hello 大家好 上期我们已经介绍了 tornado.iostream 模块，也整理了核心代码，不知大家是否理解其中的运作原理，本期我们对这部分的源码进行批注并进行总结。 # -*- encoding: utf-8 -*- # !/usr/bin/python """ @File : __init__.py.py @Time : 2020/09/13 15:24 @Author : haishiniu @Software: PyCharm """ import numbers import socket import sys import errno from tornado import ioloop, stack_context from tornado.concurrent import TracebackFuture from tornado.iostream import UnsatisfiableReadError, StreamBufferFullError from tornado.log import app_log, gen_log from tornado.util import errno_from_exception class BaseIOStream(object): def __init__(self, io_loop=None, max_buffer_size=None, read_chunk_size=None, max_write_buffer_size=None): self.io_loop = io_loop or ioloop.IOLoop.current() self.max_buffer_size = max_buffer_size or 104857600 # 每次<fd>.read调用最多读取的字节数 self.read_chunk_size = min(read_chunk_size or 65536,self.max_buffer_size // 2) # 读缓冲区：读缓冲区中的数据分为已经被消费 + 尚未被消费的。 self._read_buffer = bytearray() # 读指针指向第一个尚未被消费的字节。随着缓冲区中的数据被消费，读指针会右移。 # 当读指针大于缓冲区大小时，缓冲区会向右收缩，释放空间。 self._read_buffer_pos = 0 # 读缓冲区的大小（特指未被消费的那部分缓冲区的大小） self._read_buffer_size = 0 # read_bytes()方法的第一个参数 self._read_bytes = None # read callback 当读操作完成之后，会调用该回调函数 self._read_callback = None # read future 当读操作完成时，会将数据或异常信息填充到该对象中； self._read_future = None # 关注的事件 self._state = None # 异步的读取指定数量的字节。 # 如果指定了callback，那么当读取到指定数量的数据之后，会使用数据作为第一个参数调用这个回调函数； # 如果没有指定callback，则返回一个Future对象。 # 本次我们只解析 streaming_callback、partial为 默认值的情况。 def read_bytes(self, num_bytes, callback=None, streaming_callback=None, partial=False): future = self._set_read_callback(callback) assert isinstance(num_bytes, numbers.Integral) self._read_bytes = num_bytes self._read_partial = partial self._streaming_callback = stack_context.wrap(streaming_callback) try: self._try_inline_read() except: if future is not None: future.add_done_callback(lambda f: f.exc
我们知道 golang 的 map 并发会有问题，所以 go 官方在 sync 包中加入了一个 sync.map 来作为一个官方的并发安全的 map 实现。
我们通常会给从库设置只读, 一般是设置read_only=ON即可, 那么这个只读限定了哪些只读呢? super_read_only,transaction_read_only/tx_read_only, innodb_read_only 又是限定啥的呢?
经常有人问到如何在Unix下确定进程消耗的内存资源，以及为何Top工具的显示非常高。 有人说Top的输出不精确，这种说法是不确切的。实际上是Top输出显示的Oracle进程内存使用，包含了SGA部分。这也是SGA的意义所在。 SGA可以被共享，可以被所有进程所访问，在进程的寻址空间里就包含了SGA的大小。
hello 大家好 通过前几期我们已经聊了 Tornado 中协程的创建、运行，本期我们开始聊聊 tornado 中 网络读写数据处理相关的内容，这部分还是比较复杂的我们打算拆分成几期来聊。
在MySQL中，从库经常会被设置成为read_only属性，来防止数据的写入，在开启gtid的情况下，如果我们看到从库上面有多个GTID值，然后其中一个GTID的uuid和从库的uuid一致，那就可以判断，这个从库曾经出现过写入，可能需要校验从库和主库的数据一致性。
go 中原生的 map 不是并发安全的，多个 goroutine 并发地去操作一个 map 会抛出一个 panic
Golang为了支持读多写少的场景，提供了sync.Map并发原语，由普通map、Mutex与原子变量组合而成，作为一个并发安全的map，部分情况下读、写数据通过原子操作避免加锁，从而提高临界区访问的性能，同时在高并发的情况下仍能保证数据的准确性，支持Load、Store、 Delete、 Range等操作，可以实现对sync.Map的遍历以及根据key获取value；sync.Map可以有效地替代锁的使用，提高程序的执行效率。
在python中读取、处理文件可以用pysam这个包。以下简单介绍一下这个包的使用。
默认情况下，我们的 MySQL 实例是可读写的。但有些情况下，我们可以将整个实例设置为只读状态，比如做迁移维护的时候或者将从库设为只读。本篇文章我们来看下 MySQL 设置只读相关知识。
工作中，经常会碰到并发读写 map 而造成 panic 的情况，为什么在并发读写的时候，会 panic 呢？因为在并发读写的情况下，map 里的数据会被写乱，之后就是 Garbage in, garbage out，还不如直接 panic 了。
fopen打开模式 r 以只读方式打开文件，该文件必须存在。 r+ 具有读写属性，从文件头开始写，保留原文件中没有被覆盖的内容。 当PATH1对应文件不存在时候，发现r+方式打开失败。新建文件后执行程序 运行结果为：第一次的内容被覆写 [r+ read] abcdefg [r read] abcdefg ----------------- [r+ read] 123defg [r read] 123defg w 打开只写文件，若文件存在则文件长度清为0，即该文件内容会消失。
导语 | 本文结合源码，分析sync.Map的实现思路和原理，希望为更多感兴趣的开发者提供一些经验和帮助。 一、背景 项目中遇到了需要使用高并发的map的场景，众所周知golang官方的原生map是不支持并发读写的，直接并发的读写很容易触发panic。 解决的办法有两个： 自己配一把锁（sync.Mutex），或者更加考究一点配一把读写锁（sync.RWMutex）。这种方案简约直接，但是缺点也明显，就是性能不会太高。 使用Go语言在2017年发布的Go 1.9中正式加入了并发安全的字典类型sync.M
我们在使用Go的项目中需要有并发读写的map时，我们了解到Go提供sync.Map这一数据结构；通过对其简单了解，发现它正好适合我们需要的场景。随着了解的深入，我们又有了疑惑：为什么不像Java SE 8之前的ConcurrentHashMap一样，使用分段锁？为什么在内部需要一个哨兵指针expunged？这两个问题我们简单Google后都没有找到解析和讨论，因此我们决定深入sync.Map的源代码，尝试回答这两个问题。
前面的两篇文章《2万字图解map》，《从应用层面细说map》从原理层面和应用层面分别介绍了内建map是如何实现的、如何使用，以及使用过程中需要注意的地方。本篇文章将介绍sync.Map的使用和实现分析，通过图解的方式分析p的状态，为什么有expunged状态的存在。建议结合前两篇文章一起阅读，能够更深入的理解map。
在博客文章 使用 AXI performance monitors (APM)测试MPSoC DDR访问带宽 中介绍了DDR带宽测试工具"apm_main.elf"。使用过程中，发现还有些不足。它只能测试端口1/2/4/5，只能打印带宽。很多场合需要更多信息。于是更新了这个工具，可以测试所有端口，可以测试最小、最大、平均延时，也可以测试带宽，最后还会汇报总的带宽。注意，每个端口的测试是依次进行的，不是同时进行的。
早晨看到知乎上一篇介绍Go1.9X版本部分功能，特产关注了一下；把源码想给大家呈现下，实际测试请看下一篇文章：Go语言sync.map 实际测试 package sync import ( "sync/atomic" "unsafe" ) // Map is a concurrent map with amortized-constant-time loads, stores, and deletes. // It is safe for multiple
给你一个文件，并且该文件只能通过给定的 read4 方法来读取，请实现一个方法使其能够读取 n 个字符。 注意：你的 read 方法可能会被调用多次。
Java中线程安全的map主要有HashTable、ConcurrentHashMap，go中线程安全的Map就是sync.Map。在单协程访问时我们使用map就可以了，但是在多个协程并发访问时要使用协程安全的sync.Map，原生的map会报错。 常见的并发安全的map实现思路有HashTable那种直接锁死函数，性能比较差，或者说老ConcurrentHashMap那样分段加锁，亦或者像是像是新concurrenthashmap那种cas操作。 实际上sync.Map这三种思路都没选（因为多核情况下cache contention，reflect.New、sync.RWMutex都比较慢），sync.Map追求更好的性能和稳定性,实现思路主要面向多读少写的情况，所以写性能其实比较一般。
日常开发过程中，map结构应该登场率是较为频繁的。但是Go的内建map类型并不是协程安全的。如下面这个栗子，如果业务开发过程中不注意很容易中招。
为了自己能更加好的查看自己的总结以及让关注我的小可爱们能更加好的学习我弄了阅读模式
4、read 命令中不指定变量，那么read命名将它收到的任何数据都放在特殊环境变量REPLY中
read 内部命令被用来从标准输入读取单行数据。这个命令可以用来读取键盘输入，当使用重定向的时候，可以读取文件中的一行数据。
Go 的内建 map 是不支持并发写操作的，原因是 map 写操作不是并发安全的，当你尝试多个 Goroutine 操作同一个 map，会产生报错：fatal error: concurrent map writes。
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库，最早从MySQL5.5版本产生，这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
// libuv实现边写边读#include <stdio.h>#include <spdlog/spdlog.h>#include <uv.h>typedef struct { char buffer[1024]; uv_buf_t buf; uv_fs_t open_read_fs; uv_fs_t open_write_fs; uv_fs_t read_fs; uv_fs_t write_fs; size_t offset = 0;} read2write_
Last Updated: Sunday, 2004-10-24 0:37 Eygle
测序产生的bam文件，有一些reads在cigar值里显示存在softclip，有一些存在hardclip，究竟softclip和hardclip是怎么判断出来的，还有是怎么标记duplicate的reads的，我怀着这些问题进行了探究。 测试步骤 编辑两个bed文件，分别含有我们需要的read1和read2位置，这里每个文件包含两条read1或者两条read2，read1、read2一对作为原始的reads（序列名primer_pri），另一对作为截取的材料(这里取序列名为other) 使用bedto
/*串口read函数分析 * 当应用程序调用read系统调用时，会调用tty_fops中的tty_read * 接下来分析tty_read函数 * * 其中最重要的就是ld->ops->read(tty,file,buf,count); * 也就是调用线路规程中read函数 */ static ssize_t tty_read(struct file *file, char __user *buf, size_t count, loff_t *ppos) { int i; struct inod
在Go 1.6之前， 内置的map类型是部分goroutine安全的，并发的读没有问题，并发的写可能有问题。自go 1.6之后， 并发地读写map会报错，这在一些知名的开源库中都存在这个问题，所以go 1.9之前的解决方案是额外绑定一个锁，封装成一个新的struct或者单独使用锁都可以。
给你一个文件，并且该文件只能通过给定的 read4 方法来读取，请实现一个方法使其能够读取 n 个字符。
代码如下. 代码属于转载. 并未使用 windows的结构体. PIMAGE_DOS_HEADER ....等解析. 适用于内核驱动. windows内核下可以使用此代码来获取文件资源版本.
Go语言的并发编程是其最核心的特性之一。Go的并发模型通过goroutine和channels让并发编程变得简单而高效。然而，在并发环境下共享数据仍然是一个挑战，尤其是当涉及到共享状态的同步时。
昨天到了原生 map 不是并发安全的，为了安全地使用 map, 1.7 之后推出了 sync.Map 并分析了 Store 和 Load 地源码，今天看看 LoadOrStore 和 Random 地源码，并做个总结。。。┏┛墓┗┓...(((m -__-)m
目录 [−] 有并发问题的map Go 1.9之前的解决方案 sync.Map Load Store Delete Range sync.Map的性能 其它 在Go 1.6之前， 内置的map类型是部分goroutine安全的，并发的读没有问题，并发的写可能有问题。自go 1.6之后， 并发地读写map会报错，这在一些知名的开源库中都存在这个问题，所以go 1.9之前的解决方案是额外绑定一个锁，封装成一个新的struct或者单独使用锁都可以。 本文带你深入到sync.Map的具体实现中，看看为了增加一个功能
首先浏览器输入 https://www.oschina.net/ 进入开源中国官网，点击顶部导航栏的 “博客” 选项进入博客列表页面，之后点击左侧 “服务端开发与管理” 选项，我们要爬取的是服务端相关的文章
pandas 是 Python 数据分析的必备库，而 read_csv() 函数则是其最常用的函数之一。本篇文章详细解析了 pandas read_csv() 的各种用法，包括基本用法、参数设置和常见问题解决方案，让小白和大佬都能轻松掌握。
sync.Map是我比较喜欢的一个库，用了非常久，今天突发奇想瞧瞧它的实现。又一次被宇宙中第二NB的语言--go 折服了。 这里准备写一篇文章，讨论下当使用sync.Map执行操作的时候，会发生什么。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/183806.html原文链接：https://javaforall.cn
很多网站都有这样的功能，可以显示自己在这个网站上浏览了哪些页面，这就是用户浏览记录。如下图：
read命令是用于从终端或者文件中读取输入的内部命令，read命令读取整行输入，每行末尾的换行符不被读入。在read命令后面，如果没有指定变量名，读取的数据将被自动赋值给特定的变量REPLY。下面的列表给出了read命令的常用方式：
现在我们已经处理了 Greenleaf ATACseq 双端数据，我们可以开始处理比对。
MYSQL系统的参数 read_only 是一个普通的控制数据库登录的普通用户对于数据库的数据的操作控制的权限。在percona 的版本中在MYSQL 5.6.21中他们添加了一个参数 super_read_only，官方的版本在 5.7.8后添加了这个功能。这里就会有一个问题，既然已经有了read_only 为什么还要添加一个super_read_only的功能。有么有多此一举。
为Array实现一个Reader,通过接口getReader获取，Reader 有一个接口 read(n) 每次调用会按顺序读区数组的n（默认为1）个元素，调用不会改变数组本身的值，若数组已全部读取完则返回空数组，若传入的参数不为正整数则抛出异常 例：
POSTGRESQL 实际上提供了三种隔离级别, 上次已经分析了其中的序列化的隔离级别,实际上在大部分数据库上这个级别都是不被使用的.
df_example_noCols = pd.read_csv('Pandas_example_read_withoutCols.csv', header=None)
在FileInputStream.java文件中,有4个和读操作相关的方法,其中有2个方法属于native方法.
实际上这些变量都是MySQL层定义出来的，因为MySQL可以包含多个存储引擎。因此这些值如何增加需要在引擎层的接口中自行实现，也就是说各个引擎都有自己的实现，在MySQL层进行汇总，因此这些值不是某个引擎特有的，打个比方如果有Innodb和MyISAM引擎，那么这些值是两个引擎的总和。本文将以Innodb为主要学习对象进行解释。
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