1.高并发服务器实现一 本文转载 转载地址 2.高并发服务器实现二 本文转载 转载内容在于学习C#实现的高并发服务器 以下个人观点 1 需要注意SocketAsyncEventArgs的使用 2 做到每个连接对象有自己的各种缓存机制,包括接送字符串.发送字符串等 3 注意粘包的处理,分包和解包 4 注意通讯协议的制定

**问题描述:**在项目开发中,使用到了刚体, 在搭建地图过程中,发现两个相邻的砖块,即使贴合的再紧密,但星星人在上面走动的时候还是会有很大概率发生卡顿(被两个刚体的边界处卡住).为了解决这个问题,我们小组对砖块进行了分类处理.**处理过程如下:**将所有左上角的砖块(左边和上边都不是砖块的砖块)当做特殊砖块(specialBlock),其余的砖块是普通砖块(normalBlock),对特殊砖块进行特殊操作,使其的碰撞框范围覆盖所有的相邻砖块,特殊砖块的定义如下: 被圈起来的砖块就属于特殊砖块,

点这里申请 本文主要介绍Heimdallr对卡死.卡顿异常的监控原理,并结合长时间的业务沉淀发现的问题进行不断迭代和优化,逐步实现全面.稳定.可靠的历程. 作者:字节跳动终端技术--白昆仑 前言 卡死.卡顿作为目前iOS App的重要性能指标,不仅影响着用户体验,更关系到用户留存.DAU等重要产品数据.本文主要介绍Heimdallr对卡死.卡顿异常的监控原理,并结合长时间的业务沉淀发现的问题进行不断迭代和优化,逐步实现全面.稳定.可靠的历程. 一.什么是卡死/卡顿? 卡顿,顾名思义就是在使用过程

其实写过多次网络链接.但是因为换了工作,又没电脑在身边,所以以前的代码都没办法翻出来用. 所以从今天起,一些常用的代码只好放到网上. 公司有一个局域网的游戏.本来想用u3d的rpc就可以完成.但是后来说要传语音.于是只有写一个tcp. 目前完成的模块大的说就两块,网络和消息分发. 服务器有玩家池的管理. 网络部分没有想得很详细.因为是局域网,所以也不存在多大开销.如果有需要上千的需求,可能还要优化下代码结构以及锁. 有缘之人自取. 无论你干什么,我都没任何要求.唯一的要求,如果你发现有bug,或

一丶IO多路复用 IO多路复用指:通过一种机制,可以监视多个描述符,一旦某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪),能够通知程序进行相应的读写操作 IO多路复用作用: 检测多个socket是否已经发生变化(是否已经连接成功/是否已经获取数据)(可读/可写) 操作系统检测socket是否发生变化有三种模式: select:最多1024个socket,循环去检测 poll:不限制监听socket个数,循环去检测(水平触发) epoll:不限制监听socket个数:回调方式(边缘触发). Python模

知识点: 如上所示,用户首先将需要进行IO操作的socket添加到select中,然后阻塞等待select系统调用返回.当数据到达时,socket被激活,select函数返回.用户线程正式发起read请求,读取数据并继续执行. 从流程上来看,使用select函数进行IO请求和同步阻塞模型没有太大的区别,甚至还多了添加监视socket,以及调用select函数的额外操作,效率更差.但是,使用select以后最大的优势是用户可以在一个线程内同时处理多个socket的IO请求.用户可以注册多个sock

//网络编程服务端 /* * 备注:因为客户端代码.辅助方法代码和epoll相同,所以select只展示服务器端代码 */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <unistd.h> #include <errno.h> #include <sys/types.h> #include <sys/socket.h> #inclu

http://www.cnblogs.com/Clingingboy/archive/2011/07/04/2097806.html http://www.cnblogs.com/RascallySnake/archive/2013/07/11/3185071.html http://www.cnblogs.com/ggzss/archive/2011/08/25/2153746.html http://blog.csdn.net/a497785609/article/details/12871

NoSQL在2010年风生水起,大大小小的Web站点在追求高性能高可靠性方面,不由自主都选择了NoSQL技术作为优先考虑的方面.今年伊始,InfoQ中文站有幸邀请到凤凰网的孙立先生,为大家分享他之于NoSQL方面的经验和体会. 非 常荣幸能受邀在InfoQ开辟这样一个关于NoSQL的专栏,InfoQ是我非常尊重的一家技术媒体,同时我也希望借助InfoQ,在国内推动NoSQL 的发展,希望跟我一样有兴趣的朋友加入进来.这次的NoSQL专栏系列将先整体介绍NoSQL,然后介绍如何把NoSQL运用到自

nodejs高并发大流量的设计实现,控制并发的三种方法eventproxy.async.mapLimit.async.queue控制并发Node.js是建立在Google V8 JavaScript引擎之上的网络服务器框架,允许开发者能够用客户端使用的语言JavaScript在服务器端编码.----------------node.js优缺点:优点: 高并发,io密集型处理, 可以作为单页面应用,便于爬虫抓取.缺点:不适合cpu计算密集型, 对关系数据库支持不好 nodejs高并发大流量的设计实

原文:http://www.cnblogs.com/saucerman/p/5555793.html 因为项目要加语音.语音数据都非常大.所以顺带就把之前写的网络模块一起测试了. 然后发现了一些bug,逐修.本来想在原文上面直接修改掉.但是恐怕已经看到的人拿去用了之后,再回头看也不一定能看明白,索性再写一文,将新文件直接放上来. 错误修改: 网络接收数据后,有一种情况没有处理完整,导致接收数据之后数据池的计数器没有向后偏移 网络数据处理后,当当前包仅剩1字节,下一个次数据进来的时候,需要2字节才

之前写了一篇. 发完之后第二天实际应用到游戏之后还是发现了一些小毛病. 比如网络模块有重复使用(多对象)的情况.所以将静态类该成了普通类. 比如安卓下会有些异常出现导致游戏逻辑不正常.所以网络相关的函数有些加了try块. 然后发现写入固定ip的方式根本不适合局域网.于是加了udp做的广播系统,用以服务器和客户端查找ip. udp广播部分和tcp不一样.因为没有连接,所以socket不需要shutdown.我在这里吃了一亏才知道. 别的没什么修改.贴上修正和扩展之后的代码. 有缘之人自取.唯一要求

最近微软开始向Windows 10用户推送创造者更新(Creators Update),相信也有很多小伙伴已经尝鲜了这一最新的版本.而对于win10的使用体验,很多小伙伴第一个抱怨的问题便是win10运行不太流畅.太容易卡顿了.那么,win10卡顿的原因都有哪些呢?相应的解决方法又是什么呢?今天小编就来奉上这份满满的干货,帮助各位小伙伴解决win10卡顿的情况,体验飞一般的畅快感觉. 原因1.内存造成的系统卡顿问题 关于是否是内存过高造成的卡顿,这点还是比较容易判断的,一般我们的电脑管家类软件都

高并发大流量专题---11.Web服务器的负载均衡 一.总结 一句话总结: 推荐使用nginx七层(应用层)负载均衡的实现:配置那是相当的简单 http{ upstream cluster{ server srv1: server srv2: server srv3: } server{ listen 80: location /{ proxy_pass http://cluster:#调用上面的upstream cluster中的内容 } } } 1.七层(应用层)负载均衡介绍及如何实现? 七

高并发大流量专题---10.MySQL数据库层的优化 一.总结 一句话总结: mysql先考虑做分布式缓存,过了缓存后就做mysql数据库层面的优化 1.mysql数据库层的优化的前面一层是什么? 数据库缓存:突破了数据库缓存就需要做mysql数据库层的优化 2.mysql优化方向? 数据表数据类型优化:索引优化:SQL语句的优化 存储引擎的优化 数据表结构设计的优化 数据库服务器架构的优化 3.mysql数据表的数据类型优化考虑? 合适:字段使用什么样的数据类型更合适 更快:字段使用什么样的数

高并发大流量专题---5.CDN加速 一.总结 一句话总结: CDN就是多整几台节点服务器,选距离用户最近的服务器来给用户服务,实现的话可以用阿里云.腾讯云他们提供的功能,简单方便,妈妈再也不用担心我的 1.什么是CDN? Content Delivery Network:CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络 原理:找近的节点给用户提供服务 尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节,使内容传输的更快.更稳定在网络各处放置节点服务器所构

高并发大流量专题---3.前端优化(减少HTTP请求次数) 一.总结 一句话总结: 图片地图:使用<map><area></area></map>标签.图片地图允许你在一个图片上关联多个URL.目标URL的选择取决于用户单击了图片上的哪个位置. CSS Sprites:SS Sprites中文翻译为CSS精灵,通过使用合并图片,通过指定css的backgroud-image和backgroud-position来显示元素. 合并脚本和样式表:使用外部的js和

https://github.com/livelyPeng/pl-table 一个表格组件(完美解决万级数据渲染卡顿问题),流畅渲染万级数据并不会影响到el-table的原有功能 分析: 前端UI框架使用的是ElementUI,项目要求数据不分页一个表格至少要1000条数据,这时点击其他DOM操作,会出现卡顿的现象.如点击复选框. 减少对DOM节点的渲染,通过滚动函数节流实现滚动后事件来动态渲染数据

https://github.com/livelyPeng... 一个表格组件(完美解决万级数据渲染卡顿问题),流畅渲染万级数据并不会影响到el-table的原有功能 分析: 前端UI框架使用的是ElementUI,项目要求数据不分页一个表格至少要1000条数据,这时点击其他DOM操作,会出现卡顿的现象.如点击复选框. 减少对DOM节点的渲染,通过滚动函数节流实现滚动后事件来动态渲染数据

由于一次功能上线后,导致某数据量急剧下滑,给我们紧张的呢!排查过程也是个学习过程(这其中有大部分是领导们的功劳,不过分享给大家应该也不犯法吧,ᐓ) 1. 确认问题的真实性? 被数据部门告知,某数据量下滑严重,当时即知道问题的严重性.且该问题是在我的功能上线后产生,第一反应就是,我代码哪里写错了? 但是,还得按流程来,通过各种维度数据对比请求量,实际落地量.确认问题! 其实该过程中,我们并没有确认自己的数据量下滑.但是这也脱不了数据下滑的干系.只能进行下一步! 2. 检查代码,找有经验的同学,对比

一次kafka卡顿事故排查过程 https://www.cnblogs.com/yougewe/p/8975550.html 由于一次功能上线后,导致某数据量急剧下滑,给我们紧张的呢!排查过程也是个学习过程!抛开结果,方法论可供参考- 确认问题的真实性? 被数据部门告知,某数据量下滑严重,当时即知道问题的严重性.且该问题是在我的功能上线后产生,第一反应就是,我代码哪里写错了? 但是,还得按流程来,通过各种维度数据对比请求量,实际落地量.确认问题! 其实该过程中,我们并没有确认自己的数据量下滑.但