在 socket 是阻塞模式下 connect 函数会一直到有明确的结果才会返回(或连接成功或连接失败),如果服务器地址“较远”,连接速度比较慢,connect 函数在连接过程中可能会导致程序阻塞在 connect 函数处好一会儿(如两三秒之久),虽然这一般也不会对依赖于网络通信的程序造成什么影响,但在实际项目中,我们一般倾向使用所谓的异步的 connect 技术,或者叫非阻塞的 connect。这个流程一般有如下步骤:
本篇是高性能、高并发系列的第三篇,承接上文《读取文件时程序经历了什么》,在讲解了进程、线程以及I/O后,我们来到了高并发中又一关键技术,即I/O多路复用。
在Linux网络编程中,常常使用select和poll来做事件触发,监听socket的读写状态,然后进行读写操作。现在新的linux内核中,增加了epoll事件触发机制,具有更高的性能和更好的设计理念,可以用它来完全代替select和poll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核总的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linux/posix_types.h头文件中有这样的声明: [cpp] view pl
epoll是一种I/O事件通知机制,是linux 内核实现IO多路复用的一个实现。IO多路复用是指,在一个操作里同时监听多个输入输出源,在其中一个或多个输入输出源可用的时候返回,然后对其的进行读写操作。 epoll有两种工作方式, LT-水平触发 和ET-边缘触发(默认工作方式),主要区别是: LT,内核通知你fd是否就绪,如果没有处理,则会持续通知。而ET,内核只通知一次。 什么是I/O? 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。 什么是事件? IO中涉及到的行为,建立连接、读操作、写操作等抽象出一个概念,就是事件,在jdk中用类SelectionKey.java来表示,例如:可读事件,当文件描述符关联的内核读缓冲区可读,则触发可读事件(可读:内核缓冲区非空,有数据可以读取);可写事件,当文件描述符关联的内核写缓冲区可写,则触发可写事件(可写:内核缓冲区不满,有空闲空间可以写入)。 什么是通知机制? 通知机制,就是当事件发生的时候,则主动通知。通知机制的反面,就是轮询机制。
作为即时通讯技术的开发者来说,高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸,什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来,又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如:Java的Netty、Php的workman、Go的nget等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时,方知自已所掌握的不过是皮毛。
文件描述符在形式上是一个非负整数。实际上,它是一个索引值,指向内核为每一个进程所维护的该进程打开文件的记录表。当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时,内核向进程返回一个文件描述符。
首先,Redis 是跑在单线程中的,所有的操作都是按照顺序线性执行的,但是由于读写操作等待用户输入或输出都是阻塞的,所以 I/O 操作在一般情况下往往不能直接返回,这会导致某一文件的 I/O 阻塞导致整个进程无法对其它客户提供服务,而 I/O 多路复用就是为了解决这个问题而出现的。
这篇文章读不懂的没关系,可以先收藏一下。笔者准备介绍完epoll和NIO等知识点,然后写一篇Java网络IO模型的介绍,这样可以使Java网络IO的知识体系更加地完整和严谨。初学者也可以等看完IO模型介绍的博客之后,再回头看这些博客,会更加有收获。
Python中的select模块专注于I/O多路复用,提供了select poll epoll三个方法(其中后两个在Linux中可用,windows仅支持select),另外也提供了kqueue方法(freeBSD系统)
二、phpMyAdmin利用: phpMyAdmin的漏洞多为经过验证后的才能利用,所以需要进入后台,可以采用爆破的方式进入后台,常用的有:
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)...
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
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。
socket编程的demo中使用的都是最基本的,但是一般不会真正用在项目中的代码。而实际项目中,需要面临复杂多变的需求环境,比如有多个socket连接,或者服务需要监听的时候,可能有很多socket连接进来。面对这种情况,最直接最简单的想法是,一个socket连接创建一个线程去处理。当然,在socket连接数较少的情况下,这种方式无可厚非,但是如果连接数量较大,就会出现意外情况。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 程序员编写代码执行I/O操作最终都逃不过文件这个概念。 在Unix/Linux世界中,文件是一个很简单的概念,作为程序员我们只需要将其理解为一个N字节的序列就可以了: b1, b2, b3, b4, ....... , bN 实际上,所有的I/O设备都被抽象为了文件这个概念,一切皆文件(Everything is File),磁盘、网络数据、终端,甚至进程间通信工具管道pipe等都被当成文件对待。 所有的I/O操作也都可以通过文件读写来实现,这一抽
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。
这三个知识点,很重要,原因有三条:(1) 面试中经常被问到。尤其是面试高级工程师,架构师的时候。(2) 一切高并发框架的基础技术支撑。Nginx,Redis,kafka等框架都立足于这些基 础技术。(3)select、poll、epoll代表着一种数据结构,代表着一种算法思想,应该好好的去学 习,去体会。其实很多人对数据结构和算法不了解,投入力度不大,觉得工作中用不到, 其实,其实这个观点要纠正一下。
本文介绍了如何利用异步通知机制来实现一个按键防抖功能。首先介绍了异步通知的原理,然后通过代码示例介绍了如何使用异步通知来实现按键防抖功能。最后对实现效果进行了展示和说明。
select函数监控3类文件描述符,调用select函数后会阻塞,直到描述符fd准备就绪(有数据可读、可写、异常)或者超时,函数便返回。 当select函数返回后,可通过遍历描述符集合,找到就绪的描述符。
对于服务器的并发处理能力,我们需要的是:每一毫秒服务器都能及时处理这一毫秒内收到的数百个不同TCP连接上的报文,与此同时,可能服务器上还有数以十万计的最近几秒没有收发任何报文的相对不活跃连接。同时处理多个并行发生事件的连接,简称为并发;同时处理万计、十万计的连接,则是高并发。服务器的并发编程所追求的就是处理的并发连接数目无限大,同时维持着高效率使用CPU等资源,直至物理资源首先耗尽。
在之前的博客中已经总结过分别在windows和linux操作系统下实现socket高并发(I/O异步)的方法,可以参考基于epoll的TP传输层实现和Windows之IOCP
该文章讲述了在Linux系统中,通过调用timeout函数进行网络连接时,如何实现超时控制。具体来说,介绍了timeout函数的定义、使用方法和注意事项,以及如何在代码中调用timeout函数实现网络连接超时控制。此外,还介绍了如何利用setsockopt函数设置SO_RCVTIMEO选项来实现超时控制。
先抛出一个问题,基于此问题引出文章的主题:1999 年 Dan Kegel 在其个人站点提出了 C10K问题,首字母 C 是 Client 的缩写,C10K 即单机同时处理 1 万个连接的问题。C10K 表示处理 10000 个并发连接,注意这里的并发连接和每秒请求数不同,虽然它们是相似的,每秒处理许多请求需要很高的吞吐量(快速处理它们),但是更大数量的并发连接需要高效的连接调度,即 I/O 模型的问题。
I/O模型主要包括:阻塞IO、非阻塞IO、I/O 多路复用、异步I/O和信号I/O;
这里主要是关于TCP的,TCP的特点什么的相关介绍在我另一篇博文里,所以这里直接动手吧。
它的基本原理就是select/epoll这个function会不断的轮询所负责的所有socket,当某个socket有数据到达了,就通知用户进程。
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最近在看 UNIX 网络编程并研究了一下 Redis 的实现,感觉 Redis 的源代码十分适合阅读和分析,其中 I/O 多路复用(mutiplexing)部分的实现非常干净和优雅,在这里想对这部分的内容进行简单的整理。
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。
http://www.cnblogs.com/hnrainll/p/3625597.html
readfds、writefds、exceptfds这三个数组既是输入参数,也是输出参数。 它们也用于内核空间想用户空间传递就绪的文件描述符。
http://blog.csdn.net/lingfengtengfei/article/details/12392449
I/O多路复用有很多种实现。在linux上,2.4内核前主要是select和poll,自Linux 2.6内核正式引入epoll以来,epoll已经成为了目前实现高性能网络服务器的必备技术。尽管他们的使用方法不尽相同,但是本质上却没有什么区别。本文将重点探讨将放在EPOLL的实现与使用详解。
这篇文章我们将介绍服务器的开发,并从多个方面探究如何开发一款高性能高并发的服务器程序。需要注意的是一般大型服务器,其复杂程度在于其业务,而不是在于其代码工程的基本框架。大型服务器一般有多个服务组成,可能会支持 CDN,或者支持所谓的“分布式”等,这篇文章不会介绍这些东西,因为不管结构多么复杂的服务器,都是由单个服务器组成的。所以这篇文章的侧重点是讨论单个服务程序的结构,而且这里的结构指的也是单个服务器的网络通信层结构,如果你能真正地理解了我所说的,那么在这个基础的结构上面开展任何业务都是可以的,也可以将这种结构扩展成复杂的多个服务器组,例如“分布式”服务。文中的代码示例虽然是以 C++ 为例,但同样适合Java(我本人也是Java开发者),原理都是一样的,只不过Java可能在基本的操作系统网络通信API的基础上用虚拟机包裹了一层接口而已(Java甚至可能基于一些常用的网络通信框架思想提供了一些现成的 API,例如 NIO )。有鉴于此,这篇文章不讨论那些大而空、泛泛而谈的技术术语,而是讲的是实实在在的能指导读者在实际工作中实践的编码方案或优化已有编码的方法。另外这里讨论的技术同时涉及 Windows 和 Linux 两个平台。
提权,顾名思义就是提升权限,当我们 getshell ⼀个⽹站之后,⼤部分情况下我们的权限是⾮常低的,这时就需要利⽤提权,让原本的低权限(如只允许列⽬录)→ ⾼权限(拥有修改⽂件的能⼒),权限提升后,对接下来的渗透有很⼤帮助
由于笔者在之前发布的一文玩转NGINX中提到过I/O复用模型,在此另起一篇文章简述相关技术。
这个公众号自从去年6月份到现在已经半年了,将近80篇的原创大概换来了550元的广告费。这不是我一个人的钱(主要是大家浏览量带来的支持),再加上我们最近遇到的事情,在避开了一大坨不靠谱的虚假公益组织后,我拿出了300元(惭愧不算多)捐献给了北京韩红爱心慈善基金会。转账的时候是用我个人建行的网银捐献的,附言名义是[ 老李的朋友们和老李 ],捐献渠道是我从韩红老师的weibo上找到的一个招商银行的对公银行账号,但目前我有两个尚无法确认:
简单地说,它们就是“定个闹钟”:在调用 poll、select 函数时可以传入“超时时间”。在这段时间内,条件合适时(比如有数据可读、有空间可写)就会立刻返回,否则等到“超时时间”结束时返回错误。
这次,我们以最简单 socket 网络模型,一步一步的过度到 I/O 多路复用。
一个服务程序如果要对外服务,就要与外部程序进行通信,这些外部进程往往是位于不同机器上的不同进程(所谓的客户端),一般通信方式就是我们所说的网络通信,即所谓的 socket 通信。因此网络通信组件是一个服务器端程序的基础组件,设计的好坏,直接影响到其对外服务的能力。不同的业务在网络通信框架的一些细节上可能略有不同,但有大多数设计原理都是通用的,本节来讨论这些通用的原理和其设计细节。
要想客户端和服务器能在网络中通信,那必须得使用 Socket 编程,它是进程间通信里比较特别的方式,特别之处在于它是可以跨主机间通信。
https://draveness.me/redis-io-multiplexing
前言 事件驱动为广大的程序员所熟悉,其最为人津津乐道的是在图形化界面编程中的应用;事实上,在网络编程中事件驱动也被广泛使用,并大规模部署在高连接数高吞吐量的服务器程序中,如 http 服务器程序、ftp 服务器程序等。相比于传统的网络编程方式,事件驱动能够极大的降低资源占用,增大服务接待能力,并提高网络传输效率。 关于本文提及的服务器模型,搜索网络可以查阅到很多的实现代码,所以,本文将不拘泥于源代码的陈列与分析,而侧重模型的介绍和比较。使用 libev 事件驱动库的服务器模型将给出实现代码。 本文涉及到线程
L011Linux和androidNDK之socket出错情况的处理:Interrupted system call,Try again
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