从上图可知,同步 IO 必须等待内核把 IO 操作处理完成后才返回。而异步 IO 不必等待 IO 操作完成,而是向内核发起一个 IO 操作就立刻返回,当内核完成 IO 操作后,会通过信号的方式通知应用程序。
在日常开发中一些看似司空见惯的问题上,我觉得可能大多数人其实并没有真正理解,或者理解的不够透彻。不信我们来看以下一段简单的读取文件的代码:
先讲一个作者大约5-6年前我在某当时很火的一个应用分发创业公司的面试小插曲,该公司安排了一个刚工作1年多的一个同学来面我,聊到我们项目中的配置文件里写的一个开关,这位同学就跳出来说,你这个读文件啦,每个用户请求来了还得多一次的磁盘IO,性能肯定差。借由这个故事其实我发现了一个问题,虽然我们中的大部分人都是计算机科班出身,代码也写的很遛。但是在一些看似司空见惯的问题上,我们中的绝大多数人并没有真正理解,或者理解的不够透彻。
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?
日前,Linux组织宣布成立开源项目IO Visor,该项目主要针对Linux内核的输入/输出请求任务。这个项目听上去似乎很深奥,事实上该项目与网络有很大的相关性。IO Visor无需借助网络硬件就可
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。
在这篇博客中,我们将探讨Linux底层的几种IO(输入/输出)方式,为鸿蒙开发者提供一个清晰的理解。本文将详细介绍阻塞IO、非阻塞IO、I/O多路复用、信号驱动IO及异步IO等概念,旨在帮助开发者优化鸿蒙应用性能。关键词:鸿蒙OS、Linux、IO模型、阻塞非阻塞、IO多路复用、性能优化。
本文从操作系统的角度来解释BIO,NIO,AIO的概念,含义和背后的那些事。本文主要分为3篇。 第一篇 讲解BIO和NIO以及IO多路复用 第二篇 讲解磁盘IO和AIO 第三篇 讲解在这些机制上的一些应用的实现方式,比如nginx,nodejs,Java NIO等 磁盘IO 磁盘IO,简单来说就是读取硬盘一类设备的IO。这类设备包括传统的磁盘、SSD、闪存、CD等。操作系统将其统一抽象为”块设备“。所以磁盘IO又可以叫做”块IO“。这些设备上的数据一般用文件系统来组织,所以又可以成为”文件IO“。本文统
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。
磁盘IO,简单来说就是读取硬盘一类设备的IO。这类设备包括传统的磁盘、SSD、闪存、CD等。操作系统将其统一抽象为”块设备“。所以磁盘IO又可以叫做”块IO“。这些设备上的数据一般用文件系统来组织,所以又可以成为”文件IO“。本文统一用”磁盘IO“这个术语。
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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
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。
在计算机出现之前其实就有文件系统的概念了,此时的文件系统指的是用于管理(存储和检索)纸质文件的系统,而在计算机发明之后,文件系统逐渐指的是管理存储介质的系统,它通过简单的接口给用户,方便用户使用存储设备。
我们都知道Linux的IO模型有阻塞、非阻塞、SIGIO、多路复用(select,epoll)、AIO(异步I/O)等。
周日午后,刚刚放下手里的电话,正在给刚刚的面试者写评价。刚刚写到『对Linux的基本IO模型理解不深』这句的时候,女朋友突然出现。
🚀🚀这个地方的代码还是很简单的,主要就是去哪找CCM的地址,不过也不算难找,比如CCGR0,就是0x020c4068。
在Linux系统编程中,IO流(Input/Output Streams)是一个非常重要的概念。高级IO流是基于基本IO操作(如read、write等)之上的扩展,提供了更强大的功能和更高效的操作方式。本文将深入探讨Linux中的高级IO流,重点介绍其原理和使用方法,并提供相应的C++代码示例。
Java里面的IO模型种类较多,主要包括BIO,NIO和AIO,每个IO模型都有不一样的地方,那么这些IO模型是如何演变呢,底层的原理又是怎样的呢? 本文我们就来聊聊。
Containerd 被 Docker、Kubernetes CRI 和其他一些项目使用
污点taints是定义在节点之上的键值型属性数据,用于让节点拒绝将Pod调度运行于其上, 除非该Pod对象具有接纳节点污点的容忍度。而容忍度tolerations是定义在 Pod对象上的键值型属性数据,用于配置其可容忍的节点污点,而且调度器仅能将Pod对象调度至其能够容忍该节点污点的节点之上,如图所示
在《研发工程师玩转Kubernetes——多Worker Node部署》中,我们创建了Master Node: UbunutA,以及四个Worker Node:UbunutB、UbunutC、UbunutD和UbunutE。本节我们将使用Deployment创建只含有一个nginx的Pod,然后关掉它所在的主机以模拟Node失效,观察kubernetes在这种情况下的表现。
Reactor 与 Proactor 模型是近几年技术领域频频提到的两个设计模式,那么,究竟什么是 Reator,什么又是 Proactor,他们之间有什么异同呢? 本文就来详细介绍一下。
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。
提示:源码文件达到了八百多兆,下载时间会很长,推荐通过修改host的方法加速github下载,具体方法请自行搜索; 3. 下载完毕后,k8s.io目录下出现一个名为kubernetes的文件夹,里面内容如下:
上一篇文章中kubernetes系列教程(六)kubernetes资源管理和服务质量初步介绍了kubernetes中的resource资源调度和服务质量Qos,介绍了kubernetes中如何定义pod的资源和资源调度,以及设置resource之后的优先级别Qos,接下来介绍kubernetes系列教程pod的调度机制。
通常情况下在Kubernetes 集群中部署一个Pod, 默认调度器将会自动进行合理的调度(例如, 将Pod分散到节点上, 根据节点上的资源情况进行分配), 但是有时候我们需要更加细粒度的控制pod的调度. 比如一组pod需要最终调度到拥有SSD/GPU的硬盘的机器上,或者将两个不同的服务(服务间直接通信比较频繁)的pod 调度到同样的节点上 (比如gitlab.这里就需要 Kubernetes里面的亲和性来解决,亲和性分为2类: nodeAffinity 和 podAffinity.
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
「 傍晚时分,你坐在屋檐下,看着天慢慢地黑下去,心里寂寞而凄凉,感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人,但我害怕这样生活下去,衰老下去。在我看来,这是比死亡更可怕的事。--------王小波」
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?
cgroup还有其他一些限制特性,如io,pid,hugetlb等,这些用处不多,参见Cgroupv1。下面介绍下与系统性能相关的io和hugepage,cgroup的io介绍参考Cgroup - Linux的IO资源隔离
蟹钳,有时候想要直接安装docker,却发 现linux自带源没有最新版,老版本的docker也老到不能用了,docker官方文档现在也只提供ubuntu,Windows,mac系统的docker安装的资料,所以,我们可以用到了daocloud的安装源
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。”
本文转载自https://0xffffff.org/2017/05/01/41-linux-io/
结合这个图,想想Linux系统编程里用到的Buffered IO、mmap(2)、Direct IO,这些机制怎么和Linux IO栈联系起来呢?上面的图有点复杂,我画一幅简图,把这些机制所在的位置添加进去:
不必太纠结于当下,也不必太忧虑未来,当你经历过一些事情的时候,眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
1、问题: 最近在做日志的实时同步,上线之前是做过单份线上日志压力测试的,消息队列和客户端、本机都没问题,但是没想到上了第二份日志之后,问题来了: 集群中的某台机器 top 看到负载巨高,集群中的机器
containerd支持oci标准的镜像,所以可以直接使用docker官方或dockerfile构建的镜像
Linux系统内核是C语言编写的,所以,Linux系统开发可能会和很多系统API打交道,需要掌握C语言基础,C语言是Linux最基础的开发语言,当然也可以用C++。一般做与系统交互的模块时,用C语言多一些,做上层业务应用时,为了开发效率,会使用C++来开发,毕竟C++是面向对象的开发语言,适合大型项目的开发,方便模块化,代码复用率高。
在之前的系列中,我们都是在单Node上“玩转”kubernetes,熟悉了它很多指令和特性。从本节开始,我们开始探索多Worker Node的相关特性。
I/O是input/output的缩写,表示计算机与外接设备之间的数据传输。最常见的I/O类型有磁盘I/O、网络IO。IO和CPU比起来是非常低效的,为了保障应用程序的运行效率,Linux支持多种IO模型。
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。
获取到int类型的gpio口后,就可以使用linux/gpio.h里的gpio口操作函数:
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。
在《研发工程师玩转Kubernetes——使用污点(taint)驱逐Pod》、《研发工程师玩转Kubernetes——使用Node特性定向调度Pod》和《研发工程师玩转Kubernetes——Node亲和性requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution几种边界实验》中,我们介绍了Node的亲和性。后面几节我们将介绍Pod的亲和性和反亲和性。 Pod的亲和性和反亲和性通过Pod的标签来识别,而不是通过Node的标签。比如标题中“利用Pod反亲和性控制一个Node上只能有一个Pod”可以翻译成:只能将Pod调度到不存在该Pod标签的Node上。
Mac OS X 的 Docker 桌面版中加入了一个 buildx 的试验特性,启用之后,可以直接在 MAC 系统中构建 ARM64 和 ARM7 的镜像。启用方法很简单,打开 Docker 的配置窗口,进行如下配置:
在 Linux 平台上进行开发,IO 操作是一个非常重要的领域,掌握 IO 操作不仅能够提升应用程序的性能,还能够提高系统资源的利用效率。那么,如何才能算得上精通 IO 呢?本文将从几个方面进行详细探讨,包括文件 IO、网络 IO 以及高级 IO 技术。
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