摘要：
The C10K problem如今的web服务器需要同时处理一万个以上的客户端了，难道不是吗？毕竟如今的网络是个big place了。 现在的计算机也很强大了，你只需要花大概$1200就可以买一个1000MHz的处理器，2G的内存， 1000Mbit/sec的网卡的机器。让我们来看看--20000个客户，每个为50KHz，100Kbyes和 50Kbit/sec，那么没有什么比为这两万个客户端的每个每秒从硬盘读取4千字节然后发送到网络上 去更消耗资源的了。可以看出硬件不再是瓶颈了。 (That works out to $0.08 per client, by the way. Those 阅读全文
posted @ 2011-12-01 13:40
ajian005
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摘要：
一、Java基础JSE 核心基础（程序设计语言）： 《Think in java》 (参考阅读：《Core Java》JAVA2核心技术第1卷.基础知识) 阅读 《Effective java第二版》集合容器主题：util包 各种数据结构和算法多线程主题：concurrent包 《Concurrent Programming in Java》《JAVA并发编程实践》 《Java Concurrency in Practice》 《The Java Language Specification, Third Edition》第17章网络与IO主题：io/nio/net Mina RMI WebS 阅读全文
posted @ 2011-12-01 13:00
ajian005
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摘要：
NIO底层实现poll, epoll(jdk1.5update 9 和jdk1.6 仅限于 linux 2.6以上 )Java NIO 选择器(Selector) 知识预备 (linux epoll) http://www.goldendoc.org/2011/07/java-nio-selector-pre-linux-epoll/Channel & FileDescriptor http://www.goldendoc.org/2011/08/channel-filedescriptor/Java NIO 选择器(Selector)与通道(Channel)_1 （linux pol 阅读全文
posted @ 2011-12-01 12:22
ajian005
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摘要：
首先，介绍几种常见的I/O模型及其区别，如下：blocking I/Ononblocking I/OI/O multiplexing (select and poll)signal driven I/O (SIGIO)asynchronous I/O (the POSIX aio_functions)blocking I/O 这个不用多解释吧，阻塞套接字。下图是它调用过程的图示：重点解释下上图，下面例子都会讲到。首先application调用 recvfrom()转入kernel，注意kernel有2个过程，wait for data和copy data from kernel to user 阅读全文
posted @ 2011-12-01 12:16
ajian005
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摘要：
因为实际需要所致，我们不得不考虑在现有的开源/商用的应用服务器之外开发一个，有性能要求、有并发要求的服务端应用，从技术要求的角度来分析一下，用Java实现这件事情我们可能关注的知识层面。在整体上，可能需要我们从下面几个层面出发来考虑：1.在硬件和操作系统层面：为什么需要关注这两个方面的知识，因为Java并没有自己的线程，使用的也是OS中的IO，所以我们不得不去了解系统在不同的硬件、OS上面的适用情况、运行情况。比方说，多核技术对于操作系统的影响，这种影响直接会传递到JVM层面；对于数据传输操作的DMA(Direct Memory Access,存储器直接访问)方式的了解，便于我们更好的了解CP 阅读全文
posted @ 2011-12-01 12:14
ajian005
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今天打算对之前进行多年的Java版服务器端开发进行下技术总结，以供大家参考。个人对服务器开发基础框架平台有以下几点总结（会随时更新）：1、 网络设计（BIO（java.net包）和NIO（java.nio.channels包）两种方式，参考MINA(C/S), JETTY(B/S)、jsockets和jniosocket等开源项目）(参考资料O’reilly系列网络编程)2、 传输协议设计（http、https、ftp、smtp等协议和自定义传输协议，基于TCP/IP协议之上）3、 I/O处理设计（字节流（java.io包）和字符流到Buffer（java.nio包）缓冲区，最后把可以扩展到s 阅读全文
posted @ 2011-12-01 11:25
ajian005
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摘要：
key-value分布式存储系统查询速度快、存放数据量大、支持高并发，非常适合通过主键进行查询，但不能进行复杂的条件查询。如果辅以Real-Time Search Engine（实时搜索引擎）进行复杂条件检索、全文检索，就可以替代并发性能较低的MySQL等关系型数据库，达到高并发、高性能，节省几十倍服务器数量的目的。以MemcacheDB、Tokyo Tyrant为代表的key-value分布式存储，在上万并发连接下，轻松地完成高速查询。而MySQL，在几百个并发连接下，就基本上崩溃了。 虽然key-value分布式存储具有极高的性能，但是只能做类似于MySQL的SELECT * FROM . 阅读全文
posted @ 2011-12-01 10:32
ajian005
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