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。
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。
Linux环境编程对于初学者来说,必须深刻理解重点概念才能更好地编写代码,实现业务功能,下面就几个重要的及常用的知识点进行说明。搞懂这几个概念后以免在将来的编码出现混淆。 系统调用 ❝所有的操作系统在其内核里都有一些内建的函数,这些函数可以用来完成一些系统级别的功能。在Linux系统使用的这样的函数叫做“系统调用”,英文是systemcall。这些函数代表了从用户空间到内核空间的一种转换。 ❞ 系统调用是Linux操作系统提供的服务,是编写应用程序与内核之间通信的接口,也就是我们所说的函数。相对于普通的函数
I/O 多路复用技术是为了解决进程或线程阻塞到某个 I/O 系统调用而出现的技术,使进程不阻塞于某个特定的 I/O 系统调用。
大家好,我叫圆满,大家都叫我小满。中间件的世界很精彩,我接受召唤,去探寻在中间件世界中的大放异彩的王者秘境-Netty,netty的线程模型采用了Reactor模式,今天我们就开篇谈一谈网络IO编程的一些小事,还有Reactor模式的解读。
同步、异步、阻塞、非阻塞都是和I/O(输入输出)有关的概念,最简单的文件读取就是I/O操作。而在文件读取这件事儿上,可以有多种方式。
虽然作者在开发中经常会用到多线程,但是对于死锁、线程阻塞等问题还是比较模糊,一般都是先写吧,有问题再改,现在闲下来了,是时候总结一波了,本文主要总结一下同步/异步、串行/并行、死锁、线程阻塞等问题
在实际的开发中,我们经常会听到同步,异步,阻塞,非阻塞这些编程概念,每次遇到的时候都会蒙圈,然后就各种查网上似是而非的资料,结果越查越迷糊,大部分文章都千篇一律,没有说到本质上的区别,所以下次再碰到这些概念,印象还是比较模糊,尤其是在一些场景下同步与阻塞,异步与非阻塞感觉没啥区别,但其实这四个术语描述的事物还真不是一回事。
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。
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。
文章比较长,需要一些耐心才能看完 并发模型简介 并发:一个人同一时间应对多件事的能力 并行:一个人同一时间处理多件事的能力(显然一个人同一事件不能处理多件事,单核CPU不具备并行能力) 可以理解为并行是并发的一种特殊情况 并发模型的核心是为了提高提高CPU利用率,提高服务器应对大量请求,海量数据处理的能力,单核CPU性能已经难以发展,各大厂商都在通过增加CPU个数来达到硬件处理能力的提高(摩尔定律),随之而来在编程语言方面衍生出各个模型(其实就是处理问题的思路)用来压榨硬件的性能,以使自己的系统并发能力得到
AbstractQueuedSynchronizer 就是那个大名鼎鼎的 AQS,是java.util.concurrent包下同步器的核心。 CLH(Craig, Landin, and Hagersten)锁 使用队列的方式来解决n个线程来争夺m把锁的问题,每当一个新的线程需要获取锁,为其创建一个节点并放到队尾,如果该线程是队列中的第一个节点,则节点的locked设置成false,如果它不是队列的第一个节点,则它的节点的prev指向原来的队尾节点,并不断自旋查看prev指向节点的locked属性,如果该
我们经常会发现docker和宿主机的时间是不同步的,这几乎是个坑,特别是数据库系统,时间错误简直要命。这时间一般是相差8小时,因我们的时间是东八区时间,而docker用的是标准时间:
应用程序向操作系统发出IO请求:应用程序发出IO请求给操作系统内核,操作系统内核需要等待数据就绪,这里的数据可能来自别的应用程序或者网络。一般来说,一个IO分为两个阶段:
进程与线程之间是有区别的,不过linux内核只提供了轻量进程的支持,未实现线程模型。Linux是一种“多进程单线程”的操作系统。Linux本身只有进程的概念,而其所谓的“线程”本质上在内核里仍然是进程。
标题有点简单粗暴,直接用了本文要介绍的几个概念。本来想取个高大上一点的标题,但是感觉主题不那么明了。
回看2020,自己也确实比较结结实实的补了一波基础,虽然枯燥,但是过程中带来的成就感还是满满的。组内的几次分享,也让我对这些基础理解的较深刻
前两节的内容《2.从AbstractQueuedSynchronizer(AQS)说起(1)——独占模式的锁获取与释放》 、《3.从AbstractQueuedSynchronizer(AQS)说起(2)——共享模式的锁获取与释放》对AQS同步器已经有了一个大致的了解,从独占模式和共享模式来解析了AQS的两个基本方面,一个是同步状态的获取,另外一个是同步状态的释放,这是AQS最基本的特性,前面两节都是以阻塞的形式获取同步状态,但实际上AQS还能超时等待获取同步状态,或者非阻塞的方式获取同步状态。 以
上节提到了线程安全的问题,说了一个例子,1000个人抢100张票,这节就从此案例着手,下面先看一下代码实现:
自定义Future package com.artisan.java8.testFuture.customFuture; public interface CustomFutureInterface
大家应该看标题就知道了,今天要通过大白话+图形跟我女票(哪里来的女票?假想一下)讲解同步、异步、阻塞、非阻塞、并行、并发的理解。我女票是一个爱问问题的人,最喜欢没事问计算机方面的,尽管她是一名数学教师,尽管她学过计算机编程;但是我认为她啥都不会,有时候在我烦躁的问我,我会冲她发脾气,这里呢,认认真真(当面)跟女票道个歉,她纯粹是想帮我分忧解难。
首先,在讲述高性能IO编程设计的时候,我们先思考一下何为“高性能”呢,如果自己来设计一个web体系服务,选择BIO还是NIO的编程方式呢?其次,我们可以了解下构建一个web体系服务中,为了能够支撑
关键字synchronized可以保证在同一时刻,只有一个线程可以执行某个方法或某个代码块,同时synchronized可以保证一个线程的变化可见(可见性),即可以代替volatile。
通过非阻塞和异步编程可以实现这一目标。在 Java 中,_CompletableFuture _类提供了一种编写非阻塞代码的方法。但它真的是非阻塞的吗?
首先我们从java.util.concurrent.locks包中的AbstraceQueuedSynchronizer说起,在下文中称为AQS。 AQS是一个用于构建锁和同步器的框架。例如在并发包中的ReentrantLock、Semaphore、CountDownLatch、ReentrantReadWriteLock等都是基于AOS构建,这些锁都有一个特点,都不是直接扩展自AQS,而是都有一个内部类继承自AQS。为什么会这么设计而不是直接继承呢?简而言之,锁面向的是使用者,同步器面向的是线程控
需求:将192.168.1.10的/opt/vue/index.html文件 和 /opt/vue/static目录同步到远程192.168.1.130的/opt/dist目录下
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。
最近在研究Spring Boot中的异步处理,发现涉及到异步和多线程的很多知识点,就先写几篇关于异步与多线程的文章,带大一起回顾或学习一下相关的知识点。下面开始正文内容:
rsync是unix/linux下同步文件的一个高效算法,它能同步更新两处计算机的文件与目录,并适当利用查找文件中的不同块以减少数据传输。
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?
BlockingQueue即阻塞队列,它算是一种将ReentrantLock用得非常精彩的一种表现,依据它的基本原理,我们可以实现Web中的长连接聊天功能,当然其最常用的还是用于实现生产者与消费者模式,大致如下图所示:
上一节,我们学习了如何搭起简单的 Http、TCP 以及 UDP 服务。是不是发现在 Swoole 中搭建这三种服务非常地简单方便。对于 Http 客户端来说,我们可以直接使用浏览器来进行测试,或者普通的 Curl、Guzzle 也可以方便地从代码中进行 Http 的测试。因此,我们也就不会过多地说 Http 客户端的问题。等到进阶相关的文章时,我们会再看看在 协程 中的 Http 客户端如何使用。
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。
在上述两篇文章中讲解AQS的时候,我们已经知道了同步队列AQS的内部类ConditionObject实现了Condition接口,使用ReentrantLock和ReentrantReadWriteLock的内部类Sync我们可以通过newCondition() 方法创建一个或多个ConditionObject对象。
Tars是腾讯开源的微服务平台,包含了一个高性能的rpc框架和服务治理平台,TarsCpp是其C++版本。对于以C++为主要开发语言,同时还想深入了解rpc和微服务框架具体实现的同学来说,Tars是一个极佳的选择。
在上一篇文章为大家介绍了响应式IO模型和WebClient的基本用法。本节来继续深入的为大家介绍:如何使用WebClient作为Http客户端发送GET请求与进行响应结果的接收。
从JDK 7版本开始,Java新加入的文件和网络io特性称为nio2(new io 2, 因为jdk1.4中已经有过一个nio了),包含了众多性能和功能上的改进,其中最重要的部分,就是对异步io的支持,称为Java AIO(asynchronous IO)。 因为AIO的实施需充分调用OS参与,IO需要操作系统支持、并发也同样需要操作系统的支持,所以性能方面不同操作系统差异会比较明显。所以本文也附带介绍了Linux 2.6及以后版本新增的AIO特性(因为这跟Java AIO是对应关系)。 Java AIO
Redis支持RDB和AOF两种持久化机制,持久化功能有效地避免因进程退出造成的数据丢失问题,当下次重启时利用之前持久化的文件即可实现数据恢复。 RDB持久化 RDB持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程,触发RDB持久化过程分为手动触发和自动触发。 手动触发数据持久化
" 内核线程 " 是一种 特殊进程 , 独立运行在 " 内核空间 " , 其将 " 内核函数 " 委托给 独立进程 , 该 " 独立进程 " 与 其它进程 ( 包括 普通进程 , 内核自身 , 用户级线程 ) 并行执行 ;
上一篇文章我对操作系统级别的调度进行了讲解,这对理解 Go 语言的调度器是很重要的。这篇文章,我将解释下 Go 语言的调度器是如何工作的。依旧专注在上层抽象的基本概念上,不深入到具体如何实现的,因为 Go 调度器是非常复杂的而且内部机制的一些细节是无关紧要的。重要的是我们要对 goroutine 是如何被调度和工作的有一个简单的心理模型。这对我们做工程决策时有很大的帮助。
今天这一节严格意义上其实不能算一个章节而应该是一个番外篇。因为通过前面翔实而又丰富的内容中,我认为大家已经具备了可以理解[ 同步、异步、阻塞、非阻塞 ]的条件了。这TM四个名词不仅每个单拎出来恶心人,而且TA们之间还会相互组合产生四个更让人恶心的名词:
看了一些文章,发现有很多不同的理解,可能是因为大家入切的角度、环境不一样。所以,我们先说明基本的IO操作及环境。
python代码作为脚本语言,其实最好直接使用vim在字符界面里面直接编写,这才是正道,但是作初学者,其实直接在服务器上写代码是很不习惯的,所以我这边希望能写一篇帮助师弟师妹使用本地的ide编写代码,然后服务器的解释器运行代码。
(单核情况下)多个用户使用CPU时是串行的,一个一个执行,只有一个程序执行完成才能执行下一个程序 。
学习Java并发编程不得不去了解一下java.util.concurrent这个包,这个包下面有许多我们经常用到的并发工具类,例如:ReentrantLock,CountDownLatch,CyclicBarrier, Semaphore等。而这些类的底层实现都依赖于AbstractQueuedSynchronizer这个类,由此可见这个类的重要性。所以在Java并发系列文章中我首先对AbstractQueuedSynchronizer这个类进行分析。为了叙述简单,后续有些地方会用AQS代表这个类。
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
同步:程序从上往下执行 异步:程序从上往下执行会有多个分支共同执行(即开多个线程)。
看到3、4、5状态为开或者为 on 则表示成功。如果是 关或者 off 则执行一下:chkconfig --level 345 mysqld on
Linux/Unix五种I/O模型 内容来源,侵删。 游双-《Linux高性能服务器编程》 牛客网-Linux高并发服务器开发 ---- 阻塞-blocking 调用者调用了某个函数,然后等待这个函数返回,在这期间什么都不做,不停的去检查这个函数有没有返回,应用程序必须等这个函数返回才能进行下一步的动作。 即,针对阻塞I/O执行的系统调用可能因为无法立即完成而被操作系统挂起,直到等待的时间发生为止,才可以继续执行下一步的操作。 可能被阻塞的系统调用包括accept、send、rec
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