说明 为何要写这篇文章 ,之前看过阿二的梦想船的<Poco::TCPServer框架解析> http://www.cppblog.com/richbirdandy/archive/2010/09/10/123994.html 无奈代码太多,看起繁琐.所以 准备 以流程图简化,便于理解.也方便自己以后使用. 本文内容 是基于window api分析的. 本文的poco是1.4.6p4 (2014-04-18)版本的. 虽然现在poco版本是1.6 但调用改动不大. poco下载地址:http:/

Poco::TCPServer框架解析 POCO C++ Libraries提供一套 C++ 的类库用以开发基于网络的可移植的应用程序,功能涉及线程.文件.流,网络协议包括:HTTP.FTP.SMTP 等,还提供 XML 的解析和 SQL 数据库的访问接口.不仅给我的工作带来极大的便利,而且设计巧妙,代码易读,注释丰富,也是非常好的学习材料,我个人非常喜欢.POCO的创始人在这个开源项目的基础上做了一些收费产品,也成立了自己的公司,"I am in the lucky position to w

Qemu IO事件处理框架 qemu是基于事件驱动的,在基于KVM的qemu模型中,每一个VCPU对应一个qemu线程,且qemu主线程负责各种事件的监听,这里有一个小的IO监听框架,本节对此进行介绍. 1.1    涉及结构 struct GArray { gchar *data; guint len; }; Data指向一个GpollFD数组,len表示数组的个数. struct GPollFD { gint fd; gushort events; gushort revents; }; F

由于想在项目中使用类似yarn的事件处理机制,就看了实现.主要是由Dispatcher.java,EventHandler.java,Service.java这3个类撑起来的. 在事件处理之前,先注册相应的事件处理handler,收到事件event后,由派发事件的Dispatcher进行派发,默认采用异步事件处理方式将事件放到事件队列(LinkedBlockingQueue)中,消费者会循环从队列中取出事件进行处理. 要使用事件处理,首先需要创建Dispatcher,示例代码如下: dispat

1. Reactor简介 Reactor 是 Spring 社区发布的基于事件驱动的异步框架,不仅解耦了程序之间的强调用关系,而且有效提升了系统的多线程并发处理能力. 2. Spring Boot集成Reactor的pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi=

上篇文章 小记了: 关于 Poco::TCPServer框架 (windows 下使用的是 select模型) 学习笔记. http://www.cnblogs.com/bleachli/p/4352959.html 这儿继续学习下,poco在linux 下用cmake 编译. 从文档开始编译出错 从poco的 README 文件上可知: " BUILDING ON UNIX/LINUX/MAC OS X=============================== For building o

上一篇博客([Android - 框架]之ORMLite的使用)中介绍了ORMLite的基本使用,今天我们来研究以下GreenDao的使用. GreenDao和ORMLite一样,都是基于ORM(Object Relation Mapping,对象关系映射)的用于操作Sqlite数据库的第三方框架.ORM简单来说就是把数据库中的数据映射成Java中的一个Bean类,便于操作.GreenDao是greenrobot公司的产品.这个公司的另一个非常成功的框架是EventBus,是一个很好的"订阅/发

本文内容 特点 性能 参数化的查询 List 支持 缓存和非缓存的 readers 多个映射 多个结果 存储过程 Ansi Strings 和 varchar 限制和注意事项 Dapper 能运行在我的 db 提供者上吗? 有例子的完整例子列表吗? 谁在使用 Dapper? 参考 跳槽了,新公司的数据库层,准确地说,数据库层和持久层使用 Dapper,这东西的确很方便~个人觉得这种方便性体现在三点: 能很方便地执行数据库 DML 和 DLL 操作.比如,当你执行一个带参数的 SQL 时,SQL

原文:http://blog.csdn.net/gdutliuyun827/article/details/8257186 由于工作与学习的需要,写了一个socket的事件处理框架,在公司写的已经使用了一段时间,下班后回家抽出时间又重写了一下,并进行了完善,起名为:sock_ev: 最近正在调试阶段,源代码暂且不提供,以防误人子弟,会尽快提供出来:先把最基本的测试程序贴上来,让感兴趣的同仁可以有个感性的认识,希望大家多加关注 支持以下功能:1.三种事件监听方式:select.poll.epoll

POCO C++ Libraries提供一套 C++ 的类库用以开发基于网络的可移植的应用程序,功能涉及线程.文件.流,网络协议包括:HTTP.FTP.SMTP 等,还提供 XML 的解析和 SQL 数据库的访问接口.不仅给我的工作带来极大的便利,而且设计巧妙,代码易读,注释丰富,也是非常好的学习材料,我个人非常喜欢.POCO的创始人在这个开源项目的基础上做了一些收费产品,也成立了自己的公司,"I am in the lucky position to work for my own compa

ChannelPipeline贯穿io事件处理的大动脉 上一篇,我们分析了NioEventLoop及其相关类的主干逻辑代码,我们知道netty采用线程封闭的方式来避免多线程之间的资源竞争,最大限度地减少并发问题,减少锁的使用,因而能够有效减低线程切换的开销,减少cpu的使用时间.此外,我们还简单分析了netty对于线程组的封装EventLoopGroup,目前一般采用roundRobin的方式在多个线程上均匀地分配channel.通过前面几篇文章的分析,我们已经对channel的初始化,注册到E

版权声明:该文章为AirtestProject原创文章:允许转载,但转载必须注明“转载”并保留原链接 前言 本文档将演示使用`AirtestProject`专用的编辑器AirtestIDE,编写`Airtest`+`Poco`自动化脚本的全流程.强烈建议新手从本文档开始阅读,并使用`AirtestIDE`上手脚本编写. 简介 `AirtestIDE` 是一个跨平台的UI自动化测试编辑器,适用于游戏和App. 自动化脚本录制.一键回放.报告查看,轻而易举实现自动化测试流程 支持基于图像识别的Air

一.存储 Memcached基本只支持简单的key-value存储方式.Redis除key-value之外,还支持list,set,sorted set,hash等数据结构:Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份:Redis支持数据的持久化(快照.AOF),可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用:Redis可以实现主从复制,实现故障恢复:Redis的Sharding技术,很容易将数据分布到多个Redis实例中. 二.数据一致性 Memcache

一.缓存在系统中用来做什么 1. 少量数据存储,高速读写访问.通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问,同时提供数据落地的功能,实际这正是Redis最主要的适用场景. 2. 海量数据存储,分布式系统支持,数据一致性保证,方便的集群节点添加/删除.Redis3.0以后开始支持集群,实现了半自动化的数据分片,不过需要smart-client的支持. 二.从不同的角度来详细介绍redis 网络模型:Redis使用单线程的IO复用模型,自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架,主要实现

libevent源码分析 转自:http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2010/08/31/1814022.html 这两天没事,看了一下Memcached和libevent的源码,做个小总结. 1.入门 1.1.概述Libevent是一个用于开发可扩展性网络服务器的基于事件驱动(event-driven)模型的网络库.Libevent有几个显著的亮点: (1)事件驱动(event-driven),高性能:(2)轻量级,专注于网络,不如 ACE 那么臃肿庞

摘自:http://www.infoq.com/cn/articles/tq-why-choose-redis 传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题: MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间. Memcached与MySQL数

传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题: 1.MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间. 2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题. 3.Memcached数据命中率低或down机,大量访问直接穿透到DB,MySQL

<Linux多线程服务端编程:使用muduo C++网络库>这本书自今年一月上市以来,半年之内已经重印两次(加上首印,一共是三次印刷),总印数达到了9000册,这在技术书里已经算是相当不错的成绩.本书购买方式见配套网站 http://chenshuo.com/book . 以下谈一谈这本书的写作背景与内容取舍的原因. 参加工作以来,我编写并维护了若干C++/Java多线程网络服务程序,这本书总结了我在开发维护这类服务程序方面的经验.工作中,我没有写过单线程的网络服务程序,没有写过C语言的网络服

原文链接:http://www.infoq.com/cn/articles/tq-why-choose-redis 传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题: MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间. Memcached与MySQ

Redis学习笔记之ABC Redis命令速查 官方帮助文档 中文版本1 中文版本2(反应速度比较慢) 基本操作 字符串操作 set key value get key 哈希 HMSET user:1 username liushijie password arrray7 HGETALL user:1l 列表(Redis只有字符串列表) lpush mylist liushijie lrange mylist 0 10 集合无序.value不会重复 sadd mylist liushijie s