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到这里就发现问题了,主进程既要负责建立连接,又要轮询已建立的连接以检测这些连接是否有I/O事件,还要读取连接中的I/O数据,这反而比1个连接1个线程模型还要糟糕,因为代码基本回到了串行状态。还是通过read方法,如果read方法返回的是错误码是EAGAIN,那么代表此时该连接上没有I/O事件,如果read方法返回了大于0的数字,说明此连接上有I/O事件,并且主进程已经把I/O部分数据读取到了buf
到这里就发现问题了,主进程既要负责建立连接,又要轮询已建立的连接以检测这些连接是否有I/O事件,还要读取连接中的I/O数据,这反而比1个连接1个线程模型还要糟糕,因为代码基本回到了串行状态。还是通过read方法,如果read方法返回的是错误码是EAGAIN,那么代表此时该连接上没有I/O事件,如果read方法返回了大于0的数字,说明此连接上有I/O事件,并且主进程已经把I/O部分数据读取到了buf
本文通过实现一个极简socket服务器,深入讲解了reactor模式及相关底层技术。主要内容包括:socket服务器的基本流程(创建、绑定、监听、处理请求),文件描述符与内核三张表的关系(文件描述符表、打开文件表、i-node表),网络字节序转换的重要性,以及backlog参数对连接队列的影响。文章从C语言底层实现出发,逐步解析I/O多路复用、select/epoll等机制,为理解Java框架中的
本文通过实现一个极简socket服务器,深入讲解了reactor模式及相关底层技术。主要内容包括:socket服务器的基本流程(创建、绑定、监听、处理请求),文件描述符与内核三张表的关系(文件描述符表、打开文件表、i-node表),网络字节序转换的重要性,以及backlog参数对连接队列的影响。文章从C语言底层实现出发,逐步解析I/O多路复用、select/epoll等机制,为理解Java框架中的
sourceConnector.jar,将源数据导入至Kafka的topic中sinkConnector.jar,将Kafka topic中的数据导入至目标源但是Kafka并没有提供特别丰富的connector,那么Debezium就出现了。你可以把Debezium简单理解成是CDC技术的一种实现,并提供了很多数据库的sourceConnector.jar和sinkConnector.jar。
文章目录运输层主机间进程通信运输层协议TCPARQ-自动重传请求滑动窗口报文格式拥塞控制TCP建立连接过程三次握手为什么A最后要确认?四次挥手为什么A要等待2MSL时间?运输层主机间进程通信网络层虽然能把数据送到目的主机上,但是具体通信的是主机上的具体进程。如何将数据送到目的主机正确的进程上?操作系统层面会给一个进程标识符,pid-xxxx。但是每个操作系统的进程标识符都不能保证相同。使用端口-协
背景:我们实际开发中,总有几张和业务相关的大表,这里的大表是指数据量巨大。如用户表、订单表,又或者公司业务中的主表,可能很快这种表的数据就达到了百万、千万、亿级别的规模,并且增长规模一直很快。这种情况下,单表已经满足不了了存储需求了,同时,这么大的数据量,即使搭配合理的索引,数据库查询也是很慢的。这时就需要对这些大表进行分库、分表。例如:user表现在数据增长很快,这时对user库、表。通过部署多
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本文介绍了使用Python开发微信小程序自动化爬虫的全过程。首先通过Charles抓包工具获取小程序API请求格式,解决了iOS/Android系统抓包的技术难点。然后采用Python工程化规范搭建项目,使用Poetry管理虚拟环境,并优化了pip国内镜像源。针对目标小程序的IP访问限制,作者选择付费代理IP池服务,通过延迟测试筛选出高质量代理节点。核心爬虫逻辑仅需构造订单数据并用requests
本文介绍了使用Python开发微信小程序自动化爬虫的全过程。首先通过Charles抓包工具获取小程序API请求格式,解决了iOS/Android系统抓包的技术难点。然后采用Python工程化规范搭建项目,使用Poetry管理虚拟环境,并优化了pip国内镜像源。针对目标小程序的IP访问限制,作者选择付费代理IP池服务,通过延迟测试筛选出高质量代理节点。核心爬虫逻辑仅需构造订单数据并用requests







