什么是HTTP Pipeline http管线化是一项实现了多个http请求但不需要等待响应就能够写进同一个socket的技术,仅有http1.1规范支持http管线化,1.0并不支持:采用管线化的请求会对页面载入时间产生动态的提高,尤其是当通过高延迟的网络,例如通过卫星网络连接:普通情况下通过同一个tcp数据包发送多个http请求,而http管线化向网络上发送更少的tcp数据包,大幅减轻网络负载:只有幂等的请求能够被管线化,例如get和head请求:post请求不应该被管线化:新建立连接的请求

一,Execution Tree 执行树是数据流组件(转换和适配器)基于同步关系所建立的逻辑分组,每一个分组都是一个执行树的开始和结束,也可以将执行树理解为一个缓冲区的开始和结束,即缓冲区的整个生命周期. 大家知道,异步转换组件会结束输入缓冲区,创建新的输出缓冲区,所以,执行树的分组实际上通过异步转换组件来划分的,一个异步转换组件意味着上游执行树的结束和下游执行树的开始.当数据流经过异步转换组件,进入一个新的执行树,上一个执行树的缓冲区和相同数据就不再需要了,因为数据已经被传递到一个新的执行树和

文章内容 上个章节我们讲到了,可以在HttpModules初始化之前动态添加Route的方式来自定义自己的HttpHandler,最终接管请求的,那MVC是这么实现的么?本章节我们就来分析一下相关的MVC源码来验证一下我们的这个问题. 先创建一个MVC3的Web Application,选择默认的模板以便创建以后就默认包含HomeController和AccountController.我们知道MVC要先接管请求才能通过这些Controller来处理,那我们先去Global.asax.cs文件里

文章内容 继续上一章节的内容,通过HttpApplicationFactory的GetApplicationInstance静态方法获取实例,然后执行该实例的BeginProcessRequest方法进行执行余下的Http Pipeline 操作,代码如下: // Get application instance IHttpHandler app = HttpApplicationFactory.GetApplicationInstance(context); 那GetApplicationIn

Netty那点事(一)概述 Netty和Mina是Java世界非常知名的通讯框架.它们都出自同一个作者,Mina诞生略早,属于Apache基金会,而Netty开始在Jboss名下,后来出来自立门户netty.io.关于Mina已有@FrankHui的Mina系列文章,我正好最近也要做一些网络方面的开发,就研究一下Netty的源码,顺便分享出来了. Netty目前有两个分支:4.x和3.x.4.0分支重写了很多东西,并对项目进行了分包,规模比较庞大,入手会困难一些,而3.x版本则已经被广泛使用.本

MVC如何在Pipeline中接管请求的? 文章内容 上个章节我们讲到了,可以在HttpModules初始化之前动态添加Route的方式来自定义自己的HttpHandler,最终接管请求的,那MVC是这么实现的么?本章节我们就来分析一下相关的MVC源码来验证一下我们的这个问题. 先创建一个MVC3的Web Application,选择默认的模板以便创建以后就默认包含HomeController和AccountController.我们知道MVC要先接管请求才能通过这些Controller来处理,

1.介绍 hiredis: 一个c/c++的访问redis的api库 地址:https://github.com/redis/hiredis pipeline方式: redis中的pipeline方式,指的是把多次请求交互封装到一次完成,只交互一次,类似于多个请求"批处理"成一次交互 好处: 同样是多次请求,用pipeline方式比多次请求的总的延时低,交互次数少, 即低延迟,高吞吐. 2.代码 int pipeline_process(struct timeval access_ti

案例目标 简单介绍 redis pipeline 的机制,结合一段实例说明pipeline 在提升吞吐量方面发生的效用. 案例背景 应用系统在数据推送或事件处理过程中,往往出现数据流经过多个网元: 然而在某些服务中,数据操作对redis 是强依赖的,在最近的一次分析中发现: 一次数据推送会对 redis 产生近30次读写操作! 在数据推送业务中的性能压测中,以数据上报 -> 下发应答为一次事务: 而对于这样的读写模型,redis 的操作过于频繁,很快便导致系统延时过高,吞吐量低下,无法满足目标:

在学习的过程中,看一些一线的技术文档很吃力,而且考虑到国内那些技术牛人英语都不差的,要向他们看齐,所以每天下班都在疯狂地背单词,博客有些日子没有更新了,见谅见谅 什么是TPL? Task Parallel Library (TPL), 在.NET Framework 4微软推出TPL,并把TPL作为编写多线程和并行代码的首选方式,但是,在国内,到目前为止好像用的人并不多.(TPL)是System.Threading和System.Threading.Tasks命名空间中的一组公共类型和API .

目录 DirectX11 Study Note Create a DirectX graphics interface factory.创建一个DirectX图形界面工厂 CreateDXGIFactory function CreateDXGIFactory函数 Use the factory to create an adapter 使用工厂创建适配器 IDXGIFactory interface IDXGIFactory接口 Enumerate the primary adapter ou

笔者在<Jenkins 在声明式 pipeline 中并行执行任务>一文中介绍了如何在声明式 pipeline 中执行并行的任务.前一段时间,Jenkins 发布了 1.3 版的声明式 pipeline(declarative pipeline),这个版本继续增强了并行执行任务的能力:并行执行的任务可以是个任务流.官方称这一功能为 "sequential stages",本文将解释 "sequential stages",并通过 demo 演示其用法.

目录大纲: 前言 ChannelPipeline | ChannelHandler | ChannelHandlerContext 三巨头介绍 三巨头编织过程(创建过程) ChannelPipeline 是如何调度 handler 的 总结 前言 相信对 Netty 熟悉的同学对 pipeline 都非常的熟悉,肯定也有不熟悉的,不管怎样,楼主今天的目的就是将 pipeline 从头撸到尾,彻彻底底的理解 pipeline 的每一步操作. 当然,文章还是一如既往的长.请非战斗人员尽快撤离!!!!

Netty源码分析第四章: pipeline 第四节: 传播inbound事件 有关于inbound事件, 在概述中做过简单的介绍, 就是以自己为基准, 流向自己的事件, 比如最常见的channelRead事件, 就是对方发来数据流的所触发的事件, 己方要对这些数据进行处理, 这一小节, 以激活channelRead为例讲解有关inbound事件的处理流程 在业务代码中, 我们自己的handler往往会通过重写channelRead方法来处理对方发来的数据, 那么对方发来的数据是如何走到chan

一.背景 在日常开发中,我们经常会有发布需求,而且还会遇到各种环境,比如:线上环境(Online),模拟环境(Staging),开发环境(Dev)等.最简单的就是手动构建.上传服务器,但这种方式太过于繁琐,使用持续集成可以完美地解决这个问题,推荐了解一下Jenkins.Jenkins构建也有很多种方式,现在使用比较多的是自由风格的软件项目(Jenkins构建的一种方式,会结合SCM和构建系统来构建你的项目,甚至可以构建软件以外的系统)的方式.针对单个项目的简单构建,这种方式已经足够了,但是针对多

Pipeline管道模式,也有人叫它装饰模式.应该说管道是装饰模式的一个变种,虽然思想都是一样的,但这个是闭包的版本,实现方式与传统装饰模式也不太一样.在laravel的源码中算是一个比较核心的设计模式了.管道模式,或者说装饰模式的思想,就是在不改变原有程序的基础上,可以方便的在已有程序上添加新的功能. 在说管道模式之前让我们看一下array_reduce这个函数 mixed array_reduce ( array $array , callable $callback [, mixed $i

 摘要 游戏开发者知道 Android 中蕴藏着巨大的机遇. 在 Google Play 商店的前 100 款应用中,约一半是游戏应用(在利润最高的前 100 款应用中.它们所占的比例超过 90%). 如要跻身该市场,开发速度很关键. 一些刚起步的独立开发者更愿意从零開始来开发自己的全部代码:可是为了达到更高的质量而不用花费数年的时间进行开发.其它人可能会选择已有的游戏引擎.上章研究了英特尔 Android* 开发者指南上的对等应用具体解释,在选择引擎时,你能够考虑下面几个因素: 成本 -

1.sed -n '2'p filename 打印文件的第二行. 2.sed -n '1,3'p filename 打印文件的1到3行 3. sed -n '/Neave/'p filename 打印匹配Neave的行(模糊匹配) 4. sed -n '4,/The/'p filename 在第4行查询模式The 5. sed -n '1,$'p filename 打印整个文件,$表示最后一行. 6. sed -n '/.*ing/'p filename 匹配任意字母,并以ing结尾的单词(点号

Pipeline处理Dataflow https://www.cnblogs.com/CoderAyu/p/9757389.html .Net Core中利用TPL(任务并行库)构建Pipeline处理Dataflow 在学习的过程中,看一些一线的技术文档很吃力,而且考虑到国内那些技术牛人英语都不差的,要向他们看齐,所以每天下班都在疯狂地背单词,博客有些日子没有更新了,见谅见谅 Smile with tongue out 什么是TPL? Task Parallel Library (TPL),

这个似乎是新增的功能,目前在官方文档里还没有解释,但有一个链接指向『草案』, 可是链接在被墙的google doc上,为了方便阅读和备忘,全部贴过来整在一起: 因为原文太长,把总结写在前面吧: 1.四种模式,主要区别在于烘焙出的光照图.阴影图内容,也就影响到动.静态物件在运行时的受光.投影效果,效果越好越丰富的,开销自然也越大. 2.效果最单纯的substrative:所有颜色和阴影都烘死在光照图上,运行时静态物件不参与阴影图渲染,结果是不管光源怎么变,静态物件的受光和阴影都不变. 3.好一点的

一.背景 在日常开发中,我们经常会有发布需求,而且还会遇到各种环境,比如:线上环境(Online),模拟环境(Staging),开发环境(Dev)等.最简单的就是手动构建.上传服务器,但这种方式太过于繁琐,使用持续集成可以完美地解决这个问题,推荐了解一下Jenkins. Jenkins构建也有很多种方式,现在使用比较多的是自由风格的软件项目(Jenkins构建的一种方式,会结合SCM和构建系统来构建你的项目,甚至可以构建软件以外的系统)的方式.针对单个项目的简单构建,这种方式已经足够了,但是针对

BLEND:Alpha blends input with the graphics.将输入的视频与图形做Alpha融合. CPROC:Color Processing.颜色处理.如动态对比度增强.饱和度增强.色彩空间转换等. CEC:Consumer Electronics Control.消费者电子控制 CHR_US/CHR_DS:Chroma downSampler(CHR_DS), Chroma_upSampler(CHR_US), Used for converting YUV420<