍然在不断突破我们的想象力。 既然是大神李飞飞的得
含有时间的流处理是有状态流处理的扩展,其中时间在计算中起一定作用。 除其他外,当您进行时间序列分析、基于特定时间段(通常称为窗口)进行聚合时,或者在事件发生的时间很重要的情况下进行事件处理时,就会出现这种情况。
信息来源:幻影论坛 作 者: flyinwuhan (制怒·三思而后行)
1)获取请求数据,客户端与服务器建立连接发出请求,服务器接受请求(1-3); 2)构建响应,当服务器接收完请求,并在用户空间处理客户端的请求,直到构建响应完成(4); 3)返回数据,服务器将已构建好的响应再通过内核空间的网络 I/O 发还给客户端(5-7)。
相对熵又叫KL散度,也叫做信息增益,如果我们对于同一个随机变量,有两个单独的概率分布和,我们可以用KL散度来衡量这两个分布的差异。
大概一个月前,我发现掘金老是给我推荐Canvas相关的内容,比如很多 小游戏、流程图编辑器、图片编辑器 等等各种各样的项目,不知道是不是因为我某一天点击了相关内容触发了推荐机制,还是因为现在Canvas比较火大家都在卷,本着我可以用不上但是不能不会的原则,我也花了将近一个月的时间通过Canvas实现了简历编辑器。
信息抽取一直以来都是自然语言处理中最基础的技术之一,它指的是将文本中的非结构化信息通过算法或模型自动提取转换为结构化数据的过程。信息抽取任务有多个子任务:命名实体识别(NER)、关系抽取(RE)、事件抽取(EE)。信息抽取的结果可以用于很多NLP的下游任务例如阅读理解、知识图谱构建和智能问答。今天给大家分享三篇ACL关于信息抽取的文章,分别涵盖了命名实体识别(NER)、信息联合抽取以及关系抽取(RE)三个方面。
人工智能模拟人类解决故障的方法,可以实现民主化,并改善人们识别和修复 Kubernetes 问题的方式。
前段时间详细地阅读了 《Apache Flink的流处理》 这本书,作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri,国内崔星灿翻译的,这本书非常详细、全面得介绍了Flink流处理,并且以气象数据的例子讲解其中的使用,我把其中一些比较重要的句子做了比较,并且分享给大家。有一些我不是很理解,需要以后慢慢去消化,我就不做详细的展开。
MouseArea 是 QML 中一个不可见的鼠标操作区域,可响应所有鼠标事件。一般情况下在自定义按钮、自定义需要鼠标交互的区域时使用。有时你只需要它的 hover 通知来做一些事情,而另外的点击等操作需要传递给其下层的控件,这时你就需要忽略其自身的鼠标按下释放等操作让其消息传递到下层了。
以下内容为入门级介绍,意在对老技术作较全的总结而不是较深的研究。主要参考《构建高性能Web站点》一书。
Lambda 架构已经成为一种流行的架构风格,它通过使用批处理和流式处理的混合方法来保证数据处理的速度和准确性。但它也有一些缺点,比如额外的复杂性和开发 / 运维开销。LinkedIn 高级会员有一个功能,就是可以查看谁浏览过你的个人资料 (Who Viewed Your Profile,WVYP),这个功能曾在一段时间内采用了 Lambda 架构。支持这一功能的后端系统在过去的几年中经历了几次架构迭代:从 Kafka 客户端处理单个 Kafka 主题开始,最终演变为具有更复杂处理逻辑的 Lambda 架构。然而,为了追求更快的产品迭代和更低的运维开销,我们最近把它变成无 Lambda 的。在这篇文章中,我们将分享一些在采用 Lambda 架构时的经验教训、过渡到无 Lambda 时所做的决定,以及经历这个过渡所必需的转换工作。
尽管微服务中的“微”一词表示服务的规模,但它并不是使用微服务的唯一标准。当团队转向基于微服务的架构时,他们旨在提高敏捷性以及自主且频繁地部署功能。很难确定这种架构风格的简单定义。我喜欢Adrian Cockcroft的关于微服务的简短定义:“ 面向服务的体系结构,它由松散耦合的、具有上下文边界的元素组成。”
第六天任务 推荐标签页面的完成 圆形头像的设置和封装 评论界面的完成 新帖界面的完成 发布界面的完成 推荐标签页面的完成 点击精华页面左上角按钮来到推荐标签界面。 推荐标签界面 推荐标签的实
首先渲染的前提是生成渲染树,所以 HTML 和 CSS 肯定会阻塞渲染。如果你想渲染的越快,你越应该降低一开始需要渲染的文件大小,并且扁平层级,优化选择器。然后当浏览器在解析到 script 标签时,会暂停构建 DOM,完成后才会从暂停的地方重新开始。也就是说,如果你想首屏渲染的越快,就越不应该在首屏就加载 JS 文件,这也是都建议将 script 标签放在 body 标签底部的原因。
传统的ERP的数据分析方法存在一些严重问题,例如时间窗口和感兴趣区域的随意选取,以及潜在的多成分的混合。时间主成分分析可以有助于解决这些问题,但是它在发展心理学应用中却有一些其他困难,比如年龄差异导致的成分结构差异(违背了测量一致性)。所以,本研究主张对群组运用单独的主成分分析法(Separate PCAs),可以重新缩放单独PCA的结果到原始单元,再进行推理统计。本文使用来自儿童和成人群体的真实数据演示了PCA在发展研究问题上如何应用,同时,还探讨了该方法的一些缺陷。
之前在WinSock2.0 API 中说到,像DisConnectEx 函数这样,它具有回收SOCKET的功能,而像AcceptEx这样的函数,它不会自己在内部创建新的SOCKET,需要外部传入SOCKET作为传输数据用的SOCEKT,使用这两个函数,我们可以做到,事先创建大量的SOCKET,然后使用AcceptEx函数从创建的SOCKET中选择一个作为连接用的SOCKET,在不用这个SOCKET的时候使用DisConnectEx回收。这样的功能就是一个SOCKET池的功能。
微服务中的术语"微"传达了一个服务的大小,但这不是将一个应用变为微服务的唯一准则。当团队转变到基于微服务的架构时,需要提高敏捷性(自动部署和频繁发布)。很难对微服务架构的风格做一个准确的定义。我倾向于Adrian Cockcroft 的定义:"由松耦合且具有边界上下文的元素构成的面向服务的架构"。
线程这个概念大概在1993年后才慢慢流行起来。线程是操作系统进行调度的最小单位,拥有少量的资源,如寄存器和栈。线程的特点是共享地址空间,从而高效地共享数据。多线程的价值是更好地发挥多核处理器的功能。
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