1.MII/RMII/SMI接口连接和配置 SMI又称站点管理接口,用于cpu与外置PHY芯片通讯,配置相关参数,包含MDC和MDIO两个管脚(CPU上有对应引脚,当然用普通GPIO口模拟SMI管理也是可行的,不过按照固定时序写入和读取数据).‘ MII和RMII则是是两种不同的以太网数据传输接口,因为RMII在使用更少接口的情况下具有MII相同的功效,其中MII如下图连接即可: 特别注意:RMII模式下REF_CLK要连接CPU的MCO引脚,且MCO输出时钟应为50MHz. 这里说下我最近遇到

前言: 一直在使用Memcache,但是对其内部的问题,如它内存是怎么样被使用的,使用一段时间后想看看一些状态怎么样?一直都不清楚,查了又忘记,现在整理出该篇文章,方便自己查阅.本文不涉及安装.操作.有兴趣的同学可以查看之前写的文章和Google. 1:参数 memcached -h memcached -p <num> TCP端口,默认为11211,可以不设置 -U <num> UDP端口,默认为11211,0为关闭 -s <file> UNIX socket -a

http://www.kegel.com/c10k.html#nb.edge http://www.chinasb.org/archives/2012/11/4954.shtml UDP协议:发送进程在发送每个数据报的时候立即发送出去,并不等待多个数据报堆积在一起以一个较大数据报发送出去,它是记录型的协议. TCP协议:发送进程在发送每个数据报的时候在内核处理过程中有可能并不立即发送出去,而是会将多个数据报集中在一起以一个较大的数据报来发送,它是字节流的协议. 发送接收方式1.异步报文发送和接收

这两天在看DB2的内存管理的内容,看的很是模糊,有以下问题不明白,请教 是不是数据库管理器的共享内存就是DB2能够使用的最大内容呢,然后数据库全局内存从管理器内存那里获得分配的内存,然后应用程序全局内存又从数据库全局内存那里获得分配内存的,也就是说他们是一层一层的包含关系.还是我理解有问题,是并列关系的呢? PS 现在DB2好的教材比较少,找了几本书上写的都不是很清楚,谁要要好的资料共享下,先谢了  nic518 回复于:2006-12-31 12:45:01 [导读]本文将向您讲解 DB2 内

前言: 一直在使用Memcache,但是对其内部的问题,如它内存是怎么样被使用的,使用一段时间后想看看一些状态怎么样?一直都不清楚,查了又忘记,现在整理出该篇文章,方便自己查阅.本文不涉及安装.操作.有兴趣的同学可以查看之前写的文章和Google. 1:参数 memcached -h memcached 1.4.14 -p <num> TCP端口,默认为11211,可以不设置 -U <num> UDP端口,默认为11211,0为关闭 -s <file> UNIX soc

下面这篇文章是参考"骏马金龙"博客中 不可不知的socket和TCP连接过程 https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/7623252.html 这篇博文对我的启发很大,但文中比较核心一些东西说明的不是非常详细,导致整片文章对于初学者还是 难度太大,这篇文章引用了部分该文中的内容,主要是为了能够让整篇文章能连贯,一便让更多想要深入计算机 原理的人,有更多参考,能更快明了一个Client发送一个访问Web服务器的请求,到底WebServer如何处理接收

DLL函数中内存分配及释放的问题 最近一直在写DLL,遇到了一些比较难缠的问题,不过目前基本都解决了.主要是一些内存分配引起问题,既有大家经常遇到的现象也有特殊的 情况,这里总结一下,做为资料. 错误现象是“其原因可能是堆被损坏,这也说明 **.exe 中或它所加载的任何 DLL 中有 bug” 我的现象还有一个,就是直接运行EXE不在程序里调试,不会报这个错误. 从网上找到的资料是: 一个模块一个堆,一个线程一个栈. dll里malloc的内存,在exe里free会出错. CRT(C运行时期库

[导语] 内存管理是C++最令人切齿痛恨的问题,也是C++最有争议的问题,C++高手从中获得了更好的性能,更大的自由,C++菜鸟的收获则是一遍一遍的检查代码和对C++的痛恨,但内存管理在C++中无处不在,内存泄漏几乎在每个C++程序中都会发生,因此要想成为C++高手,内存管理一关是必须要过的,除非放弃C++,转到Java或者.NET,他们的内存管理基本是自动的,当然你也放弃了自由和对内存的支配权,还放弃了C++超绝的性能.本期专题将从内存管理.内存泄漏.内存回收这三个方面来探讨C++内存管理问题

转载:http://www.cnblogs.com/zc22/archive/2010/06/27/1766007.html ------------------ 前言 ------------------ 开发了这么多年,发现最困难的程序开发就是通讯系统. 其他大部分系统,例如CRM/CMS/权限框架/MIS之类的,无论怎么复杂,基本上都能够本地代码本地调试,性能也不太重要.(也许这个就是.net的企业级开发的战略吧) 可是来到通讯系统,一切变得困难复杂.原因实在太多了,如: 性能永远是第一位

recv_queue中的包大小,为内核的包大小,而不是ip包大小. 如果发出去的包太大,需要修改write_queue和tx_queue两个参数,tx_queue主要是流量控制. 多进程必须在socket后再fork,即使设置了REUSEADDR,从hashtable看出原因. net.ipv4.tcp_max_syn_backlog参数决定了SYN_RECV状态队列的数量,一般默认值为512或者1024,即超过这个数量,系统将不再接受新的TCP连接请求. sync cookie,外网要注意,同

本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,注意yarn.app.mapreduce.am.resource.mb的设置.默认为1G Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有

------------------ 前言 ------------------ 开发了这么多年,发现最困难的程序开发就是通讯系统. 其他大部分系统,例如CRM/CMS/权限框架/MIS之类的,无论怎么复杂,基本上都能够本地代码本地调试,性能也不太重要.(也许这个就是.net的企业级开发的战略吧) 可是来到通讯系统,一切变得困难复杂.原因实在太多了,如: 性能永远是第一位:有时候一个if判断都要考虑性能,毕竟要损耗一个CPU指令,而在通讯系统服务器,每秒钟都产生上百万级别的通讯量,这样一个if就

转自:http://blog.csdn.net/mazhimazh/article/details/16879055,多谢博主分享 我们知道计算机的基本构成是:运算器.控制器.存储器.输入和输出设备,那这个JVM也是有这成套的元素,运算器是当然是交给硬件CPU还处理了,只是为了适应“一次编译,随处运行”的情况,需要做一个翻译动作,于是就用了JVM指令集,这与汇编的命令集有点类似,每一种汇编命令集针对一个系列的CPU,比如8086系列的汇编也是可以用在8088上的,但是就不能跑在8051上,而JV

1.Spark Streaming是什么 Spark Streaming是在Spark上建立的可扩展的高吞吐量实时处理流数据的框架,数据可以是来自多种不同的源,例如kafka,Flume,Twitter,ZeroMQ或者TCP Socket等.在这个框架下,支持对流数据的各种运算,比如map,reduce,join等.处理过后的数据可以存储到文件系统或数据库. 利用Spark Streaming,你可以使用与批量加载数据相同的API来创建数据管道,并通过数据管道处理流式数据.此外,Spark S

原文地址:https://www.cnxct.com/default-configuration-and-performance-of-nginx-phpfpm-and-tcp-socket-or-unix-domain-socket/ 前几天看到一篇博客,提到php所在服务器在大并发情况下,频繁创建TCP短连接,而其所在服务器的2MSL时间过长,导致没有端口可用,系统无法创建TCP socket,而大量报错.博主在后面给的解决方案是减少2MSL的时间,尽快清除TIME_WAIT状态的TCP连接

Redis的高效可以说是轻量级的epoll模型和基于内存的读写共同组成的,关于epoll对于以前的select或者poll的性能优势这里不做介绍,本篇主要介绍领一个重点,Redis的内存分配原理. 获取内存信息命令:info memory used_memory: Redis分配器分配的内存总量,就是内部存储的所有数据内存占用量. used_memory_human: 以可读的格式返回used_memory. used_memory_rss: 以操作系统同的角度显示Redis进程占用的物理内存总

Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有深入研究Spark的源代码,所以只能根据日志去看相关的源代码,从而了解“为什么会这样,为什么会那样”. 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一

一.知识准备 1.在linux中,一切皆为文件,所有不同种类的类型都被抽象成文件(比如:块设备,socket套接字,pipe队列) 2.操作这些不同的类型就像操作文件一样,比如增删改查等 二.环境准备 组件 版本 OS CentOS Linux release 7.5.1804 三.tcp socket 文件描述符 ● 当我们建立一条TCP连接时,在linux操作系统中会创建一个socket文件描述符 ● 通过文件描述符就能找到socket的几本信息,比如TCP四元组(client-ip:cli

Spark On YARN内存分配(转载) 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 下图是yarn-cluster模式的作业执行图,图片来源于网络: 关于Spark On YARN相关的配置参数,请参考Spark配置参数.本文主要讨论

一.CLR CLR:即公共语言运行时(Common Language Runtime),是中间语言(IL)的运行时环境,负责将编译生成的MSIL编译成计算机可以识别的机器码,负责资源管理(内存分配和垃圾回收等). 可能有人会提问:为什么不直接编译成机器码,而要先编译成IL,然后在编译成机器码呢? 原因是:计算机的操作系统不同(分为32位和64位),接受的计算机指令也是不同的,在不同的操作系统中就要进行不同的编译,写出的代码在不同的操作系统中要进行不同的修改.中间增加了IL层,不管是什么操作系统,

小编先习惯性的看了下某中文百科网站对Web Socket的介绍,觉得很囧.如果大家按照这个答案去参加BAT等互联网公司的前端开发面试,估计会被鄙视. 还是让我们阅读一些英文材料吧. 让我们直接看stackoverflow上的原文,然后翻译: 原文地址: https://stackoverflow.com/questions/16945345/differences-between-tcp-sockets-and-web-sockets-one-more-time 这个讨论有超过8万的阅读量. 首