内核死锁问题一般是读写锁(rw_semaphore)和互斥锁(mutex)引起的,本文主要讲如何通过ramdump+crash工具来分析这类死锁问题。
这学期要交一个作品,我同学打算做一个聊天软件,一个聊天软件无非就是两个程序:一个客户端,一个服务器。服务器我之前写出来了,不清楚的可以参考一下这篇文章:虚拟茶话会(2):再次实现
非阻塞 I/O(Input/Output)是一种在进行文件和套接字操作时不阻塞进程的机制。在 Linux 中,非阻塞 I/O 可以通过设置文件描述符(File Descriptor)为非阻塞模式来实现。
本篇博文是《从0到1学习 Netty》中 NIO 系列的第二篇博文,主要内容是通过 NIO 来理解阻塞模式与非阻塞模式,往期系列文章请访问博主的 Netty 专栏,博文中的所有代码全部收集在博主的 GitHub 仓库中;
就是直接用『原子操作』(atomic operation)所实现的并发。这种并发是给程序库的编写者用的, 而应用程序开发者则不需要它,因为这种写法很容易出错,而且极难调试。虽说Python本身的并发机制一般是用底层的操作实现的, 但开发者不能用Python语言编写这种级别的并发代码。
最常见的例子就是 SendMessage。该函数发送一个消息给某个窗口,在对方处理完消息之前,这个函数不返回。当对方处理完毕以后,该函数才把消息处理函数所返回的值返回给调用者。
接上文 从应用到内核查接口超时(中),查到是因为 journal 导致 write 系统调用被阻塞进而导致超时后,总感觉证据还不够充分,没有一个完美的交待。而且 leader 还想着让我把问题排查过程分享给同事们,这让我更加不安,担心搞错了方向。
New Relic 的年度 Java 生态系统状况报告显示较新版本的采用速度较慢。Java 拥护者 Josh Long 有想法。
这段时间也一直在学习Netty相关知识,因为涉及知识点比较多,也走了不少弯路。目前网上关于Netty学习资料玲琅满目,不知如何下手,其实大家都是一样的,学习方法和技巧都是总结出来的,我们在没有找到很好的方法之前不如按部就班先从基础开始,一般从总分总的渐进方式,既观森林,又见草木。
文章比较长,需要一些耐心才能看完 并发模型简介 并发:一个人同一时间应对多件事的能力 并行:一个人同一时间处理多件事的能力(显然一个人同一事件不能处理多件事,单核CPU不具备并行能力) 可以理解为并行是并发的一种特殊情况 并发模型的核心是为了提高提高CPU利用率,提高服务器应对大量请求,海量数据处理的能力,单核CPU性能已经难以发展,各大厂商都在通过增加CPU个数来达到硬件处理能力的提高(摩尔定律),随之而来在编程语言方面衍生出各个模型(其实就是处理问题的思路)用来压榨硬件的性能,以使自己的系统并发能力得到
Java 内存模型规定了所有的变量都存储在主内存中,此处的主内存仅仅是虚拟机内存的一部分,而虚拟机内存也仅仅是计算机物理内存的一部分(为虚拟机进程分配的那一部分)。
① NIO 组件复杂 : 使用原生 NIO 开发服务器端与客户端 , 需要涉及到 服务器套接字通道 ( ServerSocketChannel ) , 套接字通道 ( SocketChannel ) , 选择器 ( Selector ) , 缓冲区 ( ByteBuffer ) 等组件 , 这些组件的原理 , API 都要熟悉 , 才能进行 NIO 的开发与调试 , 之后还需要针对应用进行调试 , 优化 ;
本博客所总结书籍为《CLR via C#(第4版)》清华大学出版社,2021年11月第11次印刷(如果是旧版书籍或者pdf可能会出现书页对不上的情况) 你可以理解为本博客为该书的精简子集,给正在学习中的人提供一个“glance”,以及对于部分专业术语或知识点给出解释/博客链接。 【本博客有如下定义“Px x”,第一个代表书中的页数,第二个代表大致内容从本页第几段开始。(如果有last+x代表倒数第几段,last代表最后一段)】 电子书可以在博客首页的文档-资源归档中找到,或者点击:传送门自行查找。如有能力
对一个事物进行总结,往往我们会列出1、2、3...出来,但是很少有人会把这个数字撑到10几个,因为大多数人的心智消化系统最大能接受到7这个数字。
采用 BIO 通信模型的服务器,通常由一个独立的 Acceptor 线程负责监听客户端的连接,它接收到客户端连接请求之后为每个客户端创建一个新的线程进行处理,处理完成后,通过输出流返回应答给客户端,线程销毁。
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。
任何的服务器的性能都是有极限的,面对海量的互联网访问需求,是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初,就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载,这就是所
任何的服务器的性能都是有极限的,面对海量的互联网访问需求,是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初,就考虑如何能利用多个 CPU、多台服务器来分担负载,这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单,但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序,往往都是以一个 CPU,一块内存为基础来设计的,所以要让多个程序同时运行,并且协调运作,这需要更多的底层工作。
一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。多线程是多任务的一种特别形式,但多线程使用了更小的资源开销。
接着,切换到客户端的调试模式窗口,按Alt+F8,或者点击Evalute图标,打开评估器,切换成代码模式:
标准定义:进程是一个具有一定独立功能的程序在一个数据集合上依次动态执行的过程。进程是一个正在执行程序的实例,包括程序计数器、寄存器和程序变量的当前值。
http://blog.csdn.net/hellen1900/article/details/40421911
1 互斥锁 在线程实际运行过程中,我们经常需要多个线程保持同步。 这时可以用互斥锁来完成任务。互斥锁的使用过程中,主要有 pthread_mutex_init pthread_mutex_destory pthread_mutex_lock pthread_mutex_unlock 这几个函数以完成锁的初始化,锁的销毁,上锁和释放锁操作。 1.1 锁的创建 锁可以被动态或静态创建,可以用宏PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER来静态的初始化锁,采用这种方式比较容易理解,互斥锁是pthread_m
前言 在前文iOS近距离实时通信解决方案的基础上对MultipeerConnectivity深入研究,实现实时合唱的效果,重点介绍MultipeerConnectivity框架相关的问题。 正文 合唱功能使用流程: 1、选择歌曲,选择合唱模式,下载伴奏; 2、选择合唱身份,发起者等待连接,加入者,选择附近的合唱加入; 3、连接建立,录歌同步启动,开始合唱。 表达为技术上的流程: 第一步,建立连接。由手机A发起广播,手机B搜索广播并选择对应的设备建立连接。 第二步,建立数据流通道。手机A创建数据流的
1. 为什么是Reactor模式 2. Reactor模式简介 3. 多线程IO的致命缺陷 4. 单线程Reactor模型 4.1. 什么是单线程Reactor呢? 4.2. 单线程Reactor的参考代码 4.3. 单线程模式的缺点: 5. 多线程的Reactor 5.1. 基于线程池的改进 5.2. 改进后的完整示意图 5.3. 多线程Reactor的参考代码 6. Reactor持续改进 7. Reactor编程的优点和缺点 7.1. 优点 7.2. 缺点
作者简介:曾任职于阿里巴巴,每日优鲜等互联网公司,任技术总监。15年电商互联网经历。
用epoll编写一个高并发网络程序是很常见的任务,但在epoll中加入ssl层的支持则是一个不常见的场景。腾讯WeTest服务器压力测产品,在用户反馈中收到了不少支持https协议的请求。基于此,本文介绍了在基于epoll的高并发机器人框架中加入openssl,实现对https支持时的基本实现思路。
以上两篇内容主要讲了NIO的三大组件、ByteBuffer、文件编程等,需要了解像详情的请移步查看。
一、进程模型 众所周知,nginx性能高,而nginx的高性能与其架构是分不开的。那么nginx究竟是怎么样的呢?这一节我们先来初识一下nginx框架吧。
(2)同步非阻塞IO(Non-blocking IO):默认创建的socket都是阻塞的,非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK。注意这里所说的NIO并非Java的NIO(New IO)库。
在上一篇关于 TPC-C 的文章中,我们讨论了 Benchbase 项目中 TPC-C 原始实现的一些缺点(尽管如此,它还是很棒)。其中一个缺点是因生成的物理线程太多所导致的并发性限制,我们通过切换到 Java 21 虚拟线程解决了这个问题。后来我们发现,像往常一样,天下没有免费的午餐。这篇文章中展示了一个案例研究,我们在 TPC-C for PostgreSQL 中遇到了虚拟线程死锁。
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。
SEDA能够将请求进行异步流水线化处理。现代服务器的底层基本是这三篇文章奠定的,Kqueue+Reactor+SEDA,这次补全最后一块拼图https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/502034.502057
服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型,常见的IO模型有四种: (1)同步阻塞IO(Blocking IO):即传统的IO模型。 (2)同步非阻塞IO(Non-blocking IO):默认创建的socket都是阻塞的,非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK。注意这里所说的NIO并非Java的NIO(New IO)库。 (3)IO多路复用(IO Multiplexing):即经典的Reactor设计模式,有时也称为异步阻塞IO,Java中的Selector和Linux中的epoll都是这种模型
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。
最近我们在测试把 APM 平台迁移到 ES APM,有同学反馈了一个有意思的现象,部署在 docker 中 jar 包项目,在新版 APM 里进程启动完就退出了,被 k8s 中无限重启。
多个线程同时操作一个数据的话,可能会发生数据的错误。这个时候就需要进行线程同步了。线程同步可以使用多种方法来进行。下面来逐一说明。本文参考了《CLR via C#》中关于线程同步的很多内容。
我们常见的IO模型有:阻塞 IO 模型、非阻塞 IO 模型、多路复用 IO 模型、 信号驱动 IO 模型、异步 IO 模型;下面我们就简单介绍一下以上IO模型。
默认情况下,openFiegn在进行服务调用时,要求服务提供方处理业务逻辑时间必须在1S内返回,如果超过1S没有返回则OpenFeign会直接报错,不会等待服务执行,但是往往在处理复杂业务逻辑是可能会超过1S,因此需要修改OpenFeign的默认服务调用超时时间。
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)。
channel 有一点类似于 stream,它就是读写数据的双向通道,可以从 channel 将数据读入 buffer,也可以将 buffer 的数据写入 channel,而之前的 stream 要么是输入,要么是输出,channel 比 stream 更为底层
也许很多朋友在学习NIO的时候都会感觉有点吃力,对里面的很多概念都感觉不是那么明朗。在进入Java NIO编程之前,我们今天先来讨论一些比较基础的知识:I/O模型。下面本文先从同步和异步的概念 说起,然后接着阐述了阻塞和非阻塞的区别,接着介绍了阻塞IO和非阻塞IO的区别,然后介绍了同步IO和异步IO的区别,接下来介绍了5种IO模型,最后介绍了两种和高性能IO设计相关的设计模式(Reactor和Proactor)。
作者:海 子 地址:cnblogs.com/dolphin0520 也许很多朋友在学习NIO的时候都会感觉有点吃力,对里面的很多概念都感觉不是那么明朗。在进入Java NIO编程之前,我们今天先来讨论一些比较基础的知识:I/O模型。下面本文先从同步和异步的概念 说起,然后接着阐述了阻塞和非阻塞的区别,接着介绍了阻塞IO和非阻塞IO的区别,然后介绍了同步IO和异步IO的区别,接下来介绍了5种IO模型,最后介绍了两种和高性能IO设计相关的设计模式(Reactor和Proactor)。 以下是本文的目录
BIO、NIO和AIO是Java编程语言中用于处理输入输出(IO)操作的三种不同的机制,它们分别代表同步阻塞I/O,同步非阻塞I/O和异步非阻塞I/O。
接下来我们会学习一个 Netty 系列教程,Netty 系列由「架构与原理」,「源码」,「架构」三部分组成,今天我们先来看看第一部分:Netty 架构与原理初探,大纲如下:
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