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关键词

线程和进程

进程和线程的使用在前面博文已经讲述完毕,在完成一个最简单的之后,就是要考虑下如何实现了。 要实现,只能通过进程和线程两种方式。 connect从就绪队列取描述符,这个connect_fd描述符将用于数据通信,所以要实现,就是将connect_fd分到线程或进程上,由他们去独立完成通信。 在实际应用场合,在IO层大多通过两个地方来提高代码效率,一个是描述符处理,一个是线程进程调度处理。 下图简单描述了的原理: ? 在处理IO时,会用到IO复用技术提高效率,在线程进程分配时,会先构造线程池或进程池,以某种方式调度,这些在后续博文详细描述。 下面是实现的简单代码,利用线程和进程实现。 线程和进程各有优劣,目前大多还是用线程进行的,进程要对父进程进行拷贝,资源消耗大,但相互直接资源互不影响,线程效率高但是要注意锁的使用,一个线程可能会影响整个的运行。

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处理能力

正因为这种请求性质的不同,Web能力的强弱关键在于如何针对不同的请求性质设计不同的策略。有时候一台Web要同时处理许多不同性质的请求,在一程度上使得Web性能无法挥。 用户数为某一时刻同时向送请求的用户数。 最大数是有一定利益前提的,是用户和各自期望利益的一个衡量点。一般是保持了比较高的吞吐率同时用户对等待时间比较满意时的数即可定为最大数。 一个真实的用户可能给带来两个或更多的用户数的压力。 从web的角度看,实际用户数可理解为维护不同用户的文件描述符总数即连接数。 用户平均请求等待时间用于衡量在一定用户数下对单个用户的质量。而平均请求处理时间用于衡量的整体质量,它是吞吐率的倒数。如果策略得当,每个请求的平均处理时间可以减少。

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    多进程TCP

    多进程TCP 最初的都是迭代处理完一个客户的请求,再接受下一个客户的请求。但是我们的期望应该是一台同时为多个客户。 实现最简单的办法就是为每个客户均fork一个子进程。 accept返回,connfd计数=1 fork返回,connfd计数=2 父进程close,connfd计数=1 子进程close,connfd计数=0,引FIN,终止连接 分步骤状态图解 下图是阻塞于 accept调用、连接请求从客户到达时客户和的状态。 的下一步是调用fork,下图是从fork返回后的状态。此时描述字listenfd和connfd是父进程-子进程共享的。 下一步是父进程关闭已连接套接口,子进程关闭监听套接口。

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    python实现http

    使用多进程实现http我们将上次的简单http代码复制过来,在他的基础上进行修改,我们只需要多进程执行送寒素即可,在main中修改:import socketimport reimport 单进程,单线程,非堵塞实现上面只有以用多线程,多进程,是因为会生堵塞的情况,那我们用单进程,单线程,能不能实现不不堵塞不就好了。 短连接:我们向请求一个数据,先送请求,再断开,如果再想要一个数据,就再次请求,断开。长链接:在一起连接和断开中,请求多个数据。 cli_soc.close() server_tcp_list.remove(cli_soc) tcp_server.close()if __name__ == __main__: main()实现的 nginx一定用到了epoll。gevent内部也用到了。

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    linux下测试

    -c 即concurrency,用于指定的数。 -t 即timelimit,等待响应的最大时间(单位:秒)。 -b 即windowsize,TCP送接收的缓冲大小(单位:字节)。 -p 即postfile,送POST请求时需要上传的文件,此外还必须设置-T参数。 -u 即putfile,送PUT请求时需要上传的文件,此外还必须设置-T参数。 -C 添加cookie信息,例如:”Apache=1234″(可以重复该参数选项以添加多个)。 ab -c 100 -n 10000 待测试网站路径示例 ab -c 100 -n 5000 http:192.168.1.106index1.html 注意事项测试机与被测试机要分开不要对线上的做压力测试观察测试工具 ab所在机,以及被测试的前端机的CPU、内存、网络等都不超过最高限度的75%如果有报错,参考下面方式,关闭保护即可最大 vim etcsysctl.conf net.ipv4.tcp_syncookies

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    用PHP实现高

    一提到高,就没有办法绕开IO复用,再具体到特定的平台linux, 就没办法绕开epoll. epoll为啥高效的原理就不讲了,感兴趣的同学可以自行搜索研究一下。php怎么玩epoll? 实际上PHP的很多扩展就是干这个事的,有一些优秀的C语言库,PHP想直接拿来用,就通过PHP扩展的方式接入到PHP。 编译的时候注意一下,phpize的版本要对应上,别搞错了,典型的五步曲:phpize.configuremakemake installphp -m | grep event #看看装上了没复制代码我们要实现的 ,传输层是TCP协议,应用层协议太多太复杂,限于篇幅,会简单地以HTTP举个例子,HTTP协议本身就很复杂,要实现起来细节上有很多考究,我们也不会完全实现HTTP协议。 多进程也一样,几个进程就有几个,进程又是昂贵资源,而且进程的上下文切换费时费力,导致整个系统效率低下。没关系,咱有epoll,hold住万千请求不是梦,先实现一个Reactor。

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    (三):事件驱动

    就是这样,这种方式可以用来写;但实际上一般不这么做,因为轮询的方式很难扩展。 这非常低效,且极大的限制了能够处理的客户端数。这里有个准则:每次轮询之间等待的间隔越久,响应性越差;而等待的时间越少,CPU 在无用的轮询上耗费的资源越多。 使用 select 的使用 IO 的多 API 诸如 会给我们的设计带来一些限制;这不会马上显现出来,但这值得探讨,因为它们是理解事件驱动编程到底是什么的关键。 因为这些词汇在的(非常矛盾的)讨论中很常见。 由于这些原因,为了写出高性能的, 已经不怎么用了。

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    C++之笔记三

    从内存中读x的值到寄存中,对寄存加1,再把新值写回x所处的内存地址若是有两个线程同时对同一个变量++,就会出现问题,如下:time      Thread 1      Thread 20             store x, eax5                   store x, eax我们希望的结果是x+2,但结果应该是x+1,原因就是不是原子操作,解决方法有两个:一 加锁,但锁竞争是高性能的杀手 sync_lock_test_and_set (type *ptr, type value)使用这些原子性操作,编译的时候需要加-march=cpu-type无锁队列实现http:coolshell.cnarticles8239.html中 ,volatile经常用到:volatile的作用: 作为指令关键字,确保本条指令不会因编译的优化而省略,且要求每次直接读值。 简单地说就是防止编译对代码进行优化当要求使用volatile 声明的变量的值的时候,系统总是重新从它所在的内存读取数据,而不是使用保存在寄存中的备份。即使它前面的指令刚刚从该处读取过数据。

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    常见网络模型

    近些年,随着互联网的大展,高技术也快速进步,从简单的循环模型处理少量网络请求,演进到解决C10K,C10M问题的高模型。 本文结合自己的理解,主要以TCP为例,总结了几种常见的网络模型的实现方式,优缺点,以及应用实例。 典型应用:单线程IO复用 image.png 解析:linux高中常用epoll作为IO复用机制,select和poll等其他机制不展开讨论,区别和特点可以自行搜索。 适用场景:高IO、低计算,handle处理时间短典型应用:redis多线程多进程IO复用 image.png 解析:每个子进程都监听且都使用epoll机制来处理进程的网络请求,子进程 accept 1、减少上下文切换开销 2、编程友好,同步的方式写出异步代码缺点:多个协程运行在一个线程上,一个协程阻塞将导致整个线程阻塞参考:golang coroutinelibco 小结:上面介绍了常见的网络模型

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    win32 tcp文件传输

    printf(%s Recv from Client : %sn, SysDate, inet_ntoa(clientaddr.sin_addr), ntohs(clientaddr.sin_port)); 向客户端回显信息

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    由Go语言模型想到游戏

    这段时间看了一些Go语言相关的东西,现Go语言的最大特性模型类似于C++里面的线程池,正好我们项目也是用的线程池,记录下。   Go语言是内置支持,所以在智能负载这样的细节上也比C++线程池会更强大。经验丰富的C++程序员才能合理驾驭的线程池在Go语言里面就是一个关键字的使用,语言带来的生产力提升真是巨大。   当然,我觉得作为游戏是不怎么需要线程间同步的,基于轮询的Message处理机制已经完全够用。 看了Go语言之后,真心觉得用来开网游实在是太合适了,协程在有优势,开效率会比C++提升不少,而执行效率据说是不会有太大下降,且语言语法都很和我的胃口。 本文来自:博客园感谢作者:gns3查看原文:由Go语言模型想到游戏

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    框架设计方案

    简单谈一谈高框架设计的基本思路基本的框架都是CS结构的,请求和相应流程是这样的:腾讯云优惠劵领取入口:https:cloud.tencent.comredirect.php? redirect=1040&cps_key=431fc56be57d892cc2d064e86028022b&from=console这样的框架存在一个很严重的问题,当客户端高请求到来,需要进行大量的数据库操作 这种做法有效的降低了的压力,但是没有提高处理速度,仅仅保证了请求被缓存,处理效率仍受限于数据库的数。 任需要有多台,且实现failover机制,多台任之间实现心跳,如果检测不到对方心跳,则使自己成为主任。 到此为止,框架介绍完毕。高框架设计方案用到的腾讯云产品:腾讯云:https:cloud.tencent.comredirect.php?

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    框架设计方案

    简单谈一谈高框架设计的基本思路 基本的框架都是CS结构的,请求和相应流程是这样的: 这样的框架存在一个很严重的问题,当客户端高请求到来,需要进行大量的数据库操作,假设数据库最大连接数为 这种做法有效的降低了的压力,但是没有提高处理速度, 仅仅保证了请求被缓存,处理效率仍受限于数据库的数。 任需要有多台,且实现failover机制,多台任之间实现心跳,如果检测不到对方心跳,则使自己成为主任。 到目前为止,这个框架可以适用于大部分逻辑。 另外的几个性能杀手: 1 数据拷贝,数据从内核态copy到用户态,或者在用户态之间copy会造成性能损失,尽量采用缓存的方式解决。 2 环境切换 ,多线程上下文切换造成开销。 高框架设计方案用到的腾讯云产品: 腾讯云:https:cloud.tencent.comproductcvm 腾讯云数据库:https:cloud.tencent.comproductcdb

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    Netty 100万级高配置

    测试配置如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。 程序这次也是很简单呐,没有业功能,客户端HTTP请求,端输出chunked编码内容。 user %d, count.incrementAndGet());}private void decrement() {if (count.get() server.out 2>&1 &达到100万连接时的一些信息每次端达到一百万个持久连接之后 ,然后关掉测试端程序,断开所有的连接,等到端日志输出在线用户为0时,再次重复以上步骤。 这是在虚拟机中得到结果,可能真实会更好一些。 因为不是CPU密集型应用,CPU不是问题,无须多加关注。

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    python3:使用asyncio编写

    ,主要作用是为使用 asyncio 包编写的提供支持。 Hit CTRL-C to stop..format(host)) # 在控制台中显示地址和端口 try: loop.run_forever() # 运行事件循环 main 函数在这里阻塞,直到的控制台中按 handle_queries 协程可以处理多个客户端来的多次请求。只要有新客户端连接,就会启动一个handle_queries 协程实例。 我们从网络得到的数据要解码,出去的数据也要编码asyncio包提供了高层的流API,提供了现成的,我们只需要实现一个处理程序。 但是没有涉及部分,这部分可以以后再讨论。这一篇还是 《流畅的python》asyncio 一章的读书笔记,下一篇将是python的第三篇,《使用线程处理》。

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    负载解决方案

    CDN 就是内容分网络,在各处放置来构成一层智能虚拟网络,此处称之为节点。所谓智能就是会自动根据用户请求信息把请求重新分配到离客户端最近的。 1、网站或应用中大量静态资源的加速分 (例如:cssjs图片等)2、大文件下载3、直播网站 CDN如何实现?浏览缓存 高下只能通过提高负载来解决? 如果端数据没有改变,端直接响应(通知浏览从本地缓存获取),返回304(快速、送数据很少,只返回最基本的响应头,不送响应体) PS: 以上两种缓存全部失败,返回完整响应体(200 OK 解决高,减轻Web和数据库压力静态化实现方式有几种? 传统关系型数据库都是把数据存储到硬盘中,在高情况下,对数据库会造成巨大压力(巨大IO操作),为了解决此问题,数据缓存由此而生!

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    下的架构演变

    在如今的网络环境下,高的场景无处不在,特别在面试如何解决高是一个躲不过的问题,即使生产环境达不到那么高的qps但是也应该给自己留条后路来应对日后可能生的高场景,不用匆忙的加班加点的进行重构 在应对日常高场景常常会有这么几个方法:集群&负载均衡SLB读写分离&分库分表缓存异步队列(RabbitMQ)分布式系统、微   接下来就由浅入深分别来介绍下这几个方法是怎么应用到且解决高的 ,当然最高效也是最便捷的方式是升级硬件(cpu、内存、硬盘),这也是最容易达到瓶颈的毕竟一台的硬件也是有瓶颈的而且费用也是相当相当高昂的,一般情况下我们会选择我们最开始提到解决高方法中分布式来升级我们图 图2  如图2所示我们由一台转为三台互相协作的方式来处理每次请求,这也是简单的分布式系统每台各司其职再也不会生单一应用占用大量cpu或内存的情况导致请求变得缓慢,但是就图2而言的架构的承载能力也是非常有限的 图4的架构应该是目前中小型应用中最常用的,而且系统的整体承载能力也相当不错,不过随着业展流量与日俱增,图3的架构也很难保证系统的稳定,特别是日常流量峰值的一些时段图3的系统可能时常会面临奔溃的危险

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    现原理

    现原理 强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ IDEA 注册码,2020.2 IDEA 激活码在一个超大型的系统中,有100K个Client,也就是10万个,这么多个定时向 当很多个地请求现时,不直接访问Eureka,虽然Eureka可以配置为集群,能够处理很高的,但我们有一个前提,就是在控制Eureka集群规模的情况下处理极高,让100K个Client 所以让100K个先访问元信息网关,网关接收100K个请求,所有请求进入缓存队列,再由网关向Eureka起一次请求,将结果存入缓存加上有效期,然后返回结果给100K个,这一波高现完成 下一波高现来到元信息网关,如果缓存数据有效,直接返回,如果缓存数据失效,重复上面这个流程,缓存数据有效期很短,一般为完成一波就已经过期,需要再次向Eureka获取地址数据,所以元信息网关和 这样,我们将10万个针对Eureka的请求转换成了一个请求,通过队列实现请求频次的降低是实现高现的关键。

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    系统捕获异常送到

    大家都知道,现在安装Android系统的手机版本和设备千差万别,在模拟上运行良好的程序安装到某款手机上说不定就出现崩溃的现象,开者个人不可能购买所有设备逐个调试,所以在程序布出去之后,如果出现了崩溃现象 ,开者应该及时获取在该设备上导致崩溃的信息,这对于下一个版本的bug修复帮助极大,所以今天就来介绍一下如何在程序崩溃的情况下收集相关的设备参数信息和具体的异常信息,送这些信息到供开者分析和调试程序 我们需要的是软件有一个全局的异常捕获,当出现一个我们没有现的异常时,捕获这个异常,且将异常信息记录下来,上传到公开这分析出现异常的具体原因。 我们需要实现此接口,注册为程序中默认未捕获异常处理。这样当未捕获异常生时,就可以做一些个性化的异常处理操作。 Uncaught异常的时候,有该类来接管程序,记录送错误报告

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    如何提高处理能力

    什么是处理能力一台在单位时间里能处理的请求越多,的能力越高,也就是处理能力越强有什么方法衡量处理能力1. 吞吐率吞吐率,单位时间里处理的最大请求数,单位reqs从角度,实际用户数的可以理解为当前维护的代表不同用户的文件描述符总数,也就是连接数。 2种:用户平均请求等待时间(这里暂不把数据在网络的传输时间,还有用户PC本地的计算时间计算入内)平均请求处理时间用户平均请求等待时间主要用于衡量在一定用户数下,单个用户的质量;而平均请求处理时间就是吞吐率的倒数 一般来说,用户平均请求等待时间 = 平均请求处理时间 * 用户数怎么提高处理能力1. 改进策略策略的目的,是让IO操作和CPU计算尽量重叠进行,一方面让CPU在IO等待时不要空闲,另一方面让CPU在IO调度上尽量花最少的时间。

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