协程goroutine 不由OS调度,而是用户层自行释放CPU,从而在执行体之间切换。Go在底层进行协助实现 涉及系统调用的地方由Go标准库协助释放CPU 总之,不通过OS进行切换,自行切换,系统运行开支大大降低 通道channel 并发编程的关键在于执行体之间的通信,go通过通过channel进行通信 channel可以认为类似其他OS体系中的消息队列,只不过在go中原生支持,因而易用 消息队列有哪些值得关注的地方?常见问题包括创建、关闭或删除、阻塞、超时、优先级等,gola
tc(Traffic Control) 是linux系统中常用的来控制传输速率、模拟网络延时丢包等场景的工具,tc命令有三个主要的概念,是qdisc、class和filter,qdisc又分为classless qdisc和classful qdisc,在控制传输速度的方面大致有两种用法
在Linux网络编程中,errno是一个非常重要的变量。它记录了最近发生的系统调用错误代码。在编写网络应用程序时,合理处理errno可以帮助我们更好地了解程序出现的问题并进行调试。
众所周知,FIFO中文译为命名管道,是PIPE的升级版。而PIPE是管道,系统提供的一种进程间通讯方式,FIFO与PIPE有以下方面不同:
#对mongo实例来说,每个host允许链接的最大链接数,这些链接空闲时会放入池中,如果链接被耗尽,任何请求链接的操作会被阻塞等待链接可用,推荐配置10
偏向MyISAM引擎,开销小,加锁快;无死锁;锁定力度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低
3.举了个mbox邮箱文件的例子,说如果有多个进程同时对mbox文件写东西,那么在文件的末尾会,交叉混乱的添加,比如进程1写了几行,进程2也写了几行,互相交叉,数据就是错误的了.设计良好的mbox需要加锁,比如进程1锁住了文件,进程2必须等待进程1结束,锁释放才能去写.但是这样的话就不支持并发了,同一时刻只有一个进程可以写数据
刚才对golang的锁关系进行 一番思索,想着协程获取golang 对象锁的,是按先按时间先后顺序获取的,其实不然。下面请看代码,顺带写了2种读写锁的应用。
iozone是一个文件系统的benchmark工具,可以测试不同的操作系统中文件系统的读写性能。 可以测试 Read, write, re-read,re-write, read backwards, read strided, fread, fwrite, random read, pread, mmap, aio_read, aio_write 等等不同的模式下的硬盘的性能。 测试的时候请注意,设置的测试文件的大小一定要大过你的内存(最佳为内存的两倍大小),不然linux会给你的读写的内容进行缓存。会使数值非常不真实。
任何一个程序都离不开IO,有些是很明显的IO,比如文件的读写,也有一些是不明显的IO,比如网络数据的传输等。那么这些IO都有那些模式呢?我们在使用中应该如何选择呢?高级的IO模型kqueue和epoll是怎么工作的呢?一起来看看吧。
Linux网络-高级IO 零、前言 一、什么是IO 二、五种IO模型 1、阻塞IO 2、非阻塞IO 3、信号驱动IO 4、IO多路转接 5、异步IO 三、高级IO重要概念 1、同步通信 vs 异步通信 2、阻塞 vs 非阻塞 3、其他高级IO 零、前言 本章主要就Linux网络讲解非常重要的一个话题-高级IO 一、什么是IO IO是输入input输出output的首字母缩写形式,直观意思是计算机输入输出,它描述的是计算机的数据流动的过程,因此IO第一大特征是有数据的流动 从直观层面去理解IO:
StampedLock 是 Java 8 引入的一种高级的锁机制,它位于 java.util.concurrent.locks 包中。与传统的读写锁(ReentrantReadWriteLock)相比,StampedLock 提供了更灵活和更高性能的锁解决方案,尤其适用于读操作远多于写操作的场景。
当我们碰到数据库响应慢的时候,除了数据库自己的问题,磁盘读写可能是其中一个值得怀疑的因素,此时就可以用dd来测试磁盘的读写速度。
在主服务器创建Proxy用户用户mysql-proxy使用,从服务器也会同步这个操作
几年前,用Proxmox Virtual Environment(一个VMWare Vsphere的开源替代,以后简称PVE)搭建了一个测试云平台,使用了PVE自带的分布式存储Ceph。加上PVE自带的KVM虚拟机和LXC容器,再配置了虚拟交换机Open vSwitch,勉强算是一个所谓的超融合构架。
在上一篇文章里我们介绍了 tomcat io 主要包含那些 items,在这里我们主要介绍tomcat io 的基础-多路复用。tomcat 服务器(tomcat7以上)默认使用 java NIO 模型,NIO 不仅仅需要 java 语言上的支持,同时还离不开各种操作系统对于多路复用的支持(linux,windows,mac 等等),所以 tomcat的NIO 是建立在操作系统基础之上的。
如果是在多台 Linux 系统中组建的 MyCAT 集群,那需要在 MyCAT Server 所在的服务器上配置对
select、poll 和 epoll 都是 Linux API 提供的 IO 复用方式。
这也是一个老方法了,只是今天用到了,就过来记录下。总觉得公司服务器磁盘不给力,有时候vim编辑的时候都会卡顿,IO经常90%+,很纳闷,就测试了一下磁盘的读写速度。
因最近工作要求,需要获取Linux环境上的硬盘序列号,经过多番尝试,最终得到满意的结果,先寻找过程梳理汇总如下。
进程间通信简称为 IPC(Interprocess communication),是两个不同进程间进行任务协同的必要基础。进行通信时,首先需要确保不同进程之间构建联系,其次再根据不同的使用场景选择不同的通信解决方案,本文主要介绍的通信解决方案为 匿名管道
最开始使用hdparam命令来获取,它是Linux上获取或设置硬盘参数的工具,包括测试读写性能以及缓存性能等。在本场景中涉及到的指令为:
测试写速度: time dd if=/dev/zero of=/tmp/test bs=8k count=1000000 测试读速度: time dd if=/tmp/test of=/dev/null bs=8k 测试读写速度: time dd if=/tmp/test of=/var/test bs=64k 参数说明: ①、time有计时作用,dd用于复制,从if读出,写到of; ②、if=/dev/zero不产生IO,因此可以用来测试纯写速度; ③、同理of=/dev/null不产生IO,可以用来测试
这也是一个老方法了,只是今天用到了,就过来记录下。总觉得公司服务器磁盘不给力,有时候 vim 编辑的时候都会卡顿,IO 经常 90%+,很纳闷,就测试了一下磁盘的读写速度。 一、测试写速度: time
RWMutex锁也称为读写锁,在互斥锁Mutex实现介绍了Mutex(互斥)锁。相比Mutex锁,RWMutex将锁操作分为更细的读锁和写锁。这样读写操作类型组合起来有读读操作、写写操作和读写操作三种。读读操作是可以并发的,因为没有对变量进行修改操作。但读写操作和写写操作因都有写操作需要串行执行,这时RWMutex退化成了Mutex锁的功能。在有大量的并发读和少量并发写的场景中,可以考虑使用读写锁RWMutex替换Mutex换取更高的性能。
dd 也是我们经常使用到的磁盘测试工具,Linux服务器装好系统之后,想要知道硬盘的读写是否能满足服务的需要,如果不满足硬盘的IO就是服务的一个瓶颈。我们可以使用dd命令简单进行测试,更为专业的测试可以使用上面描述的fio 工具:
公众号中关于Unix网络编程的1、2章节对基础知识做了铺垫,介绍了建立网络通信的API。然而客户和服务器之间建立通信管道(以下简称Channel)之后,如何管理Channel以及Channel中双向流动的数据才是开发者关注的重点,这构成了所有网络应用(如http服务器,ftp服务器等)的基础,也才真正是Unix网络课程这个分支所涉及的内容。
前言的前言 服务器模型涉及到线程模式和IO模式,搞清楚这些就能针对各种场景有的放矢。该系列分成三部分: 单线程/多线程阻塞I/O模型 单线程非阻塞I/O模型 多线程非阻塞I/O模型,Reactor及其改进 前言 这里探讨的服务器模型主要指的是服务器端对I/O的处理模型。从不同维度可以有不同的分类,这里从I/O的阻塞与非阻塞、I/O处理的单线程与多线程角度探讨服务器模型。 对于I/O,可以分成阻塞I/O与非阻塞I/O两大类型。阻塞I/O在做I/O读写操作时会使当前线程进入阻塞状态,而非阻塞I/O则
介绍Golang并发的模型写了几篇了,但一直没有以channel为主题进行介绍,今天就给大家聊一聊channel,channel的基本使用非常简单,想必大家都已了解,所以直接来个进阶点的:介绍channel的阻塞情况,以及给你一个必杀技,立马解决阻塞问题,实用性高。
还记得Redis使用场景、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、Redis持久化、数据过期策略、数据淘汰策略吗?如果忘记可以到这里重新温习, Redis常见面试题(一):Redis使用场景,缓存、分布式锁;缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩;双写一致,Canal,Redis持久化,数据过期策略,数据淘汰策略。
限制子用户访问指定存储桶
无论是无缓冲通道,还是有缓冲通道,都存在阻塞的情况,教你一招再也不遇到channel阻塞的问题。
最近在读一本<<软件架构设计:大型网站技术架构与业务融合之道>>,它就像是把你平时一点点积累的知识有条理且有深度的整合。一步一步的将读者断断续续的知识接起来。以下文章是记录书本中的一些知识并加以拓展。
上一篇文章讲到了Unix的I/O模型,以及在java中的具体实现,其中在java中我们最为关注的就是 I/O 复用了,这篇主要总结下I/O多路复用器。
其实我们在读写数据的时候,比如使用了write、read、recv、send等等函数,本质是对数据的拷贝。即在写的时候,将数据拷贝到了TCP协议的发送缓冲区中。在读的时候,将接收到的数据先拷贝到接收缓冲区中。
IO 是主存和外部设备 ( 硬盘、各种移动终端及网络等 ) 拷贝数据的过程。IO 是操作系统的底层功能,通过 I/O 指令完成。网络编程领域的IO专指网络IO。
对于Android客户端而言,最常见的莫过于SDK提供的SharePreferences(以下简称**SP**),但其低效率和ANR问题饱受诟病。
进程和线程究竟是什么东西?传统网络服务模型是如何工作的?协程和线程的关系和区别有哪些?IO过程在什么时间发生? 在刚刚结束的 PyCon2014 上海站,来自七牛云存储的 Python 高级工程师许智翔带来了关于 Python 的分享《Python中的进程、线程、协程、同步、异步、回调》。 一、上下文切换技术 简述 在进一步之前,让我们先回顾一下各种上下文切换技术。 不过首先说明一点术语。当我们说“上下文”的时候,指的是程序在执行中的一个状态。通常我们会用调用栈来表示这个状态——栈记载了每个调用层级执行到哪
1 . 创建 AAudio 音频流 : 使用 AAudio 音频流构建器 AAudioStreamBuilder 创建 AAudio 音频流后 , 调用 AAudioStreamBuilder_openStream 打开 AAudio 音频流 , 此时音频流正式创建 ;
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在并发编程中,读写锁 ReentrantReadWriteLock 的性能已经算是比较高的了,因为它将悲观锁的粒度分的更细,在它里面有读锁和写锁,当所有操作为读操作时,并发线程是可以共享读锁同时运行的,这样就无需排队执行了,所以执行效率也就更高。
大型网站为了解决大量的并发访问,除了在网站实现分布式负载均衡,远远不够。到了数据业务层、数据访问层,如果还是传统的数据结构,或者只是单单靠一台服务器来处理如此多的数据库连接操作,数据库必然会崩溃,特别是数据丢失的话,后果更是不堪设想。这时候,我们会考虑如何减少数据库的连接,下面就进入我们今天的主题。
我们再面试中,总是各种的会提到关于 Java 的八股文,看各类博主总是提及 Java 的八股文,今天我们也来说说关于八股文中的面试题中的 MVCC 到底是个什么意思?
RHCS(Red Hat Cluster Suite):能够提供高可用性、高可靠性、负载均衡、存储共享且经济廉价的集群工具集合。 LUCI:是一个基于web的集群配置方式,通过luci可以轻松的搭建一个功能强大的集群系统。 CLVM:Cluster逻辑卷管理,是LVM的扩展,这种扩展允许cluster中的机器使用LVM来管理共享存储。 CMAN:分布式集群管理器。 GFS(Global File System)共享文件系统:以本地文件系统的形式出现。多个Linux机器通过网络共享存储设备,每一台机器都可以将网络共享磁盘看作是本地磁盘,如果某台机器对某个文件执行了写操作,则后来访问此文件的机器就会读到写以后的结果
当我们调用系统接口 write、read 的时候,本质是把数据从用户层写给操作系统,也就是写入到 OS 的发送缓冲区中,或者从 OS 的接收缓冲区中读取数据,所以它们的本质也就是拷贝函数。
Gaea是小米中国区电商研发部研发的基于MySql协议的数据库中间件,目前在小米商城大陆和海外得到广泛使用,包括订单、社区、活动等多个业务。Gaea支持分库分表、SQL路由、读写分离等基本特性,其中分库分表方案兼容了mycat和kingshard两个项目的路由方式。
C++ 在互联网服务端开发方向依然占据着相当大的份额;百度,腾讯,甚至以java为主流开发语言的阿里都在大规模使用C++做互联网服务端开发,今天以C++为例子,分析一下要支持协程,需要考虑哪些问题,如何权衡利弊,反过来也可以了解到协程适合哪些场景。
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