昨天我改写一个文件缓存方面程序时,用ByteBuffer替换以前用的byte[],在测试的时候抛出异常. 以前的相关代码: class A { byte[] data; ....... public byte[] getData() { return data; } } 使用ByteBuffer改写: class A { ByteBuffer buf; ....... public ByteBuffer getData() { buf.position(0); return buf; } } 需

一.概述 disruptor对于处理并发任务很擅长,曾有人测过,一个线程里1s内可以处理六百万个订单,性能相当感人. 这个框架的结构大概是:数据生产端 --> 缓存 --> 消费端 缓存中的数据是主动发给消费端的,而不是像一般的生产者消费者模式那样,消费端去缓存中取数据. 可以将disruptor理解为,基于事件驱动的高效队列.轻量级的JMS disruptor学习网站:http://ifeve.com/disruptor-getting-started 二.开发流程 1.建Event类(数据

究了一下Android推送,方式很多,比如用框架或者用第三方服务,在此并不讨论个中优劣.抱着学习的态度,本人不太喜欢用一些现成的东西,所以自己动手实现了一套简单的推送机制.使用TCP长连接,完成服务器端往客户端推送消息的功能.为了加强服务器端的并发性,使用Java NIO+线程池的模式来实现服务器端的推送服务.服务器端代码如下: 代码片段,双击复制 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

为了实现,并发写操作,首先实验一下在本地情况下, 将一个文件切分成若干个 文件块 然后将文件块 通过多线程的并发的方式写入到指定目录下的文件中. 下面是简单的试着实现代码,暂时 先进行记录一下: import java.io.FileInputStream ; import java.io.FileOutputStream ; import java.io.File; import java.io.IOException ; import java.nio.channels.FileChanne

框架简介 Martin Fowler在自己网站上写了一篇LMAX架构的文章,在文章中他介绍了LMAX是一种新型零售金融交易平台,它能够以很低的延迟产生大量交易.这个系统是建立在JVM平台上,其核心是一个业务逻辑处理器,它能够在一个线程里每秒处理6百万订单.业务逻辑处理器完全是运行在内存中,使`用事件源驱动方式.业务逻辑处理器的核心是Disruptor. Disruptor它是一个开源的并发框架,并获得2011 Duke's 程序框架创新奖,能够在无锁的情况下实现网络的Queue并发操作. Dis

原文地址:http://blog.csdn.net/opengl_es/article/details/40979371?utm_source=tuicool&utm_medium=referral [读后感] 不知道这是什么节奏,也许人家早就春意盎然了,只是我方才感觉到而已! 研究 Mina 的过程中,偶然发现了 Netty,有人说 Mina 好久不更新了,而 Netty 一直很活跃, 这只能说, Netty 在高速的完善当中, 至于 Mina,是没有后劲儿了呢,还是已经很完善了,不需要再继续

来源:https://blog.csdn.net/tianyaleixiaowu/article/details/79787377 拓展: https://www.jianshu.com/p/d24b2eb4a881  初识Disruptor Java完成多线程间的等待功能: 场景1:一个线程等待其他多个线程都完成后,再进行下一步操作(如裁判员计分功能,需要等待所有运动员都跑完后,才去统计分数.裁判员和每个运动员都是一个线程). 场景2:多个线程都等待至某个状态后,再同时执行(模拟并发操作,启动

摘要: 1. 背景 1.1. 惊人的性能数据 最近一个圈内朋友通过私信告诉我,通过使用Netty4 + Thrift压缩二进制编解码技术,他们实现了10W TPS(1K的复杂POJO对象)的跨节点远程服务调用. 1. 背景 1.1. 惊人的性能数据 最近一个圈内朋友通过私信告诉我,通过使用Netty4 + Thrift压缩二进制编解码技术,他们实现了10W TPS(1K的复杂POJO对象)的跨节点远程服务调用.相比于传统基于Java序列化+BIO(同步阻塞IO)的通信框架,性能提升了8倍多. 事

问题来源 在传统的架构中,对于客户端的每一次请求,服务器都会创建一个新的线程或者利用线程池复用去处理用户的一个请求,然后返回给用户结果,这样做在高并发的情况下会存在非常严重的性能问题:对于用户的每一次请求都创建一个新的线程是需要一定内存的,同时线程之间频繁的上下文切换也是一个很大的开销. p.s: 本文涉及的完整实例代码都可以在我的GitHub上面下载. 什么是Selector NIO的核心就是Selector,读懂了Selector就理解了异步机制的实现原理,下面先来简单的介绍一下什么是Sel

参考https://blog.csdn.net/jeffleo/article/details/69230112 一.简介 Netty中引入了ByteBuf,它相对于ByteBuffer来说,带来了很多便捷性和创新的地方,使得程序员更简单得进行网络编程 二.ByteBuffer的缺点和ByteBuf的改进 下面我们从几个点来分别讲解: 1. 扩容 ByteBuffer: ByteBuffer缓冲区的长度固定,分多了会浪费内存,分少了存放大的数据时会索引越界,所以使用ByteBuffer时,为了解

相信大家都知道,但是两者的区别在什么地方呢?在不同的环境下采用哪种类型的ByteBuffer会更有效率呢?先解释一下两者的区别:Non-directByteBuffer内存是分配在堆上的,直接由Java虚拟机负责垃圾收集,你可以把它想象成一个字节数组的包装类,如下伪码所示:HeapByteBuffer extends ByteBuffer {    byte[] content;    int position, limit, capacity;    ......}而DirectByteBuf

前些日了,对AIO与NIO的并发性能进行了比较,在低并发的情况下,NIO性能表现比AIO好一些,主要原因是,NIO中可以使用FileChannel.transferTo(long position, long count, WritableByteChannel target),这个方法可以对传输文件数据有很大的性能提升. 在AIO中,没办法使用FileChannel.transferTo(...),只能使用ByteBuffer来做中转,我一开始使用的ByteBuffer.allocate(16

原文链接:JAVA NIO non-blocking模式实现高并发服务器 Java自1.4以后,加入了新IO特性,NIO. 号称new IO. NIO带来了non-blocking特性. 这篇文章主要讲的是如何使用NIO的网络新特性,来构建高性能非阻塞并发服务器. 文章基于个人理解,我也来搞搞NIO.,求指正. 在NIO之前 服务器还是在使用阻塞式的java socket. 以Tomcat最新版本没有开启NIO模式的源码为例, tomcat会accept出来一个socket连接,然后调用proc

一.背景 要提升服务器的并发处理能力,通常有两大方向的思路. 1.系统架构层面.比如负载均衡.多级缓存.单元化部署等等. 2.单节点优化层面.比如修复代码级别的性能Bug.JVM参数调优.IO优化等等. 一般来说,系统架构的合理程度,决定了系统在整体性能上的伸缩性(高伸缩性,简而言之就是可以很任性,性能不行就加机器,加到性能足够为止):而单节点在性能上的优化程度,决定了单个请求的时延,以及要达到期望的性能,所需集群规模的大小.两者双管齐下,才能快速构建出性能良好的系统. 今天,我们就聊聊在单节点

一.背景 要提升服务器的并发处理能力,通常有两大方向的思路. 1.系统架构层面.比如负载均衡.多级缓存.单元化部署等等. 2.单节点优化层面.比如修复代码级别的性能Bug.JVM参数调优.IO优化等等. 一般来说,系统架构的合理程度,决定了系统在整体性能上的伸缩性(高伸缩性,简而言之就是可以很任性,性能不行就加机器,加到性能足够为止):而单节点在性能上的优化程度,决定了单个请求的时延,以及要达到期望的性能,所需集群规模的大小.两者双管齐下,才能快速构建出性能良好的系统. 今天,我们就聊聊在单节点

JAVA NIO non-blocking模式实现高并发服务器 分类: JAVA NIO2014-04-14 11:12 1912人阅读 评论(0) 收藏 举报 目录(?)[+] Java自1.4以后,加入了新IO特性,NIO. 号称new IO. NIO带来了non-blocking特性. 这篇文章主要讲的是如何使用NIO的网络新特性,来构建高性能非阻塞并发服务器. 文章基于个人理解,我也来搞搞NIO.,求指正. 在NIO之前 服务器还是在使用阻塞式的java socket. 以Tomcat最

20.1 并发得多面性 并发编程令人困惑的一个主要原因:使用并发时需要解决的问题有多个,而实现并发的方法也有多种,并且在这两者之间没有明显的映射关系. 20.1.1 更快的执行 速度问题初听起来很简单:如果你需要一个程序运行得更快,那么可以将起断开为多个片段,在单个处理器上运行每个片段. 并发通常是提高运行在单个处理器上的程序的性能,但在单个处理器上运行的并发程序开销确实应该比该程序所有部分都顺序执行开销大,因为其中增加了所谓的上下文切换的代价. 如果没有任务会阻塞,那么在单处理器上使用并发就没

一.什么是Disruptor Martin Fowler在自己网站上写了一篇LMAX架构的文章,在文章中他介绍了LMAX是一种新型零售金融交易平台,它能够以很低的延迟产生大量交易.这个系统是建立在JVM平台上,其核心是一个业务逻辑处理器,它能够在一个线程里每秒处理6百万订单.业务逻辑处理器完全是运行在内存中,使`用事件源驱动方式.业务逻辑处理器的核心是Disruptor. Disruptor它是一个开源的并发框架,并获得2011 Duke's 程序框架创新奖,能够在无锁的情况下实现网络的Queu

转自:https://blog.csdn.net/dataiyangu/article/details/87894253 new Server()初始化线程池QueuedThreadPoolexecute()方法BlockingQueue初始化ServerConnector初始化ScheduledExecutorScheduler初始化ByteBufferPoolArrayByteBufferPool结构acquirerelease例外处理总结维护ConnectionFactory取得可用CPU

一.从<Apeche Kafka源码剖析>上搬来的概念和图 Kafka网络采用的是Reactor模式,是一种基于事件驱动的模式.熟悉Java编程的读者应该了解Java NIO提供了Reactor模式的API.常见的单线程Java NIO编程模式如图所示. 熟悉NIO编程都应该知道这个Selector,我们可以通过轮询它来获取监听事件,然后通过事件来进行不同的处理,比如OP_ACCEPT连接,OP_READ读取数据等等. 这样简单的处理对于客户端是没什么问题,但对于服务端来说就有些缺点了.在服务