ZeroC Ice发送大数据】的更多相关文章

继上文,我们使用ZeroC Ice传递大块数据时,通常有两种做法,一种是一次请求,另一种就是分多次请求(,这种做法在官方文档有例子).选哪一种根据需要而定. 当分多次请求来完成一大块数据,到底选择每次请求多大的数据合适呢? 首先清楚下面几点,每次请求应该用 two-way进行,也就是 request - reply 模式来确保数据发送.one-way模式是只管单向发送的.那么就有下面几个点 一个最小的Ice reply包大小为 79 一个Ice心跳包大小为 68 一个分段的ack包大小为 60…
简单的c# TCP通讯(TcpListener) C# 的TCP Socket (同步方式) C# 的TCP Socket (异步方式) C# 的tcp Socket设置自定义超时时间 C# TCP socket发送大数据包时,接收端和发送端数据不一致 服务端接收Receive不完全 在发送端,一次发送200k个字节,在接收端,一次接收200k个字节, 但是在接收端,经常会出现 socket.receive 接收不全的情况 , 偶尔接收的包也是正常的,用Wireshark抓包发现,每次发送都分成…
昨天发现通过 Ice发送请求传递一个大块数据时,当请求的体积大于1.2M后,直接抛出异常Connection Lost,对方peer或是断开了.通过防火墙配置排查,以及对同一网络同一机器的php服务post大于1.2M的请求没问题,排除了服务机器上的防火墙.剩下就是跟踪抓包了. 我的开发环境是 VMWare 12 上运行Centos 7,VM使用NAT桥接到主机的网络,作为开发的服务器. 我用 Ice接口分别发送 8M数据块 和 80K,以及 800K数据块的请求.8M数据块的请求失败,80K和…
一:什么是socket大数据包发送问题 socket服务器端或者客户端在向对方发送的数据大于对方接受的缓存时,会出现第二次接受还接到上次命令发送的结果.这就出现象第一次接受结果不全,第二次接果出现第一次结果. 比如send 1900 数据,recv 只接受1024.多于数据900放在缓存区里,第二次命令来的时候,调用send会先把900发回去,在把新数据放到缓存区,等到1024在系统会自动发送过去. 发送数据,一是缓存区满,二是超时 解决办法: 在发送数据前,计算发送数据的大小,把大小发给对方.…
大数据是指大于32K或者64K的数据. 大数据的发送和接收通过TSTREAM对象来进行是非常方便的. 我们把大数据分割成一个个4K大小的小包,然后再依次传输. 一.大数据的发送的类语言描述: 1)创建流对象,用流对象一次性地加载完大数据 2)移动流的POSITION,一次将流的4K大小的一块内存读进一块BUF里面 3)SOCKET发送这块大小为4K的BUF 4)重复执行二.三步骤,直至发完 二.大数据的接收的类语言描述: 1)创建一个流对象 2)接收方一次接收4K大小的数据暂存一块4K大小的BU…
摘自: http://weibo.com/p/1001603869896789339575 原文地址: http://www.oschina.net/question/865233_242146 吴治辉,@mycat,拥有超过 15 年的软件研发经验,精通 Java 编程,专注于电信软件和云计算方面的软件研发,参与过众多与分布式.云计算相关的大型项目的架构设计和编程,具备丰富的大型项目架构设计经验,是业界少有的具备很强编程能力的S级资深架构师,目前就职于惠普.此外,他还是国内知名开源分布式数据库…
ice作为一种rpc框架,为主流平台设计,包括Windows和Linux,支持广泛的语言,包括C++,Java,C#(和其他.Net的语言,例如Visual Basic),Python,Ruby,PHP和ActionScript. 安装ice 1.官网下载地址  https://zeroc.com/downloads/ice 2.安装程序,本文安装位置E:\Program Files\ZeroC\Ice-3.6.3 3.配置环境变量 计算机->属性->高级系统设置->环境变量 1)新建立…
背景 mqtt的服务端ActiveMQ在windows上,多台PC机客户端不停地向MQ发送消息. 现象 观察MQ自己的日志data/activemq.log里显示,TCP链接皆异常断开.此时尝试从服务端ping其他客户端,发现皆无法ping通.可知服务端网卡必定故障无法正常运作. 定位思路 原有的组网采用多PC通过hub互联,工作方式上讲hub是广播模式,多PC大数据量发送必然引发广播风暴,使网卡超载运行直至异常. 改为百兆交换机后,交换机能够隔离冲突域,数据交互情况明显有所好转.但仍偶现网卡故…
大数据第二天 1.YARN(管理和调度集群中的各类资源) 1.1 产生的背景: 1.直接源于MR版本1的缺陷(如:单点故障.难以支持MR之外的计算框架等) 2.多计算框架各自为站,数据共享困难(如:MR离线计算框架 Storm实时计算框架 Spark内存计算框架) 1.2 架构(采用master-slave结构) ResourceManager(管理和调配YARN集群的资源) 特性:整个集群只有一个 作用: 处理客户端请求 启动和监控ApplicationMaster 监控NodeManager…
大数据第一天 1.Hadoop生态系统 1.1 Hadoop v1.0 架构 MapReduce(用于数据计算) HDFS(用于存储数据) 1.2 Hadoop v2.0 架构 MapReduce(用于数据计算,Hadoop提供计算框架) 其他非Hadoop计算框架 YARN(用户管理和分配集群资源,包括软硬件资源) HDFS(用于存储数据) 1.3 Hive(基于MR的数据仓库) 类似SQL,通常用于离线数据处理(采用MapReduce) 可以理解为HQL->MR的语言翻译器 用途:用于日志.…