转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luotuo44/article/details/44236591 前一篇博文以get命令为样例把整个处理流程简单讲述了一遍.本篇博文将以set命令具体讲述memcached的处理流程. 具体的命令为"set tt 3 0 10".并如果当然memcachedserver没有名为tt的item. 读取命令: 在前一篇博文的最后,conn的状态被设置为conn_new_cmd,回到了一開始的状态. 假设此时conn结构体里面的bu…

文章列表: <Memcached源代码分析 - Memcached源代码分析之基于Libevent的网络模型(1)> <Memcached源代码分析 - Memcached源代码分析之命令解析(2)> <Memcached源代码分析 - Memcached源代码分析之消息回应(3)  > <Memcached源代码分析 - Memcached源代码分析之HashTable(4) > <Memcached源代码分析 - Memcached源代码分析之增删…

JDK8加载源码分析 1.概述 现在大多数互联网公司都是使用java技术体系搭建自己的系统,所以对java开发工程师以及java系统架构师的需求非常的多,虽然普遍的要求都是需要熟悉各种java开发框架(如目前比较流行ssi或者ssh框架),但是对于java语言本身的理解才是本质.如果你熟悉jvm原理以及jdk本身的实现,我相信对于其他开发框架的学习和深入理解应该不是很困难,因为很多灵活和高大山的框架都使用了jdk最核心的功能.除了本身框架的使用之外,凡是使用java语言开发的系统都避免不了对jv…

通过前面的两篇文章<Appium Android Bootstrap源代码分析之控件AndroidElement>和<Appium Android Bootstrap源代码分析之命令解析运行>我们了解到了Appium从pc端发送过来的命令是怎样定位到命令相关的控件以及怎样解析运行该命令.那么我们剩下的问题就是bootstrap是怎么启动运行的,我们会通过本篇文章的分析来阐述这个问题,以及把之前学习的相关的类给串起来看它们是怎么互动的. 1.启动方式 Bootstrap的启动是由Ap…

在<MonkeyRunner源代码分析之与Android设备通讯方式>中.我们谈及到MonkeyRunner控制目标android设备有多种方法.当中之中的一个就是在目标机器启动一个monkey服务来监听指定的一个port,然后monkeyrunner再连接上这个port来发送命令.驱动monkey去完毕对应的工作. 当时我们仅仅分析了monkeyrunner这个client的代码是怎么实现这一点的,但没有谈monkey那边是怎样接受命令,接受到命令又是怎样处理的. 所以自己打开源代码看了一个…

上篇分析到数据包的收发,这篇开始着手分析数据包的处理问题.在openVswitch中数据包的处理是其核心技术,该技术分为三部分来实现:第一.根据skb数据包提取相关信息封装成key值:第二.根据提取到key值和skb数据包进行流表的匹配:第三.根据匹配到的流表做相应的action操作(若没匹配到则调用函数往用户空间传递数据包):其具体的代码实现在 datapath/datapath.c 中的,函数为: void ovs_dp_process_received_packet(struct vpor…

上一篇回顾:<memcached学习笔记——存储命令源码分析上篇>通过分析memcached的存储命令源码的过程,了解了memcached如何解析文本命令和mencached的内存管理机制. 本文是延续上一篇,继续分析存储命令的源码.接上一篇内存分配成功后,本文主要讲解:1.memcached存储方式:2.add和set命令的区别. memcached存储方式 哈希表(HashTable) 哈希表在实践中使用的非常广泛,例如编译器通常会维护的一个符号表来保存标记,很多高级语言中也显式的支持哈希…

原创文章,转载请标明,谢谢. 上一篇分析过memcached的连接模型,了解memcached是如何高效处理客户端连接,这一篇分析memcached源码中的process_update_command函数,探究memcached客户端的set命令,解读memcached是如何解析客户端文本命令,剖析memcached的内存管理,LRU算法是如何工作等等. 解析客户端文本命令 客户端向memcached server发出set操作,memcached server读取客户端的命令,客户端的连接状态…

/** 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…

了解HBase架构的用户应该知道,HBase是一种基于LSM模型的分布式数据库.LSM的全称是Log-Structured Merge-Trees.即日志-结构化合并-树. 相比于Oracle普通索引所採用的B+树,LSM模型的最大特点就是,在读写之间採取一种平衡,牺牲部分读数据的性能,来大幅度的提升写数据的性能.通俗的讲,HBase写数据如此快,正是因为基于LSM模型,将数据写入内存和日志文件后即马上返回. 可是,数据始终在内存和日志中是不妥当的,首先内存毕竟是有限的稀缺资源.持续的写入会造成…