一个良好的服务框架是不应该让业务逻辑阻塞IO操作的。
比如客户端调用一个远程业务方法需要500ms才能返回。那么server的其他io线程不应该受到影响，同样能在500ms返回。
现在是一段测试代码：
python:
import threading
DBOSS={
"dboss":{
"locations":["localhost:8989"],
"references":[
{
"id":"blogQueryService",
"version":"1.0"
}
]
},
}
from dboss import DuitangRemoteProxy
proxy = DuitangRemoteProxy(DBOSS)
blogQueryService = proxy.getService('blogQueryService')
import time
from time import sleep
class TestThread(threading.Thread):
def run(self):
while True:
starttime = time.time()
blogQueryService.testString("ok")
endtime = time.time()
exe_time = (endtime - starttime)*1000
print 'cost %s'%exe_time
sleep(0.1)
for i in xrange(5):
t = TestThread()
t.start()
java:
public class BlogQueryServiceImpl implements BlogQueryService {
public String testString(String str) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return str;
}
}
dboss:
public class DbossTester {
public static void main(String[] args) {
ServiceRemoting serviceRemoting = new NioServiceRemoting();
DataResolverFactory dataResolverFactory = DataResolvers.getDataResolverFactory();
ServiceRegister serviceRegister = new ServiceRegister();
serviceRegister.registe("blogQueryService", new BlogQueryServiceImpl());
serviceRemoting.init(new ServiceContextImpl(serviceRegister, dataResolverFactory));
serviceRemoting.start(8989);
}
}
测试结果：
python:
Thread-1 cost 504.622936249
Thread-2 cost 509.635925293
Thread-3 cost 509.853124619
Thread-4 cost 510.01906395
Thread-5 cost 1002.29907036
Thread-1 cost 501.371860504
Thread-2 cost 501.34396553
Thread-3 cost 500.792980194
Thread-4 cost 793.460130692
Thread-1 cost 501.65104866
Thread-2 cost 501.611948013
Thread-3 cost 501.570940018
Thread-5 cost 801.206111908
Thread-4 cost 801.896095276
Thread-2 cost 501.791000366
java:
New I/O server worker #1-1
New I/O server worker #1-2
New I/O server worker #1-2
New I/O server worker #1-1
New I/O server worker #1-4
New I/O server worker #1-3
New I/O server worker #1-2
New I/O server worker #1-4
New I/O server worker #1-3
New I/O server worker #1-1
New I/O server worker #1-2
由于netty默认只启动4个io thread，当有超过4个connection请求时，就会出现io被阻塞的情况，所有python端出现1000ms的情况。
通常不应该让io thread直接处理work，下面是测试20个并发，biz service耗时10ms的情况：
Thread-9 cost 21.9979286194
Thread-5 cost 11.8389129639
Thread-13 cost 21.8431949615
Thread-10 cost 12.4440193176
Thread-18 cost 21.8789577484
Thread-19 cost 19.7048187256
Thread-16 cost 11.6169452667
Thread-7 cost 11.8520259857
Thread-1 cost 12.0470523834
Thread-17 cost 11.5780830383
Thread-2 cost 11.9531154633
Thread-3 cost 11.9800567627
Thread-11 cost 11.9431018829
Thread-14 cost 12.2349262238
Thread-12 cost 11.5549564362
Thread-20 cost 12.4790668488
Thread-8 cost 11.3768577576
Thread-4 cost 11.3980770111
Thread-6 cost 11.8780136108
Thread-15 cost 11.5919113159
Thread-9 cost 13.9129161835
Thread-13 cost 11.4369392395
Thread-5 cost 21.9550132751
netty提供了ExecutionHandler来处理：
pipeline.addLast("executor", new ExecutionHandler(new OrderedMemoryAwareThreadPoolExecutor(16, 1048576, 1048576)));
python:
Thread-4 cost 11.6369724274
Thread-5 cost 12.0570659637
Thread-6 cost 11.7981433868
Thread-7 cost 11.6400718689
Thread-8 cost 11.7359161377
Thread-9 cost 11.7650032043
Thread-12 cost 11.8789672852
Thread-11 cost 11.7127895355
Thread-14 cost 11.8279457092
Thread-13 cost 11.8789672852
Thread-10 cost 11.7909908295
Thread-15 cost 11.3301277161
Thread-17 cost 11.6529464722
Thread-18 cost 12.1729373932
Thread-16 cost 12.4118328094
Thread-19 cost 11.7380619049
Thread-20 cost 11.757850647
Thread-3 cost 12.0511054993
Thread-1 cost 11.9280815125
Thread-2 cost 12.1569633484
Thread-4 cost 11.3790035248
java:
pool-41-thread-14
pool-42-thread-1
pool-42-thread-3
pool-41-thread-16
pool-39-thread-14
pool-42-thread-5
pool-42-thread-7
pool-39-thread-16
pool-41-thread-2
pool-38-thread-14
pool-41-thread-4
pool-39-thread-2
pool-42-thread-9
pool-38-thread-16
pool-40-thread-2
pool-42-thread-11
pool-39-thread-4
pool-40-thread-4
pool-39-thread-6
pool-42-thread-13
pool-38-thread-2
pool-40-thread-6
pool-40-thread-8
pool-38-thread-4
pool-42-thread-15
pool-39-thread-8
pool-39-thread-10
pool-42-thread-1
pool-38-thread-6
pool-40-thread-10
pool-38-thread-8
pool-42-thread-3
pool-39-thread-12
相关推荐
DBOSS和BOSS15接口业务消息规范标准.doc
绝对是反编译工具中的神器，安装后直接鼠标右键一键反编译，回编译，非常方便， 这是今年最新版2.0.0，本人已在使用中， 推荐给大家。 备注：《Android APK+Dex文件反编译及回编译工具(APKDB)》 简称:APKDB ...
unity超精致BOSS模型（含动作） FBX格式文件，高模！大家快来下载吧！
机械原理课程设计 破碎机.doc
电子设计论文施密特触发器电子设计论文施密特触发器
电子设计论文往返式流动灯电子设计论文往返式流动灯
深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
政策背景与动机： 签署法案：2021年11月15日，拜登总统签署了《基础设施投资和就业法案》（IIJA），旨在通过多项措施推动美国电动汽车充电基础设施的扩张。 市场增长：随着电动汽车市场的快速增长，对充电基础设施的需求也日益增加，政府政策成为推动这一发展的关键力量。 电动汽车充电基础： 充电技术：电动汽车充电技术通常分为三级，各级充电速度和功率不同，满足不同场景下的充电需求。 充电站类型：包括公共、私人及工作场所充电站，各自具有不同的访问限制和使用特点。 市场趋势与现状： 市场增长：EV市场增长依赖技术进步、成本降低及充电便利性的提高。 充电站数量：截至2022年10月，美国公共和私人充电站总数超过50,000个，其中93%为公共充电站。 区域差异：充电站分布存在地区差异，部分低收入社区充电基础设施不足。 政策与项目： NEVI公式计划：通过IIJA设立的国家电动汽车基础设施（NEVI）公式计划，为各州提供资金以建设EV充电站。 税收抵免：扩展了替代燃料汽车加油站的税收抵免政策，包括EV充电站，以激励投资者。 联合办公室：DOT和DOE成立联合办公室，负责NEVI计划的实施和监管，确保
电子设计论文照明过暗提醒电路电子设计论文照明过暗提醒电路
我选用的软件是：Visual Studio CODE，这个软件在前端开发中十分常用，且提供了很大的便利。 当然也可以用记事本开发，记得把后缀名改成.html 还有我的CSS使用的是内部样式表。 写在head标签下。用到的标签有 <h1></h1> <img src="lyf.jpg" class="god"> <p> </p> 就是这三个标签，构成了HTML的主体架构。 而CSS则是设置了以下形式。 font-size: 16px; line-height: 32px; font-family: "Microsoft Yahei"; text-align: left; text-indent：2em; text-decoration: none; color: #888888 width：66px
大名鼎鼎的MFC MAPI 源码和可执行文件，是开发OUTLOOK插件的好帮手。
机械原理课程设计插床机构机械设计.doc
深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
《化工设备机械基础》课程设计 IB储罐设计.doc.doc
机械原理课程设计网球自动捡球机.doc
EKFUKFCKF录屏.mp4
仿新浪读书小程序源码学习
深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
ecbbc多商户系统BSD开源协议，和yii2框架一样的开源协议，做国内首款真正开源BSD的多商户系统，欢迎大家研究学习，商用项目使用。Fecbbc多商户购物商城系统BSD一：多商户介绍Fecbbc多商户系统正式开源免费，BSD开源协议，和yii2框架一样的开源协议，真正商用免费授权。做国内首款真正开源BSD的多商户系统，欢迎大家研究学习，商用项目使用。