很多对技术有追求的读者朋友,做到一定阶段后都希望技术有所精进。有些读者朋友可能会研究一些中间件的技术架构和实现原理。比如,Nginx为什么能同时支撑数万乃至数十万的连接?为什么单工作线程的Redis性能比多线程的Memcached还要强?Dubbo的底层实现是怎样的,为什么他的通信效率非常高?
清·俞樾《湖楼笔谈》六:“盖诗人用意之妙,在乎深入显出。入之不深,则有浅易之病;出之不显,则有艰涩之患。”
下图是根据同步、异步、阻塞、非阻塞四个指标总结的Linux下四个象限的I/O通信模式。
本文试图理清楚几种IO模型的根本性区别,同时分析了为什么在Linux网络编程中最好要用非阻塞式IO?
从操作系统层面怎么理解网络I/O呢?计算机的世界有一套自己定义的概念。如果不明白这些概念,就无法真正明白技术的设计思路和本质。所以在我看来,这些概念是了解技术和计算机世界的基础。
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。
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:
写这个小结主要是因为之前研究Boost.Asio的时候,其内部使用了很多不同的方法来实现异步网络编程 然后就顺便把一些高级的玩意看了一下,也顺便把以前低级的玩意放到一起,哇哈哈。很多东西只是个人的理解,不一定正确
阻塞与非阻塞主要是程序等待消息通知时的状态角度来说的。阻塞调用是指调用结果返回之前,当前线程会被挂起,一直处于等待消息通知,不能够执行其他业务。
服务器端编程,经常需要构造高性能的网络应用,需要选用高性能的IO模型,这也是通关大公司面试必备的知识。
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:
从基础讲起,IO的原理和模型是隐藏在编程知识底下的,是开发人员必须掌握的基础原理,是基础的基础,更是通关大厂面试的必备知识。
python在linux下的反弹shell代码我相信很多人都见过:
我们知道Tornado 优秀的大并发处理能力得益于它的 web server 从底层开始就自己实现了一整套基于 epoll 的单线程异步架构,其他 web 框架比如Django或者Flask的自带 server 基本是基于 wsgi 写的简单服务器,并没有自己实现底层结构。而tornado.ioloop 就是 tornado web server 最底层的实现。
原文链接:http://scotdoyle.com/python-epoll-howto.html
摘要 关于epoll的问题很早就像写文章讲讲自己的看法,但是由于ffrpc一直没有完工,所以也就拖下来了。Epoll主要在服务器编程中使用,本文主要探讨服务器程序中epoll的使用技巧。Epoll一般和异步io结合使用,故本文讨论基于以下应用场合: 主要讨论服务器程序中epoll的使用,主要涉及tcp socket的相关api。 Tcp socket 为异步模式,包括socket的异步读写,以及监听的异步操作。 本文不会过多讨论API的细节,而是专注流程与设计。 Epoll 的io模型 Epol
一、结论 提出这个问题说明对网络编程的一些基础原理未搞明白,先说下结论: 一个 socket 是否设置为阻塞模式,只会影响到 connect/accept/send/recv 等四个 socket API 函数,不会影响到 select/poll/epoll_wait 函数,后三个函数的超时或者阻塞时间是由其函数自身参数控制的。 二、原理分析 下面详细的解释,为了方便解释,在这之前我们先明确几个基础概念: connfd:创建 socket,主动发起连接的一端(客户端),该端调用 connect 函数主动发起
http://blog.csdn.net/zs634134578/article/details/19806429
Java IO 方式有很多种,基于不同的 IO 抽象模型和交互方式,可以进行简单区分。
高性能是每个程序员的追求,无论写一行代码还是做一个系统,都希望能够达到高性能的效果。高性能架构设计主要集中在两方面:
几年前的一个下午,公司里码农们正在安静地敲着代码,突然很多人的手机同时“哔哔”地响了起来。本来以为发工资了,都挺高兴!打开一看,原来是告警短信
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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?
很多的小伙伴,被java IO 模型,搞得有点儿晕,一会儿是4种模型,一会儿又变成了5种模型。
从本篇开始回顾总结Netty通信框架,尝试为读者揭开它的神秘面纱。Flink内部节点之间的通信是用Akka,比如JobManager和TaskManager之间的通信。而operator之间的数据传输是利用Netty。
前几期的分享,我们站在编码视角去聊 Java IO,旨在理解与编码,本次从 Linux 操作系统层面了解一下 IO 模型,这样方能做到知其然,知其所以然。
前段时间我在实现 rust-kernel-riscv (使用 Rust 无栈协程进行上下文切换的操作系统内核) 时, 跟进了一些 Linux Kernel 的特性, 其中印象最深的就是 io_uring. io_uring 作为最新的高性能异步 I/O 框架, 支持普通文件与网络套接字的异步读写, 解决了传统 AIO 的许多问题. 在 Linux 通过隔离内核页表来应对 Meltdown 攻击后, 系统调用的开销是不可忽略的, 而 io_uring 通过映射一段在用户态与内核态共享的内存区域, 显著减少系统调用的次数, 缓解了刷新缓存开销. 关于 io_uring 的使用方法可以参考迟先生的博客: io_uring 的接口与实现.
BIO, NIO, AIO,本身的描述都是在Java语言的基础上的。 而描述IO,我们需要从三个层面:
本文会涉及到阻塞、非阻塞、多路复用、同步、异步、BIO、NIO、AIO等几个知识点,知识点虽然不难但经常容易搞混,这次带领大家再回顾一遍。
因为最近想学习如何用epoll写服务器, 于是找到了一篇介绍的文章. 因为我最近一直看不进技术文章, 于是打算通过翻译来强迫自己学习. 原文在这里:
IO的阻塞与同步 IO即输入/输出(Input/Output)。每个应用系统都少不了交互,或多或少都会产生数据,而它们的核心:IO,其性能的发展明显落后于 CPU 。对于高性能、高并发的应用系统来说,回避IO瓶颈进而提升性能是至关重要的。 阻塞与非阻塞 一般来说,IO模型可以分为阻塞/非阻塞及同步/异步。先从简单的阻塞/非阻塞模型说起。 阻塞IO:用户进程发起IO操作后,必须等待IO操作完成才能继续运行。通信协议中的 Socket 编程,为了简单起见,也使用的这种方式。但这种方式会造成CPU大量闲置,系
Boost ASIO proactor 浅析 前情提要: Boost asio 的socket的异步非阻塞模式才有的是proactor模式,当IO操作介绍后回调相应的处理函数。ASIO在Linux平台下的实现基于epoll,但是epoll只支持reactor模式,ASIO通过封装在epoll上实现了proactor。提到ASIO proactor,ASIO中的所有异步操作都是基于io_service实现的,io_service是ASIO中的任务队列,并且他负责调用epoll_wait等待IO事件到来,对io
承接上文的操作系统,关于IO会涉及到阻塞、非阻塞、多路复用、同步、异步、BIO、NIO、AIO等几个知识点。知识点虽然不难但平常经常容易搞混,特此Mark下,与君共勉。
这是05年的老文章,网上应该有人早就翻译过了,我翻译它仅仅为了学习Reactor/Proactor两种TCP服务器设计模式,顺便作翻译练习。
同步阻塞模式。在JDK1.4以前,使用Java建立网络连接时,只能采用BIO方式,在服务器端启动一个ServerSocket,然后使用accept等待客户端请求,对于每一个请求,使用一个线程来进行处理用户请求。线程的大部分时间都在等待请求的到来和IO操作,利用率很低。而且线程的开销比较大,数量有限,因此服务器同时能处理的连接数也很低。
目前我们网络所面临的依然是高并发的问题,就像某cat双11时的情况,瞬间的并发量是惊人的,当然我们会有很多种方法去解决这个问题,本文我们谈论的是单台服务器,如何提高自己对并发请求的处理能力。要想解决这个问题,我们需要先理清楚Unix和类Unix系统的I/O模型。
ACE是一个很成熟的中间件产品,为自适应通讯环境,但它过于宏大,一堆的设计模式,架构是一层又一层,对初学者来说,有点困难。
熟练掌握 BIO,NIO,AIO 的基本概念以及一些常见问题是你准备面试的过程中不可或缺的一部分,另外这些知识点也是学习 Netty 的基础吧。
「同步(synchronous)」是指当一个任务A的执行需要依赖于另外一个任务B的执行结果时,任务A必须等待任务B执行完成,才可以继续执行;
提到select、poll、epoll相信大家都耳熟能详了,三个都是IO多路复用的机制,可以监视多个描述符的读/写等事件,一旦某个描述符就绪(一般是读或者写事件发生了),就能够将发生的事件通知给关心的
(2)同步非阻塞IO(Non-blocking IO):默认创建的socket都是阻塞的,非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK。注意这里所说的NIO并非Java的NIO(New IO)库。
1. windows平台上无论利用socket()函数还是WSASocket()函数创建的socket都是阻塞模式的: SOCKET WSAAPI socket( _In_ int af, _In_ int type, _In_ int protocol ); SOCKET WSASocket( _In_ int af, _In_ int type, _In_ int
两种高效事件处理模式&并发模式 来源如下,侵删。 游双-《Linux高性能服务器编程》 本来想做个笔记的,但是发现这块内容书中很多都感觉是有用的,所以很大篇幅的搬了过来,其中加入了我的理解,并有重点标注。 服务器编程框架 服务器程序种类繁多,但是基本框架都一样,不同之处在于逻辑处理。 下图所示,服务器基本框架。该图既能用来描述一台服务器,也能用来描述一个服务器机群。 📷 各模块概念 模块 单个服务器框架 服务器机群 I/O逻辑单元 处理客户连接,读写网络数据 作为接入服务器,实现负载聚
接下来我们会学习一个 Netty 系列教程,Netty 系列由「架构与原理」,「源码」,「架构」三部分组成,今天我们先来看看第一部分:Netty 架构与原理初探,大纲如下:
在《朴素、Select、Poll和Epoll网络编程模型实现和分析——朴素模型》中我们分析了朴素模型的一个缺陷——一次只能处理一个连接。本文介绍的Select模型则可以解决这个问题。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
Workerman是一款开源高性能异步PHP socket即时通讯框架。支持高并发,超高稳定性,被广泛的用于手机app、移动通讯,微信小程序,手游服务端、网络游戏、PHP聊天室、硬件通讯、智能家居、车联网、物联网等领域的开发。 支持TCP长连接,支持Websocket、HTTP等协议,支持自定义协议。拥有异步Mysql、异步Redis、异步Http、MQTT物联网客户端、异步消息队列等众多高性能组件。
服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型,常见的IO模型有四种: (1)同步阻塞IO(Blocking IO):即传统的IO模型。 (2)同步非阻塞IO(Non-blocking IO):默认创建的socket都是阻塞的,非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK。注意这里所说的NIO并非Java的NIO(New IO)库。 (3)IO多路复用(IO Multiplexing):即经典的Reactor设计模式,有时也称为异步阻塞IO,Java中的Selector和Linux中的epoll都是这种模型
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