BIO(Blocking IO) 又称同步阻塞IO,一个客户端由一个线程来进行处理
零基础如何系统地自学Python编程?绝大多数零基础转行者学习编程的目的就是想找一份高薪有发展前景的工作,哪个编程语言就业前景好越值得学习。零基础的同学学Python是一个不错的选择。
1.网卡发现 MAC 地址符合,就将包收进来;发现 IP 地址符合,根据 IP 头中协议项,知道上一层是 TCP 协议;
当别人问我们Redis这么快的时候,很多小白都只会简简单单的回答,因为Redis它是基于内存存储的,使用内存存储数据,可以避免频繁的进行写盘操作,大大降低响应时间。这个确实是一个原因,但回答的还是不够面。起码在这里还得回答上高效的数据结构以及IO网络多路复用的设计架构。
哈哈,反正我在面试时候经常会问候选人这个问题,这个问题其实是对redis内部机制的一个考察,可以牵扯出好多涉及底层深入原理的一些列问题。
所谓惊群现象,简单的来说就是当多个进程或线程在同时阻塞等待同一个事件时,如果该事件发生,会唤醒在等待的所有的进程/线程,但最终只可能有一个进程/线程对该事件进行处理,其他进程/线程会在失败后重新休眠,唤醒多个进程/线程这种不必要的行为会造成系统资源的浪费(涉及到进程的上下文切换)。而常见的惊群问题有accept惊群、epoll惊群。
前一阵子写过一篇COW(Copy On Write)文章,结果阅读量很低啊…COW奶牛!Copy On Write机制了解一下
你答: 我听过一个这样的故事:讲的是蚯蚓一家人,有一天,蚯蚓爸爸特别无聊,就把自己切成了俩段愉快的打羽毛球去了,蚯蚓妈妈见状,把自己切成了四段,打麻将去了,蚯蚓哥哥接近狂热,把自己切成很多段,结果死掉了,因为他想踢足球。蚯蚓哥哥的死震惊了整个蚯蚓界,各蚯蚓专家呼吁大家要谨慎使用自己的能力。蚯蚓哥哥的死同时对蚯蚓一家造成了不可磨灭的伤害,蚯蚓弟弟为了弥补家庭的残缺,决定把自己切成俩段。第二天蚯蚓弟弟也死掉了。你知道为什么吗?
你是否曾经有想过这个问题,我们的一台 web 服务器最多能连接多少个客户端,或者说是服务多少个用户?是不是说,无论用户数量有多少,只要 CPU 和内存足够,就能支持?
linux系统也是一种应用,它是基于计算机硬件的一种操作系统软件。当我们接收一次网络传输,计算机硬件的网卡会从网络中将读到的字节流写到linux的buffer缓冲区内存中,然后用户空间会调用linux对外暴露的接口,将linux中的buffer内存中的数据再读取到用户空间。这一次读操作就是一次IO。同样写也是这样的。
redis是单线程的(不严谨的讲法的哈),为什么还这么快,很多人相信会回答因为redis是基于内存操作的, 内存的读写速度是非常快的。答到这,逼格还是不够高的,基于内存是一方面,但还有一个关键点是:redis采用了多路复用技术,今天我们就来聊聊这个点。
应用场景:BIO 适合用于连接数比较小且固定的架构,这种方式对服务器资源要求比较高,但程序简单易理解。
IO复用是串行的a有问题处理a的,但是a的问题要处理10个小时b就得等待10个小时
java方面 java中的引用有几种? Java中的threadlocal是怎么用的? threadlocal中的内部实现是怎么样的? 哪种引用? java中的"final"关键字在多线程的语义中,有
在内核中,为每个socket维护两个队列,一个是已建立连接的队列,也就是完成了三次握手,处于established状态,一个是还没有完全建立连接的队列,处于sync_rcvd状态。
操作系统的核心是内核,独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的所有权限。为了保证用户进程不能直接操作内核(kernel),保证内核的安全,操心系统将虚拟空间划分为两部分,一部分为内核空间,一部分为用户空间。
Socket编程进行的是端到端的通信,基于网络层和传输层的实现。在网络层,Socket 函数需要指定到底是 IPv4 还是IPv6。传输层需要指定是tcp还是udp。 基于TCP协议的socket调用过程:
Linux Kernel Development 一书中,关于 Linux 的进程调度器并没有讲解的很全面,只是提到了 CFS 调度器的基本思想和一些实现细节;并没有 Linux 早期的调度器介绍,以及最近这些年新增的在内核源码树外维护的调度器思想。所以在经过一番搜寻后,看到了这篇论文 A complete guide to Linux process scheduling,对 Linux 的调度器历史进行了回顾,并且相对细致地讲解了 CFS 调度器。整体来说,虽然比较啰嗦,但是对于想要知道更多细节的我来说非常适合,所以就有了翻译它的冲动。当然,在学习过程也参考了其它论文。下面开启学习之旅吧,如有任何问题,欢迎指正~
网络I/O,可以理解为网络上的数据流。通常我们会基于socket与远端建立一条TCP或者UDP通道,然后进行读写。单个socket时,使用一个线程即可高效处理;然而如果是10K个socket连接,或者更多,我们如何做到高性能处理?
最近有朋友在群里反馈,自己服务器的CPU一直处于高占用状态,但用top、ps等命令却一直找不到是哪个进程在占用,怀疑中了挖矿病毒,急的团团转。
经过前面两次的面试,这里就马上转到第三家公司了的面试了,这里简称 B,工作地点和上一篇所讲述的 W 公司在一个城市,是面完 W 之后第二天去的,说出名字的话大多小伙伴都听过或者用过其服务,具体是什么要靠你们的悟性了。 一面 B 公司的一面也是电面,主要是根据简历上的聊了一下,问了几个问题。挑两个比较有通用性的问题聊一下。 了解 Spring 框架多少? 博主说 SpringMVC+Spring 是比较常用的,看过一点 Spring 的源码,主要是关于 Xml 解析和 Bean 加载的,记得大致的步骤。面试
章节目录 I/O复用 IO多路复用 多路复用-select、epoll select epoll 优缺点总结 linux 更改文件描述符大小的命令 - 面试会问 I/O复用 什么是I/O复用 I/O复用 解决的是并发性请求的问题。 处理多个并发请求,要产生多个I/O流来进行系统内核数据的读取。 常用的两种处理方式是串行,前一个阻塞,后面无法继续进行处理、并行处理请求-实现最大并发和吞吐。 I/O复用定义为:一个socket作为复用来完成整个I/O流的请求链接建立,处理请求则采用多线程。 IO多路复用 普通版
用友一面:09.05 自我介绍 死锁 线程的状态 协程(不会) Linux掌握多少 select、poll、epoll TCP三次握手、四次挥手 有没有抓过包?(实习的时候有过,但是也不常用) TCP可靠传输(校验和、超时重传、流量控制、拥塞控制) 二叉树遍历方式 怎么构造平衡二叉树。。(忘了) 程序的时间复杂度怎么计算 队列和栈有什么区别,让你构造栈怎么做 git中的rebase命令 Java中常见的集合,哪些是线程安全的 分布式事务有哪些种解决方案 分布式锁有几种实现方式,为什么setnx命令只能有一个
JVM本质就是一个进程,因此其内存空间(也称之为运行时数据区,注意与JMM的区别)也有进程的一般特点。深入浅出 Java 中 JVM 内存管理,这篇参考下。
在 Linux 系统之中有一个核心武器:epoll 池,在高并发的,高吞吐的 IO 系统中常常见到 epoll 的身影。
select、poll 和 epoll 都是 Linux API 提供的 IO 复用方式。
今天看了几篇关于后台开发的面试经验贴,感受到了来自面试官的满满恶意。 主要考察领域:
Netty作为高性能的网络通信框架,它是IO模型演变过程中的产物。Netty以Java NIO为基础,是一种基于异步事件驱动的网络通信应用框架,Netty用以快速开发高性能、高可靠的网络服务器和客户端程序,很多开源框架都选择Netty作为其网络通信模块。本文主要通过分析IO模型的优化演进之路,比较不同IO模型的异同,让大家对于Java IO模型有着更加深刻的理解,我想这也是Netty如何实现高性能网络通信理解的重要基础。话不多说,我们赶紧发车了。
传统的IO模型了处理一个Get请求,需要监听客户端请求(bind/listen),和客户端建立连接(accept),从 socket中读取请求(recv),解析客户端发送请求(parse),根据请求类型读取键值数据(get),最后给客户端返回结果即向 socket中写回数据(send);
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存应该
C 是 Client 单词首字母缩写,10K 指 1 万,C10K 指单机同时处理 1 万个并发连接问题。
RCU(Read-Copy Update)是数据同步的一种方式,在当前的Linux内核中发挥着重要的作用。RCU主要针对的数据对象是链表,目的是提高遍历读取数据的效率,为了达到目的使用RCU机制读取数据的时候不对链表进行耗时的加锁操作。这样在同一时间可以有多个线程同时读取该链表,并且允许一个线程对链表进行修改(修改的时候,需要加锁)。RCU适用于需要频繁的读取数据,而相应修改数据并不多的情景,例如在文件系统中,经常需要查找定位目录,而对目录的修改相对来说并不多,这就是RCU发挥作用的最佳场景。 Linux内核源码当中,关于RCU的文档比较齐全,你可以在 /Documentation/RCU/ 目录下找到这些文件。Paul E. McKenney 是内核中RCU源码的主要实现者,他也写了很多RCU方面的文章。他把这些文章和一些关于RCU的论文的链接整理到了一起。http://www2.rdrop.com/users/paulmck/RCU/ 在RCU的实现过程中,我们主要解决以下问题: 1,在读取过程中,另外一个线程删除了一个节点。删除线程可以把这个节点从链表中移除,但它不能直接销毁这个节点,必须等到所有的读取线程读取完成以后,才进行销毁操作。RCU中把这个过程称为宽限期(Grace period)。 2,在读取过程中,另外一个线程插入了一个新节点,而读线程读到了这个节点,那么需要保证读到的这个节点是完整的。这里涉及到了发布-订阅机制(Publish-Subscribe Mechanism)。 3, 保证读取链表的完整性。新增或者删除一个节点,不至于导致遍历一个链表从中间断开。但是RCU并不保证一定能读到新增的节点或者不读到要被删除的节点。 宽限期
我们平常做网络编程的时候都会碰到 Socket 对象 ,或者在配置代理的时候, 碰到配置 Socket 地址。 还经常会碰到 I/O 模型、异步编程、内存映射等概念。再往更深层次学习, 还会碰到 epoll/select 等编程模型。
一位工作5年的小伙伴面试时被问到IO相关的问题,说,谈谈你对IO多路复用机制的理解。当时他说只是听过多路复用,具体细节没有了解过。今天,我给大家分享一下我的理解。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 摘要 本文(有码慎入)主要介绍Linux任务调度相关的发展历史和基本原理。多年以来,内核界的黑客们一直着力于寻找既能满足高负载后台任务资源充分利用,又能满足桌面系统良好交互性的调度方法,尽管截至到目前为止仍然没有一个完美的解决方案。本文希望通过介绍调度算法的发展历程,因为任务调度本身不是一个局限于操作系统的话题,包括数据库,程序语言实现等,都会与调度相关。本文在介绍过程中,会引用Linux的代码实现作为说明,同时阐述其中的一些趣闻轶事。 调度实体 进程任务通常包
引言 在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。
在上一篇博客 【Linux 内核 内存管理】RCU 机制 ① ( RCU 机制简介 | RCU 机制的优势与弊端 | RCU 机制的链表应用场景 ) 中 , 分析了 RCU 机制的优势与弊端 ;
随着cpu技术发展,现在大部分移动设备、PC、服务器都已经使用上64bit的CPU,但是关于Linux内核的虚拟内存管理,还停留在历史的用户态与内核态虚拟内存3:1的观念中,导致在解决一些内存问题时存在误解。
前言:tomcat一度是web容器的标准,但是tomcat的并发量却只有200-400之间,即使现在有了aio模式,也没有提升太多。所以现在大部分都是使用netty作为高性能服务器框架,在dubbo,
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存应该是足够使用的;但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了),如下图所示。由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿,所以我们要追问:内存究竟去哪儿了?
在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用大约800m。从表面上,物理内存应该是足够使用的;但实际运行的情况是,会发生大量使用SWAP(说明物理内存不够使用 了),如下图所示。同时,由于SWAP和GC同时发生会致使JVM严重卡顿,所以我们要追问:内存究竟去哪儿了要分析这个问题,理解JVM和操作系统之间的内存关系非常重要。接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。 一、Li
你答:我听过一个这样的故事:讲的是蚯蚓一家人,有一天,蚯蚓爸爸特别无聊,就把自己切成了俩段愉快的打羽毛球去了,蚯蚓妈妈见状,把自己切成了四段,打麻将去了,蚯蚓哥哥接近狂热,把自己切成很多段,结果死掉了,因为他想踢足球。蚯蚓哥哥的死震惊了整个蚯蚓界,各蚯蚓专家呼吁大家要谨慎使用自己的能力。蚯蚓哥哥的死同时对蚯蚓一家造成了不可磨灭的伤害,蚯蚓弟弟为了弥补家庭的残缺,决定把自己切成俩段。第二天蚯蚓弟弟也死掉了。你知道为什么吗?
看了 《Android 的离奇陷阱 — 设置线程优先级导致的微信卡顿惨案》这篇文章,有没有觉得原来大家再熟悉不过的线程,也还有鲜为人知的坑?除此之外,微信与线程之间还有很多不得不说的故事,下面跟大家分享一下线程还会导致什么样的内存问题。 [anon:thread stack guard page] 在分析虚拟内存空间耗尽导致的 crash 问题时,我们在 /proc/[pid]/maps 中发现了新增了不少跟以往不一样 case,内存中充满了大量这样的块: 从 map entry 的名字与内存大小和权
我相信大部分人看到这些名词,都是一头雾水的,如果你去搜索引擎搜索,那么恭喜你,你又会被各种文章中的高大上的名词搞得云里雾里。那么,我们应该怎么理清这么名词之间的关系呢?
背景:今天被人问到一个10G的超大CSV如何最快速度读取,并插入到数据库中。一般读取文件都是单线程一直往下读,但是如果文件特别大的情况下就会很慢。如何快速读取?脑海里面"多线程"一下子就浮出水面了,想要快速读取文件,肯定得多线程一起读取。那问题来了,一个文件怎么样进行多线程读取,首先得知道每个线程要负责读取的位置,才可以多线程完整的读取一行的数据。
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