- 浏览: 599266 次
- 性别:
- 来自: 厦门
文章分类
- 全部博客 (669)
- oracle (36)
- java (98)
- spring (48)
- UML (2)
- hibernate (10)
- tomcat (7)
- 高性能 (11)
- mysql (25)
- sql (19)
- web (42)
- 数据库设计 (4)
- Nio (6)
- Netty (8)
- Excel (3)
- File (4)
- AOP (1)
- Jetty (1)
- Log4J (4)
- 链表 (1)
- Spring Junit4 (3)
- Autowired Resource (0)
- Jackson (1)
- Javascript (58)
- Spring Cache (2)
- Spring - CXF (2)
- Spring Inject (2)
- 汉字拼音 (3)
- 代理模式 (3)
- Spring事务 (4)
- ActiveMQ (6)
- XML (3)
- Cglib (2)
- Activiti (15)
- 附件问题 (1)
- javaMail (1)
- Thread (19)
- 算法 (6)
- 正则表达式 (3)
- 国际化 (2)
- Json (3)
- EJB (3)
- Struts2 (1)
- Maven (7)
- Mybatis (7)
- Redis (8)
- DWR (1)
- Lucene (2)
- Linux (73)
- 杂谈 (2)
- CSS (13)
- Linux服务篇 (3)
- Kettle (9)
- android (81)
- protocol (2)
- EasyUI (6)
- nginx (2)
- zookeeper (6)
- Hadoop (41)
- cache (7)
- shiro (3)
- HBase (12)
- Hive (8)
- Spark (15)
- Scala (16)
- YARN (3)
- Kafka (5)
- Sqoop (2)
- Pig (3)
- Vue (6)
- sprint boot (19)
- dubbo (2)
- mongodb (2)
最新评论
先从一个简单的代码示例开始
服务端启动代码示例
在看这个示例之前, 先抛出Netty中几个重要组件以及他们之间的简单关系, 方便理解后续的代码展开.
1.EventLoopGroup
2.EventLoop
3.boss/worker
4.channel
5.event(inbound/outbound)
6.pipeline
7.handler
----------------------------------------------------------------------------------
1.EventLoopGroup中包含一组EventLoop
2.EventLoop的大致数据结构是
a.一个任务队列
b.一个延迟任务队列(schedule)
c.EventLoop绑定了一个Thread, 这直接避免了pipeline中的线程竞争(在这里更正一下4.1.x以及5.x由于引入了FJP[4.1.x现在又去掉了FJP], 线程模型已经有所变化, EventLoop.run()可能被不同的线程执行,但大多数scheduler(包括FJP)在EventLoop这种方式的使用下都能保证在handler中不会"可见性(visibility)"问题, 所以为了理解简单, 我们仍可以理解为为EventLoop绑定了一个Thread)
d.每个EventLoop有一个Selector, boss用Selector处理accept, worker用Selector处理read,write等
3.boss可简单理解为Reactor模式中的mainReactor的角色, worker可简单理解为subReactor的角色
a.boss和worker共用EventLoop的代码逻辑
b.在不bind多端口的情况下bossEventLoopGroup中只需要包含一个EventLoop
c.workerEventLoopGroup中一般包含多个EventLoop
d.Netty server启动后会把一个监听套接字ServerSocketChannel注册到bossEventLoop中
e.通过上一点我们知道bossEventLoop一个主要责任就是负责accept连接(channel)然后dispatch到worker
f.worker接到boss爷赏的channel后负责处理此chanel后续的read,write等event
4.channel分两大类ServerChannel和channel, ServerChannel对应着监听套接字(ServerSocketChannel), channel对应着一个网络连接
5.有两大类event:inbound/outbound(上行/下行)
6.event按照一定顺序在pipeline里面流转, 流转顺序参见下图
7.pipeline里面有多个handler, 每个handler节点过滤在pipeline中流转的event, 如果判定需要自己处理这个event,则处理(用户可以在pipeline中添加自己的handler)
IO线程组的创建:NioEventLoopGroup
nEventLoops:
Group内EventLoop个数, 每个EventLoop都绑定一个线程, 默认值为cpu cores * 2, 对worker来说, 这是一个经验值, 当然如果worker完全是在处理cpu密集型任务也可以设置成 cores + 1 或者是根据自己场景测试出来的最优值.
一般boss group这个参数设置为1就可以了, 除非需要bind多个端口.
boss和worker的关系可以参考Reactor模式,网上有很多资料.简单的理解就是:boss负责accept连接然后将连接转交给worker, worker负责处理read,write等
executor:
Netty 4.1.x版本以及5.x版本采用Doug Lea在jsr166中的ForkJoinPool作为默认的executor, 每个EventLoop在一次run方法调用的生命周期内都是绑定在fjp中一个Thread身上(EventLoop父类SingleThreadEventExecutor中的thread实例变量)
目前Netty由于线程模型的关系并没有利用fjp的work−stealing, 关于fjp可参考这个paper [url]http://gee.cs.oswego.edu/dl/papers/fj.pdf [/url]
selectorProvider:
group内每一个EventLoop都要持有一个selector, 就由它提供了上面反复提到过每个EventLoop都绑定了一个Thread(可以这么理解,但5.x中实际不是这样子), 这是netty4.x以及5.x版本相对于3.x版本最大变化之一, 这个改变从根本上避免了outBound/downStream事件在pipeline中的线程竞争
父类构造方法:
1.如果之前没有指定executor默认为fjp, fjp的parallelism值即为nEventExecutors
executor(scheduler)可以由用户指定, 这给了第三方很大的自由度, 总会有高级用户想完全的控制scheduler, 比如Twitter的Finagle. https://github.com/netty/netty/issues/2250
2.接下来创建children数组, 即EventLoop[],现在可以知道 EventLoop与EventLoopGroup的关系了.
3.后面会讲到boss把一个就绪的连接转交给worker时会从children中取模拿出一个EventLoop然后将连接交给它.
值得注意的是由于这段代码是热点代码, 作为"优化狂魔"netty团队岂会放过这种优化细节? 如果children个数为2的n次方, 会采用和HashMap同样的优化方式[位操作]来代替取模操作:
children[childIndex.getAndIncrement() & children.length - 1]
4.接下来的newChild()是构造EventLoop, 下面会详细展开
接下来我们分析NioEventLoop
PS:Netty 4.0.16版本开始由Norman Maurer提供了EpollEventLoop, 基于Linux Epoll ET实现的JNI(java nio基于Epoll LT)Edge Triggered(ET) VS Level Triggered(LT)http://linux.die.net/man/7/epoll.这在一定程度上提供了更高效的传输层, 同时也减少了java层的gc, 这里不详细展开了, 感兴趣的可看这里 Native transport for Linux wikihttp://netty.io/wiki/native-transports.html
NioEventLoop
1.我们看到首先是打开一个selector, selector的优化细节我们下面会讲到
2.接着在父类中会构造一个task queue, 这是一个lock-free的MPSC队列, netty的线程(比如worker)一直在一个死循环状态中(引入fjp后是不断自己调度自己)去执行IO事件和非IO事件.
除了IO事件, 非IO事件都是先丢到这个MPSC队列再由worker线程去异步执行.
MPSC即multi-producer single-consumer(多生产者, 单消费者) 完美贴合netty的IO线程模型(消费者就是EventLoop自己咯), 情不自禁再给"优化狂魔"点32个赞.
跑题一下:
对lock-free队列感兴趣可以仔细看看MpscLinkedQueue的代码, 其中一些比如为了避免伪共享的long padding优化也是比较有意思的.
如果还对类似并发队列感兴趣的话请转战这里 https://github.com/JCTools/JCTools
另外报个八卦料曾经也有人提出在这里引入disruptor后来不了了之, 相信用disruptor也会很有趣
接下来展开openSelector()详细分析
1.首先openSelector, 这是jdk的api就不详细展开了
2.接着DISABLE_KEYSET_OPTIMIZATION是判断是否需要对sun.nio.ch.SelectorImpl中的selectedKeys进行优化, 不做配置的话默认需要优化.
3.哪些优化呢?原来SelectorImpl中的selectedKeys和publicSelectedKeys是个HashSet, 新的数据结构是双数组A和B, 初始大小1024, 避免了HashSet的频繁自动扩容,
processSelectedKeys时先使用数组A,再一次processSelectedKeys时调用flip的切换到数组B, 如此反复
另外我大胆胡说一下我个人对这个优化的理解, 如果对于这个优化只是看到避免了HashSet的自动扩容, 我还是认为这有点小看了"优化狂魔"们, 我们知道HashSet用拉链法解决哈希冲突, 也就是说它的数据结构是数组+链表,
而我们又知道, 对于selectedKeys, 最重要的操作是遍历全部元素, 但是数组+链表的数据结构对于cpu的 cache line 来说肯定是不够友好的.如果是直接遍历数组的话, cpu会把数组中相邻的元素一次加载到同一个cache line里面(一个cache line的大小一般是64个字节), 所以遍历数组无疑效率更高.
有另一队优化狂魔是上面论调的支持者及推广者 disruptor [url]https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor [/url]
EventLoop构造方法的部分到此介绍完了, 接下来看看EventLoop怎么启动的, 启动后都做什么
为了避免代码占用篇幅过大, 我去掉了注释部分
首先强调一下EventLoop执行的任务分为两大类:IO任务和非IO任务.
1)IO任务比如: OP_ACCEPT、OP_CONNECT、OP_READ、OP_WRITE
2)非IO任务比如: bind、channelActive等
接下来看这个run方法的大致流程:
1.先调用hasTask()判断是否有非IO任务, 如果有的话, 选择调用非阻塞的selectNow()让select立即返回, 否则以阻塞的方式调用select. 后续再分析select方法, 目前先把run的流程梳理完.
2.两类任务执行的时间比例由ioRatio来控制, 你可以通过它来限制非IO任务的执行时间, 默认值是50, 表示允许非IO任务获得和IO任务相同的执行时间, 这个值根据自己的具体场景来设置.
3.接着调用processSelectedKeys()处理IO事件, 后边会再详细分析.
4.执行完IO任务后就轮到非IO任务了runAllTasks().
5.最后scheduleExecution()是自己调度自己进入下一个轮回, 如此反复, 生命不息调度不止, 除非被shutDown了, isShuttingDown()方法就是去检查state是否被标记为ST_SHUTTING_DOWN.
转自:http://budairenqin.iteye.com/blog/2215896
服务端启动代码示例
// Configure the server. EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(1); EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup(); try { ServerBootstrap b = new ServerBootstrap(); b.group(bossGroup, workerGroup) .channel(NioServerSocketChannel.class) .option(ChannelOption.SO_BACKLOG, 100) .handler(new LoggingHandler(LogLevel.INFO)) .childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() { @Override public void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception { ChannelPipeline p = ch.pipeline(); p.addLast(new EchoServerHandler()); } }); // Start the server. ChannelFuture f = b.bind(PORT).sync(); // Wait until the server socket is closed. f.channel().closeFuture().sync(); } finally { // Shut down all event loops to terminate all threads. bossGroup.shutdownGracefully(); workerGroup.shutdownGracefully(); }
在看这个示例之前, 先抛出Netty中几个重要组件以及他们之间的简单关系, 方便理解后续的代码展开.
1.EventLoopGroup
2.EventLoop
3.boss/worker
4.channel
5.event(inbound/outbound)
6.pipeline
7.handler
----------------------------------------------------------------------------------
1.EventLoopGroup中包含一组EventLoop
2.EventLoop的大致数据结构是
a.一个任务队列
b.一个延迟任务队列(schedule)
c.EventLoop绑定了一个Thread, 这直接避免了pipeline中的线程竞争(在这里更正一下4.1.x以及5.x由于引入了FJP[4.1.x现在又去掉了FJP], 线程模型已经有所变化, EventLoop.run()可能被不同的线程执行,但大多数scheduler(包括FJP)在EventLoop这种方式的使用下都能保证在handler中不会"可见性(visibility)"问题, 所以为了理解简单, 我们仍可以理解为为EventLoop绑定了一个Thread)
d.每个EventLoop有一个Selector, boss用Selector处理accept, worker用Selector处理read,write等
3.boss可简单理解为Reactor模式中的mainReactor的角色, worker可简单理解为subReactor的角色
a.boss和worker共用EventLoop的代码逻辑
b.在不bind多端口的情况下bossEventLoopGroup中只需要包含一个EventLoop
c.workerEventLoopGroup中一般包含多个EventLoop
d.Netty server启动后会把一个监听套接字ServerSocketChannel注册到bossEventLoop中
e.通过上一点我们知道bossEventLoop一个主要责任就是负责accept连接(channel)然后dispatch到worker
f.worker接到boss爷赏的channel后负责处理此chanel后续的read,write等event
4.channel分两大类ServerChannel和channel, ServerChannel对应着监听套接字(ServerSocketChannel), channel对应着一个网络连接
5.有两大类event:inbound/outbound(上行/下行)
6.event按照一定顺序在pipeline里面流转, 流转顺序参见下图
7.pipeline里面有多个handler, 每个handler节点过滤在pipeline中流转的event, 如果判定需要自己处理这个event,则处理(用户可以在pipeline中添加自己的handler)
IO线程组的创建:NioEventLoopGroup
public NioEventLoopGroup(int nEventLoops, Executor executor, final SelectorProvider selectorProvider) { super(nEventLoops, executor, selectorProvider); }
nEventLoops:
Group内EventLoop个数, 每个EventLoop都绑定一个线程, 默认值为cpu cores * 2, 对worker来说, 这是一个经验值, 当然如果worker完全是在处理cpu密集型任务也可以设置成 cores + 1 或者是根据自己场景测试出来的最优值.
一般boss group这个参数设置为1就可以了, 除非需要bind多个端口.
boss和worker的关系可以参考Reactor模式,网上有很多资料.简单的理解就是:boss负责accept连接然后将连接转交给worker, worker负责处理read,write等
executor:
Netty 4.1.x版本以及5.x版本采用Doug Lea在jsr166中的ForkJoinPool作为默认的executor, 每个EventLoop在一次run方法调用的生命周期内都是绑定在fjp中一个Thread身上(EventLoop父类SingleThreadEventExecutor中的thread实例变量)
目前Netty由于线程模型的关系并没有利用fjp的work−stealing, 关于fjp可参考这个paper [url]http://gee.cs.oswego.edu/dl/papers/fj.pdf [/url]
selectorProvider:
group内每一个EventLoop都要持有一个selector, 就由它提供了上面反复提到过每个EventLoop都绑定了一个Thread(可以这么理解,但5.x中实际不是这样子), 这是netty4.x以及5.x版本相对于3.x版本最大变化之一, 这个改变从根本上避免了outBound/downStream事件在pipeline中的线程竞争
父类构造方法:
private MultithreadEventExecutorGroup(int nEventExecutors, Executor executor, boolean shutdownExecutor, Object... args) { // ...... if (executor == null) { executor = newDefaultExecutorService(nEventExecutors); // 默认fjp shutdownExecutor = true; } children = new EventExecutor[nEventExecutors]; if (isPowerOfTwo(children.length)) { chooser = new PowerOfTwoEventExecutorChooser(); } else { chooser = new GenericEventExecutorChooser(); } for (int i = 0; i < nEventExecutors; i++) { boolean success = false; try { children[i] = newChild(executor, args); // child即EventLoop success = true; } catch (Exception e) { // ...... } finally { if (!success) { // 失败处理...... } } } // ...... }
1.如果之前没有指定executor默认为fjp, fjp的parallelism值即为nEventExecutors
executor(scheduler)可以由用户指定, 这给了第三方很大的自由度, 总会有高级用户想完全的控制scheduler, 比如Twitter的Finagle. https://github.com/netty/netty/issues/2250
2.接下来创建children数组, 即EventLoop[],现在可以知道 EventLoop与EventLoopGroup的关系了.
3.后面会讲到boss把一个就绪的连接转交给worker时会从children中取模拿出一个EventLoop然后将连接交给它.
值得注意的是由于这段代码是热点代码, 作为"优化狂魔"netty团队岂会放过这种优化细节? 如果children个数为2的n次方, 会采用和HashMap同样的优化方式[位操作]来代替取模操作:
children[childIndex.getAndIncrement() & children.length - 1]
4.接下来的newChild()是构造EventLoop, 下面会详细展开
接下来我们分析NioEventLoop
PS:Netty 4.0.16版本开始由Norman Maurer提供了EpollEventLoop, 基于Linux Epoll ET实现的JNI(java nio基于Epoll LT)Edge Triggered(ET) VS Level Triggered(LT)http://linux.die.net/man/7/epoll.这在一定程度上提供了更高效的传输层, 同时也减少了java层的gc, 这里不详细展开了, 感兴趣的可看这里 Native transport for Linux wikihttp://netty.io/wiki/native-transports.html
NioEventLoop
//接上面的newchild() protected EventLoop newChild(Executor executor, Object... args) throws Exception { return new NioEventLoop(this, executor, (SelectorProvider) args[0]); } 构造方法: NioEventLoop(NioEventLoopGroup parent, Executor executor, SelectorProvider selectorProvider) { super(parent, executor, false); // ...... provider = selectorProvider; selector = openSelector(); } 父类构造方法: protected SingleThreadEventExecutor(EventExecutorGroup parent, Executor executor, boolean addTaskWakesUp) { super(parent); // ...... this.addTaskWakesUp = addTaskWakesUp; this.executor = executor; taskQueue = newTaskQueue(); }
1.我们看到首先是打开一个selector, selector的优化细节我们下面会讲到
2.接着在父类中会构造一个task queue, 这是一个lock-free的MPSC队列, netty的线程(比如worker)一直在一个死循环状态中(引入fjp后是不断自己调度自己)去执行IO事件和非IO事件.
除了IO事件, 非IO事件都是先丢到这个MPSC队列再由worker线程去异步执行.
MPSC即multi-producer single-consumer(多生产者, 单消费者) 完美贴合netty的IO线程模型(消费者就是EventLoop自己咯), 情不自禁再给"优化狂魔"点32个赞.
跑题一下:
对lock-free队列感兴趣可以仔细看看MpscLinkedQueue的代码, 其中一些比如为了避免伪共享的long padding优化也是比较有意思的.
如果还对类似并发队列感兴趣的话请转战这里 https://github.com/JCTools/JCTools
另外报个八卦料曾经也有人提出在这里引入disruptor后来不了了之, 相信用disruptor也会很有趣
https://github.com/netty/netty/issues/447
接下来展开openSelector()详细分析
private Selector openSelector() { final Selector selector; try { selector = provider.openSelector(); } catch (IOException ignored) {} if (DISABLE_KEYSET_OPTIMIZATION) { return selector; } try { SelectedSelectionKeySet selectedKeySet = new SelectedSelectionKeySet(); Class<?> selectorImplClass = Class.forName("sun.nio.ch.SelectorImpl", false, PlatformDependent.getSystemClassLoader()); // Ensure the current selector implementation is what we can instrument. if (!selectorImplClass.isAssignableFrom(selector.getClass())) { return selector; } Field selectedKeysField = selectorImplClass.getDeclaredField("selectedKeys"); Field publicSelectedKeysField = selectorImplClass.getDeclaredField("publicSelectedKeys"); selectedKeysField.setAccessible(true); publicSelectedKeysField.setAccessible(true); selectedKeysField.set(selector, selectedKeySet); publicSelectedKeysField.set(selector, selectedKeySet); selectedKeys = selectedKeySet; logger.trace("Instrumented an optimized java.util.Set into: {}", selector); } catch (Throwable t) { selectedKeys = null; logger.trace("Failed to instrument an optimized java.util.Set into: {}", selector, t); } return selector; }
1.首先openSelector, 这是jdk的api就不详细展开了
2.接着DISABLE_KEYSET_OPTIMIZATION是判断是否需要对sun.nio.ch.SelectorImpl中的selectedKeys进行优化, 不做配置的话默认需要优化.
3.哪些优化呢?原来SelectorImpl中的selectedKeys和publicSelectedKeys是个HashSet, 新的数据结构是双数组A和B, 初始大小1024, 避免了HashSet的频繁自动扩容,
processSelectedKeys时先使用数组A,再一次processSelectedKeys时调用flip的切换到数组B, 如此反复
另外我大胆胡说一下我个人对这个优化的理解, 如果对于这个优化只是看到避免了HashSet的自动扩容, 我还是认为这有点小看了"优化狂魔"们, 我们知道HashSet用拉链法解决哈希冲突, 也就是说它的数据结构是数组+链表,
而我们又知道, 对于selectedKeys, 最重要的操作是遍历全部元素, 但是数组+链表的数据结构对于cpu的 cache line 来说肯定是不够友好的.如果是直接遍历数组的话, cpu会把数组中相邻的元素一次加载到同一个cache line里面(一个cache line的大小一般是64个字节), 所以遍历数组无疑效率更高.
有另一队优化狂魔是上面论调的支持者及推广者 disruptor [url]https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor [/url]
EventLoop构造方法的部分到此介绍完了, 接下来看看EventLoop怎么启动的, 启动后都做什么
//EventLoop的父类SingleThreadEventExecutor中有一个startExecution()方法, 它最终会调//用如下代码: private final Runnable asRunnable = new Runnable() { @Override public void run() { updateThread(Thread.currentThread()); if (firstRun) { firstRun = false; updateLastExecutionTime(); } try { SingleThreadEventExecutor.this.run(); } catch (Throwable t) { cleanupAndTerminate(false); } } }; //这个Runnable不详细解释了, 它用来实现IO线程在fjp中死循环的自己调度自己, 只需要看 //SingleThreadEventExecutor.this.run() 便知道, 接下来要转战EventLoop.run()方法了 protected void run() { boolean oldWakenUp = wakenUp.getAndSet(false); try { if (hasTasks()) { selectNow(); } else { select(oldWakenUp); if (wakenUp.get()) { selector.wakeup(); } } cancelledKeys = 0; needsToSelectAgain = false; final int ioRatio = this.ioRatio; if (ioRatio == 100) { processSelectedKeys(); runAllTasks(); } else { final long ioStartTime = System.nanoTime(); processSelectedKeys(); final long ioTime = System.nanoTime() - ioStartTime; runAllTasks(ioTime * (100 - ioRatio) / ioRatio); } if (isShuttingDown()) { closeAll(); if (confirmShutdown()) { cleanupAndTerminate(true); return; } } } catch (Throwable t) { try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException ignored) {} } scheduleExecution(); }
为了避免代码占用篇幅过大, 我去掉了注释部分
首先强调一下EventLoop执行的任务分为两大类:IO任务和非IO任务.
1)IO任务比如: OP_ACCEPT、OP_CONNECT、OP_READ、OP_WRITE
2)非IO任务比如: bind、channelActive等
接下来看这个run方法的大致流程:
1.先调用hasTask()判断是否有非IO任务, 如果有的话, 选择调用非阻塞的selectNow()让select立即返回, 否则以阻塞的方式调用select. 后续再分析select方法, 目前先把run的流程梳理完.
2.两类任务执行的时间比例由ioRatio来控制, 你可以通过它来限制非IO任务的执行时间, 默认值是50, 表示允许非IO任务获得和IO任务相同的执行时间, 这个值根据自己的具体场景来设置.
3.接着调用processSelectedKeys()处理IO事件, 后边会再详细分析.
4.执行完IO任务后就轮到非IO任务了runAllTasks().
5.最后scheduleExecution()是自己调度自己进入下一个轮回, 如此反复, 生命不息调度不止, 除非被shutDown了, isShuttingDown()方法就是去检查state是否被标记为ST_SHUTTING_DOWN.
转自:http://budairenqin.iteye.com/blog/2215896
发表评论
文章已被作者锁定,不允许评论。
-
java WeakHashMap学习(key是弱引用)
2018-06-21 09:31 1232在Java集合中有一种特殊的Map类型:WeakHashMap ... -
java HashMap TreeMap(key顺序) LinkedHashMap(插入顺序)学习
2018-06-07 10:27 951java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.M ... -
java RESTful 详解
2018-04-27 11:35 643(1)每一个URI代表一种资源,独一无二; (2)客户端 ... -
java 通过HttpsUrlConnection访问接口数据
2018-04-19 11:25 990server: ssl: key-stor ... -
java 使用多线程的场景总结
2018-04-10 14:35 1704在一个高并发的网站中,多线程是必不可少的。下面先说一下多线程在 ... -
java Enum枚举设置
2018-04-10 10:55 480/** * 数据状态:0:无效,1:有效 **/ ... -
java RestTemplate访问restful服务
2018-03-01 15:02 1621REST的基础知识 当谈论REST时,有一种常见的错误就是将其 ... -
java FYOpenApi实现短信发送
2018-01-02 17:10 11741.配置文件 sms.OpenUrl = http://s ... -
java JSONObject序列化包含Date类型数据的Java对象
2017-12-26 16:31 1617如果Date.class无法进行转换则使用Timestamp. ... -
java 用HttpsURLConnection进行传递中文时错误总结
2017-12-07 16:42 654传递中文时需要用Writer而不是OutputStream ... -
java 内存泄漏
2017-11-27 13:51 4951.内存溢出 out of memory ... -
ActiveMQ 三种发送消息方式(同步,异步,单向)
2017-11-17 10:25 2453MQ 发送普通消息有三种实现方式:可靠同步发送、可靠异步发送、 ... -
java Guava ListenableFuture实现线程回调功能
2017-11-14 10:17 1775java Future具有局限性。在实际应用中,当需要下 ... -
java Curator实现分布式锁
2017-09-05 14:39 1090Curator实现分布式锁主要依赖于zookeeper ... -
java Guava工具集学习(强大)
2017-09-05 10:28 432import java.util.Iterator ... -
java CyclicBarrier进行并发编程
2017-08-25 15:44 673CyclicBarrier允许一组线程相互等待达到一个公共的障 ... -
java 几种性能优化的总结
2017-08-23 14:08 3251、使用StringBuilder 一般 ... -
java 使用kyro进行高性能序列化对象和集合
2017-08-23 14:05 2152import java.io.ByteArrayInp ... -
java 对重复电话号码进行排除的优化(排序和前后对比)
2017-08-22 14:14 7911.先对10万数据排序; 2.对比前后两条数据 ; 3.筛 ... -
ActiveMQ 结合Spring进行数据同步
2017-07-19 15:27 583注意事项hibernate配置文件必须设置自动提交否则不能插入 ...
相关推荐
内容来源于网络分享,如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载,请私信我。
深圳建设施工项目安全生产奖惩管理制度
离散数学课后题答案+sdut往年试卷+复习提纲资料
04741计算机网络原理 2018(尚德).pdf 13年试题(2套).pdf 2015年10月自考计算机网络原理04741试题及答案解析.docx 2021年4月自考04741计算机网络原理真题及答案.docx 2021年4月自考04741计算机网络原理试卷.bak.docx 计算机网络原理 课后题答案 全 李全龙版 自考04741.zip.zip 计算机网络原理课件 计算机网络原理课件.rar
C++实现rpc,全程手写
前端拿到的列表数据里id都一样的处理办法.txt
最新仿720云全景制作源码|krpano仿720云全景网站源码(新增微信支付+打赏+场景红包等)是一款基于php+mysql开发制作的全景在线制作网站源码,包含全景图片,全景视频等。数据存储全部存于OSS云端或本地,源码完全开源可自行二次开发。 环境要求:PHP5.5.X+MYSQL5.6.X+伪静态 熟悉linux系统推荐使用LAMP,web服务器最好使用apache,不要使用nginx(发布大全景图需要时间可能需要20多分钟, nginx超时机制不好控制)。 Windows系统推荐使用phpstudy。Liunx推荐宝塔控制面板apache 前端为HTML5开发,自适应手机版! 1、支持VR虚拟现实、全景视频、环物全景、说一说、点赞评论、重力感应、智能视频嵌入、场景切换热点、加载进度条、 地图导航、光晕flash特效、物体全景嵌入、场景自播、场景解说、雷达导航等业内前沿功能。 2、支持windows、Linux、Mac、安卓、IOS等几乎所有的系统观看。支持CDN图片转存,极大的减轻的服务器流量费用。 3、支持用户权限分配。方便会员制收费。
YOLO系列算法目标检测数据集,包含标签,可以直接训练模型和验证测试,数据集已经划分好,包含数据集配置文件data.yaml,适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法; 包含两种标签格:yolo格式(txt文件)和voc格式(xml文件),分别保存在两个文件夹中,文件名末尾是部分类别名称; yolo格式:<class> <x_center> <y_center> <width> <height>, 其中: <class> 是目标的类别索引(从0开始)。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标,这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值,范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度,也是相对于图像宽度和高度的比例值; 【注】可以下拉页面,在资源详情处查看标签具体内容;
环境监测系统源代码全套技术资料.zip
Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
四轮转向系统横摆角速度控制simulink仿真模型,利用滑模控制算法,基于八自由度车辆模型,控制有比较好的效果,附参考说明。
YOLO系列算法目标检测数据集,包含标签,可以直接训练模型和验证测试,数据集已经划分好,包含数据集配置文件data.yaml,适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法; 包含两种标签格:yolo格式(txt文件)和voc格式(xml文件),分别保存在两个文件夹中,文件名末尾是部分类别名称; yolo格式:<class> <x_center> <y_center> <width> <height>, 其中: <class> 是目标的类别索引(从0开始)。 <x_center> 和 <y_center> 是目标框中心点的x和y坐标,这些坐标是相对于图像宽度和高度的比例值,范围在0到1之间。 <width> 和 <height> 是目标框的宽度和高度,也是相对于图像宽度和高度的比例值; 【注】可以下拉页面,在资源详情处查看标签具体内容;
02142数据结构导论历年真题及答案(2012-2018共13套).rar 02331数据结构历年真题共267页2009.10-2019.4.rar 24数据结构201704_8.pdf 25数据结构201710_10.pdf 26数据结构201804_11.pdf 27数据结构201810_9.pdf 全国2021年04月高等教育自学考试02331数据结构试题及答案.docx 全国2022年04月高等教育自学考试02331数据结构试题及答案.docx 数据结构-课件.rar 第l六讲.ppt 第一讲.ppt 第七讲.ppt 第三讲.ppt 第九讲.ppt 第二讲.ppt 第五讲.ppt 第八讲.ppt 第四讲.ppt
验收确认单表格.docx
内存搜索工具(易).rar
饮食管理系统项目源代码全套技术资料.zip
【项目简介】 代码主干网络采用Swin-Transformer 家族系列,包括【tiny、small、base】三种模型。pretrained和freeze_layers参数为是否采用官方预训练模型和是否仅训练分类头。为了做对比消融试验,优化器采用了Adam和SGD、AdamW三种。损失函数采用多类别的交叉熵、学习率优化策略采用cos余弦退火算法 【评估网络】 评估的指标采用loss和准确率(accuracy),分别会在训练集和验证集上进行评估、输出、绘制曲线图像。同时会在训练集、验证集进行一系列评估,包含混淆矩阵、recall、precision、F1 score等等曲线图像,以及recall、precision、F1 score、特异度的输出信息等等。 【具体各类别的指标在json文件中查看】 【如果想要更换数据集训练,参考readme文件】 【本项目为8种番茄病害图片(约4k张数据),包含数据集和标签,可以一键运行】
windows电脑下载OpenHarmony鸿蒙命令行工具hdc_std。内容来源于网络分享,如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载,请私信我。
本项目可以作为小程序毕设项目,主要功能为音乐播放器,主要功能是:可以播放歌曲(采用mp3网络连接实现)、专辑封面播放时可以旋转,能够实现开始和暂停播放,可以点击下一首歌曲,主页面实现动态轮播图
考研学习分享功能的描述可以涵盖以下几个主要模块,旨在为考研学生提供一个互动、资源共享、经验交流的平台: 1. 用户注册与个人信息管理 学生可以通过邮箱或手机号注册账户,填写个人信息,如姓名、专业、目标院校等。 用户可设置学习目标和进度,方便记录自己的学习历程。 2. 学习资料共享 用户可以上传、下载考研相关学习资料,如教材、真题、笔记、复习计划等。 提供文件分类功能,按学科、院校、难度等进行整理,方便用户查找。 支持多种文件格式,如PDF、Word、Excel、图片等。 3. 复习经验分享 学生可以发布自己的复习经验文章,分享复习方法、备考心得、时间管理技巧等。 提供文章评论和互动功能,其他学生可以点赞、评论、提问,促进经验交流。 设置专栏或专题,帮助学生快速找到自己感兴趣的复习内容。 4. 考研小组与社交功能 学生可以创建或加入学习小组,组内成员可共享资料、讨论问题、互相鼓励。 提供私信、群聊功能,方便学员在小组内进行实时讨论和交流。 支持设置小组学习目标和定期检查进度,增加学习动力。 5. 在线课程与讲座 提供考研各科目(如英语、数学、政治等)的在线课程资源,用户可以报名参加。