来自Linux内核文档。之前看过这篇文章,一直好奇,问什么一条网络流会固定在一个CPU上进行处理,本文档可以解决这个疑问。为了更好地理解本文章中的功能,将这篇文章穿插入内。
现在很多人都在诟病Linux内核协议栈收包效率低,不管他们是真的懂还是一点都不懂只是听别人说的,反正就是在一味地怼Linux内核协议栈,他们的武器貌似只有DPDK。
1. rx-checksumming:校验接收报文的checksum。
本文主要分享 任务批处理。Eureka-Server 集群通过任务批处理同步应用实例注册实例,所以本文也是为 Eureka-Server 集群同步的分享做铺垫。
gp_interconnect_fc_method参数控制使用哪种流量控制方式:capacity根据接收方窗口来控制发送;loss(默认)根据丢包情况控制发送速度。Loss是基于capacity,还会根据丢包情况调整发送速度。那么针对这个参数怎么解根据接收方窗口来控制发送呢?
序:最近对storm平台系统进行性能检测发现偶尔会出现oncebolt向另一个twobolt发送数据后,twobolt要500毫秒后才接收到进行处理。这里简单说增大twobolt的并行度即可解决,但是究其内部原因是因为storm的通信机制所导致的问题。 先介绍背景:一个拓扑的结构,spout(并行度:1)[处理性能:capacity 0.04],oncebolt(并行度:20)[处理性能:capacity 0.2],twobolt(并行度:100)[处理性能:capacity 0.6];整个拓扑就我预估最大的处理量就是一秒一千条。
1)分配sk_buff内存给每个数据包,并在数据包传送到用户态时释放内存。这个过程需要消耗大量的总线cycle(从CPU传输数据到内存);
此处 spring.activemq.pool.enabled=false,表示关闭连接池。
在网络开发模型中,有一种非常易于开发同学使用的方式,那就是同步阻塞的网络 IO(在 Java 中习惯叫 BIO)。
Linux 服务器处理网络请求有三种机制,select、poll、epoll,本文打算深入学习下其实现原理。
这是一篇个人认为非常非常厉害的文章,取自这里。讲述了如何提升UDP流的处理速率,但实际涉及的技术点不仅仅限于UDP。这篇文章中涉及的技术正好可以把前段时间了解的知识串联起来。作者:Toshiaki Makita
作者:mingguangtu,腾讯 IEG 后台开发工程师 select/poll/epoll 是 Linux 服务器提供的三种处理高并发网络请求的 IO 多路复用技术,是个老生常谈又不容易弄清楚其底层原理的知识点,本文打算深入学习下其实现机制。 Linux 服务器处理网络请求有三种机制,select、poll、epoll,本文打算深入学习下其实现原理。 吃水不忘挖井人,最近两周花了些时间学习了张彦飞大佬的文章 图解 | 深入揭秘 epoll 是如何实现 IO 多路复用的 和其他文章 ,及出版的书籍《深入理
使用单个流来处理来自网络适配器的流量需要单个CPU内核才能跟上入口速率。在高速率下,由于每个数据包可用的CPU周期数量有限,即使是轻量级的流量处理,这也成为瓶颈。只要我们的应用程序设计为可与多个线程或进程一起使用并在多个CPU内核上运行,则在一个流中将来自单个接口的流量平均分配到多个流(又称为通道或队列)中,同时保持流的连续性通常是扩展性能的最佳选择。
本文将介绍在Linux系统中,以一个UDP包的接收过程作为示例,介绍数据包是如何一步一步从网卡传到进程手中的。
队列的基本操作(简单版) 参考了《大话数据结构》和严蔚敏的《数据结构(C语言版)》。 /*----------以下为队列的基本操作函数----------*/ /*初始化一个空队列*/ Status InitQueue(SqQueue *Q){ if(!Q)return ERROR; //若空间分配失败,则返回ERROR Q->front = 0; Q->rear = 0; return OK; } /*销毁队列*/ Status DestroyQ
概览 RoCE可以实现lossless无损网络环境,在二层网络上做到可靠网络传输,从而对原本在光纤网络环境下的应用在以太网环境下提供相同的服务,而不必对应用逻辑和上层协议更改。实现无损的方法有Glob
RoCE可以实现lossless无损网络环境,在二层网络上做到可靠网络传输,从而对原本在光纤网络环境下的应用在以太网环境下提供相同的服务,而不必对应用逻辑和上层协议更改。实现无损的方法有Global Pause, PFC, Dropless Receive Queue。
在介绍VMQ之前,我们先来看看在传统的物理服务器上,网卡是如何接收网络数据的。在多核CPU出现的时候,因为网卡不支持将网络流量中断到多个逻辑核而是中断到其中一个逻辑核进行处理,这样就造成CPU使用不平均以及降低了CPU处理网络流量的效率,如图1所示。
在Linux上做网络应用的性能优化时,一般都会对TCP相关的内核参数进行调节,特别是和缓冲、队列有关的参数。网上搜到的文章会告诉你需要修改哪些参数,但我们经常是知其然而不知其所以然,每次照抄过来后,可能很快就忘记或混淆了它们的含义。本文尝试总结TCP队列缓冲相关的内核参数,从协议栈的角度梳理它们,希望可以更容易的理解和记忆。注意,本文内容均来源于参考文档,没有去读相关的内核源码做验证,不能保证内容严谨正确。作为Java程序员没读过内核源码是硬伤。
大家好,我是飞哥。飞哥在北京摇号 9 年多,最近终于算是搞下来个北京的电动车牌,其中的艰难过程写个一万字估计都写不完。不管咋说,新能源也是车,总算是有车能开了。这几天买车卖车(外地牌)忙的团团转。不过无论多忙,硬核文章仍然不能停!
大家好,我是飞哥! 很多读者在看完《127.0.0.1 之本机网络通信过程知多少 ?》这一篇后,让我讲讲 Unix Domain Socket。好了,今天就安排! 在本机网络 IO 中,我们讲到过基于
QMQ(Qunar Message Queue)诞生于去哪儿网,初版基于MySQL存储。随着集团业务系统越发倚重消息解耦上下游,业务量的上涨随之带来消息量的增长,MySQL作为存储的瓶颈也越发明显。
收到研发反馈,TCP重传严重。主机报文重传是TCP最基本的错误恢复功能,它的目的是防止报文丢失
编写服务端程序时,需要调用 listen() 系统调用来开始监听请求连接,listen() 系统调用的原型如下:
本文主要是对eBPF进行介绍,带大家了解eBPF是什么、通过eBPF可以做些什么事情。
因为要对百万、千万、甚至是过亿的用户提供各种网络服务,所以在一线互联网企业里面试和晋升后端开发同学的其中一个重点要求就是要能支撑高并发,要理解性能开销,会进行性能优化。而很多时候,如果你对网络底层的理解不深的话,遇到很多线上性能瓶颈你会觉得狗拿刺猬,无从下手。
因为要对百万、千万、甚至是过亿的用户提供各种网络服务,所以在一线互联网企业里面试和晋升后端开发同学的其中一个重点要求就是要能支撑高并发,要理解性能开销,会进行性能优化。而很多时候,如果你对Linux底层的理解不深的话,遇到很多线上性能瓶颈你会觉得狗拿刺猬,无从下手。
这是第二种模型 (Work Queue),任务模型,当消息处理比较耗时的时候,生产者发送消息的速度远远大于消费的速度,长此以往,消息就会堆积的越来越多,无法及时处理,可以使用work模型,让多个消费者绑定到一个队列,共同消费队列中的消息。队列中的消息一旦消费,就会消失,因此任务是不会被重复执行的。
上一篇文章彻底搞懂channel原理(一)主要介绍channel运行时是通过hchan表示的,也简单说明了hchan各个字段的含义。
调用读取数据的函数前,我们要先调用bind绑定socket对应的地址信息,因为系统是根据地址和端口去查找一个socket的。由代码可以知道,入口没有什么逻辑,主要逻辑在udp层的实现代码中。代码的实现比较简单,就是从socket的接收队列中摘下数据。
反压机制(BackPressure)被广泛应用到实时流处理系统中,流处理系统需要能优雅地处理反压(backpressure)问题。反压通常产生于这样的场景:短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压,例如,垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积,或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理,可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。反压机制就是指系统能够自己检测到被阻塞的Operator,然后系统自适应地降低源头或者上游的发送速率。目前主流的流处理系统 Apache Storm、JStorm、Spark Streaming、S4、Apache Flink、Twitter Heron都采用反压机制解决这个问题,不过他们的实现各自不同。
进程在 Linux 上是一个开销不小的家伙,先不说创建,光是上下文切换一次就得几个微秒。所以为了高效地对海量用户提供服务,必须要让一个进程能同时处理很多个 tcp 连接才行。现在假设一个进程保持了 10000 条连接,那么如何发现哪条连接上有数据可读了、哪条连接可写了 ?
继前篇介绍完sendto 数据发送函数 后,这里介绍数据接收函数 recvfrom。
Linux 网络协议栈是根据 TCP/IP 模型来实现的,TCP/IP 模型由应用层、传输层、网络层和网络接口层,共四层组成,每一层都有各自的职责。
编程的时候,如果要跟某个IP建立连接,我们需要调用操作系统提供的 socket API。
1. 为什么要进行垃圾回收? 创建的对象没用时也不进行回收的话,堆内存很快就会被消耗殆尽,所以需要把一些没有用的对象清理掉。 2. JVM GC 分为哪几种? 分为三种,对新生代进行的垃圾回收叫 minor GC,也叫YGC;对老年代进行的垃圾回收叫 major GC;同时对新生代和老年代进行的垃圾回收叫 full GC,简称 FGC。 3. 如何判断一个对象是否可以被回收? 有两种方法判断对象是否可回收,引用计数法和可达性分析算法。 引用计数法就是维护一个计数器,有引用指向对象时就加一,引用失效
PXC是Percona XtraDB Cluster的缩写,是 Percona 公司出品的免费MySQL集群产品。PXC的作用是通过mysql自带的Galera集群技术,将不同的mysql实例连接起来,实现多主集群。在PXC集群中每个mysql节点都是可读可写的,也就是主从概念中的主节点,不存在只读的节点。
Binder 是 Android 系统进程间通信(IPC:Internet Process Connection)方式之一。Linux 已经拥有的 IPC 手段包括: 管道(Pipe)、信号(Signal)、跟踪(Trace)、插口(Socket)、报文队列(Message)、共享内存(Share Memory)和信号量(Semaphore)等。本文详细分析 Binder 作为 Android 主要 IPC 方式的原理和优势。
自从上次学习了TCP/IP的拥塞控制算法后,我越发想要更加深入的了解TCP/IP的一些底层原理,搜索了很多网络上的资料,看到了陶辉大神关于高性能网络编程的专栏,收益颇多。今天就总结一下,并且加上自己的一些思考。
一:函数调用关系图 POF交换机先会进行基本配置的初始化、交换机资源初始化等,然后开启交换机与控制器通信进程,建立连接进行通信,最后开启基于流表的数据包匹配与处理的进程(主要位于POF/datapath中)进入正常工作状态。 以上是基本流程,为了对交换机源码的整个脉络有一个清楚了解,特意按照执行流程绘制了函数关系调用图,以供解读源码时候参考对照。 图注:蓝色块为主函数;紫色块是main函数中调用的主要函数,会相应进行不同服务;淡蓝色为被调用的函数;粉色理解为开启的线程,会进行数据包接收、发送等,其
在自动驾驶中,需要大量的sensor信息上传到服务器进行训练。即使在车辆的行驶过程中也需要相关的sensor信息进行融合,感知。而sensor的信息可能来自不同的域,这样就需要高速稳定的网络来提供基础服务。对RX 和TX 提供了下面技术,
网络数据传输:数据帧传输,由网卡读取并放入设备缓冲区ring buffer,当网络数据包到达的速率快于内核处理的速率时,ring buffer很快会被填满,新来的数据包将被丢弃。
JVM垃圾回收机制是java程序员必须要了解的知识,对于程序调优具有很大的帮助(同时也是大厂面试必问题)。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云