客户端: import socket client = socket.socket() client.connect(("127.0.0.1", 9999)) while True: cmd = input(">>").strip() if not cmd: # 不能发送空字符串,否则在接收端的recv方法会阻塞 continue client.send(cmd.encode("utf-8")) len_res = int(clien

通过socket连续接收返回数据 Server服务端 import socket,os server = socket.socket() server.bind(('localhost',9999)) server.listen() while True: conn,addr = server.accept() print("new conn:",addr) while True: data = conn.recv(1024) #第一次没发完会放到io缓冲区 if not data:

本节内容 1.概述 2.socket接收大数据 3.中文字符的坑 一.概述 上篇博客写到了,就是说当服务器发送至客户端的数据,大于客户端设置的数据,则就会把数据服务端发过来的数据剩余数据存在IO缓冲区中,那我们如何解决这个问题呢? 有的同学就说了: 改大客户端接收的数据的大小=>这个方案并不能解决问题,因为官方建议最多只能接收8k的数据,那服务端发送过来的数据大于8K咋办,很显然不行 客户端可以多收几次=>客户端需要收多少次,才能把这个命令返回的结果全部收回来呢?并且怎么确定这条命令返回的结果

Socket接收大数据 上一篇博客中的简单ssh实例,就是说当服务器发送至客户端的数据,大于客户端设置的数据,则就会把数据服务端发过来的数据剩余数据存在IO缓冲区中,这样就会造成我们想要获取数据的完整性. 解决思路: 1.改大客户端接收的数据的大小,因为官方建议最多只能接收8k的数据,那服务端发送过来的数据很容易就会大于8K,这个思路并不能从根本上解决问题(不建议使用) 2.客户端可以多收几次,服务端给客户端发数据之前,先计算一下要发给客户端数据大小(len()判断文件长度) ,比如说要发给客户

通过socket,实现客户端发送命令,将服务端执行出的结果,反回到客户端,主要4个步骤:1.服务端返回数据: 2.服务端返回数据的大小: 3.客户端接收返回数据的大小: 4.客户端按返回数据大小接收数据: 一.客户端代码 #客户端import socketclient=socket.socket() #生成socket连接对象client.connect(("localhost",6969))while True: msg=input(">>>:"

byte[] buffer = new byte[BufferSize]; int bytesRead; // 读取的字节数 MemoryStream msStream = new MemoryStream(); do { bytesRead = streamToClient.Read(buffer, , BufferSize); msStream.Write(buffer, , bytesRead); } ); buffer = msStream.GetBuffer();

https://www.cnblogs.com/zhangzhifeng/p/6065244.html TServerSocket和TClientSocket用非阻塞模式发送和接收比较大的数据时,可能一次会接收不完,此时需要通过循环接收. //接收 procedure TMAINFORM.TCPServer1ClientRead(Sender: TObject; Socket: TCustomWinSocket); var iLength,I,iStart, iRevCount: Integer

最近在使用python进行网络编程开发一个通用的tcpclient测试小工具.在使用socket进行网络编程中,如何判定对端发送一条报文是否接收完成,是进行socket网络开发必须要考虑的一个问题.这里,简要介绍一下判别数据接收接收完成常用的三种方法: 1.基础数据接收法: 使用基础数据接收法时,当与服务socket断开连接时,会接收到空字符串.因此,可以根据此特点,在程序中加入循环,一直接收数据,直到数据发送端关闭socket连接.适用场景:客户端和服务器的链接为短链接(即一次socket通讯

简单的c# TCP通讯(TcpListener) C# 的TCP Socket (同步方式) C# 的TCP Socket (异步方式) C# 的tcp Socket设置自定义超时时间 C# TCP socket发送大数据包时,接收端和发送端数据不一致 服务端接收Receive不完全 在发送端,一次发送200k个字节,在接收端,一次接收200k个字节, 但是在接收端,经常会出现 socket.receive 接收不全的情况 , 偶尔接收的包也是正常的,用Wireshark抓包发现,每次发送都分成

大数据是指大于32K或者64K的数据. 大数据的发送和接收通过TSTREAM对象来进行是非常方便的. 我们把大数据分割成一个个4K大小的小包,然后再依次传输. 一.大数据的发送的类语言描述: 1)创建流对象,用流对象一次性地加载完大数据 2)移动流的POSITION,一次将流的4K大小的一块内存读进一块BUF里面 3)SOCKET发送这块大小为4K的BUF 4)重复执行二.三步骤,直至发完 二.大数据的接收的类语言描述: 1)创建一个流对象 2)接收方一次接收4K大小的数据暂存一块4K大小的BU

socket通讯,有两种方式,一种是建立长连接(TCP),建立后,不停的发送,接收.另外一种是建立短连接(UDP),建立连接,发送报文,接收响应,关闭连接.两种方式 server的开销不同. 今天出现问题:不管是创建TCP还是UDP连接,发送数据后,接收到数据的长度均为空值. 我的代码如下: wireshark抓包查看到的结果(有接收到服务发送过来的数据): 运行时查看Loadrunner中打印日志: 多次修改代码后,最后修改接收的buffer 的长度,终于接收到数据

开发windows客户端接收RTP视频流,当h264视频达到1080P 60fps的时候,按包来调用recvfrom的函数压力比较大,存在丢包的问题,windows的完成端口的性能效果当然可以解决这个问题,而boost的asio在windows上是基于完成端口来开发的,所以采用boost的asio和环形缓冲区的方法,可以解决接收单路大数据量udp包中丢包的问题. 需要引入的头文件为: #include "CircledBuffer.h" #include <iostream>

一:什么是socket大数据包发送问题 socket服务器端或者客户端在向对方发送的数据大于对方接受的缓存时,会出现第二次接受还接到上次命令发送的结果.这就出现象第一次接受结果不全,第二次接果出现第一次结果. 比如send 1900 数据,recv 只接受1024.多于数据900放在缓存区里,第二次命令来的时候,调用send会先把900发回去,在把新数据放到缓存区,等到1024在系统会自动发送过去. 发送数据,一是缓存区满,二是超时 解决办法: 在发送数据前,计算发送数据的大小,把大小发给对方.

关于tomcat的一个优化问题: 有时候保存大数据量的数据时.tomcat不优化的话,页面会没反应.tomcat后台并不报错,仅仅是提示以下内容: 警告: More than the maximum number of request parameters (GET plus POST) for a s ingle request ([10,000]) were detected. Any parameters beyond this limit have be en ignored. To c

本节内容 概述 linux下运行效果 sleep解决粘包 服务端插入交互解决粘包问题 一.概述 刚刚我们在window的操作系统上,很完美的解决了,大数据量的数据传输出现的问题,但是在Linux环境下执行会出现什么状况呢?接下来我们拭目以待. 客户端和服务端的代码还是在 day8-接收大数据  中的代码 二.linux下运行效果 2.1.客户端的效果图 我擦咧,出错了,我们来看看出得什么错误?我们先看看服务端的代码: 终于明白了,原来是服务端两次发送给客户端的数据粘在一起了,为什么会造成粘包呐?

1Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. 作用:1发布和订阅消息流,这个功能类似于消息队列,这也是kafka归类为消息队列框架的原因 2以容错的方式记录消息流,kafka以文件的方式来存储消息流 3可以再消息发布的时候进行处理 用于;在系统或应用程序之间构建可靠的用于传输实时数据的管道,消息队列功能 构建实时的流数据处理程序来变换或处理数据流,数据处理功能 1.3.1 消息传输流程 Producer即生产者,向Kafka集群发送消息,在发

第1章 Spark Streaming 概述1.1 什么是 Spark Streaming1.2 为什么要学习 Spark Streaming1.3 Spark 与 Storm 的对比第2章 运行 Spark Streaming第3章 架构与抽象第4章 Spark Streaming 解析4.1 初始化 StreamingContext4.2 什么是 DStreams4.3 DStream 的输入4.3.1 基本数据源4.3.2 高级数据源4.4 DStream 的转换4.4.1 无状态转化操作

一.多线程基础回顾 先导知识在基础随笔篇:http://www.cnblogs.com/jiangbei/p/6664555.html 以下此部分以补充为主 1.概念 进程:进行中的程序,内存中有独立的内存空间 线程:进程中的多个顺序控制流 2.Java中实现线程的两种方式 参考上文(继承thread类与实现runnable接口) 3.同步synchronized的用法 参考上文(同一时间只能有一个线程执行) 4.lock 外部的锁类,参考:https://www.cnblogs.com/dol

第1章 Kafka概述 1.1 消息队列 (1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除) 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息推送到客户端.这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理,即使有多个消息监听者也是如此. (2)发布/订阅模式(一对多,数据生产后,推送给所有订阅者) 发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型.发布订阅模型可以有多种不同的订阅者,临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息,而持久订

问题导读: 1.zookeeper在kafka的作用是什么? 2.kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”的原因是什么? 3.kafka集群consumer和producer状态信息是如何保存的? 4.partitions设计的目的的根本原因是什么? 一.入门     1.简介     Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice.它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JMS规范的实