编写一个转发模块,虽然没有要求一转多时要达到多少路(不采用组播的情况下,单纯的一路转成多路),但是本着物尽其用的原则,尽可能测试一下极限. 网络环境:1000M,直连,多网卡 系统:Linux version 3.19.0 接收模式:udp模式的raw socket(优化的话,可以直接通过网卡处理) 发送模式:udp模式的raw socket(优化的话,可以直接通过网卡处理),单线程/多线程 2M               1转N 设备A   ---------------->   转发设备 

前言 正常情况下我们选择使用 Redis 就是为了提升查询速度,然而让人意外的是,Redis 当中却有一种比较有意思的数据结构,这种数据结构通过牺牲部分读写速度来达到节省内存的目的,这就是 ziplist(压缩列表),Redis 为什么要这么做呢?难道真的是觉得自己的速度太快了,牺牲一点速度也不影响吗? 什么是压缩列表 ziplist 是为了节省内存而设计出来的一种数据结构.ziplist 是由一系列特殊编码组成的连续内存块的顺序型数据结构,一个 ziplist 可以包含任意多个 entry,而

这几天是Spring版本日,很多Spring工件都发布了新版本, Spring Framework 6.0.0 发布了第 4 个里程碑版本,此版本包含所有针对 5.3.20 的修复补丁,以及特定于 6.0 分支的 39 项修复和改进.而今天Spring Boot 2.7.0和Spring Security的一个分支都发布了新版本,尤其Spring Boot 2.7.0,它是一个非常重要的版本. Spring Boot 2.7.0 今天最重要的是 Spring Boot 2.7.0 的发布,此版本

直接写一个Demo例子,有相关功底的肯定明白,会对特别的地方进行提醒,本文基于https://blog.csdn.net/lintcgirl/article/details/53489490,但是按此链接文章不可用. 首先是JAVA部分: import com.facebook.react.ReactActivity; public class MainActivity extends ReactActivity { /** * Returns the name of the main comp

1.使用epoll的ET模式: 2.开启reuseport方法: Linux 最新SO_REUSEPORT特性:http://www.mamicode.com/info-detail-2201958.html 3.增加backlog队列大小. 浅谈socket的backlog参数:https://www.cnblogs.com/qiumingcheng/p/9492962.html

前天网上下了一个项目,在公司还好,网络比较流畅,很快就把依赖下好了:回家的时候,想耍耍,结果下了一天也没把依赖下好,速度是几k每秒,甚至一k每秒,哎~心都碎了,网上一搜,结果发现了一个惊天的用nexus搭建的maven私服,阿里云的,那下载速度真是杠杠的: 配置很简单,修改conf文件夹下的settings.xml文件,添加如下镜像配置: <mirrors> <mirror> <id>alimaven</id> <name>aliyun mave

http://jingyan.baidu.com/article/cbf0e500d15c762eab289362.html

c# Random快速连续产生相同随机数的解决方案 Random类是一个产生伪随机数字的类,它的构造函数有两种,一个是直接New Random(),另外一个是New Random(Int32),前者是根据触发那刻的系统时间做为种子,来产生一个随机数字,后者可以自己设定触发的种子,一般都是用UnCheck((Int)DateTime.Now.Ticks)做为参数种子,因此如果计算机运行速度很快,如果触发Randm函数间隔时间很短,就有可能造成产生一样的随机数,因为伪随机的数字,在Random的内部

摘要: 本人微信公众号:微软动态CRM专家罗勇 ,回复294或者20190111可方便获取本文,同时可以在第一间得到我发布的最新博文信息,follow me!我的网站是 www.luoyong.me . 这个一般是工作流没有选中[自动删除已完成的工作流作业(以节省磁盘空间)]这个选项,或者是SDK插件步骤没有选中[Delete AsyncOperation if StatusCode = Successful]这个选项.特别是运行频繁的工作流,或者注册的频繁执行的异步执行的SDK插件步骤(如注册

估计是虚拟目录有新的文件,造成项目重新被编译要么把新文件放到另一个目录,要么使用web application而不是web project

意外总是会发生 添加一个判断function的分支,过滤掉function,其实也考虑再进一步去分析它的作用,稍后再议. 更新一下 var gnp = { get: function(url) { return this._get(url, true) }, synget: function(url) { return this._get(url, false) }, _get: function(url, syn) { const promise = new Promise(function(

写这篇文章是因为之前有一次删库操作,需要进行批量删除数据,当时没有控制好删除速度,导致产生了主从延迟,出现了一点小事故. 今天我们就来看看为什么会产生主从延迟以及主从延迟如何处理等相关问题. 坐好了,准备发车! 图注:思维导图 主从常见架构 随着日益增长的访问量,单台数据库的应接能力已经捉襟见肘.因此采用主库写数据,从库读数据这种将读写分离开的主从架构便随之衍生了出来. 在生产环境中,常见的主从架构有很多种,在这里给大家介绍几种比较常见的架构模式. 主从复制原理 了解了主从的基本架构及相关配置后

UDP主要丢包原因及具体问题分析 一.主要丢包原因   1.接收端处理时间过长导致丢包:调用recv方法接收端收到数据后,处理数据花了一些时间,处理完后再次调用recv方法,在这二次调用间隔里,发过来的包可能丢失.对于这种情况可以修改接收端,将包接收后存入一个缓冲区,然后迅速返回继续recv.   2.发送的包巨大丢包:虽然send方法会帮你做大包切割成小包发送的事情,但包太大也不行.例如超过50K的一个udp包,不切割直接通过send方法发送也会导致这个包丢失.这种情况需要切割成小包再逐个se

1,udp丢包 困扰几天的udp内网传输部分终于做通了,解决的关键就在于setsockopt的调用,设置接收缓冲. 遇到的问题是这样的,主机端发送udp数据包: 应用层的包大小为1452byte大小,这样拆包是根据以太网的MTU为1500字节而考虑的(当然外网状态下并不一定就是以太网网络,路由MTU可能更加小),因为在网络层和传输层还有8byte的udp包头和20byte的ip包头,所以以太网帧大小为1452+8+20 = 1480byte. 主机端(linux)现在接了11路视频数据,发送的数

一.计算机网络的发展历程 1.计算机网络发展 与其说计算机改变了世界,倒不如说是计算机网络改变了世界.彼时彼刻,你我都因网络而有了交集,岂非一种缘分? 计算机与网络发展大致经历如下过程:

1. redis是什么 2. 为什么用redis 3. redis 数据结构 4. redis中的对象类型 5. redis都能做什么?怎么实现的的? 6. redis使用过程中需要注意什么 7. 数据持久化 8. 集群是怎么访问的 9. redis单线程是什么鬼 10. 过期策略 11. 内存淘汰策略 12. 什么情况下不适合用redis 13. 运维工具:怎么样快速定位问题 14. 同类的产品有哪些   1. redis是什么 Redis(Remote Dictionary Server)是

0. 发送端可以,发送五次左右,再Sleep 1.调用recv方法接收端收到数据后,处理数据花了一些时间,处理完后再次调用recv方法,在这二次调用间隔里,发过来的包可能丢失.对于这种情况可以修改接收端,将包接收后存入一个缓冲区,然后迅速返回继续recv. 2.发送的包巨大丢包.虽然send方法会帮你做大包切割成小包发送的事情,但包太大也不行.例如超过50K的一个udp包,不切割直接通过send方法发送也会导致这个包丢失.这种情况需要切割成小包再逐个send. 3.发送的包较大,超过mtu si

转自: 自己在做UDP传输时遇到的问题,接收端没设置缓存,结果总是丢包. 看到这篇文章设置了一下接收缓存就好 *;//设置为32K setsockopt(s,SOL_SOCKET,SO_RCVBUF,(const char*)&nRecvBuf,sizeof(int)); http://www.cnweblog.com/fly2700/archive/2011/09/19/317825.html 什么会导致udp丢包呢,我这里列举了如下几点原因: 1.调用recv方法接收端收到数据后,处理数据花

一.主要丢包原因 1.接收端处理时间过长导致丢包:调用recv方法接收端收到数据后,处理数据花了一些时间,处理完后再次调用recv方法,在这二次调用间隔里,发过来的包可能丢失.对于这种情况可以修改接收端,将包接收后存入一个缓冲区,然后迅速返回继续recv. 2.发送的包巨大丢包:虽然send方法会帮你做大包切割成小包发送的事情,但包太大也不行.例如超过50K的一个udp包,不切割直接通过send方法发送也会导致这个包丢失.这种情况需要切割成小包再逐个send. 3.发送的包较大,超过接受者缓存导

最近在调试LATTICE  FPGA 做的视频板子,颇不顺利,所以记录下来作为以后的参考: 1.FPGA的IO口不是所有的都是双向的,有些有特殊作用的是单向的. 在查阅 LatticeECP3-17EAPinout.CSV 之后, 发现在LEF3-17EA-FN484C中,有以下几个管脚是单向的: C4  G7  G6     : jtag 管脚 C14  C15  B15   B16  :编程管脚 K1   L5   L1   K6   N17  M18   :PLL的反馈(fb)管脚 AB2