小序 到新公司不久,就接到一个任务:有个发送方,会通过udp发送一些信息,然后服务接收到信息后保存到数据库的一张表A,保存的这些数据在经过一系列处理,处理完成后累积到另一张表B,然后清空处理的表A的数据.目前发送方比较少,不久就要增加到100个. 方案 我采用netty5来进行udp的网络通讯,将接收到的数据保存到BlockingQueue中,然后读取BlockingQueue中的数据,取到100条就存到hbase数据库中. 部分代码 初始化netty int DEFAULT_PORT = 60

C# 建立UDP服务器并接收客户端数据 2015-02-11 17:20 1218人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: C#开发技术(22)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 服务器端对象类库: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Net.Sockets; using System.Net; using Sys

那就是当把byte[]通过Convert.ToBase64String转换成Base64编码字符串时数据量明显变大 Base64编码的思想是是采用64个基本的ASCII码字符对数据进行重新编码.它将需要编码的数据拆分成字节数组.以3个字节为一组.按顺序排列24位数据,再把这24位数据分成4组,即每组6位.再在每组的的最高位前补两个0凑足一个字节.这样就把一个3字节为一组的数据重新编码成了4个字节.当所要编码的数据的字节数不是3的整倍数,也就是说在分组时最后一组不够3个字节.这时在最后一组填充1到

一切为客户着想 一切的一切还得从和一位台湾客户的沟通说起: 客户提到将ViewState保存在服务器端以减少上行数据量,从而加快页面的回发速度. 但是在FineUI中,控件状态都保存在FState中,并且为了减少下行数据量,FState的数据不仅用来保存状态,而且用于JavaScript的数据源. 所以FState必须写入HTTP响应,才能被JavaScript使用.我在之前的一篇文章中曾详细阐述:http://www.cnblogs.com/sanshi/archive/2013/01/08/

ORACLE根据账号查询每张表数据量: select t.table_name,t.num_rows from user_tables t ORDER BY NUM_ROWS DESC; SQL SERVER查询总数据量: SELECT SUM(记录条数) AS 总记录数 FROM (SELECT TOP (10000) a.name AS 表名, MAX(b.rows) AS 记录条数 FROM sys.sysobjects AS a INNER JOIN sys.sysindexes AS

MySQL能够承受上亿万条的数据量的架构 最近做的搜索引擎的数据量是越来越大估计了下在中国可能涉及到的1Kw的数据量,就全球来说也就是1K亿而已,最初是用的数据库是MySQL现在来说要做些优化,最终使用的两个方案很好用的. 1.读写分离: 2.纵向横向拆分库.表. MySQL的基本功能中包括replication(复制)功能.所谓replication,就是确定master以及与之同步的slave服务器,再加上slave将master中写入的内容polling过来更新自身内容的功能.这样slav

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

datas:[ { id:1000, name: "帅哥", title: '...', b: '...', d: 0, f:0, .... }, { id:1001, name: "美女", title: '...', b: '...', d: 0, f:0, .... }, ... ] 如上:后台返回数据中有可能包含了大量的无用数据,数据量如果过大时候会对小程序渲染界面有影响吗? 答案是:有 一般情况下我们是在wxml中循环data,然后取出我们需要的字段,其他

legend3---9.项目的日志以及调试信息数据量非常大 一.总结 一句话总结: legend2我开发调试,最近竟然发现日志等的信息有1.5G,数据量实在太大 1.juqery如何找后代? children方法只找直系后代,find方法找所有后代 $(function () { $('.hidden_panel').click(function () { $(this).children(".panel-body").toggle(); $(this).children("

前言 导出功能几乎是所有应用系统必不可少功能,今天我们来谈一谈,如何使用内存映射文件MMF进行内存优化,本文重点介绍使用方法,相关原理可以参考文末的连接 实现 我们以单次导出一个excel举例(csv同理),excel包含1~n个sheet,在每个sheet中存储的按行和列的坐标在单元格存储具体数据,如果我们要使用MMF,第一个要考虑的就是如何将整个excel合理的存储到MMF中.这里我们引入MMF两个对象: MemoryMappedFile --表示内存映射文件 MemoryMappedVie

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>

1.先说问题 背景:服务是运行在Linux上的安全网关提供的,TCP协议发送 通过二进制编码的xml字符串 报文,报文头的第一个字段是int类型的表示字节序标记,第二个字段是int类型的表示整个报文长度. 现象:数据量较小时完全可以正常收发报文,当服务端发送的报文数据量较大时(本例是将近600k)概率性出现接收数据直接调用readComplete()方法而没有走channelRead() 跟踪:跟踪代码发现出问题时context 的 read() 方法执行中读取到一百多k(有时两百多也可能三百多

接口需求:开发一个UDP协议的接口作为服务端接收来自客户端的认证数据,数据量每分钟7w+条; 数据格式:标准的redius协议,redius协议的相关知识在网上查资料,提供线索:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fc93bc00102w9dr.html 问题:接口在启动一段时间过后收不到数据,程序出现假死现象,检查发现日志没有抛任何异常.进程也任然存在,添加各种日志调试程序,经过测试发现是数据处理速度上的问题,导致主机资源不够,添加线程后解决问题. #修改代码如下:

眼下移植uip,发现UDP server模式下,必须指定本地port以及clientport,否则仅仅能讲clientport设置为0,才干接收随意port的数据,可是无法发送数据,由于此时clientport设置为0了,我通过将原始数据包中的clientport保存下来,而且在发送的时候将clientport替换为指定的port,发送完毕之后又设置为0,这样就实现了向随意clientport发送数据. uip.c if(uip_udp_conn->lport != 0 && UDP

转载:http://www.cnblogs.com/gaizai/archive/2010/04/17/1714389.html SQL Server的导出导入方式有: 在SQL Server中提供了导入导出的界面操作. 在界面操作中又分[复制一个或多个表或视图的数据]和[编写查询以指定要传输的数据]两种模式,第一种是直接对表.视图进行全部字段.记录进行导出,而第二种就是可以通过SQL语句来控制导出导入的字段和行. 使用简单但有用的SQL脚本 中的[表复制]这里面的方法. 再一种就是在命令行中使

快速查看SQL Server 中各表的数据量以及占用空间大小. CREATE TABLE #T (NAME nvarchar(100),ROWS char(20),reserved varchar(18) ,Data varchar(18) ,index_size varchar(18) ,Unused varchar(18) ) GO INSERT #T EXEC SP_MSFOREACHTABLE 'EXEC sp_spaceused "?"' SELECT * FROM #T O

以下内容大部分来自: http://blog.csdn.net/tjvictor/article/details/4360030 部分内容出自互联网,实验结果为亲测. 最近自己开发一个向数据库中插入大量历史数据的函数库,需要解决一个大数据量插入的效率问题.不用分析,我知道如果采取逐条数据插入的方式,那么效率肯定很低,光是那么多循环就知道很慢了.于是乎,我找到了上篇博客,知道了BulkCopy和TVPs方式.为了更好的了解其效率,我自己动手亲测了一下效果,测试的数据库位于本机. (1)方式1:循环

sql server 2005大数据量的插入操作 第一,写个存储过程,传入参数,存储过程里面是insert操作, 第二,用System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy实例方法, 数据库表Passport CREATE TABLE [dbo].[Passport]( [Id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL, [PassportKey] [nchar](50) NOT NULL, [addtime] [datetime] NOT NULL, CONS

原文: http://www.d1net.com/bigdata/news/284983.html 1.1:增加次数据文件 从SQL SERVER 2005开始,数据库不默认生成NDF数据文件,一般情况下有一个主数据文件(MDF)就够了,但是有些大型的数据库,由于信息很多,而且查询频繁,所以为了提高查询速度,可以把一些表或者一些表中的部分记录分开存储在不同的数据文件里 由于CPU和内存的速度远大于硬盘的读写速度,所以可以把不同的数据文件放在不同的物理硬盘里,这样执行查询的时候,就可以让多个硬盘同

 在SQL Server中,默认MDF文件初始大小为5MB,自增为1MB,不限增长,LDF初始为1MB,增长为10%,限制文件增长到一定的数目:一般设计中,使用SQL自带的设计即可,但是大型数据库设计中,最好亲自去设计其增长和初始大小,如果初始值太小,那么很快数据库就会写满,如果写满,在进行插入会是什么情况呢?当数据文件写满,进行某些操作时,SQL Server会让操作等待,直到文件自动增长结束了,原先的那个操作才能继续进行.如果自增长用了很长时间,原先的操作会等不及就超时取消了(一般默认的阈值

本文转自:http://www.cnblogs.com/lli0077/archive/2008/09/03/1282862.html 在项目中,我们经常遇到或用到分页,那么在大数据量(百万级以上)下,哪种分页算法效率最优呢?我们不妨用事实说话. 测试环境 硬件:CPU 酷睿双核T5750  内存:2G 软件:Windows server 2003    +   Sql server 2005 OK,我们首先创建一数据库:data_Test,并在此数据库中创建一表:tb_TestTable GO