Java NIO的ByteBuffer被称为字节缓冲区。此类针对字节缓冲区定义了以下六类操作：
字节缓冲区跟其他缓冲区类型最明显的不同在于，它们可以成为通道所执行的 I/O 的源头和/或目标。其实发现通道只接收ByteBuffer作为参数这个将Channel的时候会发现。
1. 简介 sed 是非交互式的编辑器。它不会修改文件，除非使用 shell 重定向来保存结果。默认情况下，所有的输出行都被打印到屏幕上。 sed 编辑器逐行处理文件（或输入），并将结果发送到屏幕。具
sed 全名为 stream editor，流编辑器，用程序的方式来编辑文本。sed 与vim等编辑器不同，sed 是一种非交互式编辑器(即用户不必参与编辑过程)，它使用预先设定好的编辑指令对输入的文本进行编辑，完成之后再输出编辑结构。
cat filename | tail -n +3000 | head -n 1000
文章目录 1. 缓冲区（Buffer） 1.1. 常用的方法 1.2. 核心属性 1.3. 直接缓冲区 1.4. 非直接缓冲区 2. 通道（Channel） 2.1. 获取通道 2.2. 实例 2.3. 通道之间指定进行数据传输 2.4. 分散读取 2.5. 聚集写入 2.6. NIO阻塞式 3. Selector（选择器） 3.1. SelectionKey 3.2. NIO非阻塞式 4. 参考文章 缓冲区（Buffer） 负责数据的存取，实际上就是一个数组，用于存储不同的数据 除了布尔类型之后，其他
readfile和writefile可以实现应用程序与驱动程序通信，另外一个Win32 API 是DeviceIoControl。
（2）零拷贝完全依赖操作系统，操作系统提供了就是提供了，没有提供就没有提供，java本身做不了任何事情
3）提供了一个newLine（）方法，它使用平台自己的行分隔符概念，由系统属性line.separator定义。并非所有平台都使用换行符（’\ n’）来终止行。因此，调用此方法终止每个输出行比直接编写换行符更为可取。
从基础讲起，IO的原理和模型是隐藏在编程知识底下的，是开发人员必须掌握的基础原理，是基础的基础，更是通关大厂面试的必备知识。
软件中最常见和最古老的安全漏洞之一是缓冲区溢出漏洞。从操作系统到客户端/服务器应用程序和桌面软件的各种软件都会出现缓冲区溢出漏洞。这通常是由于编程错误以及应用程序端缺少或差的输入验证。在本文中，我们将了解缓冲区溢出的确切含义，它们如何工作以及它们如何成为严重的安全漏洞。我们还将研究缓冲区溢出发生时会发生什么，以及减少其有害影响的缓解技术。
内核态:指的是操作系统层面的资源调度,例如内存分配,进程/线程管理调度,硬件驱动,io中断等等.
在看本文之前，建议先看一下之前的一篇文章，至少要知道标准IO里面各个类之间的关系：
在2019年6月，我们发布了一篇关于Belkin SURF N300路由器上进行硬件调试的博客文章。 在本博客中，我们将研究Josep Pi Rodriguez和PedroGuillénNúñez在此平台上所报告的10多个漏洞。 Belkin已接受我们的漏洞报告，但Belkin表示该产品已停产，相关漏洞不再进行修补。 这些漏洞影响了Belkin SuperT
作者：Linux中国 来源：见文末 Vim 是个非常好用的工具，很多人一旦开始使用 Vim 之后就再也无法自拔。然而， Vim 仍然有其自身缺陷。陡峭的学习曲线是缺陷之一，在某些使用场景上的局限也不能忽视。今天我们为大家介绍两个方法，来解决使用中的痛点。 在任何地方使用 Vim 我会向大家介绍 Vim-anywhere，这是一个简单的脚本，它允许你使用 Vim 编辑器在 Linux 中的任何地方输入文本。这意味着你能简单地调用自己最爱的 Vim 编辑器，输入任何你所想的，并将这些文本粘贴到任意的应用和网站
这两天逛了下酷壳大神的blog（http://coolshell.cn/articles/7965.html），偶然看到一个关于fork小问题，虽然之前想通了，不过还是值得回味并且和大家分享下的。
（1）.我们知道，每个人家里喝的水都是从自来水厂来的，自来水厂的水又是从水源地来的，
人们经常会问Flink是如何处理背压(backpressure)效应的。 答案很简单：Flink不使用任何复杂的机制，因为它不需要任何处理机制。它只凭借数据流引擎，就可以从容地应对背压。在这篇博文中，我们介绍一下背压。然后，我们深入了解 Flink 运行时如何在任务之间传送缓冲区中的数据，并展示流数传输自然双倍下降的背压机制(how streaming data shipping naturally doubles down as a backpressure mechanism)。 我们最终通过一个小实验展示了这一点。
cstdio,在C语言中称为stdio.h。该库使用所谓的流与物理设备（如键盘、打印机、终端）或系统支持的任何其他类型的文件一起操作。
该方法只有在目标可写时才将源的内容复制到目的地。如果您没有写入权限，则会引发IOError。
Kafka 在执行消息的写入和读取这么快的原因，其中的一个原因是零拷贝（Zero-copy）技术，下面我们来了解一下这么高效的原因。
IO 其实就是 Input 和 Output，在操作系统中就对应数据流的输入与输出。这个数据流的两端，可以是文件，也可以是网络的一台主机。但无论是文件，还是网络主机，其传输都是类似的，我们今天就以源头为文件进行说明。
当i=1,会继续执行for循环---P2先fork()出一个子进程P3，同时再输出一个'-'。
字节流一次读写一个数组的速度明显比一次读写一个字节的速度快很多，这是加入了数组这样的缓冲区效果，java本身在设计的时候，也考虑到了这样的设计思想(装饰设计模式后面讲解)，所以提供了字节缓冲区流
ignore_user_abort() ，可以实现当客户端关闭后仍然可以执行PHP代码，可保持PHP进程一直在执行，可实现所谓的计划任务功能与持续进程，只需要开启执行脚本，除非 apache等服务器重启或有脚本有输出，该PHP脚本将一直处于执行的状态；
Buffer其实就是是一个容器对象，它包含一些要写入或者刚读出的数据。在NIO中加入Buffer对象，体现了新库与原I/O的一个重要区别。在面向流的I/O中，您将数据直接写入或者将数据直接读到Stream对象中。
output buffer是 Redis 为 client 分配的缓冲区，Redis的每个连接都配有自己的缓冲区空间 这个client包括： （1）真正的用户客户端 （2）slave （3）monitor 处理请求后，Redis把响应数据复制到客户端缓冲区，然后继续处理下一个请求，与此同时，请求客户端通过网络连接读取数据 如果输出缓冲区控制不好，占用过多内存，可能导致系统崩溃，例如 （1）一个简单的命令，能够产生体积庞大的返回数据 （2）执行命令太多，产生的返回数据的速率超过了往客户端发送
简单概述：inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器，对其结果key进行分区（默认使用hash分区），然后写入buffer，每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘，当整个map task结束后再对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reduce task来拉数据。
很多的小伙伴，被java IO 模型，搞得有点儿晕，一会儿是4种模型，一会儿又变成了5种模型。
这是涵盖Unity的可脚本化渲染管道的教程系列的第11部分。它涵盖了后处理堆栈的创建。
整个Map阶段流程大体如上图所示。简单概述：inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器，对其结果key进行分区（默认使用hash分区），然后写入buffer，每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘，当整个map task结束后再对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reduce task来拉数据。 详细步骤： 1、首先，读取数据组件InputFormat（默认TextInputFormat）会通过getSplits方法对输入目录中文件进行逻辑切片规划得到splits，有多少个split就对应启动多少个MapTask。默认情况下split与block的对应关系默认是一对一。 2、将输入文件切分为splits之后，由RecordReader对象（默认LineRecordReader）进行读取，以\n作为分隔符，读取一行数据，返回<key，value>。Key表示每行首字符偏移值，value表示这一行文本内容。 3、读取split返回<key,value>，进入用户自己继承的Mapper类中，执行用户重写的map函数。RecordReader读取一行用户重写的map调用一次，并输出一个<key,value>。 4、Map输出的数据会写入内存，内存中这片区域叫做环形缓冲区，缓冲区的作用是批量收集map结果，减少磁盘IO的影响。key/value对以及Partition的结果都会被写入缓冲区。当然写入之前，key与value值都会被序列化成字节数组。 环形缓冲区其实是一个数组，数组中存放着key、value的序列化数据和key、value的元数据信息，包括partition、key的起始位置、value的起始位置以及value的长度。环形结构是一个抽象概念。 缓冲区是有大小限制，默认是100MB。当map task的输出结果很多时，就可能会撑爆内存，所以需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘，然后重新利用这块缓冲区。这个从内存往磁盘写数据的过程被称为Spill，中文可译为溢写。这个溢写是由单独线程来完成，不影响往缓冲区写map结果的线程。溢写线程启动时不应该阻止map的结果输出，所以整个缓冲区有个溢写的比例spill.percent。这个比例默认是0.8，也就是当缓冲区的数据已经达到阈值（buffer size * spill percent = 100MB * 0.8 = 80MB），溢写线程启动，锁定这80MB的内存，执行溢写过程。Map task的输出结果还可以往剩下的20MB内存中写，互不影响。 5、合并溢写文件：每次溢写会在磁盘上生成一个临时文件（写之前判断是否有combiner），如果map的输出结果真的很大，有多次这样的溢写发生，磁盘上相应的就会有多个临时文件存在。当整个数据处理结束之后开始对磁盘中的临时文件进行merge合并，因为最终的文件只有一个，写入磁盘，并且为这个文件提供了一个索引文件，以记录每个reduce对应数据的偏移量。 至此map整个阶段结束。
StringBuilder 的封送处理总是会创建一个本机缓冲区副本，这导致一个 P/Invoke 调用出现多次分配。 若要将 StringBuilder 作为 P/Invoke 参数进行封送，运行时将：
sed是一种流编编器，它是文本处理中非常有用的工具，能够完美的配合正则表达式使用，功能不同凡响。
零拷贝技术 是编写高性能服务器的一个关键技术，在介绍 零拷贝技术 前先说明一下 用户空间 与 内核空间。
一个MapReducer作业经过了input，map，combine，reduce，output五个阶段，其中combine阶段并不一定发生，map输出的中间结果被分到reduce的过程成为shuffle（数据清洗）。
sed （stream editor）流编辑器也是linux中的一条命令，在shell中经常需要用到的非交互式修改文件内容的命令。sed处理文本是按行处理，也就是读一行处理一行。 sed的常用参数 -n 屏蔽默认输出；如果不加-n选项会全部输出文本满足条件的行再重复输出 -r 如果使用扩展正则，则需要添加-r选项，默认不支持扩展正则，只支持标准正则 -i 直接修改源文件；不加-i只会在屏幕临时输出不会修改源文件，一般测试过命令无误才会在脚本中使用-i选项 sed常用命令 a 在当前行后添加一行或多行。多行时
大白话解释，零拷贝就是没有把数据从一个存储区域拷贝到另一个存储区域。但是没有数据的复制，怎么可能实现数据的传输呢？其实我们在java NIO、netty、kafka遇到的零拷贝，并不是不复制数据，而是减少不必要的数据拷贝次数，从而提升代码性能
Mapreduce shuffle详解 Mapreduce确保每个reducer的的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程(即将map输出作为输入 传给reducer)成为shuffle。从多个方面来
如上图所示，对于Java中的所有基本类型，都会有一个具体的Buffer类型与之对应，一般我们最经常使用的是ByteBuffer。
如果你对fork()的机制比较熟悉的话，这个题并不难，输出应该是6个“-”，但是，实际上这个程序会很tricky地输出8个“-”。
操作系统的存储空间包含硬盘和内存,而内存又分成用户空间和内核空间。以从文件服务器下载文件为例,服务器需要将硬盘中的数据通过网络通信发送给客户端,大致流程如下:
零拷贝机制(Zero-Copy)是在操作数据时不需要将数据从一块内存区域复制到另一块内存区域的技术,这样就避免了内存的拷贝,使得可以提高CPU的。零拷贝机制是一种操作数据的优化方案,通过避免数据在内存中拷贝达到的提高CPU性能的方案。
作者：陈皓 出处：https://coolshell.cn/articles/7965.html
基于存储的硬件设备操控的是固定大小的数据块儿，用户请求的是任意大小的或非对齐的数据块儿。
在介绍零拷贝的IO模式之前，我们先简单了解下传统的IO模式是怎么样的？
与驱动程序通信的函数，除了ReadFile和WriteFile函数还有DeviceIoControl函数，而且DeviceIoControl函数那是相当的彪悍。因为它可以自定义控制码，你只要在IRP_MJ_DEVICE_CONTROL对应的派遣函数中读取控制码，然后针对控制码，你就可以实现自定义的功能了。
零拷贝（Zero-Copy）是一个大家耳熟能详的概念，那么，具体有哪些框架会使用到零拷贝呢？在思考这个问题之前，让我们先一起探寻一下零拷贝机制的底层原理。
小文件复制时使用File.Copy()方法非常方便，但在程序中复制大文件系统将处于假死状态（主线程忙于复制大量数据），你也许会说使用多线程就可以解决这个问题了，但是如果文件过大，没有显示复制时的进度就会让用户处于盲目的等待中。下面的示例使用文件流分块形式复制文件解决这个问题,但发现块的大小选择很关键且速度好像还是没有直接使用Windows中自带的复制速度快：
本文实例为大家分享了php输出控制函数和输出函数生成静态页面的具体代码，供大家参考，具体内容如下
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