perf 是 Linux 官方的性能分析工具,它具备 profiling、tracing 和脚本编写等多种功能,是内核 perf_events 子系统的前端工具。
在linux的高性能网络编程中,绕不开的就是epoll。和select、poll等系统调用相比,epoll在需要监视大量文件描述符并且其中只有少数活跃的时候,表现出无可比拟的优势。epoll能让内核记住所关注的描述符,并在对应的描述符事件就绪的时候,在epoll的就绪链表中添加这些就绪元素,并唤醒对应的epoll等待进程。 本文就是笔者在探究epoll源码过程中,对kernel将就绪描述符添加到epoll并唤醒对应进程的一次源码分析(基于linux-2.6.32内核版本)。由于篇幅所限,笔者聚焦于tcp协议下socket可读事件的源码分析。
http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/8930668 (排名100多bolg写的很好)
Nginx反向代理并发能力的强弱,直接影响到系统的稳定性。安装Nginx过程,默认配置并不涉及到过多的并发参数,作为产品运行,不得不考虑这些因素。Nginx作为产品运行,官方建议部署到Linux64位系统,基于该建议,本文中从系统线之上考虑Nginx的并发优化。
关于TCP服务器最大并发连接数有一种误解就是“因为端口号上限为65535,所以TCP服务器理论上的可承载的最大并发连接数也是65535”。
laravel 中使用 swoole 协程可以并发处理大量请求,优势包括:并发处理:允许同时处理多个请求。高性能:基于 linux epoll 事件机制,高效处理请求。低资源消耗:所需服务器资源更少。易于集成:与 laravel 框架无缝集成,使用简单。
linux上使用epoll MacOSX上使用kqueue 性能测试报告 单机千万并发连接
==本文为读书和博客学习笔记,记录将知识总结自己理解的方式。可能存在错误。文末会给出相关参考链接==
****libevent简介**** libevent是一个基于事件触发的网络库,它是轻量级并专注于网络,适用于windows、linux、bsd等多种平台,内部使用select、epoll、kqueue等系统调用管理事件机制,支持多种I/O多路复用技术(epoll、poll、dev/poll、select和kqueue等),在不同的操作系统下,做了多路复用模型的抽象,可以选择使用不同的模型,通过事件函数提供服务。官网Alic传送 ---- ****环境**** ubuntu14.04 ---- ***
前言 由于微信小程序要使用Https,但是又不能修改已有线上的配置。所以最简单的方法就是使用nginx转发,在nginx上使用https,然后再转发到内部服务器。Nginx由于其优良的性能。一台4核16GB的内存完全可以支撑日均百万pv级别的访问。 基础知识 Nginx由于使用了 epoll模型,要求linux的内核必须在2.6以上。要了解epoll模型,可以看看知乎上的这篇文章:IO多路复用与 select,poll与epoll的关系。 使用 uname -a 查看Linux 内核版本,如下是Cent
概述 Selector是NIO中实现I/O多路复用的关键类。Selector实现了通过一个线程管理多个Channel,从而管理多个网络连接的目的。 Channel代表这一个网络连接通道,我们可以将Channel注册到Selector中以实现Selector对其的管理。一个Channel可以注册到多个不同的Selector中。 当Channel注册到Selector后会返回一个SelectionKey对象,该SelectionKey对象则代表这这个Channel和它注册的Selector间的关系。并且Se
今天给大家分享一篇万字长文《微言 Netty:百万并发基石上的 epoll 之剑》。
相信很多人知道石中剑这个典故,在此典故中,天命注定的亚瑟很容易的就拔出了这把石中剑,但是由于资历不被其他人认可,所以他颇费了一番周折才成为了真正意义上的英格兰全境之王,亚瑟王。
eBCC,顾名思义则是extended BCC的缩写,是阿里巴巴内核团队在Aliyun Linux 2上对BCC项目的拓展,包含BCC本身已有的工具集,和我们新开发的一些小的工具;eBCC则是基于在最新的BCC版本0.9之上做了一些拓展。
Tornado是一种 Web 服务器软件的开源版本。Tornado 和主流Web 服务器框架(包括大多数 Python 的框架)有着明显的区别 它是非阻塞式服务器,而且速度相当快
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看
Redis作为一种缓存型数据库,它是可以安装在我们常用的操作系统中,例如Mac、Linux和Windows。但是Redis官方是没有发布Windows版本,现有的Windows版本都是一些民间大佬开发提供。为什么Redis官方没有提供Windows版本,反而是推荐大家在Linux上使用Redis呢?从我个人的角度来看,可能分为如下几点:
主要原因就是『简洁』。如果你用源码编译过Redis,你会发现十分轻快,一步到位。其他语言的开发者可能不会了解这种痛,作为C/C++程序员,如果你源码编译安装过Nginx/Grpc/Thrift/Boost等开源产品,你会发现有很多依赖,而依赖也有自己的依赖,十分苦恼。通常半天一天就耗进去了。由衷地羡慕 npm/maven/pip/composer/...这些包管理器。而Redis则给人惊喜,一行make了此残生。
Selector(选择器)是Java NIO中能够检测一到多个NIO通道,并能够知晓通道是否为诸如读写事件做好准备的组件。这样,一个单独的线程可以管理多个channel,从而管理多个网络连接。 首先看一下Selector相关API: 1.selector 的创建:
对于IO来说,除了传统的block IO,使用最多的就是NIO了,通常我们在netty程序中最常用到的就是NIO,比如NioEventLoopGroup,NioServerSocketChannel等。
2016.4.11日广州参加了腾讯的CC++后台技术一面,安全技术类的面试。面试官人很温和,经历了大概70分钟的问答,特将遇到的面试问题汇总如下,自己总结学习,亦供网友参考。
file 提供了一套unix文件描述符操作管理接口。用于管理所有Linux文件操作和socket通信。并提供了相关的注册、更新、删除的api接口。
Nginx和Apache一样,同样使用模块化管理,但是和Apache“热插拔”(每次添加模块的时候,不需要重新编译,只需要重新载入即可)的方式不同,Nginx每次添加一个模块或删除一个模块的话都需要重新编译才可以适用相应的功能模块。
1、twemproxy explore 当我们有大量 Redis 或 Memcached 的时候,通常只能通过客户端的一些数据分配算法(比如一致性哈希),来实现集群存储的特性。虽然Redis 2.6版本已经发布Redis Cluster,但还不是很成熟适用正式生产环境。 Redis 的 Cluster 方案还没有正式推出之前,我们通过 Proxy 的方式来实现集群存储。 Twitter,世界最大的Redis集群之一部署在Twitter用于为用户提供时间轴数据。Twitter Open Sou
当我们有大量 Redis 或 Memcached 的时候,通常只能通过客户端的一些数据分配算法(比如一致性哈希),来实现集群存储的特性。虽然Redis 2.6版本已经发布Redis Cluster,但还不是很成熟适用正式生产环境。 Redis 的 Cluster 方案还没有正式推出之前,我们通过 Proxy 的方式来实现集群存储。
Nginx由内核和模块组成,其中,内核的设计非常微小和简洁,完成的工作也非常简单,仅仅通过查找配置文件将客户端请求映射到一个location block(location是Nginx配置中的一个指令,用于URL匹配),而在这个location中所配置的每个指令将会启动不同的模块去完成相应的工作。
Nginx因为它的稳定性、丰富的模块库、灵活的配置和低系统资源的消耗而闻名.业界一致认为它是Apache2.2+mod_proxy_balancer的轻量级代替者,不仅是因为响应静态页面的速度非常快,而且它的模块数量达到Apache的近2/3。对proxy和rewrite模块的支持很彻底,还支持mod_fcgi、ssl、vhosts ,适合用来做mongrel clusters的前端HTTP响应。 nginx和Apache一样使用模块化设计,nginx模块包括内置模块和第三方模块,其中内置模块中包含主模块和事件模块。
我的笔记本cpu是64位的,操作系统也是64位的,问题应该如虚拟机右下角提示所说,
当项目中引入了一些第三方或者开源库时,如果没有详细的文档说明,我们往往有种“盲人摸象”的感觉。如果只是简单的使用还好,但是这些代码需要被定制时,就需要深入阅读理解其实现。这个时候又往往有种“无从入手”的感觉。特别是对一些大型的项目,管理者往往需要划分出不同模块交由下属去理解,于是划分的依据是什么?如果没有一个总体统筹的认识,很多工作都无法开展下去。本文将探讨的工具将协助我们解决这些问题。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
epoll是Linux提供的I/O event notification facility。在需要监听的fd数量很多(成千上万)而同一时刻可读/可写的数量又比较少(几个?几十个?几百个?)的情况下,性能要明显优于select、poll。
又到周六了,不过这周有点忙新文章还没有写,为了不跳票,就想着把早期还不错的文章,重新排版修改发一下,因为当时读者很少,现在而言完全可以当作一篇新文章(有种狡辩的意思)...
epoll机制是Linux下一种高效的IO复用方式,相较于select和poll机制来说。其高效的原因是将基于事件的fd放到内核中来完成,在内核中基于红黑树+链表数据结构来实现,链表存放有事件发生的fd集合,然后在调用epoll_wait时返回给应用程序,由应用程序来处理这些fd事件。
epoll简介 epoll 是Linux内核中的一种可扩展IO事件处理机制,最早在 Linux 2.5.44内核中引入,可被用于代替POSIX select 和 poll 系统调用,并且在具有大量应用程序请求时能够获得较好的性能( 此时被监视的文件描述符数目非常大,与旧的 select 和 poll 系统调用完成操作所需 O(n) 不同, epoll能在O(1)时间内完成操作,所以性能相当高),epoll 与 FreeBSD的kqueue类似,都向用户空间提供了自己的文件描述符来进行操作。 [cpp]
User space(用户空间)和 Kernel space(内核空间)。Linux里面这么设计的目的主要是为了安全,即使用户空间崩溃了,内核也不受影响。所以在Linux世界,进程不能直接访问硬件设备,当进程需要访问硬件设备(比如读取磁盘文件,接收网络数据等等)时,必须由用户态模式切换至内核态模式,通过系统调用访问硬件设备。
这里需要了解vpp启动过程中存在初始化宏函数的执行顺序。当前unix cli相关资源的使用就依赖这个顺序来保证的。下面先来了解一下:
输入输出(input/output)的对象可以是文件(file), 网络(socket),进程之间的管道(pipe)。在linux系统中,都用文件描述符(fd)来表示。
本篇侧重点在于 TCP负载均衡,或者可以说,没有多少HTTP负载均衡相关的。所以如果不是你的菜,可以省些时间。
并不久远之前,设置单个Web服务器以支持10,000个并发连接还是一项伟大的壮举。有许多因素使开发这样的Web服务器成为可能,例如nginx,它比以前的服务器可以处理更多的连接,效率更高。最大的因素之一是用于监视文件描述符的常量时间polling(O(1))机制,被大多数操作系统所采用。
在用C++实现一个定时任务框架文章中实现了一个定时任务的框架,本文将将继续针对定时任务进行介绍帮助大家根据具体的应用场景选择合适的方式。
僵尸进程:在Linux中,父进程使用fork创建子进程,子进程终止后,但父进程不知道子进程终止,虽然子进程已经退出,但系统还未它保留一定的信息(比如进程号,退出状态,运行时间),这时候,子进程就被称为僵尸进程。系统资源有限,如果进程被僵尸进程耗尽,那么就无法创建出新的进程。 Android 提供一种属性服务相当于Windows下的注册表管理器记录用户及软件信息,即使系统或软件重启,根据之前的信息,进行一些初始化操作。 在Linux新内核中:epoll用来替换select,它是Linux为处理大量文件而做的改进的poll,是Linux多路复用I/O接口select/poll的增强版。它能够显著的提高程序在大量并发连接中只有少量活跃情况下的系统CPU利用率。epoll内部用于保存事件的数据类型是红黑树,查找速度快,只有O(logn),select采用数组保存信息查找速度慢只有O(n),只有当少量文件描述符值,epoll与select的效率才会差不多。
(推荐)Github下载:https://github.com/redis/redis
epoll有EPOLLLT和EPOLLET两种触发模式,水平触发和边缘触发. 此处略
一提到高并发,就没有办法绕开I/O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。
虽然市面上已经有很多成熟的网络库,但是编写一个自己的网络库依然让我获益匪浅,这篇文章主要包含:
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。
设想一个场景:有100万用户同一时候与一个进程保持着TCP连接,而每个时刻仅仅有几十个或几百个TCP连接时活跃的(接收到TCP包),也就是说,在每一时刻,进程值须要处理这100万连接中的一小部分连接。那么,怎样才干高效地处理这样的场景呢?进程是否在每次询问操作系统收集有事件发生的TCP连接时,把这100万个连接告诉操作系统,然后由操作系统找出当中有事件发生的几百个连接呢?实际上,在Linux内核2.4版本号曾经,那时的select或者poll事件驱动方式就是这样做的。
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