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<h1 itemprop="name">
<a class="article-title" href="/2019/07/28/netty-2-单机高并发高性能模式-Reactor/">netty(2)--单机高并发高性能模式:Reactor</a>
</h1>
<a href="/2019/07/28/netty-2-单机高并发高性能模式-Reactor/" class="archive-article-date">
<time datetime="2019-07-28T02:41:56.000Z" itemprop="datePublished"><i class="icon-calendar icon"></i>2019-07-28</time>
</a>
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<div class="article-entry" itemprop="articleBody">
<p>[toc]</p>
<p>IO模型和编程模型弄清楚之后可以讲一个新名词——reactor(I/O 多路复用结合线程池)</p>
<p>act翻译过来是反应,行动的意思,这里的反应指”事件反应”的意思，可以通俗地理解为”来了一个事件我就有相应的反应”，这里的”我”就是 Reactor，具体的反应就是我们写的代码，Reactor 会根据事件类型来调用相应的代码进行处理。Reactor模式也叫Dispatcher模式，更贴近模式本身的含义，即I/O多路复用统一监听事件，收到事件后分配（Dispatch）给某个进程。</p>
<p>Reactor 模式的核心组成部分包括 Reactor 和处理资源池（进程池或线程池），其中 Reactor 负责监听和分配事件，处理资源池负责处理事件。</p>
<ul>
<li>Reactor 的数量可以变化：可以是一个 Reactor，也可以是多个 Reactor。</li>
<li>资源池的数量可以变化：以进程为例，可以是单个进程，也可以是多个进程（线程类似）。</li>
</ul>
<p>Reactor模式有三种典型的实现方案:</p>
<ul>
<li>单 Reactor 单进程 / 线程。</li>
<li>单 Reactor 多线程。</li>
<li>多 Reactor 多进程 / 线程。</li>
</ul>
<h3 id="1-单Reactor单进程-线程"><a href="#1-单Reactor单进程-线程" class="headerlink" title="1. 单Reactor单进程/线程"></a>1. 单Reactor单进程/线程</h3><p><img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/21/b1/214701713f4cd942295f423ba158f6b1.png" alt=""><br>select、accept、read、send 是标准的网络编程 API，dispatch 和“业务处理”是需要完成的操作，其他方案示意图类似。</p>
<ul>
<li>Reactor 对象通过 select 监控连接事件，收到事件后通过 dispatch 进行分发。</li>
<li>如果是连接建立的事件，则由 Acceptor 处理，Acceptor 通过 accept 接受连接，并创建一个 Handler 来处理连接后续的各种事件。</li>
<li>如果不是连接建立事件，则 Reactor 会调用连接对应的 Handler（第 2 步中创建的 Handler）来进行响应。</li>
<li>Handler 会完成 read-> 业务处理 ->send 的完整业务流程。</li>
</ul>
<p>单 Reactor 单进程的模式优点就是很简单，没有进程间通信，没有进程竞争，全部都在同一个进程内完成。但其缺点也是非常明显，具体表现有：</p>
<ul>
<li>只有一个进程，无法发挥多核 CPU 的性能；只能采取部署多个系统来利用多核 CPU，但这样会带来运维复杂度，本来只要维护一个系统，用这种方式需要在一台机器上维护多套系统。</li>
<li>Handler 在处理某个连接上的业务时，整个进程无法处理其他连接的事件，很容易导致性能瓶颈。</li>
</ul>
<p>因此，单 Reactor 单进程的方案在实践中应用场景不多，只适用于业务处理非常快速的场景，目前比较著名的开源软件中使用单 Reactor 单进程的是 Redis。</p>
<h3 id="2-单-Reactor-多线程"><a href="#2-单-Reactor-多线程" class="headerlink" title="2. 单 Reactor 多线程"></a>2. 单 Reactor 多线程</h3><p>为了克服单 Reactor 单进程 / 线程方案的缺点，引入多进程 / 多线程是显而易见的，这就产生了第 2 个方案：单 Reactor 多线程。<br><img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/7c/43/7c299316e48b0531328ba39261d1d443.png" alt=""></p>
<ul>
<li>主线程中，Reactor 对象通过 select 监控连接事件，收到事件后通过 dispatch 进行分发。</li>
<li>如果是连接建立的事件，则由 Acceptor 处理，Acceptor 通过 accept 接受连接，并创建一个 Handler 来处理连接后续的各种事件。</li>
<li>如果不是连接建立事件，则 Reactor 会调用连接对应的 Handler（第 2 步中创建的 Handler）来进行响应。</li>
<li>Handler 只负责响应事件，不进行业务处理；Handler 通过 read 读取到数据后，会发给 Processor 进行业务处理。</li>
<li>Processor 会在独立的子线程中完成真正的业务处理，然后将响应结果发给主进程的 Handler 处理；Handler 收到响应后通过 send 将响应结果返回给 client。</li>
</ul>
<p>单 Reator 多线程方案能够充分利用多核多 CPU 的处理能力，但同时也存在下面的问题：</p>
<ul>
<li>多线程数据共享和访问比较复杂。例如，子线程完成业务处理后，要把结果传递给主线程的 Reactor 进行发送，这里涉及共享数据的互斥和保护机制。以 Java 的 NIO 为例，Selector 是线程安全的，但是通过 Selector.selectKeys() 返回的键的集合是非线程安全的，对 selected keys 的处理必须单线程处理或者采取同步措施进行保护。</li>
<li>Reactor 承担所有事件的监听和响应，只在主线程中运行，瞬间高并发时会成为性能瓶颈。</li>
</ul>
<p>你可能会发现，我只列出了“单 Reactor 多线程”方案，没有列出“单 Reactor 多进程”方案，这是什么原因呢？主要原因在于如果采用多进程，子进程完成业务处理后，将结果返回给父进程，并通知父进程发送给哪个 client，这是很麻烦的事情。因为父进程只是通过 Reactor 监听各个连接上的事件然后进行分配，子进程与父进程通信时并不是一个连接。如果要将父进程和子进程之间的通信模拟为一个连接，并加入 Reactor 进行监听，则是比较复杂的。而采用多线程时，因为多线程是共享数据的，因此线程间通信是非常方便的。虽然要额外考虑线程间共享数据时的同步问题，但这个复杂度比进程间通信的复杂度要低很多。</p>
<h3 id="3-多-Reactor-多进程-线程"><a href="#3-多-Reactor-多进程-线程" class="headerlink" title="3. 多 Reactor 多进程 / 线程"></a>3. 多 Reactor 多进程 / 线程</h3><p>为了解决单 Reactor 多线程的问题，最直观的方法就是将单 Reactor 改为多 Reactor，这就产生了第 3 个方案：多 Reactor 多进程 / 线程。<br><img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/47/84/47918f1429370664d7eb6d0c741f4784.png" alt=""></p>
<ul>
<li>父进程中 mainReactor 对象通过 select 监控连接建立事件，收到事件后通过 Acceptor 接收，将新的连接分配给某个子进程。</li>
<li>子进程的 subReactor 将 mainReactor 分配的连接加入连接队列进行监听，并创建一个 Handler 用于处理连接的各种事件。</li>
<li>当有新的事件发生时，subReactor 会调用连接对应的 Handler（即第 2 步中创建的 Handler）来进行响应。</li>
<li>Handler 完成 read→业务处理→send 的完整业务流程。</li>
</ul>
<p>多 Reactor 多进程 / 线程的方案看起来比单 Reactor 多线程要复杂，但实际实现时反而更加简单，主要原因是：</p>
<ul>
<li>父进程和子进程的职责非常明确，父进程只负责接收新连接，子进程负责完成后续的业务处理。</li>
<li>父进程和子进程的交互很简单，父进程只需要把新连接传给子进程，子进程无须返回数据。</li>
<li>子进程之间是互相独立的，无须同步共享之类的处理（这里仅限于网络模型相关的 select、read、send 等无须同步共享，“业务处理”还是有可能需要同步共享的）。</li>
</ul>
<p>目前著名的开源系统 Nginx 采用的是多 Reactor 多进程，采用多 Reactor 多线程的实现有 Memcache 和 Netty。</p>
<blockquote>
<p>下一章正式开始讲Netty</p>
</blockquote>
</div>
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<li class="article-tag-list-item">
<a href="javascript:void(0)" class="js-tag article-tag-list-link color1">netty</a>
</li>
</ul>
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<a class="article-more-a" href="/2019/07/28/netty-2-单机高并发高性能模式-Reactor/">展开全文 >></a>
</p>
<div class="clearfix"></div>
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<article id="post-netty-1-IO模型与编程模型" class="article article-type-post article-index" itemscope itemprop="blogPost">
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<a class="article-title" href="/2019/07/28/netty-1-IO模型与编程模型/">netty(1)--IO模型与编程模型</a>
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<a href="/2019/07/28/netty-1-IO模型与编程模型/" class="archive-article-date">
<time datetime="2019-07-28T02:41:19.000Z" itemprop="datePublished"><i class="icon-calendar icon"></i>2019-07-28</time>
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<div class="article-entry" itemprop="articleBody">
<p>[toc]</p>
<p>Netty 是一个基于<code>NIO</code>的客户、服务器端编程框架。首先来了解一下什么是<code>NIO</code>并且来温习一下BIO、NIO、AIO…这些概念</p>
<h3 id="C-S网络编程"><a href="#C-S网络编程" class="headerlink" title="C/S网络编程"></a>C/S网络编程</h3><p>先来回想一下你的第一个Server程序(网络聊天室)<br><img src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1100082-f47270f24b6b413f.png" alt=""><br><img src="https://ws1.sinaimg.cn/large/94629ebfly1fxgw9j2zavj20d10bbgp4.jpg" alt=""></p>
<p>作为服务端,分为6步:</p>
<ol>
<li>创建socket(套接字)；</li>
<li>绑定本地ip和一个端口；</li>
<li>监听请求并等待客户请求到达该端口；</li>
<li>接收到客户端的服务请求时，fork一个<code>子进程</code>来处理该请求并发送应答信号；</li>
<li>返回第（2）步，等待另一客户请求；</li>
<li>关闭服务器。</li>
</ol>
<p>这里有很多问题，进程是计算机的一个稀缺资源，每个请求都要fork一个进程的话，同时来几十个连接，计算机就扛不住了。<br>那怎么办呢，进程开销太大，那就把进程换成线程，这样可能一台机器就能处理几百个连接了，可是创建线程也是需要时间的，那就提前先创建一些线程放着，等用户请求过来的时候就不用临时创建线程，减少服务器响应用户的时间。这是一个优化的基本思路。<br><img src="https://ws1.sinaimg.cn/large/94629ebfly1fxg3qubsk8j20l20cpn1x.jpg" alt=""></p>
<p>但是现代的网络服务发展太快了,就拿微信来说,每天可能要处理上亿的请求。用<code>BIO</code>模型要想承载这么庞大的业务需要的代价太大。<br><img src="https://ws1.sinaimg.cn/large/94629ebfly1fxdpf3ifxdj21iw0vy1jq.jpg" alt=""><br>旧的工具没法解决问题的时候，那就只有创造新的工具来解决，NIO就是这个新的工具</p>
<h3 id="IO模型"><a href="#IO模型" class="headerlink" title="IO模型"></a>IO模型</h3><p>NIO严格意义来说其实并不是一个新工具，这里其实有很多概念，下文会提到<br>在学习NIO的过程中，我也发现了一些基础问题。也许并不算是问题，但是对于非科班出身的我确实产生了疑惑。</p>
<p>我发现只有<code>JAVA</code>才有NIO的包，<code>python</code>和<code>go</code>就没有，难道是python和go没有NIO吗？</p>
<p>其实并不是，BIO、NIO、AIO其实是系统的概念，LINUX、WINDOWS,UNIX都有BIO,NIO,AIO，跟语言无关，任何语言都可以实现同步阻塞IO，同步非阻塞IO和异步IO。python和go没有NIO包是因为他们不需要NIO包，内置的工具就能很方便的实现同步非阻塞的效果。比如go语言，io的底层实现就是nio+epoll+mmap，对于编程来说并不需要关心底层的io实现，语言层面已经给你优化好了。你的代码可以很方便的实现BIO、NIO或是AIO的效果</p>
<p>JAVA需要NIO的包是因为JAVA是个庞大而古老的语言<br>JAVA是1.4之后才有的NIO包，在此之前JAVA的IO有很多缺点</p>
<ul>
<li>没有数据缓冲区,io性能存在问题</li>
<li>没有c或者c++中的Channel概念,只有同步阻塞方式io通信,通常会导致通信线程被长时间阻塞</li>
<li>支持的字符集有限,硬件可移植性不好</li>
</ul>
<p><code>IO</code>有很多重要的概念：<code>同步</code>、<code>异步</code>、<code>阻塞</code>、<code>非阻塞</code>、<code>IO多路复用</code><br>首先说明三点：</p>
<ul>
<li>IO有内存IO、网络IO和磁盘IO三种，通常我们说的IO指的是后两者。</li>
<li>阻塞和非阻塞，是函数/方法的实现方式，即在数据就绪之前是立刻返回还是等待。</li>
<li>以文件IO为例,一个IO读过程是文件数据从磁盘→内核缓冲区→用户内存的过程。同步与异步的区别主要在于数据从内核缓冲区→用户内存这个过程需不需要用户进程等待。(网络IO把磁盘换做网卡即可)</li>
</ul>
<h4 id="同步阻塞-BIO"><a href="#同步阻塞-BIO" class="headerlink" title="同步阻塞(BIO)"></a>同步阻塞(BIO)</h4><p><img src="http://www.rowkey.me/images/blog_images/io/bio.png" alt=""><br>去餐馆吃饭，点一个自己最爱吃的盖浇饭，然后在原地等着一直到盖浇饭做好，自己端到餐桌就餐。这就是典型的同步阻塞。当厨师给你做饭的时候，你需要一直在那里等着。</p>
<p>网络编程中，读取客户端的数据需要调用recvfrom。在默认情况下，这个调用会一直阻塞直到数据接收完毕，就是一个同步阻塞的IO方式。这也是最简单的IO模型，在通常fd较少、就绪很快的情况下使用是没有问题的。</p>
<blockquote>
<p>所以，同步阻塞 IO的特点就是在IO执行的两个阶段都被阻塞了。</p>
</blockquote>
<h4 id="同步非阻塞-NIO"><a href="#同步非阻塞-NIO" class="headerlink" title="同步非阻塞(NIO)"></a>同步非阻塞(NIO)</h4><p><img src="http://www.rowkey.me/images/blog_images/io/nio.png" alt=""><br>接着上面的例子，你每次点完饭就在那里等着，突然有一天你发现自己真傻。于是，你点完之后，就回桌子那里坐着，然后估计差不多了，就问老板饭好了没，如果好了就去端，没好的话就等一会再去问，依次循环直到饭做好。这就是同步非阻塞。</p>
<p>这种方式在编程中对socket设置O_NONBLOCK即可。但此方式仅仅针对网络IO有效，对磁盘IO并没有作用。因为本地文件IO就没有被认为是阻塞，我们所说的网络IO的阻塞是因为网路IO有无限阻塞的可能，而本地文件除非是被锁住，否则是不可能无限阻塞的，因此只有锁这种情况下，O_NONBLOCK才会有作用。而且，磁盘IO时要么数据在内核缓冲区中直接可以返回，要么需要调用物理设备去读取，这时候进程的其他工作都需要等待。因此，后续的IO复用和信号驱动IO对文件IO也是没有意义的。<br>此外，需要说明的一点是nginx和node中对于本地文件的IO是用线程的方式模拟非阻塞的效果的，而对于静态文件的io，使用zero copy(例如sendfile)的效率是非常高的。</p>
<blockquote>
<p>所以，nonblocking IO的特点是用户进程需要不断的主动询问kernel数据好了没有。<br>已经可以实现多并发，从内核态拷贝到用户态还有堵塞</p>
</blockquote>
<h4 id="IO多路复用"><a href="#IO多路复用" class="headerlink" title="IO多路复用"></a>IO多路复用</h4><p><img src="http://www.rowkey.me/images/blog_images/io/mulio.png" alt=""><br>接着上面的列子，你点一份饭然后循环的去问好没好显然有点得不偿失，还不如就等在那里直到准备好，但是当你点了好几样饭菜的时候，你每次都去问一下所有饭菜的状态(未做好/已做好)肯定比你每次阻塞在那里等着好多了。当然，你问的时候是需要阻塞的，一直到有准备好的饭菜或者你等的不耐烦(超时)。这就引出了IO复用，也叫多路IO就绪通知。这是一种进程预先告知内核的能力，让内核发现进程指定的一个或多个IO条件就绪了，就通知进程。使得一个进程能在一连串的事件上等待。</p>
<p>IO复用的实现方式目前主要有select、poll和epoll。</p>
<p>select和poll的原理基本相同而且查询的时间复杂度都是O(n)：</p>
<ul>
<li>注册待侦听的fd(这里的fd创建时最好使用非阻塞)</li>
<li>每次调用都去检查这些fd的状态，当有一个或者多个fd就绪的时候返回</li>
<li>返回结果中包括已就绪和未就绪的fd</li>
</ul>
<p>poll本质上和select没有区别，它将用户传入的数组拷贝到内核空间，然后查询每个fd对应的设备状态， 但是它没有最大连接数的限制，原因是它是基于链表来存储的.</p>
<p>select和poll就类似于上面说的就餐方式。但当你每次都去询问时，老板会把所有你点的饭菜都轮询一遍再告诉你情况，当大量饭菜很长时间都不能准备好的情况下是很低效的。于是，老板有些不耐烦了，就让厨师每做好一个菜就通知他。这样每次你再去问的时候，他会直接把已经准备好的菜告诉你，你再去端。这就是事件驱动IO就绪通知的方式——epoll(查询时间复杂度O(1))。</p>
<p>epoll的出现，解决了select、poll的缺点：</p>
<ul>
<li>基于事件驱动的方式，避免了每次都要把所有fd都扫描一遍。</li>
<li>epoll_wait只返回就绪的fd。</li>
<li>epoll使用mmap内存映射技术避免了内存复制的开销。</li>
<li>epoll的fd数量上限是操作系统的最大文件句柄数目,这个数目一般和内存有关，通常远大于1024。</li>
</ul>
<p>目前，epoll是Linux2.6下最高效的IO复用方式，也是Nginx、Node的IO实现方式。而在freeBSD下，kqueue是另一种类似于epoll的IO复用方式。</p>
<blockquote>
<p>所以，I/O 多路复用的特点是通过一种机制一个进程能同时等待多个文件描述符，而这些文件描述符（套接字描述符）其中的任意一个进入读就绪状态，select()函数就可以返回。</p>
</blockquote>
<h4 id="信号驱动"><a href="#信号驱动" class="headerlink" title="信号驱动"></a>信号驱动</h4><p><img src="http://www.rowkey.me/images/blog_images/io/sigio.png" alt=""><br>上文的就餐方式还是需要你每次都去问一下饭菜状况。于是，你再次不耐烦了，就跟老板说，哪个饭菜好了就通知我一声吧。然后就自己坐在桌子那里干自己的事情。更甚者，你可以把手机号留给老板，自己出门，等饭菜好了直接发条短信给你。这就类似信号驱动的IO模型。</p>
<p>流程如下：</p>
<ul>
<li>开启套接字信号驱动IO功能</li>
<li>系统调用sigaction执行信号处理函数（非阻塞，立刻返回）</li>
<li>数据就绪，生成sigio信号，通过信号回调通知应用来读取数据。</li>
</ul>
<h4 id="异步非阻塞"><a href="#异步非阻塞" class="headerlink" title="异步非阻塞"></a>异步非阻塞</h4><p><img src="http://www.rowkey.me/images/blog_images/io/aio.png" alt=""><br>之前的就餐方式，到最后总是需要你自己去把饭菜端到餐桌。这下你也不耐烦了，于是就告诉老板，能不能饭好了直接端到你的面前或者送到你的家里(外卖)。这就是异步非阻塞IO了。</p>
<p>对比信号驱动IO，异步IO的主要区别在于：信号驱动由内核告诉我们何时可以开始一个IO操作(数据在内核缓冲区中)，而异步IO则由内核通知IO操作何时已经完成(数据已经在用户空间中)。</p>
<p>异步IO又叫做事件驱动IO，在Unix中，POSIX1003.1标准为异步方式访问文件定义了一套库函数，定义了AIO的一系列接口。使用aio_read或者aio_write发起异步IO操作。使用aio_error检查正在运行的IO操作的状态。</p>
<h3 id="编程模型"><a href="#编程模型" class="headerlink" title="编程模型"></a>编程模型</h3><h4 id="BIO"><a href="#BIO" class="headerlink" title="BIO"></a>BIO</h4><p><img src="https://ws1.sinaimg.cn/large/94629ebfly1fxha8vm1lvj20rr0afdj1.jpg" alt=""><br>BIO是一个典型的网络编程模型，是通常我们实现一个服务端程序的过程，步骤如下：</p>
<ul>
<li>主线程accept请求阻塞</li>
<li>请求到达，创建新的线程来处理这个套接字，完成对客户端的响应。</li>
<li>主线程继续accept下一个请求</li>
</ul>
<p>这种模型有一个很大的问题是：当客户端连接增多时，服务端创建的线程也会暴涨，系统性能会急剧下降。因此，在此模型的基础上，类似于 tomcat的bio connector，采用的是线程池来避免对于每一个客户端都创建一个线程。有些地方把这种方式叫做伪异步IO(把请求抛到线程池中异步等待处理)。</p>
<h4 id="NIO"><a href="#NIO" class="headerlink" title="NIO"></a>NIO</h4><p><img src="https://ws1.sinaimg.cn/large/94629ebfly1fxha9nmeufj20rq060761.jpg" alt=""><br>JDK1.4开始引入了NIO类库，这里的NIO指的是Non-blcok IO，主要是使用Selector多路复用器来实现。Selector在Linux等主流操作系统上是通过epoll实现的。</p>
<p>NIO的实现流程，类似于select：</p>
<ul>
<li>创建ServerSocketChannel监听客户端连接并绑定监听端口，设置为非阻塞模式。</li>
<li>创建Reactor线程，创建多路复用器(Selector)并启动线程。</li>
<li>将ServerSocketChannel注册到Reactor线程的Selector上。监听accept事件。</li>
<li>Selector在线程run方法中无线循环轮询准备就绪的Key。</li>
<li>Selector监听到新的客户端接入，处理新的请求，完成tcp三次握手，建立物理连接。</li>
<li>将新的客户端连接注册到Selector上，监听读操作。读取客户端发送的网络消息。</li>
<li>客户端发送的数据就绪则读取客户端请求，进行处理。</li>
</ul>
<p>相比BIO，NIO的编程非常复杂。</p>
<h4 id="AIO"><a href="#AIO" class="headerlink" title="AIO"></a>AIO</h4><p>JDK1.7引入NIO2.0，提供了异步文件通道和异步套接字通道的实现，是真正的异步非阻塞IO, 对应于Unix中的异步IO。</p>
<ul>
<li>创建AsynchronousServerSocketChannel，绑定监听端口<br>调用AsynchronousServerSocketChannel的accpet方法，传入自己实现的CompletionHandler。包括上一步，都是非阻塞的</li>
<li>连接传入，回调CompletionHandler的completed方法，在里面，调用AsynchronousSocketChannel的read方法，传入负责处理数据的CompletionHandler。</li>
<li>数据就绪，触发负责处理数据的CompletionHandler的completed方法。继续做下一步处理即可。</li>
<li>写入操作类似，也需要传入CompletionHandler。</li>
</ul>
<p>其编程模型相比NIO有了不少的简化。</p>
<h3 id="总结"><a href="#总结" class="headerlink" title="总结"></a>总结</h3><h4 id="阻塞IO和非阻塞IO的区别："><a href="#阻塞IO和非阻塞IO的区别：" class="headerlink" title="阻塞IO和非阻塞IO的区别："></a>阻塞IO和非阻塞IO的区别：</h4><ul>
<li>调用阻塞会一直阻塞住对应的进程直到操作完成</li>
<li>非阻塞 IO在kernel还准备数据的情况下会立刻返回。</li>
</ul>
<h4 id="同步IO和异步IO的区别："><a href="#同步IO和异步IO的区别：" class="headerlink" title="同步IO和异步IO的区别："></a>同步IO和异步IO的区别：</h4><ul>
<li>同步 IO做”IO 操作”的时候会将进程阻塞，阻塞IO、非阻塞IO、IO多路复用都是同步IO</li>
<li>异步则不一样，当进程发起IO 操作之后，就直接返回再也不理睬了，直到kernel发送一个信号，告诉进程说IO完成。在这整个过程中，进程完全没有被阻塞。</li>
</ul>
<h4 id="编程模型的对比"><a href="#编程模型的对比" class="headerlink" title="编程模型的对比"></a>编程模型的对比</h4><table>
<thead>
<tr>
<th style="text-align:left">.</th>
<th>同步阻塞IO</th>
<th>伪异步IO</th>
<th>NIO</th>
<th>AIO</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:left">客户端数目 ：IO线程</td>
<td>1 : 1</td>
<td>m : n</td>
<td>m : 1</td>
<td>m : 0</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left">IO模型</td>
<td>同步阻塞IO</td>
<td>同步阻塞IO</td>
<td>同步非阻塞IO</td>
<td>异步非阻塞IO</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left">吞吐量</td>
<td>低</td>
<td>中</td>
<td>高</td>
<td>高</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left">编程复杂度</td>
<td>简单</td>
<td>简单</td>
<td>非常复杂</td>
<td>复杂</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
<div class="article-info article-info-index">
<div class="article-tag tagcloud">
<i class="icon-price-tags icon"></i>
<ul class="article-tag-list">
<li class="article-tag-list-item">
<a href="javascript:void(0)" class="js-tag article-tag-list-link color1">netty</a>
</li>
</ul>
</div>
<p class="article-more-link">
<a class="article-more-a" href="/2019/07/28/netty-1-IO模型与编程模型/">展开全文 >></a>
</p>
<div class="clearfix"></div>
</div>
</div>
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</a>
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</div>
</div>
</div>
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<a class="article-title" href="/2019/07/28/netty-0-前言/">netty(0)--前言</a>
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<time datetime="2019-07-28T02:40:07.000Z" itemprop="datePublished"><i class="icon-calendar icon"></i>2019-07-28</time>
</a>
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<div class="article-entry" itemprop="articleBody">
<p>[toc]</p>
<h3 id="Netty是什么"><a href="#Netty是什么" class="headerlink" title="Netty是什么?"></a>Netty是什么?</h3><blockquote>
<p>Netty是由JBOSS提供的一个java开源框架。Netty提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具，用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。</p>
</blockquote>
<p>用一句简单的话来说就是：Netty 封装了 JDK 的 NIO.</p>
<h3 id="为什么要学Netty呢"><a href="#为什么要学Netty呢" class="headerlink" title="为什么要学Netty呢?"></a>为什么要学Netty呢?</h3><p>我们先来看看有哪些项目用到了Netty</p>
<p>现在很流行的各种rpc框架如dubbo、grpc等，分布式服务框架Zookeeper，还有各类能支持海量连接的APP如微信，陌陌等都在使用Netty，因为Netty满足了他们对于海量连接和高性能的需求。如果你也希望你的网站或APP也能承受海量连接或提高性能你就应该学Netty</p>
<h3 id="如何学习Netty"><a href="#如何学习Netty" class="headerlink" title="如何学习Netty?"></a>如何学习Netty?</h3><p>本人对于Netty也是个初学者,其实本来是想写一个源码分析系列一边学一边分享的,但是实在是水平有限,源码很难理清,更何况分享了,说的全是错的还不如不说.</p>
<p>根据28定理,其实掌握20%的知识就可以完成80%的工作了,所以根据我自己的工作经验,这个系列教材还是立足于掌握20%的核心知识,然后通过实战来加深理解.要是学完之后能留下一些代码供以后工作使用就再好不过了.<br>后面的教程我们会一步一步一起来实现一个简易的rpc服务和微信</p>
<p>我做了一个思维导图来作为下面学习的脉络,也可以帮助自己有一个清晰的知识概念<br><img src="https://ws1.sinaimg.cn/large/94629ebfly1fxgtmwkoj3j20r112fgon.jpg" alt=""></p>
<p>那么下面就一起来学习Netty吧</p>
<hr>
<blockquote>
<p>本系列教程参考书为《Netty权威指南》（）、《<a href="https://waylau.com/essential-netty-in-action/GETTING%20STARTED/Asynchronous%20and%20Event%20Driven.html" target="_blank" rel="external">Netty in action</a>》</p>
</blockquote>
</div>
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<ul class="article-tag-list">
<li class="article-tag-list-item">
<a href="javascript:void(0)" class="js-tag article-tag-list-link color1">netty</a>
</li>
</ul>
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<a class="article-more-a" href="/2019/07/28/netty-0-前言/">展开全文 >></a>
</p>
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<article id="post-高级操作系统" class="article article-type-post article-index" itemscope itemprop="blogPost">
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<a class="article-title" href="/2018/07/04/高级操作系统/">高级操作系统</a>
</h1>
<a href="/2018/07/04/高级操作系统/" class="archive-article-date">
<time datetime="2018-07-04T14:03:58.000Z" itemprop="datePublished"><i class="icon-calendar icon"></i>2018-07-04</time>
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<h2 id="第一章-引言"><a href="#第一章-引言" class="headerlink" title="第一章 引言"></a>第一章 引言</h2><ul>
<li><p>分布式系统概念</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">a system in which components of networked computers communicate and coordinate their actions by passing messages.</span><br><span class="line"></span><br><span class="line">一个硬件或软件组件分布在网络计算机上,通过消息传递进行通信和动作协调的系统.</span><br><span class="line">分布式系统是若干独立计算机的集合,它们对于用户来说就像是一个系统.</span><br></pre></td></tr></table></figure>
</li>
<li><p>新技术的需求</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">云计算</span><br><span class="line">大数据</span><br><span class="line">大数据四个特点</span><br><span class="line">1. 数据体量巨大,从 TB 级跃升到 PB 级</span><br><span class="line">2. 数据类型繁多,网络日志,视频,图片,地理位置信息等</span><br><span class="line">3. 价值密度低,商业价值高,以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据只有一两秒</span><br><span class="line">4. 处理速度快</span><br></pre></td></tr></table></figure>
</li>
<li><p>分布式系统优缺点</p>
<ul>
<li><p>优点:</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">经济-较高的性能价格比</span><br><span class="line">对固有分布性问题求解的适应性</span><br><span class="line">可扩充性-比较松散的构成,使得节点的增减很容易</span><br><span class="line">可靠性-自动降级运行保障,故障时不停机</span><br><span class="line">可适应性-增加了对分散用户要求协同的支持</span><br><span class="line">共享资源,加强通信,通过负载平衡提高系统的效率</span><br><span class="line">扩充了系统的能力</span><br></pre></td></tr></table></figure>
</li>
<li><p>缺点:</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">控制比较负载,尤其是资源管理上</span><br><span class="line">要附加许多协调操作-资源属于局部工作站</span><br><span class="line">性能,可靠性对网络的依赖性强</span><br></pre></td></tr></table></figure>
</li>
</ul>
</li>
<li><p>分布式系统挑战</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">1. Heterogeneity(异构性)</span><br><span class="line">2. Openness(开放性)</span><br><span class="line">3. Security(安全性)</span><br><span class="line">4. Scalability(可伸缩性)</span><br><span class="line">5. Failure handling(故障处理)</span><br><span class="line">6. Concurrency(并发性)</span><br><span class="line">7. Transparency(透明性)</span><br></pre></td></tr></table></figure>
</li>
</ul>
<ul>
<li>Process（进程）。<br> 在分布式系统中，进程是基本单元</li>
<li>通信协议。<br> Process 间需要相互配合才能完成工作，因此通信协议是最基本要解决的问题。这部分其实挺复杂，牵涉面光，不过核心还是抓住两方面，一是存在哪些需求，二是各个协议如何满足这些需求<br>命名法。两个 Process 要通信，必须相互知道对方的名字，名字可以是数字，也可以是结构化的字符串。例如众所周知域名系统就是一种命名方案，但是方案还有很多，各有特点</li>
<li>协作。<br> 上面都在谈 Process之间的通信，可是为什么要通信？因为要协作。协作是个复杂的主题，其中最基本最基本的一个问题就是同步问题。而聊同步问题必然要聊“锁”……知识点就这么展开了</li>
</ul>
<p>上面几点是最基础的知识。了解了这些其实就算入门了。可是如何进阶呢？那么必然要开始学习下面的问题：</p>
<ul>
<li>一致性。<br> 数据存储时，最基本的问题。其实也是实际设计系统时常常需要反复考虑的问题</li>
<li>容错。<br> 冗余是容错的基础，但并不是全部，分布式本身为实现容错提供了一些便利，这也是实际设计系统时常常需要考虑的问题</li>
</ul>
<hr>
<h1 id="问题"><a href="#问题" class="headerlink" title="问题"></a>问题</h1><h2 id="一-分布式系统特征"><a href="#一-分布式系统特征" class="headerlink" title="一. 分布式系统特征"></a>一. 分布式系统特征</h2><ol>
<li><p>什么叫分布式系统？举例说明现实生活中的分布式系统，阐述系统组成部分与功能特点。<br>答案来自课件+百度<br>答：分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，通过消息传递进行通信和协调的系统。<br>举例 - Web搜索<br>• 底层物理设施，它由超大数目的位于全世界多个数据中心的联网计算机组成；<br>• 分布式文件系统，支持超大文件，并根据搜索和其他应用的使用方式（特别是在文件中以快速而持久的速度读取）进行了深度优化；<br>• 相关的结构化分布式存储系统，它提供对超大数据集的快速访问；<br>• 锁服务，它提供诸如分布式加锁和协定等分布式系统功能；<br>• 编程模式，它支持对底层物理基础设施上的超大并行和分布式计算的管理。</p>
</li>
<li><p>分布式系统的特征是什么？<br>答案来自课件+百度<br>答：<br>• 并发性 - 程序通过共享资源并行<br>• 缺乏全局时钟 - 分布式系统中的计算机只能通过本地时钟交换消息；不可预测的消息延迟限制了准确性；没有一个全局时钟的概念。<br>• 故障独立性 - 计算机中的故障或程序中的异常马上不能被与之通讯的其他组件感知；系统设计者需要为故障处理做计划。</p>
</li>
<li><p>给出能被共享的5种类型的硬件资源和5种类型的数据或软件资源。给出它们在实际的分布式系统中发生共享的例子。<br>硬件共享资源：打印机，复印机，传真机，扫描仪、共享磁阵、无线网卡等<br>软件共享资源：exchange server、office server、project server、oracle OEM等</p>
</li>
<li><p>在分布式系统中，常常说， “避免性能瓶颈” 。可否举例说明并谈谈你的观点。<br>我的观点就是没有观点<br>常见的20种性能瓶颈为：<br>数据库（锁等待、可用内存、长短查询、join操作消耗内存）<br>虚拟化（虚拟化场景，使用共享磁盘（HDD），磁盘会成为瓶颈、网络I/O波动<br>程序（）<br>磁盘（）<br>操作系统<br>缓存<br>处理器<br>网络<br>进程<br>内存</p>
</li>
<li><p>在故障处理（Failure handling）中，什么叫容错？什么叫冗余？<br>答：<br>冗余：指重复配置系统的一些部件,当系统发生故障时,冗余配置的部件介入并承担故障部件的工作,由此减少系统的故障时间。通常指通过多重备份来增加系统的可靠性。<br>容错：容错是用冗余的资源使计算机具有容忍故障的能力，即在产生故障的情况下，仍有能力将指定的算法继续完成。<br>容错技术是指在一定程度上容忍故障的技术，也称为故障掩盖技术（fault masking）。采用容错技术的系统称容错系统。<br>容错主要依靠冗余设计来实现，它以增加资源的办法换取可靠性。由于资源的不同，冗余技术分为硬件冗余、软件冗余、时间冗余和信息冗余。</p>
</li>
<li><p>现今分布式操作系统的挑战有：Heterogeneity（异构性），Openness（开放性），Security（安全性），Scalability（可伸缩性），Failure handling（故障处理），Concurrency（并发性），Transparency（透明性），等。分别给出挑战的定义，举例与详细分析挑战涉及的关键技术。<br>答：</p>
<ol>
<li>异构性。网络、计算机硬件、操作系统、编程语言、由不同的开发者完成的软件实现都是造成异构性的主因。其中网络的异构通过互联网协议相互通信而被屏蔽；中间件的流行屏蔽的底层网络、硬件、操作系统和编程语言的异构，它为分布式应用和服务器提供了一直的计算模型，包括RPC、远程事件通知、远程SQL访问和分布式事物调用；虚拟机也是使代码到处运行的一种方法。</li>
<li>开放性。它取决于新的资源共享服务能被增加和供多种客户程序使用的程度。特征就是发布系统的关键接口，使其基于一致的通信机制，让不同提供商提供异构硬件和软件。</li>
<li>安全性。包括三个部分：机密性（防止泄露给未授权的个人）、完整性（防止被改变或被破坏）、可用性（防止对访问资源的手段的干扰）。其中有两个重要的安全问题：拒绝服务攻击和移动代码的安全性仍然没有得到圆满解决。</li>
<li>可伸缩性。顾名思义就是随着资源数量的增加和用户访问的增加，系统仍然能保持其有效性，该系统就被称为可伸缩的。其中有控制物理资源的开销、控制性能损失、防止软件资源用尽和避免性能瓶颈四大挑战。</li>
<li>故障处理。在一个分布式系统中，硬件或软件都会出现未知的故障或者不正常运行，因此故障处理是贯穿整个系统的难题。容错（设计容错机制如重传）、故障恢复（数据恢复或“回滚”保证一致性）、冗余（多条路由或者备份等技术）都是故障处理技术。</li>
<li>并发性。多个用户对同一资源的使用，要保持操作的正确性就必须在数据保持一致的基础上同步。如使用操作系统的信号量。</li>
<li>透明性。<ol>
<li>访问透明性：用相同的操作访问本地资源和远程资源（电子邮件）</li>
<li>位置透明性：不需要知道资源的物理位置或网络位置（电子邮件、URL）</li>
<li>并发透明性：几个进程能并发的使用共享资源而不互相干扰</li>
<li>复制透明性：使用资源的多个实例提升可靠性和性能，而用户和程序员无需知道副本的相关信息</li>
<li>故障透明性：屏蔽错误</li>
<li>移动透明性：资源和客户能够在系统内移动而不受影响（移动电话）</li>
<li>性能透明性：负载变化时，系统能够被重新配置以提高性能</li>
<li>伸缩透明性：系统和应用能够进行扩展而不改变系统结构和应用算法</li>
</ol>
</li>
</ol>
</li>
</ol>
<h2 id="二-系统模型"><a href="#二-系统模型" class="headerlink" title="二. 系统模型"></a>二. 系统模型</h2><ol>
<li><p>分布式系统模型设计时，设计者常常面对的分布式系统的困难与威胁问题有哪些？<br>答案来自课件<br>答：</p>
<ol>
<li>使用模式的多样性：<br>• 系统组件承受各种工作负载<br>例如：Web每天有几百万的访问量<br>• 系统断线或连接不稳定<br>例如：系统中包括移动计算机<br>• 系统对带宽与延迟的特殊要求<br>例如：多媒体应用</li>
<li>系统环境的多样性：<br>• 容纳异构硬件、操作系统和网络<br>• 网络在性能上有很大的不同<br>例如：无线网的速度只达到局域网的几分之一<br>• 支持不同规模的系统<br>从几十台计算机到几百万台计算机</li>
<li>内部问题：<br>• 非同步时钟<br>• 冲突的数据更新<br>• 系统组件的软硬件故障</li>
<li>外部问题：<br>• 数据完整性<br>• 保密性的攻击<br>• 服务拒绝攻击</li>
</ol>
</li>
<li><p>分布式系统体系结构元素包括：通信实体、通信范型、角色和责任、放置，以客户-服务器系统体系结构为例解释相应元素概念。<br>答案来自书《分布式系统：概念与设计（原书第5版）》<br>答：</p>
<p> 通信实体 - 客户端与服务器端的通信（对象，组件，web服务），底层进程间的通信。</p>
<p> 通信范型 - 分布式系统中实体如何通信。客户-服务器结构中最常见的通信范型是远程调用，如用于支持客户-服务器计算的请求-应答协议是一个有效的模式。</p>
<p> 角色和责任 - 在客户-服务器结构中，进程扮演服务器和客户的角色。特别是，为了访问服务器管理的共享资源，客户进程可以与不同主机上的服务器进行交互。</p>
<p> 放置 - 对象或服务这样的实体是怎样映射到底层的物理分布式基础设施上的，物理分布式基础设施由大量的机器组成，这些机器通过一个任意复杂的网络互联。</p>
<p> 从决定分布式系统特性的角度而言，放置是关键的，这些特性大多数与性能相关，也包括其他特性如可靠性和安全性。放置需要考虑实体间的通信模式、给定机器的可靠性和它们当前的负载、不同机器之间的通信质量等。</p>
</li>
<li><p>什么叫层次化软件体系结构？举例说明。</p>
</li>
<li><p>什么叫瘦客户？举例说明你的观点。<br>答：瘦客户是指一个软件层，它支持用户端的计算机上基于窗口的用户界面，而在远程的计算机上执行应用程序。</p>
</li>
<li><p>举例说明并图示异步分布式系统中，不同网络结点间进程的 “事件的实时排序” 。（参考图2-13）<br><img src="http://oqb4aabpb.bkt.clouddn.com/18-7-4/83525426.jpg" alt=""></p>
</li>
<li><p>分布式系统的基础模型有哪些？分别可以解决哪些问题？<br>答案来自课件+百度<br>答：<br>1) 交互模型 - 交互模型处理分布式系统中性能以及设置时间限制的困难，例如对于消息传递。反映了进程交互的方式；<br>2) 故障模型 - 故障模型试图给出由进程和通信通道呈现出来的故障的一个精确的规格说明。它定义可靠的通信和正确的进程；<br>3) 安全模型 - 安全模型讨论对于进程和通信通道可能存在的威胁，它引入了安全通道的概念，以低于这些威胁。</p>
</li>
</ol>
<h2 id="三-进程间通信"><a href="#三-进程间通信" class="headerlink" title="三. 进程间通信"></a>三. 进程间通信</h2><ol>
<li><p>线程与进程的区别？<br>答案来自上次考试知识点总结<br>答：线程是指进程内的一个执行单元，也是进程内的可调度实体。<br>与进程的区别 -<br>(1) 地址空间: 进程内的一个执行单元； 进程至少有一个线程； 它们共享进程的地址空间； 而进程有自己独立的地址空间；<br>(2) 资源拥有: 进程是资源分配和拥有的单位， 同一个进程内的线程共享进程的资源<br>(3) 线程是处理器调度的基本单位， 但进程不是。<br>(4) 二者均可并发执行。<br>进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元，系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性<br>进程和线程的区别在于：<br>简而言之，一个程序至少有一个进程，一个进程至少有一个线程。<br>线程的划分尺度小于进程，使得多线程程序的并发性高。<br>另外，进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率。<br>线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。<br>从逻辑角度来看，多线程的意义在于一个应用程序中，有多个执行部分可以同时执行。但操作系统并没有将多个线程看做多个独立的应用，来实现进程的调度和管理以及资源分配。这就是进程和线程的重要区别。<br>进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动，进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。<br>线程是进程的一个实体，是CPU调度和分派的基本单位，它是比进程更小的能独立运行的基本单位。线程自己基本上不拥有系统资源， 只拥有一点在运行中必不可少的资源 (如程序计数器， 一组寄存器和栈)， 但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。<br>一个线程可以创建和撤销另一个线程；同一个进程中的多个线程之间可以并发执行。</p>
</li>
<li><p>什么是进程、线程的并发控制与调度？什么是多线程并发控制？<br>答案来自百度<br>答：进程调度 - 操作系统管理了系统有限资源，当有多个进程（或多个进程发出的请求）要使用这些资源时，因为资源有限性，必须按照一定的原则选择进程（请求）来占用资源，这就是调度。<br>线程调度 - 指按照特定机制为多个线程分配CPU的使用权。<br>多线程并发控制 -是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多于一个线程，进而提升整体处理性能。</p>
</li>
<li><p>什么是进程间通信？什么是管道通信、消息队列、信号量机制、共享内存？给出定义并查阅资料举例说明。<br>答案来自百度<br>答：进程间通信 - 指进程间的信息交换，其所交换的信息量，少则只是一个状态或一个数值，多则可能是成千上万个字节。<br>管道通信 - 即发送进程以字符流形式将大量数据送入管道，接收进程可从管道接收数据，二者利用管道进行通信。<br>消息队列 - 是在消息的传输过程中保存消息的容器。<br>信号量机制 - 即利用PV操作来对信号量进行处理。<br>共享内存 - 在多处理器的计算机系统中，可以被不同中央处理器（CPU）访问的大容量内存。</p>
</li>
<li><p>利用线程通信机制的系统调用，实现操作系统经典的 “生产者-消费者”RPC问题的程序设计，要求写出详细的系统调用。</p>
</li>
<li><p>什么是客户/服务器编程？如何进行客户端编程设计？如何进行服务器端编程设计？如何设计服务器与客户的通信？给出基于Socket的客户/服务器，面向UDP和TCP网络编程的详细说明，同时给出一个UNIX/Linux的Client/Sever的程序设计算法流程图。</p>
</li>
</ol>
<h2 id="四-操作系统支持"><a href="#四-操作系统支持" class="headerlink" title="四. 操作系统支持"></a>四. 操作系统支持</h2><ol>
<li><p>什么叫虚拟机？什么叫虚拟化？举例说明。<br>答案来自百度<br>答：虚拟机指通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。<br>虚拟化就是将事物从一种形式转变成另一种形式，最常用的虚拟化技术有操作系统中内存的虚拟化，实际运行时用户需要的内存空间可能远远大于物理机器的内存大小，利用内存的虚拟化技术，用户可以将一部分硬盘虚拟化为内存，而这对用户是透明的。又如，可以利用虚拟专用网技术（VPN）在公共网络中虚拟化一条安全，稳定的“隧道”，用户感觉像是使用私有网络一样。</p>
</li>
<li><p>什么叫保护？举例说明。</p>
</li>
<li><p>什么叫进程调度？什么叫线程调度？多线程并发处理？<br>答案见三. 3</p>
</li>
<li><p>什么叫临界区？什么叫临界资源？如何解释线程同步？<br>答案来自百度<br>答：<br>临界区 - 指的是一个访问共用资源（例如：共用设备或是共用存储器）的程序片段，而这些共用资源又无法同时被多个线程访问的特性。当有线程进入临界区段时，其他线程或是进程必须等待（例如：bounded waiting 等待法），有一些同步的机制必须在临界区段的进入点与离开点实现，以确保这些共用资源是被互斥获得使用。<br>临界资源 - 一次仅允许一个进程使用的资源称为临界资源。<br>线程同步 - 在一般情况下，创建一个线程是不能提高程序的执行效率的，所以要创建多个线程。但是多个线程同时运行的时候可能调用线程函数，在多个线程同时对同一个内存地址进行写入，由于CPU时间调度上的问题，写入数据会被多次的覆盖，所以就要使线程同步。线程同步即当有一个线程在对内存进行操作时，其他线程都不可以对这个内存地址进行操作，直到该线程完成操作， 其他线程才能对该内存地址进行操作，而其他线程又处于等待状态，目前实现线程同步的方法有很多，临界区对象就是其中一种。<br>• 线程同步就是线程排队。同步就是排队。线程同步的目的就是避免线程“同步”执行。<br>• 只有共享资源的读写访问才需要同步。如果不是共享资源，那么就根本没有同步的必要。<br>• 只有“变量”才需要同步访问。如果共享的资源是固定不变的，那么就相当于“常量”，线程同时读取常量也不需要同步。<br>• 多个线程访问共享资源的代码有可能是同一份代码，也有可能是不同的代码；论是否执行同一份代码，只要这些线程的代码访问同一份可变的共享资源，这些线程之间就需要同步。</p>
</li>
<li><p>影响远程调用的哪些因素会影响消息传递？</p>
</li>
</ol>
<h2 id="五-对等系统"><a href="#五-对等系统" class="headerlink" title="五. 对等系统"></a>五. 对等系统</h2><ol>
<li><p>什么叫对等系统？对等系统具有的特点？<br>答案来自百度<br>答：对等网络，即对等计算机网络，是一种在对等者（Peer）之间分配任务和工作负载的分布式应用架构，是对等计算模型在应用层形成的一种组网或网络形式。其可以定义为：网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源（处理能力、存储能力、网络连接能力、打印机等），这些共享资源通过网络提供服务和内容，能被其它对等节点（Peer）直接访问而无需经过中间实体。在此网络中的参与者既是资源、服务和内容的提供者（Server），又是资源、服务和内容的获取者（Client） 。<br>特点 -<br>1) 非中心化：网络中的资源和服务分散在所有节点上，信息的传输和服务的实现都直接在节点之间进行，可以无需中间环节和服务器的介入，避免了可能的瓶颈。P2P的非中心化基本特点，带来了其在可扩展性、健壮性等方面的优势。<br>2) 可扩展性：在P2P网络中，随着用户的加入，不仅服务的需求增加了，系统整体的资源和服务能力也在同步地扩充，始终能比较容易地满足用户的需要。理论上其可扩展性几乎可以认为是无限的。例如：在传统的通过FTP的文件下载方式中，当下载用户增加之后，下载速度会变得越来越慢，然而P2P网络正好相反，加入的用户越多，P2P网络中提供的资源就越多，下载的速度反而越快。<br>3) 健壮性：P2P架构天生具有耐攻击、高容错的优点。由于服务是分散在各个节点之间进行的，部分节点或网络遭到破坏对其它部分的影响很小。P2P网络一般在部分节点失效时能够自动调整整体拓扑，保持其它节点的连通性。P2P网络通常都是以自组织的方式建立起来的，并允许节点自由地加入和离开。<br>4) 高性价比：性能优势是P2P被广泛关注的一个重要原因。随着硬件技术的发展，个人计算机的计算和存储能力以及网络带宽等性能依照摩尔定理高速增长。采用P2P架构可以有效地利用互联网中散布的大量普通结点，将计算任务或存储资料分布到所有节点上。利用其中闲置的计算能力或存储空间，达到高性能计算和海量存储的目的。目前，P2P在这方面的应用多在学术研究方面，一旦技术成熟，能够在工业领域推广，则可以为许多企业节省购买大型服务器的成本。<br>5) 隐私保护：在P2P网络中，由于信息的传输分散在各节点之间进行而无需经过某个集中环节，用户的隐私信息被窃听和泄漏的可能性大大缩小。此外，目前解决Internet隐私问题主要采用中继转发的技术方法，从而将通信的参与者隐藏在众多的网络实体之中。在传统的一些匿名通信系统中，实现这一机制依赖于某些中继服务器节点。而在P2P中，所有参与者都可以提供中继转发的功能，因而大大提高了匿名通讯的灵活性和可靠性，能够为用户提供更好的隐私保护。<br>6) 负载均衡：P2P网络环境下由于每个节点既是服务器又是客户机，减少了对传统C/S结构服务器计算能力、存储能力的要求，同时因为资源分布在多个节点，更好的实现了整个网络的负载均衡</p>
</li>
<li><p>对等系统中常讨论负载平衡问题？举例说明你的理解。<br>答案来自百度<br>答：负载均衡是由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合，每台服务器都<br>具有等价的地位，都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。通过某<br>种负载分担技术，将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器<br>上，而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求。<br>均衡负载能够平均分配客户请求到服务器列阵，籍此提供快速获取重要数据，<br>解决大量并发访问服务问题。这种群集技术可以用最少的投资获得接近于大型<br>主机的性能。<br>负载均衡是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，将请求/数据【均匀】分摊到多个操作单元上执行，负载均衡的关键在于【均匀】。<br>(1) 【客户端层】到【反向代理层】的负载均衡，是通过 “DNS轮询” 实现的<br>(2) 【反向代理层】到【站点层】的负载均衡，是通过 “nginx” 实现的<br>(3) 【站点层】到【服务层】的负载均衡，是通过 “服务连接池” 实现的<br>(4) 【数据层】的负载均衡，要考虑 “数据的均衡” 与 “请求的均衡” 两个点，常见的方式有 “按照范围水平切分” 与 “hash水平切分”</p>
</li>
<li><p>分析结构化对等系统与非结构化对等系统的优势与不足。<br>答案来自google<br>答：<br>结构化对等系统 -<br>点对点之间互有连结资讯，彼此形成特定规则拓扑结构。<br>需要请求某资源时，依该拓扑结构规则寻找，若存在则一定找得到。<br>• 优点 - 高效，查询结果有保障，资源可有效被检索<br>• 缺点 - 发现资源成本高，静态和动态负载不平衡，面对高速大量的对等体流入流出不可靠<br>非结构化对等系统 -<br>点对点之间互有连结资讯，彼此形成无规则网状拓扑结构。<br>需要请求某资源点时，以广播方式寻找，通常会设TTL，即使存在也不一定找得到。<br>• 优点 - 易于构建，允许对不同的区域覆盖进行本地化优化，能够面对高速大量的对等体流入流出<br>• 缺点 - 缺乏结构，查询消耗大，不能保证查询结果</p>
</li>
<li><p>对等系统中有效的文件搜索策略有哪些？<br>答案来自google<br>答：<br>1) 文件分割策略<br>为了加快资源文件的分发，大多数对等系统将文件分为固定大小的片，除了最后一片，使得P2P客户端能够同时从多个对等体下载数据。在这里，“片”是共享数据的最小单位，这意味着一个对等体必须至少有一个提供给其他对等体的上传服务。<br>不同的P2P系统具有不同的术语表示“片”，并且还设置不同的片段大小。为了有效的传输调度，每个片段进一步分为多个子片，“子片”是在对等体之间进行数据传输的最小单元。换句话说，当一个片段可以从多个远程对等体获得时，本地对等体可以决定哪个远程对等体下载文件。一旦决定，它必须从同一个远程对等体下载该片的所有子片。<br>2) 片选选择策略<br>当本地对等体需要多个文件，并且这些片段可从其对等体集中的远程对等体获得时，片段选择策略给出了首先确定应该请求哪个片段的问题的解决方案。<br>3) 对等选择策略<br>在本地对等体Pi发送一个消息给远程对等体Pj后，Pj可以决定是否向Pi提供上传服务。 这种对等体对问题作出决策的策略称为对等选择策略。</p>
</li>
</ol>
<h2 id="六-分布式文件系统"><a href="#六-分布式文件系统" class="headerlink" title="六. 分布式文件系统"></a>六. 分布式文件系统</h2><ol>
<li><p>分布式文件系统的特点与需求是什么？<br>答案来自百度<br>答：<br>特点 - 可扩展性，高可用性，协议和接口多样性，弹性存储</p>
</li>
<li><p>Sun网络文件系统（NFS）的自动安装器是如何改进NFS的性能和可伸缩性的？</p>
</li>
</ol>
<h2 id="七-分布式系统前沿"><a href="#七-分布式系统前沿" class="headerlink" title="七. 分布式系统前沿"></a>七. 分布式系统前沿</h2><ol>
<li><p>什么是大数据？什么是云平台？举例说明它们的关系。<br>答案来自百度<br>答：<br>大数据 - 研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。<br>麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。<br>云平台 - 提供基于“云”的服务，供开发者创建应用时采用。可以划分为3类：以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。<br>关系 - 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。<br>随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。<br>大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。</p>
</li>
<li><p>什么是网格？网格平台与云平台的联系与区别？<br>答案来自课件<br>答：<br>网格是信息社会的网络基础设施，它把整个因特网整合成一台巨大的超级虚拟计算机，实现互联网上所有资源的互联互通，完成计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等智能共享的一种新兴的技术。</p>
<p> 联系与区别 - 云计算和网格彼此相关，但又有不同。网格计算强调资源共享，任何人都可以做为请求者使用其它节点的资源，任何人都需要贡献一定资源给其他节点。网<br>格计算强调将工作量转移到远程的可用计算资源上。云计算强调专有，任何人都可以获取自己的专有资源，并且这些资源是由少数团体提供的，使用者不需要贡献自己的资源。在云计算中，计算资源被转换形式去适应工作负载，它支持网格类型应用，也支持非网格环境，比如运行传统或Web2.0应用的三层网络架构。网格计算侧重并行的计算集中性需求，并且难以自动扩展。云计算侧重事务性应用，大量的单独的请求，可以实现自动或半自动的扩展。</p>
</li>
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<a href="javascript:void(0)" class="js-tag article-tag-list-link color2">高级操作系统</a>
</li>
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<a class="article-more-a" href="/2018/07/04/高级操作系统/">展开全文 >></a>
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