在Electron中,进程通过开发人员定义的“通道”与ipcMain模块和ipcRenderer模块进行通信。这些通道是任意的(您可以任意命名它们)和双向的(您可以为两个模块使用相同的通道名称)。要从渲染进程向主进程发送单向IPC消息,可以再预渲染脚本preload.js里使用ipcRenderer发送API发送消息,然后在main.js里用ipcMain.on接收。你通常使用这个模式从你的web内容中调用一个主进程API。我们将通过创建一个简单的应用程序来演示这种模式,该应用程序可以通过编程方式更改窗口的标题。
有个mini-electron程序,在渲染进程调用await ipcRenderer.invoke,然后主进程处理完后通知渲染进程,emitIPCEvent -》ipcRenderer.on:
昨天给大家介绍了 ElectronEgg 这款开源桌面应用开发框架。那么我们能不能搭配使用Python语言开发一套自己的工具箱呢!
Electron作为一种基于JS语言搭建的桌面框架,其基础视图容器是包含了Chromium内核的窗口,称为BrowserWindow。对于更复杂的项目,如果需要在窗口内部嵌入第三方业务的页面,则有BrowserView、webView Tag和Iframe三种方案可供选择。
在 Electron 在实现渲染进程到主进程通信时,无论是单向通信还是双向通信都必须经过:编写处理函数(主进程)、注册事件监听(主进程)、暴露 API(预加载脚本)和执行 API(渲染进程)4 个步骤。其中除了编写处理函数和执行 API 两个与业务代码紧相关的步骤外,注册事件监听和暴露 API 均具有共性且需要重复编码的特点,这一特点又恰巧符合 AOP 切面编程中反射技术的应用场景,所以我选择使用 TypeScript 装饰器来实现这部分代码的优化。
通过前面的学习,我们知道在Electron中,主进程和渲染进程是被换分成不同的功能的,主进程有完整的Node环境,而渲染进程默认是运行的是浏览器环境。这样划分的好处是:
在 Linux 系统中,一切都看成文件,当进程打开现有文件时,会返回一个文件描述符。
文:正龙(沪江网校Web前端工程师) 本文原创,转载请注明作者及出处 之前的文章“走进Node.js之HTTP实现分析”中,大家已经了解 Node.js 是如何处理 HTTP 请求的,在整个处理过程,它仅仅用到单进程模型。那么如何让 Web 应用扩展到多进程模型,以便充分利用CPU资源呢?答案就是 Cluster。本篇文章将带着大家一起分析Node.js的多进程模型。 首先,来一段经典的 Node.js 主从服务模型代码: const cluster = require('cluster'); cons
一.场景 Node运行在单线程下,但这并不意味着无法利用多核/多机下多进程的优势 事实上,Node最初从设计上就考虑了分布式网络场景: Node is a single-threaded, single-process system which enforces shared-nothing design with OS process boundaries. It has rather good libraries for networking. I believe this to be a basis
APP 的启动耗时直接关系到用户对 APP 的印象,如果启动耗时过长会直接导致用户切换到竞品 APP,所以,对 APP 启动耗时进行监控和优化非常重要。
uv_write_s 类型是由普通ref以及cb和一些写操作有关的信息组成,然后它需要一个 uv_stream_t* handle 来配合使用。
进程是CPU分配资源的最小单位,分配独立内存,进程之间可通信,但是必须通过内核,使用IPC接口来做,代价比较大 线程是CPU调度的最小单位
客户端可以使用和创建远程 Activator 类。使用 GetObject()方法,可以得到服务器激活的远程对象或知名的远程对象的代理。CreateInstance()方法返回客户端激活的远程对象的代理。 new 运算符可以代替 Activator 类激活远程对象。为此,还必须使用 RemotingConfiguration 类在客户端中配置远程对象。
- START - 我们都知道线程是共享内存空间的,因此不会发生所谓的通信,而进程则存在如何防止多进程同时访问数据的排他控制问题。 5 种进程间通信的方式 管 道 SysV IPC TCP 套接字 U
Node 基于 V8 引擎构建,采用单线程模型,所有的 JavaScript 将会运行在单个进程的单个线程上,它带来的好处是:没有多线程中常见的锁以及线程同步的问题,操作系统在调度时也能减少上下文切换,提高 CPU 使用率。但是如今 CPU 基本均是多核的,真正的服务器往往还有多个 CPU,一个 Node 进程只能利用一个核,这带来硬件资源的浪费。另外,Node 运行在单线程之上,一个单线程抛出异常而没有被捕获,将会导致进程的崩溃。
F-Stack基于DPDK,绕过内核的协议栈,移植了FreeBSD协议栈到用户态,在大幅提高性能的同时,常规网络设置分析工具(如sysctl、netstat、ifconfig、route等)都无法直接使用。但是由于在用户态运行了FreeBSD的协议栈,我们可以移植FreeBSD下的这些工具到F-Stack。 移植的关键是这些工具要能与F-Stack进程通信,在之前的文章中,我们介绍了如何使用DPDK rte_ring来进行多进程的通信,tools/ipc目录就是基于rte_ring实现了一个简单的ipc框架
Electron中,与GUI相关的模块(如 dialog, menu 等)只存在于主进程,而不在渲染进程中
本文主要探讨了Linux消息队列的发送、接收以及异步通知机制。首先介绍了消息队列的发送和接收过程,然后详细描述了异步通知的方式,最后通过一个示例展示了如何使用epoll机制实现异步通知。
这里是我实现的完整代码仓库,也包含其他笔记等等:https://github.com/yunwei37/6.828-2018-labs
本文主要研究一下reactor-netty中HttpClient对TcpClien的封装
该文介绍了在Linux系统中,通过写一个简单的驱动程序实现获取CPU信息的过程。首先介绍了如何安装并编译Linux驱动程序,然后讲解了如何使用驱动程序获取CPU信息。最后,通过一个具体的例子展示了如何在Linux下实现驱动程序的开发和测试。
由表及里 HTTP服务器用于响应来自客户端的请求,当客户端请求数逐渐增大时服务端的处理机制有多种,如tomcat的多线程、nginx的事件循环等。而对于node而言,由于其也采用事件循环和异步I/O机制,因此在高I/O并发的场景下性能非常好,但是由于单个node程序仅仅利用单核cpu,因此为了更好利用系统资源就需要fork多个node进程执行HTTP服务器逻辑,所以node内建模块提供了child_process和cluster模块。利用child_process模块,我们可以执行shell命令,可以
NodeJS 提供了 child_process 模块,并且提供了 child_process.fork() 函数供我们复制进程。
众所周知,Flink内部为了实现它的高可用性,实现了一套强大的checkpoint机制,还能保证作用的Exactly Once的快速恢复。对此,围绕checkpoint过程本身做了很多的工作。在官方文档中,也为用户解释了checkpoint的部分原理以及checkpoint在实际生产中(尤其是大规模状态集下)的checkpoint调优参数。笔者结合官方文档,给大家做个总结,也算是对Flink checkpoint机理的一个学习。
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门面类,提供各种便捷方法,先通过SPI获取Exchanger,然后调用Exchanger的相关方法创建ExchangeServer、ExchangeClient
由多个客户端对同一个文件发起并发追加操作后,只有最后发起的那个客户端抢得追加的锁,其他客户端报错:
相信看了前面的文章,大家对于预加载脚本已经非常了解了,对于之前篇章中已经测试并解释清楚的部分,不会再次详细解释
正文之前 作为一个以后肯定要做大数据的人,至今还没玩过Java 和 Hadoop 会不会被老师打死?所以就想着,在我的国外的云主机上搭建个Hadoop ,以后在 dell 电脑的ubuntu系统下也搭
对于配置了HA模式的RM或者NN,客户端如果向standby的节点发送请求,会因为不可连接或standby拒绝提供服务导致请求失败,转而向Active的节点发送请求,这个转换是hadoop客户端内部自动完成的,无须上层业务感知(本质上是向其中一个节点发送请求,如果失败则继续向另外一个节点发送请求)。
语音广播功能是GB28181设备接入端非常重要的功能属性,语音广播让终端和平台之间,有了实时双向互动,可以满足执法记录仪、智能安全帽、智能监控、智慧零售、智慧教育、远程办公、明厨亮灶、智慧交通、智慧工地、雪亮工程、平安乡村、生产运输、车载终端等场景的技术诉求。
我已经猛灌了两大口恒河水,当然了并不是为了来生做印度人,而是为了这个周末将《PHP网络编程》结束撒花。
1、虽然,不是大错,还说要贴一下,由于我运行run-example streaming.NetworkWordCount localhost 9999的测试案例,出现的错误,第一感觉就是Spark没有启动导致的: 1 18/04/23 03:21:58 ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. 2 java.net.ConnectException: Call From slaver1/192.168.19.131 to slaver1
熟练掌握Win32 API函数的参数传递,是软件逆向的基础,本章节内容将使用MASM汇编器,逐个编译这些源程序,你可以通过使用一些调试工具,这里推荐OllyDBG来附加编译后的可执行文件,进行逐个分析,观察二进制程序逆向后的一些变化,总结吸收经验,为以后的二进制逆向,漏洞挖掘打基础.
进程与 线程是一个程序员的必知概念,面试经常被问及,但是一些文章内容只是讲讲理论知识,可能一些小伙伴并没有真的理解,在实际开发中应用也比较少。本篇文章除了介绍概念,通过Node.js 的角度讲解 进程与 线程,并且讲解一些在项目中的实战的应用,让你不仅能迎战面试官还可以在实战中完美应用。
用beeline连接spark thriftserver或者kyuubi(spark 3.3.0)查询hudi mor表,发现对于同一个spark SQL在同一个beeline session里面不同时间查到的东西都是一样的。比如我用select count(*) from xxx。除此之外还有个问题就是,在同一个beeline session里面再过一段时间后,由于有些文件被合并了,再查会报以前的log文件找不到的问题。
我们知道nodejs中实现了cluster模块,实现了服务器的多进程架构下,多个进程可以共同处理请求的能力。本文介绍如何实现一个cluster模块。
出现 这种异常是因为数据冲突造成的,可以把通过日志查看,解决办法:删掉tmp文件夹下生成的dfs文件,重新format一下,问题解决。
tars开源框架地址:https://github.com/Tencent/Tars
关于线程和进程是服务端一个很基础的概念,在文章 Node.js进阶之进程与线程 中介绍了进程与线程的概念之后又给出了在 Node.js 中的进程和线程的实际应用,对于这块不是很理解的建议先看下。
更改了hadoop的配置文件:core-site.xml 和 mapred-site.xml 之后,重启hadoop 和 hbase 之后,发现hbase日志中抛出了如下异常:
IPC ( Inter-Process Communication ) 进程间通信 : 数据在 不同的进程 之间传递 ; 如 : 进程 A 发送数据到进程 B ;
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