所有的书上都说, tcp是流式传输, 这是什么意思? 假设A给B通过TCP发了200字节, 然后又发了300字节, 此时B调用recv(设置预期接受1000个字节), 那么请问B实际接受到多少字节?  根据我们之前讲得tcp粘包特性,可知, B端调用一次recv, 接受到的是500字节. 所谓流式传输, 说白了, 就是管道中的水, 第一次给你发了200斤的水, 第二次给你发了300斤的水, 然后你在对端取的时候, 这200斤和300斤的水, 已经粘在一起了, 无法直接分割, 没有界限了. 所有的

https://mp.weixin.qq.com/s/aEO3Y8SkObNgfQU3z8sH2w 我们为什么从REST转向gRPC 原创 Levin Fritz InfoQ 2019-06-23 作者 | Levin Fritz译者 | 无明 服务间的通信方式是在采用微服务架构时需要做出一个最基本的决策.默认的选项是通过 HTTP 发送 JSON,也就是所谓的 REST API.我们也是从 REST 开始的,但最近我们决定改用 gRPC. gRPC 是谷歌开发的一个远程调用框架,现在已开源.尽

什么是流式传输? 流式传输是这一种以稳定持续流的形式传输数据的技术. 流式传输的使用场景 有些场景中,服务器返回的数据量较大,等待时间较长,客户端不得不等待服务器返回所有数据后,再进行相应的操作.这时候使用流式传输,可以将服务器数据碎片化,当每个数据碎片读取完成之后,就只传输完成的部分,而不需要等待所有数据都读取完成. 如何在ASP.NET Core SignalR中启用流式传输 在ASP.NET Core SignalR中当一个Hub方法的返回值是ChannelReader或者Task<Cha

这里只写后端的代码,基本的思想就是,前端将文件分片,然后每次访问上传接口的时候,向后端传入参数:当前为第几块文件,和分片总数 下面直接贴代码吧,一些难懂的我大部分都加上注释了: 上传文件实体类: 看得出来,实体类中已经有很多我们需要的功能了,还有实用的属性.如MD5秒传的信息. publicclassFileInf { public FileInf(){} publicStringid=""; publicStringpid=""; publicStringpidR

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

源码地址:https://github.com/Tinywan/PHP_Experience HTTP Live Streaming(HLS)是由Apple Inc.实施的非常强大的流视频协议.HLS使用穿过防火墙,代理的HTTP事务,并可以轻松地通过CDN进行分发.因此,该技术能够比RTP或其他基于UDP的协议达到更大的观众观众.今天在线直播的许多视频都是由使用HLS的昂贵系统进行托管,但它们通常很昂贵,需要大量的服务器资源.本教程将向您展示如何设置一个非常实惠的Ubuntu 14.04 VU

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 让我们来看一下机器学习是如何应用于医护行业以及如何借助Apache Spark对患者的监控数据进行处理 现如今,IoT数据,实时流式数据分析(streaming analytics),机器学习以及分布式计算的组合相比之前有了长足的进步,同时成本也比以前要低,这使得我们可以更快地完成更多数据的存储及分析. 这里列举一些IoT,大数据以及机器学习协同完成任务的例子: 医疗保健:对慢性疾病的持续监控 智慧城市:交通流量和拥堵的管理疏导 制造业

Openresty的同步输出与流式响应 默认情况下, ngx.say和ngx.print都是异步输出的,先来看一个例子: location /test { content_by_lua_block { ngx.say("hello") ngx.sleep(3) ngx.say("the world") } } 执行测试,可以发现首先, /test 响应内容是在触发请求 3s 后一起接收到响应体,第一个ngx.say好像是被"绕过",先执行slee

文件下载(StreamingHttpResponse流式输出) HttpResponse会直接使用迭代器对象,将迭代器对象的内容存储成字符串,然后返回给客户端,同时释放内存.可以当文件变大看出这是一个非常耗费时间和内存的过程. 而StreamingHttpResponse是将文件内容进行流式传输,数据量大可以用这个方法. 参考: http://blog.csdn.net/gezi_/article/details/78176943?locationNum=10&fps=1 https://yq.

Azure 媒体服务是一个基于云的媒体工作流平台,用于生成需要编码.打包.内容保护和直播活动广播的解决方案. 在视频的直播,点播方案中,媒体服务的架构主要由三部分构成: 推流端,把本地视频或直播内容推送到媒体服务器 媒体服务器,编码,打包,加密,根据不同的客户端请求(PC, 安卓,苹果)发布不同的协议流. 拉流端 ,最终端用户的播放设备,如Azure 默认的播放器, Azure Media Player. 如Azure Media Player 点播的过程和结构图如下: 使用步骤: 将媒体文件上

1. 流式套接字采用字节流方式进行传输,而数据报套接字 使用数据报形式传输数据2. tcp套接字会产生粘包,udp有消息边界,不会形成粘包.3. tcp编程可以保证消息的完整性,udp则不能保证4. tcp需要listen accept,udp不用5. tcp消息的发送接收使用recv send sendall,udp使用 recvfrom,sendto

网络协议是每个前端工程师都必须要掌握的知识,TCP/IP 中有两个具有代表性的传输层协议,分别是 TCP 和 UDP,本文将介绍下这两者以及它们之间的区别. TCP/IP网络模型 计算机与网络设备要相互通信,双方就必须基于相同的方法.比如,如何探测到通信目标.由哪一边先发起通信.使用哪种语言进行通信.怎样结束通信等规则都需要事先确定.不同的硬件.操作系统之间的通信,所有的这一切都需要一种规则.而我们就把这种规则称为协议(protocol). TCP/IP 是互联网相关的各类协议族的总称,比如:T

什么是流式处理呢? 这个问题其实我们大部分时候是没有考虑过的,大多数,我们是把流式处理和实时计算放在一起来说的.我们先来了解下,什么是数据流. 数据流(事件流) 数据流是无边界数据集的抽象 我们之前接触的数据处理,大多都都是有界的.例如:处理某天的数据.某个季度的数据等 无界意味着数据是无限地.持续增长的 数据流会随着时间的推移,源源不断地加入进来 数据流无处不再 信息卡交易 电商购物 快递 网络交换机的流向数据 设备传感器发出的数据 - 这些数据都是无穷无尽的 每一件事情,都可以看成事件序列

TCP通信过程 下图是一次TCP通讯的时序图.TCP连接建立断开.包含大家熟知的三次握手和四次握手. 在这个例子中,首先客户端主动发起连接.发送请求,然后服务器端响应请求,然后客户端主动关闭连接.两条竖线表示通讯的两端,从上到下表示时间的先后顺序.注意,数据从一端传到网络的另一端也需要时间,所以图中的箭头都是斜的. 三次握手 建立连接 建立连接(三次握手)的过程: 客户端发送一个带SYN标志的TCP报文到服务器.这是上图中三次握手过程中的段1.客户端发出SYN位表示连接请求.序号是1000,这个

当前,伴随着Internet的飞速发展,计算机网络已经进入到每一个普通人的家庭.在这个过程中,一个值得我们关注的现象是:Internet中存储和传输内容的构成已经发生了本质的改变,从传统的基于文本或少量图像的主页变为大容量.富信息量的流式媒体信息.一份早在1998年提交的研究报告就曾指出,流式媒体统治Internet的潮流是不可抗拒的,该报告估计到2003年,存储在网络服务器上的内容超过50%的将是流式媒体信息.但今天看来,这个估计还是有些保守了.所谓的流式媒体简单的讲就是指人们通过网络实时的收

原创文章,谢绝任何形式转载,否则追究法律责任! ​流的世界,有点乱,群雄逐鹿,流实在太多,看完这个马上又冒出一个,也不知哪个才是真正的牛,据说Flink是位重量级选手,能流计算,还能批处理, 和其他伙伴关系也融洽的很,与HDFS/File/SQL/MQ往来都不在话下,今天我们就来实战一把. 环境:Idea2019.03/Gradle6.0.1/JDK11.0.4/Lambda/RHEL8.0/VMWare15.5/Springboot2.2.1.RELEASE/Mysql8.0.11/Kafka

前言 我们平时说的最多的socket是什么呢,实际上socket是对TCP/IP协议的封装,Socket本身并不是协议,而是一个调用接口(API).那TCP/IP又是什么呢?TCP/IP是ISO/OSI的浓缩版本,那ISO/OSI又是什么呢...接下来我们就进入枯燥的理论篇吧 先说一下,关于这几个概念特别是TCP/IP和HTTP,讲解它们的书,随便拿出一本都厚到可以砸死人,所以本文仅仅是浅显的概括一下,并且还有很多的概念我都不太明白,先做个记录吧等后续有深入的机会再回来.也希望有朋友能在留言中指

在<在深谈TCP/IP三步握手&四步挥手原理及衍生问题—长文解剖IP>里面提到 单个TCP包每次打包1448字节的数据进行发送(以太网Ethernet最大的数据帧是1518字节,以太网帧的帧头14字节和帧尾CRC校验4字节 seq编码,在RFC793中,建议ISN和一个假的时钟绑在一起,这个时钟会在每4微秒对ISN做加一操作,直到超过2^32 据此推算,貌似单一线路,网络传输速度也就1.5*(1/4*10^6) = 375M/bs 对此的论据是:segments packets fra

一.概述 今天起就正式进入了流式计算.这里先解释一下流式计算的概念 离线计算 离线计算:批量获取数据.批量传输数据.周期性批量计算数据.数据展示 代表技术:Sqoop批量导入数据.HDFS批量存储数据.MapReduce批量计算数据.Hive批量计算数据.***任务调度 ,hivesql .调度平台 .Hadoop集群运维 .数据清洗(脚本语言) .元数据管理 .数据稽查 .数据仓库模型架构 相关技术栈与应用 流式计算 流式计算:数据实时产生.数据实时传输.数据实时计算.实时展示 代表技术:Fl

目录 常规方式实现搜索功能 RxJS · 流 Stream RxJS 实现原理简析 观察者模式 迭代器模式 RxJS 的观察者 + 迭代器模式 RxJS 基础实现 Observable Observer RxJS · Operators Operators ·入门 一系列的 Operators 操作 使用 RxJS 一步步实现搜索功能 总结 常规方式实现搜索 做一个搜索功能在前端开发中其实并不陌生,一般的实现方式是:监听文本框的输入事件,将输入内容发送到后台,最终将后台返回的数据进行处理并展示成