之前的文章讲述过通过IO合并实现百万级RPS和千万级消息推送,但这两篇文章只是简单地讲了一下原理和测试结果并没有在代码实现上的讲解,这一编文章主要通过代码的实现来讲述消息IO合并的原理.其实在早期的版本实现IO合并还是比较因难的,需要大量的代码和测试Beetlex是完全自己实现这套机制.不过这一章就不是从Beetlex的实现来讲解,因为MS已经提供了一个新东西给以支持,那就是System.IO.Pipelines.在Pipelines的支持下实现消息Buffer的合并变得非常简单的事情. 消息I…

之前讲述过多路复用实现单服百万级别RPS吞吐,但在文中有一点是没有说的就是消息IO合并,如果缺少了消息IO合并即使怎样多路复用也很难达到百万级别的请求响毕竟所有应用层面的网络IO读写都是非常损耗性能的(需要硬件配置很高的服务器).这一章主要讲述的是IO合并的应用,并通过这个特性实现普通单服务千万级别的消息推送测试. 什么是消息IO合并 所谓的消息IO合并即是由原来一个消息对应一个网络读写设计成多个消息共享一个网络读写.那这样的设计到底会带来多大的性能提升,最简单的对比场就是每次执行1条SQL执行…

System.IO.Pipelines是一个新的库,旨在简化在.NET中执行高性能IO的过程.它是一个依赖.NET Standard的库,适用于所有.NET实现. Pipelines诞生于.NET Core团队,为使Kestrel成为业界最快的Web服务器之一.最初从作为Kestrel内部的实现细节发展成为可重用的API,它在.Net Core 2.1中作为可用于所有.NET开发人员的最高级BCL API(System.IO.Pipelines)提供. 它解决了什么问题? 为了正确解析Strea…

默认错误消息: MissingBindRequiredValueAccessor A value for the '{0}' property was not provided. MissingKeyOrValueAccessor A value is required. ValueMustNotBeNullAccessor The value '{0}' is invalid. AttemptedValueIsInvalidAccessor The value '{0}' is not val…

1 IO路径 从内核角度看,进程产生的IO路径主要有三条: 缓存IO:系统绝大部分IO走的这种形式,充分利用文件系统层的page cache所带来的优势.应用程序产生的IO经系统调用落入page cache之后便可以直接返回,page cache中的缓存数据由内核回写线程在适当时机同步到底层的存储介质上,当然应用程序也可以主动发起回写过程(如fsync系统调用)来确保数据尽快同步打扫存储介质上,从而避免系统崩溃或者掉电带来的数据不一致性: 非缓存IO(带蓄流):这种IO绕过文件系统层的cache…

什么是 SignalR 目前我用业余时间正在做一个博客系统,其中有个功能就是评论通知,就是假如A用户评论B用户的时候,如果B用户首页处于打开状态,那么就会提示B用户有未读消息.暂时用SignalR来实现这个功能.我也是看了两天的资料才明白怎么去使用. 关于SignalR的理论知识可以去官网或者百度,我这里只是结合自己的功能来分享下,如果有错,请原谅指出. 下载js SignalR是需要微软提供的js,因为我的项目是前后端分离的,所以我是单独下载到一个文件夹,然后复制js到我的前端项目里.只需要s…

一.前言 前面分享了 .net core HttpClient 使用之掉坑解析(一),今天来分享自定义消息处理HttpMessageHandler和PrimaryHttpMessageHandler 的使用场景和区别 二.源代码阅读 2.1 核心消息管道模型图 先贴上一张核心MessageHandler 管道模型的流程图,图如下: HttpClient 中的HttpMessageHandler 负责主要核心的业务,HttpMessageHandler 是由MessageHandler 链表结构组…

接上一篇:ActiveMQ基础教程(三):C#连接使用ActiveMQ消息队列 这里继续说下.net core集成使用ActiveMQ.因为代码比较多,所以放到gitee上:https://gitee.com/shanfeng1000/dotnetcore-demo/tree/master/Activemq 感兴趣的可以克隆下来再按照自己的需求修改,这里简单介绍一下使用的Demo(Demo基于.net core3.1的版本,其他版本可能需要自行测试) 生产者(AspNetCore.WebApi.…

.net core使用Kafka可以像上一篇介绍的封装那样使用(Kafka基础教程(三):C#使用Kafka消息队列),但是我还是觉得再做一层封装比较好,同时还能使用它做一个日志收集的功能. 因为代码比较多,所有就直接放到码云(Gitee)上去了,地址:https://gitee.com/shanfeng1000/dotnetcore-demo/tree/master/Kafka(为什么不是github,因为github太慢了-_-!!) 感兴趣的可以克隆下来再按照自己的需求修改,这里简单介绍一…

应用程序发送的数据报都是流式的,IP不保证同一个一个应用数据包会被抓包后在同一个IP数据包中,因此对于使用自制dissector的时候需要考虑这种情况. Lua Dissector相关资料可以见:http://wiki.wireshark.org/Lua/Dissectors Lua脚本书写wireshark dissector非常方便,使用Lua合并tcp数据报进行分析的样例如下,其实就是多了一个条件分支,所谓难者不会,会者不难: local slicer = Proto("slicer&qu…