上篇文章 提到阻塞(block)一下如何read数据 这里针对是非阻塞如何read数据 并且纠正前面出现几个错误 (1) 非阻塞 遇到errno=EAGAIN必须continue处理 ,epoll_wait 下次还能触发吗？ (2) 服务器read一次数据 ，只解析一个包的数据 会不会出现每次客户端发送新数据 但是服务器读取仍然是历史发送记录， 缓存里留着未处理数据情况 在一个异步非阻塞的socket上调用read/write函数读为2个步骤 步骤1 调用read从系统 层读取到应用层 步骤2 解析数
浪尖整理翻译https://databricks.com/blog/2016/08/31/apache-spark-scale-a-60-tb-production-use-case.html。
NIO的作用就是改进程序的性能。由于有时候程序的性能瓶颈不再是CPU，而是IO。这时候NIO就派上用场了。NIO的原理就是尽量利用系统底层的资源来提高效率，比方利用DMA硬件减小CPU负荷，利用操作系统的epoll机制避免线程频繁切换。通过底层资源提高系统的吞吐量。
它可以看成是一种特殊的文件，对于它的读写也可以使用普通的read、write 等函数。但是它不是普通的文件，并不属于其他任何文件系统，并且只存在于内存中。
进程间通信（IPC，Inter-Process Communication），指至少两个进程或线程间传送数据或信号的一些技术或方法。
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析和性能优化，文章相关技术问题，欢迎大家一起讨论。
简单概述：inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器，对其结果key进行分区（默认使用hash分区），然后写入buffer，每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘，当整个map task结束后再对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reduce task来拉数据。
PipedOutputStream和PipedInputStream主要用于线程之间的通信 。二者必须配合使用，也就是一段写入，另一端接收。本质上也是一个中间缓存区，讲数据缓存在PipedInputStream的数组当中，等待PipedOutputStream的读取。 PipedInputStream的缓冲区中循环缓冲的思想很有意思。
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。
CVE-2022-0847 是存在于 Linux内核 5.8 及之后版本中的本地提权漏洞。攻击者通过利用此漏洞，可覆盖重写任意可读文件中的数据，从而可将普通权限的用户提升到特权 root。
Pipeline模式：是一次性发送多个命令，最后一次取回所有的返回结果，这种模式通过减少网络的往返时间和io读写次数，大幅度提高通信性能。
整个Map阶段流程大体如上图所示。简单概述：inputFile通过split被逻辑切分为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（用户自己实现的）进行处理，数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器，对其结果key进行分区（默认使用hash分区），然后写入buffer，每个map task都有一个内存缓冲区，存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘，当整个map task结束后再对磁盘中这个map task产生的所有临时文件做合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reduce task来拉数据。 详细步骤： 1、首先，读取数据组件InputFormat（默认TextInputFormat）会通过getSplits方法对输入目录中文件进行逻辑切片规划得到splits，有多少个split就对应启动多少个MapTask。默认情况下split与block的对应关系默认是一对一。 2、将输入文件切分为splits之后，由RecordReader对象（默认LineRecordReader）进行读取，以\n作为分隔符，读取一行数据，返回<key，value>。Key表示每行首字符偏移值，value表示这一行文本内容。 3、读取split返回<key,value>，进入用户自己继承的Mapper类中，执行用户重写的map函数。RecordReader读取一行用户重写的map调用一次，并输出一个<key,value>。 4、Map输出的数据会写入内存，内存中这片区域叫做环形缓冲区，缓冲区的作用是批量收集map结果，减少磁盘IO的影响。key/value对以及Partition的结果都会被写入缓冲区。当然写入之前，key与value值都会被序列化成字节数组。 环形缓冲区其实是一个数组，数组中存放着key、value的序列化数据和key、value的元数据信息，包括partition、key的起始位置、value的起始位置以及value的长度。环形结构是一个抽象概念。 缓冲区是有大小限制，默认是100MB。当map task的输出结果很多时，就可能会撑爆内存，所以需要在一定条件下将缓冲区中的数据临时写入磁盘，然后重新利用这块缓冲区。这个从内存往磁盘写数据的过程被称为Spill，中文可译为溢写。这个溢写是由单独线程来完成，不影响往缓冲区写map结果的线程。溢写线程启动时不应该阻止map的结果输出，所以整个缓冲区有个溢写的比例spill.percent。这个比例默认是0.8，也就是当缓冲区的数据已经达到阈值（buffer size * spill percent = 100MB * 0.8 = 80MB），溢写线程启动，锁定这80MB的内存，执行溢写过程。Map task的输出结果还可以往剩下的20MB内存中写，互不影响。 5、合并溢写文件：每次溢写会在磁盘上生成一个临时文件（写之前判断是否有combiner），如果map的输出结果真的很大，有多次这样的溢写发生，磁盘上相应的就会有多个临时文件存在。当整个数据处理结束之后开始对磁盘中的临时文件进行merge合并，因为最终的文件只有一个，写入磁盘，并且为这个文件提供了一个索引文件，以记录每个reduce对应数据的偏移量。 至此map整个阶段结束。
《王道考研复习指导》 管道通信是消息传递的一种特殊方式。所谓“管道”，是指用于连接一个读进程和一个写进程以实现它们之间通信的一个共享文件，又名pipe文件。向管道（共享文件）提供输入的发送进程（即写进程），以字符流的形式将大量的数据送入（写）管道；而接受管道输出的接受进程（即读进程），则从管道接受（读）数据。为了协调双方的通信，管道机制必须提供一下三个方面的协调能力：互斥、同步和确定对方存在。 下面以linux的管道为例进行说明。在linux中，管道是一种频繁使用的通信机制。从本质上讲，管道也是一种文件，但它又和一般的文件有所不同，管道可以克服使用文件通信的两个问题，具体表现为： 1）限制管道的大小。实际上，管道是一个固定大小的缓冲区。在Linux中，该缓冲区的大小为4KB，使得它不像文件那样不加检验的增长。使用单个固定缓冲区也会带来问题，比如在写管道时可能变满，当这种情况发生时，随后对写管道的write()调用将默认的阻塞，等待某些数据被读取，以便腾出足够的空间供write()调用写。 2)读进程也可能工作的比写进程快。当所有当前进程数据已被读走时，管道变空。当这种情况发生时，一个随后的read()调用将默认设置为阻塞，等待某些数据被写入，这解决了read()调用返回文件结束的问题。 注意 ：从管道读数据是一次性操作，数据一旦被读走，它就从管道中被抛弃，释放空间以便写更多的数据。管道只能采用半双工通信，即在某一时刻只能单向传输。要实现父子进程双方互动，需要定义两个管道。
不同版本的操作系统的 buffer_head 代表的大小可能不一样，但是都是内存和硬盘交换数据的基本单元。
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 6 篇，第 1 ~ 5 篇请看这里： 1. 词法分析 & 语法分析 2. 查询准备阶段 3. 从 InnoDB 读数据 4. WHERE 条件 5. 发送数据给客户端
无名管道是一种半双工的通信方式，数据只能单向流动，而且只能在具有亲缘关系的进程间使用，进程的亲缘关系一般指的是父子关系。无名管道一般用于两个不同进程之间的通信。
前言 只有光头才能变强 回顾前面： 给女朋友讲解什么是代理模式 包装模式就是这么简单啦 本来我预想是先来回顾一下传统的IO模式的，将传统的IO模式的相关类理清楚(因为IO的类很多)。 但是，发现在整理
在前面文章《LTE模组可以被VPP直接接管喽！！！》中介绍使用af-packet插件将linux 内核接口映射到vpp中，并通过vpp dhcp client插件实现lte拨号上网的功能，本文主要介绍af packet实现机制，对阅读代码有所帮助。
buffer机制，请求缓冲区在nginx处理请求中起着重要作用，接收到请求时，nginx将其写入这些缓冲区，缓冲区数据可作为nginx变量使用。
2C互联网业务增长，单机多核的共享内存模式带来的排障问题、编程困难；随着多核时代和分布式系统的到来，共享模型已经不太适合并发编程，因此actor-based模型又重新受到了人们的重视。
进程间通信 转自 https://www.cnblogs.com/LUO77/p/5816326.html
传统的 Linux 操作系统的标准 I/O 接口是基于数据拷贝操作的，即 I/O 操作会导致数据在操作系统内核地址空间的缓冲区和应用程序地址空间定义的缓冲区之间进行传输。这样做最大的好处是可以减少磁盘 I/O 的操作，因为如果所请求的数据已经存放在操作系统的高速缓冲存储器中，那么就不需要再进行实际的物理磁盘 I/O 操作。但是数据传输过程中的数据拷贝操作却导致了极大的 CPU 开销，限制了操作系统有效进行数据传输操作的能力。
有一个需求需要将前端传过来的10张照片，然后后端进行处理以后压缩成一个压缩包通过网络流传输出去。之前没有接触过用Java压缩文件的，所以就直接上网找了一个例子改了一下用了，改完以后也能使用，但是随着前端所传图片的大小越来越大的时候，耗费的时间也在急剧增加，最后测了一下压缩20M的文件竟然需要30秒的时间。压缩文件的代码如下。
编程的时候，如果要跟某个IP建立连接，我们需要调用操作系统提供的 socket API。
Linux环境下，进程地址空间相互独立，每个进程各自有不同的用户地址空间。任何一个进程的全局变量在另一个进程中都看不到，所以进程和进程之间不能相互访问。
Doublewrite Buffer是MySQL数据库中InnoDB存储引擎的一种机制，用于解决部分写失效的问题，提高数据完整性和可靠性。Doublewrite Buffer是内存+磁盘的结构，包括内存结构和磁盘结构两个部分。
有名管道叫named pipe或者FIFO(先进先出)，可以用函数mkfifo()创建。
管道是Linux中很重要的一种通信方式,是把一个程序的输出直接连接到另一个程序的输入,常说的管道多是指无名管道,无名管道只能用于具有亲缘关系的进程之间，这是它与有名管道的最大区别。有名管道叫named pipe或者FIFO(先进先出)，可以用函数mkfifo()创建。
剖析Redis协议 按照redis协议格式编写.ptl文件 ，然后用管道命令交给Redis一并执行。
豌豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟 相信很多在linux平台工作的童鞋, 都很熟悉管道符 '|', 通过它, 我们能够很灵活的将几种不同的命令协同起来完成一件任务。就好像下面的命令: 不过这次咱们不来说
原文链接：https://www.jianshu.com/p/25b328753017
显然，从上面得知本机直接内存的分配不会受到Java堆大小的限制，但这里要注意直接内存也是物理内存的一部分，也受到真实内存的限制，所以当直接内存占用过多时，使Java堆分配不到足够的内存空间也就抛出OOM异常了
相信很多在linux平台工作的童鞋, 都很熟悉管道符 '|', 通过它, 我们能够很灵活的将几种不同的命令协同起来完成一件任务。就好像下面的命令:
java nio 的全称是 java new I/O ，即一个全新的 I/O 控制系统，它的 API 的包名为 java.nio ，是在 jdk1.4 后引入的。
今天给大侠带来基于 FPGA 的 USB 接口控制器设计（VHDL），由于篇幅较长，分三篇。今天带来第二篇，中篇，USB通信原理、USB 系统开发以及设计实例。话不多说，上货。
上一篇推文《百万并发「零拷贝」技术系列之初探门径》中的示例告诉我们：传统的I/O操作读取文件并通过Socket发送，需要经过4次上下文切换、2次CPU数据拷贝和2次DMA控制器数据拷贝，如下图
相信很多在linux平台工作的童鞋, 都很熟悉管道符 '|', 通过它, 我们能够很灵活的将几种不同的命令协同起来完成一件任务.就好像下面的命令:
操作系统中的进程是指正在运行的程序的实例。每个进程都有自己的地址空间、数据和代码。进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。
处于安全的考虑，不同进程之间的内存空间是相互隔离的，也就是说 进程A 是不能访问 进程B 的内存空间，反之亦然。如果不同进程间能够相互访问和修改对方的内存，那么当前进程的内存就有可能被其他进程非法修改，从而导致安全隐患。
该方法只有在目标可写时才将源的内容复制到目的地。如果您没有写入权限，则会引发IOError。
在计算机操作系统中，所谓的I/O就是 输入（Input）和输出（Output），也可以理解为读（Read）和写（Write)，针对不同的对象，I/O模式可以划分为磁盘IO模型和网络IO模型。
生产者消费者问题（英语：Producer-consumer problem），也称有限缓冲问题（英语：Bounded-buffer problem），是一个多线程同步问题的经典案例。该问题描述了两个共享固定大小缓冲区的线程——即所谓的“生产者”和“消费者”——在实际运行时会发生的问题。生产者的主要作用是生成一定量的数据放到缓冲区中，然后重复此过程。与此同时，消费者也在缓冲区消耗这些数据。该问题的关键就是要保证生产者不会在缓冲区满时加入数据，消费者也不会在缓冲区中空时消耗数据。
NO.60 磁盘算法实践 Mr. 王：前面讨论了很多理论方面的内容，从今天开始，我们研究如何从实践的角度去进行磁盘算法、并行算法和众包算法的设计。 小可：嗯，我也很想实际写几个程序去操作前面提过的算法。 Mr. 王：那么我们就从磁盘算法的实践开始吧。 小可：我们平时使用的计算机上的数据很多都是以文件形式进行存储的，那么是不是只要借助C 语言读写文件的函数就可以操作磁盘了呢？ Mr. 王：文件的确是存储在磁盘上的，读写文件的操作也的确会产生磁盘读写。不过这样做大量的操作都是操作系统帮助我们完成的，对磁盘读写
我相信大部分人看到这些名词，都是一头雾水的，如果你去搜索引擎搜索，那么恭喜你，你又会被各种文章中的高大上的名词搞得云里雾里。那么，我们应该怎么理清这么名词之间的关系呢？
map 阶段处理的数据如何传递给 reduce 阶段，是 MapReduce 框架中最关键的一个流 程，这个流程就叫 shuffle
进程同步：在多道程序环境下，进程是并发执行的，不同进程之间存在着不同的相互制约关系。
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