1    消息队列 ACE消息队列由三个部分组成:消息队列(ACE_Message_Queue).消息块(ACE_Message_Block).数据块(ACE_Data_Block) 1.1    ACE_Data_Block:通过计数器来决定数据块释放时是否被删除.只有计数器为0时,对象才会被删除. 1.1.1  构造函数: ACE_Data_Block (size_t size, ACE_Message_Block::ACE_Message_Type msg_type, const char

Real Time Messaging Protocol(实时消息传输协议) 应用层协议 RTMP协议中, 基本数据单元称为消息(Message).当RTMP协议在互联网中传输数据的时候,消息会被拆分成更小的单元,称为消息块(Chunk) 1 消息 不同种类的消息包含不同的Message Type ID,代表不同的功能.RTMP协议中一共规定了十多种消息类型.例如,1-7的消息用于协议控制,这些消息一般是RTMP协议自身管理要使用的消息,用户一般情况下无需操作其中的数据. 8,9的消息分别用于传

消息块ACE_Message_Block结构的分析 包含一个指向带引用计数功能的ACE_Data_Block对象,该对象指向正在的数据缓冲区,这样可以在ACE_Message_Block对象之间灵活.高效地共享数据 一个或多个ACE_Message_Blocks对象可以连接起来组成一条链 ACE_Message_Blocks对象可以连接起来组成一个双向的链表,进而形成消息队列 class ACE_Export ACE_Message_Block { public: friend class AC

一.基础功能介绍 1.ACE_Message_Block*,Windows消息用MSG结构表示,ACE_Task中因为不能预计各种应用中消息的类型,所以ACE_Message_Block基本上可以理解为是对一个指针的封装,这个指针指向实际的一块内存或是一个对象等等.在创建ACE_Message_Block时,可以指定是由ACE_Message_Block来管理内存(构造函数中指定一个 size_t类型的大小),还是由我们自己管理内存(构造函数中指定一个指针).而一个ACE_Message_Blo

原文出自http://www.cnblogs.com/binchen-china,禁止转载. 上篇提到用Reactor模式,利用I/O复用,获得Socket数据并且实现I/O层单线程并发,和dispatch层把不同的I/O绑定到了不同的Event中去处理.也就是已经实现了多个client连接和通信,且可以把不同的I/O与Event句柄绑定,指定处理函数. 但是问题来了,多个用户连接时,I/O层可以通过复用以较快的速度处理连接和把过来的数据关联到绑定的Event函数执行.但是绑定Event函数获得

分析的内核版本号截止到2014-04-15.基于1.05正式版.blogs会及时跟进最新版本号的内核开发进度,若源代码凝视出现"???"字样,则是未深究理解部分. Raw-OS官方站点:http://www.raw-os.org/ Raw-OS托管地址:https://github.com/jorya/raw-os/ 有了前一讲queue的基础后,这次来说说queue_size这个模块,前一讲的queue通信,知道queue在通信时,为了加快数据的传递速度.是不直接发送数据的详细内容.

CrossAnalyzer-调用链分析 在分布式环境中,应用是运行在独立的进程中的,有可能是不同的机器,或者不同的服务器进程.那么他们如果想要彼此联系在一起,形成一个调用链,在Cat中,CrossAnalyzer会统计不同服务之间调用的情况,包括服务的访问量,错误量,响应时间,QPS等,这里的服务主要指的是 RPC 服务,在微服务监控中,这是核心. 在讲 CrossAnalyzer 的处理逻辑之前,我们先看下客户端的埋点的一个模拟情况. 一般情况下不同服务会通过几个ID进行串联.这种串联的模式,

ACE框架将基于共享内存的进程间通讯功能,如其它IO组件或IPC组件一样,设计成三个组件.流操作组件ACE_MEM_Stream,连接器组件ACE_MEM_Connector,以及接收连接组件ACE_MEM_Accpter.ACE框架为基于共享内存的进程间通讯提供了两种数据传输(分发deliver)策略.一种是使用生产者-消费者队列的一对多的多用户MT策略,另一种是使用socket流的可以使用反应器响应数据接收事件的Reactor策略.不论哪一种策略都要通过socket进行TCP连接,并进行进程

目录 0. 配置项目 1. 基本消息模型 1.1 生产者发送消息 1.2 消费者获取消息(自动ACK) 1.3 消息确认机制(ACK) 1.4 消费者获取消息(手动ACK) 1.5 自动ACK存在的问题 1.6 演示手动ACK 2. work消息模型 2.1 生产者 2.2 消费者1 2.3 消费者2 2.4 能者多劳 3. 订阅模型分类 4. 订阅模型-Fanout 4.1 生产者 4.2 消费者1 4.3 消费者2 4.4 测试 5. 订阅模型-Direct 5.1 生产者 5.2 消费者1

在作者之前发表的<全球最低功耗蓝牙单芯片DA14580的系统架构和应用开发框架分析>.<全球最低功耗蓝牙单芯片DA14580的硬件架构和低功耗>.<全球最低功耗蓝牙单芯片DA14580的软件体系-RW内核和消息处理机制>三篇文章分析了DA14580的SDK开发目录结构.硬件架构.低功耗.RW内核和消息处理机制.本篇文章将深入到具体的源码去分析DA14580平台的软件层次架构和具体的BLE消息处理过程,以此佐证前面发表的文章. 一.软件层次架构 1.1 BLE协议栈 从中

概念: 配置并行度 动态的改变并行度 流分组策略----Stream Grouping 消息的可靠处理机制 概念: Workers (JVMs): 在一个节点上可以运行一个或多个独立的JVM 进程.一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的machine上), 所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology Executors (threads): 在一个worker JVM进程中运行着多个Java线

何谓消息.消息处理函数.消息映射?消息简单的说就是指通过输入设备向程序发出指令要执行某个操作.具体的某个操作是你的一系列代码.称为消息处理函数. 在SDK中消息其实非常容易理解,当窗口建立后便会有一个函数(窗口处理函数)开始执行一个消息循环,我们还可以清楚的看到消息处理的脉络.一个switch case语句就可以搞定,消息循环直到遇到WM_QUIT消息才会结束,其余的消息均被拦截后调用相应的处理函数. 但在封装了API的MFC中,消息似乎变的有些复杂了,我们看不到熟悉的switch case语句

消息队列NetMQ 原理分析4-Socket.Session.Option和Pipe 前言 介绍 目的 Socket 接口实现 内部结构 Session Option Pipe YPipe Msg YQueue 总结 前言 介绍 [NetMQ](https://github.com/zeromq/netmq.git)是ZeroMQ的C#移植版本,它是对标准socket接口的扩展.它提供了一种异步消息队列,多消息模式,消息过滤(订阅),对多种传输协议的无缝访问. 当前有2个版本正在维护,版本3最新

生产消息 应用程序或服务可以使用两种不同的方法生产消息.可以使用Sead发送消息,也可以使用Publish发布消息.每个方法的行为是非常不同的,但是通过查看每个特定方法所涉及的消息类型,可以很容易理解. 当消息是 sent时,它使用DestinationAddress 传递交付到特定的端点.当消息是published,它不会发送到特定的端点,而是广播给订阅了该消息类型的任何消费者.对于这两个单独的行为, 我们描述作为命令发送的消息, 以及作为事件发布的消息. 在创建文档的消息契约部分时,将对此进

(说明:随笔内容为学习task的笔记,资料来源:https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/api/system.threading.tasks.task?redirectedfrom=MSDN&view=netframework-4.7.2,下面内容的图片大多来自msdn,不是的会说明) 一.什么是task? Task 是一个独立的操作线程,通常是异步执行的.通过Task启动的异步操作线程是在线程池中执行的,也即Task使用的是线程池的线程. 测试一下Tas

1.Shuffle Grouping:随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证每个bolt接收到的tuple数目相同.2.Fields Grouping:按字段分组,比如按userid来分组,具有同样userid的tuple会被分到相同的Bolts,而不同的userid则会被分配到不同的Bolts.3.All Grouping:广播发送,对于每一个tuple,所有的Bolts都会收到.4.Global Grouping: 全局分组,这个tuple被分配到storm中的一个bolt的其

Kafka系统架构Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. kafka的架构包括以下组件:话题(Topic):是特定类型的消息流.消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名.生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象.服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被称

前几篇文章也提到过,ACE的所有源文件和头文件都杂乱堆在了ACE_wrappers/ace目录下.这样的代码组织方式给学习ACE带来了很大的困难,很多朋友在看到ace目录下庞大的代码的时候,几乎就失去了学习ACE的信心^_^.因此,我们有必要对ACE的代码进行重新组织,以降低学习曲线.下面,我将给出我对ACE源码的划分方法.其实,我也是刚学习ACE没有多久,对ACE的了解还甚少,所以,我的源码划方式法不一定十分正确,这里共享出来,仅供大家参考. 其实,在ACE的帮助文档里,ACE-subsets

一.kafka 简介 今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通两者的桥梁-消息系统.从一个微观层面来说,这种需求也可理解为不同的系统之间如何传递消息. kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统

一.消息队列控制块:在include/rtdef.h中 #ifdef RT_USING_MESSAGEQUEUE /** * message queue structure */ struct rt_messagequeue { struct rt_ipc_object parent; /**< inherit from ipc_object */ //继承自IPC对象 void *msg_pool; /**< start address of message queue *///消息队列首地