1. 消息发送失败: 检查通道是否建立成功 Netty中的通道建立采用的是异步方式,获取到的通道对象可能为空或初始化未完成: 2. 接收的消息有丢失 消息可能会粘包,是否有拆包机制

SQL Server定时自动抓取耗时SQL并归档数据发邮件脚本分享 第一步建库和建表 USE [master] GO CREATE DATABASE [MonitorElapsedHighSQL] GO --建表 USE [MonitorElapsedHighSQL] GO --1.表[SQLCountStatisticsByDay] --抓取到的sql语句数量 CREATE TABLE [dbo].[SQLCountStatisticsByDay] ( id , ) PRIMARY KEY ,

1.定时执行脚本 http://tech.it168.com/a2011/0707/1214/000001214830_all.shtml /sbin/service crond start //启动服务 /sbin/service crond stop //关闭服务 /sbin/service crond restart //重启服务 /sbin/service crond reload //重新载入配置 可以将这个服务在系统启动的时候也自动启动: 在/etc/rc.d/rc.local这个脚

前言 在之前文章中,我们已经了解了pipeline在netty中所处的角色,像是一条流水线,控制着字节流的读写,本文,我们在这个基础上继续深挖pipeline在事件传播 Unsafe对象 顾名思义,unsafe是不安全的意思,就是告诉你不要在应用程序里面直接使用Unsafe以及他的衍生类对象. netty官方的解释如下 ❝ Unsafe operations that should never be called from user-code. These methods are only pr

详细配置文件flume-conf.properties如下: ############################################ # producer config ########################################### #agent section producer.sources = s producer.channels = c c1 producer.sinks = r r1 #source section #producer.sou

netty Netty提供异步的.事件驱动的网络应用程序框架和工具,用以快速开发高性能.高可靠性的网络服务器和客户端程序.更确切的讲是一个组件,没有那么复杂. 例子 一  Discard服务器端 我们先写一个简单的服务端和客户端作为入门,接下来我们在深入介绍里面的内容 :(基于netty4 ) package io.netty.example.discard; import io.netty.buffer.ByteBuf; import io.netty.channel.ChannelHandl

一.先来官方入门页面的翻译(翻译不好请多包涵) 入门 本章以简单的例子来介绍Netty的核心概念,以便让您快速入门.当您阅读完本章之后,您就能立即在Netty的基础上写一个客户端和一个服务器. 如果您喜欢自上而下的方法来学习某些东西,那么就可能需要从第二章“架构概述”开始,然后回到这一章. 入门之前 运行本章的例子,最低要求有两个:最新版的Netty和JDK1.6+.其余的balabala... 写一个Discard Server(丢弃服务器) 世界上最简单的协议不是“Hello World!”

Netty是基于NIO的框架,完善了NIO的一些缺陷,因此可以用Netty替代NIO Netty实现通信步骤: 1.创建两个NIO线程组,一个专门用于网络事件处理(接受客户端的连接),另一个则进行网络通信读写. 2.创建一个ServerBootstrap对象,配置Netty的一系列参数,例如接受传出数据的缓存大小等等. 3.创建一个实际处理数据的类ChannelInitializer,进行初始化的准备工作,比如设置接受传出数据的字符集.格式.以及实际处理数据的接口. 4.绑定端口.执行同步阻塞方

Netty 零拷贝(一)Linux 零拷贝 本文探讨 Linux 中主要的几种零拷贝技术以及零拷贝技术适用的场景. 一.几个重要的概念 1.1 用户空间与内核空间 操作系统的核心是内核,独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的所有权限.为了保证用户进程不能直接操作内核 (kernel),保证内核的安全,操作系统将虚拟空间划分为两部分,一部分为内核空间,一部分为用户空间. 1.2 IO 两个流程 网络 IO 的本质是 socket 的读取,socket 在 linux

Netty是基于JDK NIO的网络框架 简化了NIO编程, 不用程序自己维护selector, 将网络通信和数据处理的部分做了分离 多用于做底层的数据通信, 心跳检测(keepalived) 1. 数据通信 1.1 Hello World public class Server { public static void main(String[] args) throws Exception { // 1 创建线两个事件循环组 // 一个是用于处理服务器端接收客户端连接的 // 一个是进行网络

Netty是基于JDK NIO的网络框架 简化了NIO编程, 不用程序自己维护selector, 将网络通信和数据处理的部分做了分离 多用于做底层的数据通信, 心跳检测(keepalived) 1. 数据通信 1.1 Hello World public class Server { public static void main(String[] args) throws Exception { // 1 创建线两个事件循环组 // 一个是用于处理服务器端接收客户端连接的 // 一个是进行网络

reactor中包含5个核心结构,那么从操作系统低层次的调度来看5部分是这样的. (1)Handle(句柄资源描述符)本质是对客户端连接上来以后发生事件的处理机制,比如连接成功,读取数据,发送数据等状态. (2)同步事件分离器,相对于nio来说可以理解为selector,对于客户端过来的事件需要一个一个的处理,根据事件的不同分发给具体不同的处理器. (3)initialize dispatch(初始事件分发器)实际为管理对象,所有的事件集合首先会达到这里,后面会通过select分发,包括后面的h

上次回归: 上次博客我们主要说了netty的基本使用,都是一些固定的模式去写的,我们只需要关注我们的拦截器怎么去写就可以了,然后我们用我们的基础示例,改造了一个简单的聊天室程序,可以看到内部加了一个StringEncoder和StringDecoder,这个就是用来编解码我们字符串的,这次我们就来说说这个编解码. 编码&解码: 上次我们写的那个简单的聊天室程序大家还记得吧,内部加了两个类似拦截器的玩意. ch.pipeline().addLast(new StringEncoder()); ch

Storm 流式处理框架 Storm是实时的,分布式,高容错的计算系统.java+cljoure Storm常驻内存,数据在内存中处理不经过磁盘,数据通过网络传输. 底层java+cljoure构成,阿里使用java重构Storm构建Jstorm. 数据处理分类 流式处理(异步) 客户端提交数据进行结算,不会等待计算结果 数据追条处理:数据清洗或分析 例:在数据统计分析中:数据存入队列,storm从MQ获取数据,storm将结果存入存储层 实时请求应答(同步) 客户端提交请求后立即计算并将结果返

更多技术分享可关注我 前言 前面,在Netty在接收完新连接后,默认为何要为其注册读事件,其处理I/O事件的优先级是什么?这篇文章,分析到了Netty处理I/O事件的优先级——读事件优先,写事件仅仅是需要写的时候才注册,为什么要这样设计呢?下面抛出两个问题,可以带着这两个问题阅读本篇文章:​恶劣的网络环境下,Netty是如何处理写事件的?. 1.假设服务器在成功接收到一个客户端新连接后,就给它注册了OP_WRITE事件,此时可能会发生什么问题? 2.有人说,JDK不是已经提供了一个往Socket

from : http://www.th7.cn/Program/net/201502/387849.shtml mvc的视图太强大了,个人刚刚接触.(初级菜鸟,懂的不多,往大神们指点)需求是,客户点击添加按钮弹出一个框选择产品后直接添加到表单中,在表单可以自己更改产品的数量,以及一些信息.mvc表单提交的时候只要name属性和要提交的控制器里面方法的参数一样mvc就能自动识别,利用这个好处就可以很轻松的提交多条数据. 如图显示 前台代码(没有用mvc的一些扩展方法,@Html 之类的,我是为了

mvc的视图太强大了,个人刚刚接触.(初级菜鸟,懂的不多,往大神们指点)需求是,客户点击添加按钮弹出一个框选择产品后直接添加到表单中,在表单可以自己更改产品的数量,以及一些信息.mvc表单提交的时候只要name属性和要提交的控制器里面方法的参数一样mvc就能自动识别,利用这个好处就可以很轻松的提交多条数据. 如图显示 前台代码(没有用mvc的一些扩展方法,@Html 之类的,我是为了说明添加多个表单) <form action="/Home/Add" method="p

随着Web应用程序的出现,也产生了对于能够在客户端上存储用户信息能力的要求.这个问题的第一个解决方案是以cookie形似出现的.网景公司在一份名为“Persistent Client State: HTTP Cookies”的标准中对cookie机制进行了阐述. cookie限制: 每个域的cookie个数是有限的,ie7之后是每个域30个,firefox是50个,chrome和safari没有限制 当超过单个域名cookie限制后,还要设置cookie,浏览器就会清除前的cookie:ie和o

1.  概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.   整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2.   数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部

前言 在MapReduce程序中,待处理的数据最开始是放在HDFS上的,这点无异议. 接下来,数据被会被送往一个个Map节点中去,这也无异议. 下面问题来了:数据在被Map节点处理完后,再何去何从呢? 这就是本文探讨的话题. Shuffle 在Map进行完计算后,将会让数据经过一个名为Shuffle的过程交给Reduce节点: 然后Reduce节点在收到了数据并完成了自己的计算后,会将结果输出到Hdfs. 那么,什么是Shuffle阶段,它具体做什么事情? 需要知道,这可是Hadoop最为核心的

板子依旧是英倍特的EK-SAM3S.ADC部分的原理图如下: PB1是一个复用引脚,在这里被用作AD功能,对应芯片上的AD5.即,使用片内ADC的5通道测VR1上2号引脚的电压. 实验采用了SysTick定时器产生中断方式来采集ADC数据.SysTick中断发生时,开启ADC转换.ADC转换结束时,产生中断,在ADC中断处理函数中读取ADC采集到的数据.转换后,通过UART输出,到PC端显示. SysTick和ADC的中断处理函数如下: uint32_t time_stamp = 0;WEAK