一. TcpServer分类: 管理所有的TCP客户连接,TcpServer对于用户直接使用,直接控制由用户生活. 用户只需要设置相应的回调函数(消息处理messageCallback)然后TcpServer::start()就可以. 主要数据成员: boost::scoped_ptr<Accepter> acceptor_; 用来接受连接 std::map<string,TcpConnectionPtr> connections_; 用来存储全部连接 connectonCallb…

一. Reactor模式简单介绍 Reactor释义"反应堆",是一种事件驱动机制.和普通函数调用的不同之处在于:应用程序不是主动的调用某个API完毕处理.而是恰恰相反.Reactor逆置了事件处理流程,应用程序须要提供对应的接口并注冊到Reactor上,假设对应的时间发生,Reactor将主动调用应用程序注冊的接口,这些接口又称为"回调函数". 二. moduo库Reactor模式的实现 muduo主要通过3个类来实现Reactor模式:EventLoop,Cha…

分为几个模块 EventLoop.TcpServer.Acceptor.TcpConnection.Channel等 对于EventLoop来说: 他仅仅关注里面的主驱动力,EventLoop中仅仅关注poll,这类系统调用使得其成为Reactor模式,EventLoop中有属于这个loop的全部Channel,这个loop属于哪一个Server. 几个类存在的意义: 从应用层使用的角度来看.用户须要初始化一个EventLoop.然后初始化一个TcpServer(当然也能够自己定义个TcpSer…

ActiveMQ是目前较为流行的一款开源消息服务器.最近在项目开发中,需要为ActiveMQ开发基于IP的验证和授权机制,因此,对ActiveMQ的安全机制进行了了解,以下将介绍ActiveMQ的安全机制使用及其源代码分析. 本文开发环境介绍: 操作系统:Windows XP Java:jdk 1.6.0_12 maven:maven 3.0.4 ActiveMQ:ActiveMQ 5.6.0 ActiveMQ安全机制的介绍 安 全机制一般包含验证(Authentication)和授权(Auth…

1. 背景 1.1. Java线程模型的演进 1.1.1. 单线程 时间回到十几年前,那时主流的CPU都还是单核(除了商用高性能的小机),CPU的核心频率是机器最重要的指标之一. 在Java领域当时比较流行的是单线程编程,对于CPU密集型的应用程序而言,频繁的通过多线程进行协作和抢占时间片反而会降低性能. 1.1.2. 多线程 随着硬件性能的提升,CPU的核数越来越越多,很多服务器标配已经达到32或64核.通过多线程并发编程,可以充分利用多核CPU的处理能力,提升系统的处理效率和并发性能. 从2…

上一篇文章,分析了Netty服务端启动的初始化过程,今天我们来分析一下Netty中的Reactor线程模型 在分析源码之前,我们先分析,哪些地方用到了EventLoop? NioServerSocketChannel的连接监听注册 NioSocketChannel的IO事件注册 NioServerSocketChannel连接监听 在AbstractBootstrap类的initAndRegister()方法中,当NioServerSocketChannel初始化完成后,会调用case标记位置的…

如果不太熟悉MyBatis使用的请先参见MyBatis官方文档,这对理解其架构设计和源码分析有很大好处. 一.概述 MyBatis并不是一个完整的ORM框架,其官方首页是这么介绍自己 The MyBatis data mapper framework makes it easier to use a relational database with object-oriented applications. MyBatis couples objects with stored procedur…

服务器程序源代码分析之三:gunicorn 时间:2014-05-09 11:33:54 类别:网站架构 访问: 641 次 gunicorn是一个python web 服务部署工具,类似flup,完全用python开发,参考了ruby的部署工具: Unicorn project 官网:http://docs.gunicorn.org/en/18.0/ gunicorn主要功能: wsgi-http 协议的转换 python有一个官方的module叫做WSGI(The Web Server Ga…

http://wenku.baidu.com/link?url=R-QoZXhc918qoO0BX6eXI9_uPU75whF62vFFUBIR-7c5XAYUVxDRX5Rs6QZR9hrBnUdMdVHNSHdjYtv7i28lCSng1iuWO620ML_wqJZYFge Hadoop源代码分析(一) 关键字: 分布式云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.g…

/** Spark SQL源代码分析系列文章*/ 自从去年Spark Submit 2013 Michael Armbrust分享了他的Catalyst,到至今1年多了,Spark SQL的贡献者从几人到了几十人,并且发展速度异常迅猛,究其原因,个人觉得有下面2点: 1.整合:将SQL类型的查询语言整合到 Spark 的核心RDD概念里.这样能够应用于多种任务,流处理,批处理,包含机器学习里都能够引入Sql.     2.效率:由于Shark受到hive的编程模型限制,无法再继续优化来适应Spa…