1.自定义消息ID. #define WM_MY_MESSAGE (WM_USER+100)         WM_USER为windows系统为非系统消息保留的ID,这里至少要用100,因为其它控件的消息会占用一部分. 2. 定义消息处理函数. 消息处理函数为消息目标类的成员函数.首先应该在.h 文件中声明.这里以主窗口类为例,主窗口类名 CMainDialog,则首先在CMainDialog.h声明消息处理函数. protected: afx_msg LRESULT OnMyMessage(

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

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.

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

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

kafka对于消息体的大小默认为单条最大值是1M. 但是在我们应用场景中, 常常会出现一条消息大于1M, 如果不对kafka进行配置. 则会出现生产者无法将消息推送到kafka或消费者无法去消费kafka里面的数据, 这是我们就要对kafka进行以下配置: 1. 在consumer.properties配置文件中添加:fetch.message.max.bytes :    每个提取请求中为每个主题分区提取的消息字节数.要大于等于message.max.bytes 2. 在producer.pr

Kafka前世今生 随着大数据时代的到来,数据中蕴含的价值日益得到展现,仿佛一座待人挖掘的金矿,引来无数的掘金者.但随着数据量越来越大,如何实时准确地收集并分析如此大的数据成为摆在所有从业人员面前的难题. 为了解决大数据流式处理中面临的巨大数据吞吐量的难题,LinkedIn公司开发了Kafka作为其活动流和运营数据处理的消息管道.作为全球最大的职业社交网站,LinkedIn会员人数在世界范围内已超过3亿,Kafka作为一款消息服务,为其系统数据的稳定运行做出了巨大的贡献,因此Kafka的性能和可

二.Work Queues(using the Java Client) 走起   在第上一个教程中我们写程序从一个命名队列发送和接收消息.在这一次我们将创建一个工作队列,将用于分发耗时的任务在多个工作者(worker)之间. 背后的主要思想工作队列(又名:任务队列)是为了避免立即做一个资源密集型任务,不得不等待它完成.相反,我们安排的任务要做.我们封装任务作为消息并将其发送到一个队列.工作进程在后台运行将流行的任务和最终执行的工作.当您运行许多worker的任务将在他们之间共享.这个概念是特别

柯南君:看大数据时代下的IT架构(4)消息队列之RabbitMQ--案例(Helloword起航) 二.起航 本章节,柯南君将从几个层面,用官网例子讲解一下RabbitMQ的实操经典程序案例,让大家重新回到经典“Hello world!”(The simplest thing that does something )时代,RabbitMQ 支持N多种客户端(client),这里无法一一讲解,暂定java client,有时间的情况下,在弥补一下. 事先,先普及一下图标(我们会在下面的事例中,会

一.MQ(Message Queue) 即 消息队列,一般用于应用系统解耦.消息异步分发,能够提高系统吞吐量.MQ的产品有很多,有开源的,也有闭源,比如ZeroMQ.RabbitMQ. ActiveMQ.Kafka/Jafka.Kestrel.Beanstalkd.HornetQ.Apache Qpid.Sparrow.Starling.Amazon SQS.MSMQ等,甚至Redis也可以用来构造消息队列.至于如何取舍,取决于你的需求. 由于工作需要和兴趣爱好,曾经写过关于RabbitMQ的系

远程控制编写之屏幕传输  MFC实现  屏幕截图 发送bmp数据 显示bmp图像: 一 : 首先要了解bmp图像的结构 详情请看我转载的一篇文章http://blog.csdn.net/hnust_xiehonghao/article/details/37656281 二: 被控端的代码 注意以下代码要放到一个线程中去 由于用到了while死循环 表示一直发送消息  直到对方关闭接收,发送失败后自己主动退出! 一定要放进线程 DWORD __stdcall SendScreen(LPVOID l

百篇博客系列篇.本篇为: v33.xx 鸿蒙内核源码分析(消息队列篇) | 进程间如何异步传递大数据 | 51.c.h .o 进程通讯相关篇为: v26.xx 鸿蒙内核源码分析(自旋锁篇) | 自旋锁当立贞节牌坊 | 51.c.h .o v27.xx 鸿蒙内核源码分析(互斥锁篇) | 比自旋锁丰满的互斥锁 | 51.c.h .o v28.xx 鸿蒙内核源码分析(进程通讯篇) | 九种进程间通讯方式速揽 | 51.c.h .o v29.xx 鸿蒙内核源码分析(信号量篇) | 谁在负责解决任务的同步

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

二.Publish/Subscribe(发布/订阅)(using the Java Client) 为了说明这个模式,我们将构建一个简单的日志系统.它将包括两个项目: 第一个将发出日志消息 第二个将接收并打印它们. 注:从本质上讲,发表日志消息广播给所有的接收者. 下面让我们脑中带几个问题,让我们一步一步去解决: 如果我把消息分配给所有的消费者,我们将怎么做呢? 三.Exchanges(交换机) 让我们快速复习我们前面的教程:: 一个队列是存储消息的缓冲区. 消费者是一个用户应用程序接收消息.

柯南君:看大数据时代下的IT架构(3)消息队列之RabbitMQ-安装.配置与监控 一.安装 1.安装Erlang 1)系统编译环境(这里采用linux/unix 环境) ① 安装环境 虚拟机:VMware® Workstation 10.0.1 build Linux系统:CentOS6.5 rabbitMQ官网下载:http://www.rabbitmq.com/download.html Erlang的官网下载: http://www.erlang.org/download.html 2)

一.基础概念详细介绍 1.引言 你是否遇到过两个(多个)系统间需要通过定时任务来同步某些数据?你是否在为异构系统的不同进程间相互调用.通讯的问题而苦恼.挣扎?如果是,那么恭喜你,消息服务让你可以很轻松地解决这些问题. 消息服务擅长于解决多系统.异构系统间的数据交换(消息通知/通讯)问题,你也可以把它用于系统间服务的相互调用(RPC).本文将要介绍的RabbitMQ就是当前最主流的消息中间件之一. 2.RabbitMQ简介 RabbitMQ是流行的开源消息队列系统,用erlang语言开发.Rabb

接收拦截+发送消息 对于处理所有消息.net 提供了wndproc进行重写 WndProc(ref Message m)protected override void WndProc(ref Message m){ const int WM_SYSCOMMAND = 0x0112; const int SC_CLOSE = 0xF060; if (m.Msg == WM_SYSCOMMAND && (int) m.WParam == SC_CLOSE)    {        // 屏蔽传

首先,先看整体的消息流向图: 上图解释: 起点是消息循环,在winmain函数中(mfc中winmain函数是隐含的调用的,在app全局对象构造完后紧接着调用winmain函数),while循环中不断从应用程序队列中取消息,当取得一个消息时(含HWnd句柄),调用全局的AfxWndProc窗口函数(含有HWnd句柄作为参数),这个全局的函数根据HWnd得到具体的窗体wnd对象,然后调用对象的Cwnd::WindowProc窗口函数(此时不含HWnd句柄作为参数了).至此就从全局进入到具体窗体对象

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

Technorati 标记: hadoop,生态圈,ecosystem,yarn,spark,入门 1. hadoop 生态概况 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. 具有可靠.高效.可伸缩的特点. Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce 下图是hadoop生态系统,集成spark生态圈.在未来一段时间内,hadoop将于spark共存,hadoop与

转自http://blog.163.com/zhangjie_0303/blog/static/9908270620146951355834/ 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然