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  • month02网络并发编程.md

    2021-01-13 19:20:52
    网络并发编程
  • 前言 现有的webapi一般都基于JSON的格式来处理数据,由于JSON是一个文本类的序列化协议...如果需要在网络通讯中应用JSON,那在这里介绍一下SpanJson这个组件,并通过一些测试来讲述如何使用它。 SpanJson介绍 SpanJso
  • Quinet是一个简单的客户端网络并发框架, 其基于Python的gevent库(即协程), 并兼容Python2和Python3。Quinet旨在让任何一个Python开发者只需几行代码即可享受网络高并发带来的效率和乐趣.
  • android的网络并发请求,如一边下载文件,一边执行其他网络操作
  • libevent 网络并发编程视频 地址绝对有效 内部为网盘地址带有获取密码,夏曹俊主讲 开发环境:linux win32 知识:linux C/C++ 网络编程
  • 在做一个CocosCreator引擎的微信项目的时候,遇到了以下的问题: 这个问题出现在加载场景的时候,原因是场景引用了太多的预制体...在网络加载上有并发数最大值为10的限制。 资源包大小的话,可能还好解决,...

    在做一个CocosCreator引擎的微信项目的时候,遇到了以下的问题:

    这个问题出现在加载场景的时候,原因是场景引用了太多的预制体或者图片资源

     

    大家都知道,我们的微信小游戏需要把除了代码之外的其他资源(图片、音效、动画等)放到CDN上进行网络加载。

     

    微信在资源包上有50M的限制

     

    在网络加载上有并发数最大值为10的限制

    资源包大小的话,可能还好解决,直接把包限制在50M以内就好。

    但是如果项目没有做好网络加载的优化的话,就会出现以上“fail exceed max download connect count”的问题。

    这个并发的问题解决起来比较麻烦。

    1、做图片资源的图集处理。

    2、要做场景资源引用的解除。

    3、做资源的异步加载。

    这个三步是工作量比较大,所以在项目设计的时候,应该优先考虑好这方面的处理问题。

     

    参数文献:

    微信网络并发数限制

    微信包体大小限制

    展开全文
  • 主要给大家介绍了关于.net core并发请求发送HttpWebRequest的坑的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起看看吧
  • LIBEVENT:是一款事件驱动的网络开发包,由于采用C语言开发体积小巧,跨平台,速度极快.课程中讲解分析 LIBEVENT原理,跨平台编译事件1O、缓冲1O处理。讲解HTTP服务端开发示例,HTTP客户端请求开发示例,最后基于 ...
  • 前端网络请求并发控制

    千次阅读 2020-12-02 11:40:59
    可以看出主流浏览器请求并发数一般在2-8之间,这就可以解释下为什么把一些静态资源放在CDN上了,就是因为同域下并发请求有限制,这样就会造成请求阻塞,从而在一定程度上降低了页面渲染的速度,当然这只是部分原因哈...

    简介

    以下为各大浏览器并发请求限制的数量(只在同一与域名下有效)

    在这里插入图片描述
    可以看出主流浏览器请求并发数一般在2-8之间,这就可以解释下为什么把一些静态资源放在CDN上了,就是因为同域下并发请求有限制,这样就会造成请求阻塞,从而在一定程度上降低了页面渲染的速度,当然这只是部分原因哈,其他原因,比如请求头小,加载速度快等,在这里就不展开讲了。
    回归正题,接下来,咱们以chrome浏览器为例,看下它的并发请求。

    浏览器并发

    为了演示效果,我在html同时加载10张图片,html如下

    <!DOCTYPE html>
    <html lang="en">
      <head>
        <meta charset="UTF-8" />
        <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
        <title>Document</title>
      </head>
      <body>
          <img src="http://localhost:8001/flx_bx/img/dir-small.png" alt="">
          <img src="http://localhost:8001/flx_bx/img/bsl.png" alt="">
          <img src="http://localhost:8001/flx_bx/img/excel.png" alt="">
          <img src="http://localhost:8001/flx_bx/img/loading.gif" alt="">
          <img src="http://localhost:8001/flx_bx/img/pic.png" alt="">
          <img src="http://localhost:8001/flx_bx/img/video.png" alt="">
          <img src="http://localhost:8001/flx_bx/img/s-loading.gif" alt="">
          <img src="http://localhost:8001/flx_bx/img/dir-small1.png" alt="">
          <img src="http://localhost:8001/flx_bx/img/menu_bgm.jpg" alt="">
          <img src="http://localhost:8001/flx_bx/img/code.png" alt="">
      </body>
    </html>
    

    很明显,可以看出这10张图片在同一域下,那么咱们看下浏览器是怎么加载的,如下图所示:
    在这里插入图片描述

    可以看到,浏览器只建立了6个连接,而其他请求则是pending状态,也就验证了浏览器并发限制是存在的,那么接下来,咱们就实现一个脚本,用于控制请求的并发。

    控制并发

    中心思想,就是当请求数大于指定的阀值时,将剩余请求存起来,等待有请求请求完毕后,再推出。

          class RequestLimit {
            constructor(options) {
              this.unRequsetFn = [];
              this.limit = options.limit || 2;
              this.requestCount = 0;
            }
    
            async request(fn) {
              if (this.requestCount >= this.limit) {
                await new Promise((resolve) => this.unRequsetFn.push(resolve));
              }
              return this._handlerReq(fn);
            }
    
            async _handlerReq(fn) {
              this.requestCount++;
              try {
                return await fn();
              } catch (err) {
                return Promise.reject(err);
              } finally {
                this.requestCount--;
                if (this.unRequsetFn.length) {
                  this.unRequsetFn[0]();
                  this.unRequsetFn.shift();
                }
              }
            }
          }
    

    这段代码主要就是利用async函数的await特性和Promise状态,如果大于阀值就await,状态为pending,如果有请求执行完毕就推出一个,将状态置为Fulfilled

    那么测试下:

          var requestLimit = new RequestLimit({ limit: 3 });
          for (let i = 0; i < 8; i++) {
            requestLimit.request(() =>
              fetch(
                "http://localhost:8001/flx_bx/img/dir-small.png"
              )
            );
          }
    

    效果如下图所示:
    在这里插入图片描述

    瀑布图可以很明显的看出,请求并发数控制在3个了。

    这里贴一个另外的解法,这个是看到一个大佬写的,链接在文章最后~

          class TaskQuene {
            constructor(concurrency) {
              this.concurrency = concurrency;
              this.running = 0;
              this.quene = []; // 任务队列
              this.results = [];
              this.callback = null;
            }
            pushTask(task) {
              this.quene.push(task);
              this.next();
            }
            next() {
              while (this.running < this.concurrency && this.quene.length) {
                const task = this.quene.shift();
                // 捕获请求返回值
                task()
                  .then((resolve) => {
                    this.results.push({ resolve });
                  })
                  .catch((reason) => {
                    this.results.push({ reason });
                  })
                  .finally(() => {
                    this.running--;
                    this.next();
                  });
                this.running++;
              }
    
              // 执行回调函数
              if (typeof callback === "function" && this.running == 0) {
                callback(this.results);
              }
            }
          }
    
          function sendRequest(urls, max, callback) {
            // 简单的错误处理 urls 非数组抛错
            if (!(urls instanceof Array) || urls.length === 0) {
              throw Error(`urls`);
            }
    
            // 最大请求数目限制
            if (!(max > 0)) {
              max = urls.length;
            }
    
            // 定义一个任务队列
            const downloadQueue = new TaskQuene(max);
            downloadQueue.callback = callback;
    
            urls.forEach((link) => {
              let task = () => {
                return fetch(link);
              };
              downloadQueue.pushTask(task);
            });
          }
    

    参考文献

    手动维护 HTTP 请求排队

    展开全文
  • 简洁易用的C 11网络库 / 支持单机千万并发连接 / a simple C 11 network server framework
  • java并发编程实践pdf扫描版本和java高级网络编程一起打包,感觉这两本书籍很不错,详细的介绍了并发编程的原理以及concurrency中类的用法, 能够满足日常编程需要。
  • Android中同时请求多个网络接口 我们在开发过程中,很可能会遇到这样的需求,一个页面中需要同时请求好几个接口。 我在之前写过一篇关于 高德逆地理编码接口返回数据格式不统一以及百度逆地理编码接口返回数据解析...

    Android中同时请求多个网络接口

    我们在开发过程中,很可能会遇到这样的需求,一个页面中需要同时请求好几个接口。

    我在之前写过一篇关于 高德逆地理编码接口返回数据格式不统一以及百度逆地理编码接口返回数据解析失败的踩坑记录 这篇文章,我当时的需求是要结合高德和百度两个接口,合并成一个我想要的数据。在文章中,我们使用了Rxjava的zip操作符来处理的两个接口同时请求的逻辑。大概代码如下:

            Observable.zip(
                editUnitInfoModel.getBaiduRegeo(location),
                editUnitInfoModel.getGaodeRegeo(location),
                BiFunction<BaiduRegeoBean, GaodeRegeoBean, LocationDetailsBean> { baidu, gaode ->
                    val locationDetailsBean = LocationDetailsBean()
    
                    if (baidu.status == 0) {
                        val baiduAddressComponent = baidu.result.addressComponent
                        locationDetailsBean.adcode = baiduAddressComponent.adcode
                        locationDetailsBean.city = baiduAddressComponent.city
                        locationDetailsBean.country = baiduAddressComponent.country
                        locationDetailsBean.district = baiduAddressComponent.district
                        locationDetailsBean.province = baiduAddressComponent.province
                        locationDetailsBean.street = baiduAddressComponent.street
                        locationDetailsBean.streetNumber = baiduAddressComponent.streetNumber
                        locationDetailsBean.town = baiduAddressComponent.town
                    }
    
                    if (gaode.status == "1") {
                        locationDetailsBean.townCode = gaode.regeocode.addressComponent.towncode
                    }
                    LogUtils.i("合并后的定位信息为:${locationDetailsBean}")
                    return@BiFunction locationDetailsBean
    
                }
            )
    
    

    具体实现逻辑感兴趣的可以去看看那篇文章。本篇文章中,我们来使用Kotlin协程来实现这个需求,你会发现,使用协程来处理,代码非常的简洁。


    Kotlin协程处理并发

    如果你对协程还不了解,建议去官网先学习一下。

    这里我们使用两个方法来模拟网络请求

    suspend fun one(): Int {
        delay(1500)
        return 1
    }
    
    suspend fun two(): Int {
        delay(1500)
        return 2
    }
    

    两个方法都是可挂起的方法,分别返回1和2

    假如这两个接口之间没有联系,我们想让他们并发执行的话,我们可以使用async和await配合使用,代码如下

    fun main() {
    
        GlobalScope.launch {
    
            /*measureTimeMillis返回给定的block代码的执行时间*/
            val time = measureTimeMillis {
                val sum = withContext(Dispatchers.IO) {
                    val one = async { one() }
                    val two = async { two() }
                    one.await() + two.await()
                }
                println("两个方法返回值的和:${sum}")
            }
            println("执行耗时:${time}")
        }
        println("----------------")
        /*应为上面的协程代码并不会阻塞掉线程,所以我们这里让线程睡4秒,保证线程的存活,在实际的Android开发中无需这么做*/
        Thread.sleep(4000)
    }
    
    

    下面我们来运行看看执行结果:

    在这里插入图片描述

    可以看到,我们顺利的拿到了想要的结果。而且对比使用RxJava的实现方法,会发现,协程的代码会少很多,且结构更加的清晰。

    Kotlin协程处理多个耗时操作按顺序执行

    假如你有这样的需求,接口B的参数是接口A返回的结果,那这样的话,使用协程依然能够很简洁的实现。
    我们把两个方法稍微改动一下

    suspend fun one(): Int {
        delay(1000)
        return 1
    }
    
    suspend fun two(int: Int): Int {
        delay(2000)
        return 2 + int
    }
    

    方法two接收一个参数,该参数是由方法one返回的结果决定的

    实现代码如下

    
    fun main() {
    
        GlobalScope.launch {
    
            /*measureTimeMillis返回给定的block代码的执行时间*/
            val time = measureTimeMillis {
                val sum = withContext(Dispatchers.IO) {
                    val one = one()
                    val two = two(one)
                    one + two
                }
                println("两个方法返回值的和:${sum}")
            }
            println("执行耗时:${time}")
        }
        println("----------------")
        /*应为上面的协程代码并不会阻塞掉线程,所以我们这里让线程睡4秒,保证线程的存活,在实际的Android开发中无需这么做*/
        Thread.sleep(4000)
    }
    
    

    在这里插入图片描述

    可以看到我们得到了想要的结果。

    kotlin协程总结

    通过这两个小例子可以发现,无论你是要实现并发还是要指定顺序的执行多个异步方法,协程都能很简洁的实现。
    在实际的Android开发中,我们可以结合Retrofit2.6.0及以后的版本更加优雅的实现网络请求等异步逻辑。
    我个人认为协程完全可以替代RxJava去实现异步逻辑,且代码更加简洁。

    关于结合Retrofit的使用请看:Retrofit+kotlin Coroutines(协程)+mvvm(Jetpack结构组件)实现更简洁的网络请求

    好了,本篇文章就是这样


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    展开全文
  • Linux网络编程-网络基础-socket编程-高并发服务器,非常详细的资料,值得你学习。
  • 基于通信接口封装机制开发网络并发服务器 基于通信接口封装机制开发网络并发服务器 基于通信接口封装机制开发网络并发服务器
  • 黑马程序员linux服务器开发网络编程配套文档,很好的参考资料
  • C++高并发网络架构与实现——第一篇

    千次阅读 多人点赞 2020-11-26 21:14:00
    学会使用C++实现从1个用户连接到10000个用户链接,从每秒1个用户/1个数据包,到1万用户/1百万个数据包,最终实现高并发服务器

    目录

    一,方式:Socket、全栈、跨平台

    二,开发工具

    三,学习计划

    最终任务


    一,方式:Socket、全栈、跨平台

    Socket

    运用C++和Socket API来构建百万级处理能力的网络通信引擎

    全栈

    不仅包含后端(服务端)的开发知识,还包括前端(客户端)的网络通信知识,并且会在主流引擎工具实际应用。

    跨平台

    项目中的技术知识和设计方案可以应用在Windows/Linux/Android/IOS等主流操作系统上,支持Socket的其他语言也开始借鉴使用。

    二,开发工具

    Windows

    Windows10+ Visual Studio 20XX

    Linux

    Linux(ubuntu 16.04 64位)/GCC/Gedit编辑器
    Visual Studio Code

    Android

    Windows 10 + VS2015 + NDK + JDK + ADT +ANT

    IOS/ Macos

    MacOS(MacOS 10.12 64位)+ Xcode 9

    辅助工具

    虚拟机VMware Player、代码管理工具SVN、文本比较工具WinMarge等辅助开发工具

    三,学习计划

    1. 学会如何搭建不同平台下的C++开发环境。
    2. 学会Socket网络通信基础知识。
    3. 学会前端(客户端)网络通信,并实际应用到商业工具引擎中.
    4. 学会后端(服务端)网络通信,一步一步建立高性能服务器.

    最终任务

    从1个用户连接到10000个用户链接,从每秒1个用户/1个数据包,到1万用户/1百万个数据包,我们探索性能瓶颈,
    解决瓶颈,一步一步加入优化点,进行前后对比,深度解析每一个优化解决了那些问题。真正掌握核心知识。 

    展开全文
  • 其经常应用于Linux下高并发服务型程序,特别是在大量并发连接中只有少部分连接处于活跃下的情况 (通常是这种情况),在该情况下能显著的提高程序的CPU利用率。 (1) epoll接口的一般使用 (2) epoll接口 + 非阻塞 (3) ...
  • c++千万级别高并发网络编程(二)

    千次阅读 2019-05-30 23:01:07
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  • 通过IP地址和端口找到服务器网络传输网络传输建立一个套接字soket连接服务器connect向服务器发送数据send监听网络端口listen,启动监听模式接受服务端数据recv,和上一步之间可能存在着多次循环接受客户端数据recv,...
  • linux网络编程-多进程并发
  • Android多线程并发访问网络

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