项目Github地址:https://github.com/boostorg/asio
上期我们讲解了FL Studio中音频的相关设置,今天我们来进一步讲解音频设置中的ASIO4ALL的设置,FL Studio安装包括FL Studio ASIO和第三方ASIO驱动程序ASIO4ALL,那么大家是否知道ASIO有什么优点吗?
ASIO是一个久经迭代的库, 所以版本比较多, 不同版本的差异也比较大, 在开始具体的讲述前, 我们先来看一下ASIO的版本情况, 也方便大家知道我们所选用的ASIO版本, 以及它与最新的版本的差异所在.
慢慢一点一点看看Boost,这段时间就Asio库吧。 据说这货和libevent的效率差不多,但是Boost的平台兼容性,你懂得。还有它帮忙干掉了很多线程安全和线程分发的事情。
7.1. 概述 本章介绍了 Boost C++ 库 Asio,它是异步输入输出的核心。 名字本身就说明了一切:Asio 意即异步输入/输出。 该库可以让 C++ 异步地处理数据,且平台独立。 异步数据处理就是指,任务触发后不需要等待它们完成。 相反,Boost.Asio 会在任务完成时触发一个应用。 异步任务的主要优点在于,在等待任务完成时不需要阻塞应用程序,可以去执行其它任务。 异步任务的典型例子是网络应用。 如果数据被发送出去了,比如发送至 Internet,通常需要知道数据是否发送成功。
Boost ASIO库是一个基于C++语言的开源网络编程库,该库提供了成熟、高效、跨平台的网络API接口,并同时支持同步与异步两种模式,ASIO库提供了多重I/O对象、异步定时器、可执行队列、信号操作和协程等支持,使得开发者可以轻松地编写可扩展的高性能网络应用程序,同时保持代码简洁、易于维护。
作为一个 lambda post 类型的调度器实现, 首先要打理的, 肯定是的函数对象如何投递, 如何保存, 如何执行了. 我们先来回顾一下上一篇中的调度概览图:
导语 | 前面的篇章《C++异步:libunifex的scheduler实现!》中其实也提到过,libunifex的scheduler实现离实用级其实还有一些差距。对比asio相关的实现,处理细节和完备度上都有较大落差,基于总览篇提到的整体实践思路,我们将更多使用asio的scheduler来作为execution的底层调度器。所以从本篇开始,我们将详细介绍asio相关的实现,本篇主要介绍asio传统的lambda post调度器。 一、asio对通用任务的支持 大部分时候我们使用asio更多的是将它用作一
ACE是一个很成熟的中间件产品,为自适应通讯环境,但它过于宏大,一堆的设计模式,架构是一层又一层,对初学者来说,有点困难。
Boost库为C++提供了强大的支持,尤其在多线程和网络编程方面。其中,Boost.Asio库是一个基于前摄器设计模式的库,用于实现高并发和网络相关的开发。Boost.Asio核心类是io_service,它相当于前摄模式下的Proactor角色。所有的IO操作都需要通过io_service来实现。
导语 | 在c++20标准正式推出后,asio也对c++20 coroutine做了支持,虽然推出时间尚短,有一些不那么尽善尽美的地方,但其中的一些点还是值得我们学习的。asio最新版本的协程实现有两版,本文我们主要以作者在《Why C++20 is the Awesomest Language for Network Programming》中演示的那版来进行内容的展开。我们先从一个实际的使用示例出发,来逐步了解asio coroutine的整体设计。 一、asio协程的简单示例 大部分时候我们使用asi
Boost.Asio是一个跨平台的、主要用于网络和其他一些底层输入/输出编程的C++库。最近找到一个关于Boost Asio的中文教程,名叫《Boost.Asio C++网络编程》,在线地址为:Boost.Asio C++网络编程,感兴趣的话可以看一下。 如下图所示:
即使Boost.Asio可以异步处理任何类型的数据,它也主要用于网络编程。 这是因为Boost.Asio在添加了其他I / O对象之前很早就支持网络功能。 网络功能非常适合异步操作,因为通过网络传输数据可能会花费很长时间,这意味着确认和错误可能无法像发送或接收数据的功能可以执行的速度那样快。
a cross-platform C++ library for network。
Boost ASIO proactor 浅析 前情提要: Boost asio 的socket的异步非阻塞模式才有的是proactor模式,当IO操作介绍后回调相应的处理函数。ASIO在Linux平台下的实现基于epoll,但是epoll只支持reactor模式,ASIO通过封装在epoll上实现了proactor。提到ASIO proactor,ASIO中的所有异步操作都是基于io_service实现的,io_service是ASIO中的任务队列,并且他负责调用epoll_wait等待IO事件到来,对io
C++是一种功能强大的编程语言,提供高性能、高效性和灵活性,适用于各种应用程序。其中,数据分析是C++的一个重要领域,涉及大量数据的收集、处理和解释。C++可以有效处理使用HTTP、FTP、JSON、XML等各种协议和格式的网络通信和数据采集任务。
客户端: class IPCClient { public: IPCClient(); ~IPCClient(); bool run(); private: bool connect(); bool conn_handler(const boost::system::error_code&ec, boost::shared_ptr<boost::asio::ip::tcp::socket> sock); bool read_handler(const boo
这里所代指的字典是Python中的样子,本节内容我们将通过使用Boost中自带的Tokenizer分词器实现对特定字符串的切割功能,使用Boost Tokenizer,可以通过构建一个分隔符或正则表达式的实例来初始化tokenizer。然后,可以使用该实例对输入字符串进行划分。tokenizer将在输入字符串中寻找匹配输入模式的标记,并将其拆分为单独的字符串。
asio包含errorcode参数的函数,不会抛出异常 可以尝试connect之后,判断错误码, boost::asio::error::already_connected 则表示已经连接 断开连接使用close,is_open不表示通断,close后需要open,connect自动打开
在前边 https://cloud.tencent.com/developer/article/1056482 我提到,针对前面使用boost asio 中遇到的问题,对asio进行封装,如下几个目标: 1. 创建socket、acceptor不再自己构造io_service,由于asio中的对象均要保存io_service的引用, 若要手动构造,必须保证io_service晚于所有的asio对象(如socket、acceptor)释放,但是往往socket被逻辑层保存在某个内存深处,任意一个socke
Boost asio中有两点用的不爽: 1. asio中的所有对象都引用io_service 2. async_write还要自己保证内存在completed之前有效 有空要把这两点搞的更傻瓜一点,实际上在全异步模式下NET IO分配两个线程足矣,async搞一个队列,completed时候删掉,还可以通过writev优化写, 现在在做的一个redrabbit lib 就是在boost asio上封装的更傻瓜一点。 http://code.google.com/p/redrabbit/source/brow
前一篇blog 讲了如何实现IDL 解析器,本篇通过IDL解析器构建一个聊天服务器程序。本程序用来测试IDL解析器的功能,网络层使用前边blog中介绍的ffown库。我们只需定义chat.idl文件,idl解析器自动生成消息排放代码,省了每次再去繁琐的编写消息解析、判断代码。 IDL解析器介绍:http://www.cnblogs.com/zhiranok/archive/2012/02/23/json_to_cpp_struct_idl_parser_second.html ffown soc
Boost.Asio 是一个功能强大的 C++ 库,用于异步编程和网络编程,它提供了跨平台的异步 I/O 操作。在这篇文章中,我们将深入分析一个使用 Boost.Asio 实现的简单端口映射服务器,该服务器能够将本地端口的数据包转发到指定的远程服务器上。
12.2.3的RGW新特性 数据缓存支持 12.2.3加强了对rgw的cache支持,之前版本cache只是实现了对元数据的缓存,新版的L版本开始实现以对象为单位的数据缓存,同样也是基于LRU算法,相信在一些频繁读取的场景下会有比较好的性能提升。注意在此之前如果想实现对数据的缓存,都是在RGW的前端加一层专门的缓存服务,比如varnish或者traffic server。 一些CDN场景建议可以参考一下traffic server,针对SSD、内存等硬件特性,实现的比较好。 traffic server介绍
eos代码更新很快,在4月初已经升级到3.0版本,随着版本的更迭,在各个操作系统下的编译、节点的运行都越来越集成化,不需要自己再一步步的下载依赖,如果感兴趣可以直接按照官方wiki进行编译。官方wiki地址:https://github.com/EOSIO/eos/wiki
命令执行机制的实现与原生套接字通信一致,仅仅只是在调用时采用了Boost通用接口,在服务端中我们通过封装实现一个run_command函数,该函数用于发送一个字符串命令,并循环等待接收客户端返回的字符串,当接收到结束标志goodbye lyshark时则说明数据传输完成则退出,客户端使用exec_command函数,该函数通过_popen函数执行一条命令,并循环fgets读取字符串发送给服务端,最终传输一个结束标志完成通信。
同步模式下的结构体传输与原生套接字实现方式完全一致,读者需要注意的是在接收参数是应该使用socket.read_some函数读取,发送参数则使用socket.write_some函数实现,对于套接字的解析同样使用强制指针转换的方法。
在原生套接字编程中我们介绍了利用文件长度来控制文件传输的方法,本节我们将采用另一种传输方式,我们通过判断字符串是否包含goodbye lyshark关键词来验证文件是否传输结束了,当然了这种传输方式明显没有根据长度传输严谨,但使用这种方式也存在一个有点,那就是无需确定文件长度,因为无需读入文件所以在传输速度上要快一些,尤其是面对大文件时。
Boost 利用ASIO框架实现一个跨平台的反向远控程序,该远控支持保存套接字,当有套接字连入时,自动存储到map容器,当客户下线时自动从map容器中移除,当我们需要与特定客户端通信时,只需要指定客户端ID号即可。
Boost ASIO(Asynchronous I/O)是一个用于异步I/O操作的C++库,该框架提供了一种方便的方式来处理网络通信、多线程编程和异步操作。特别适用于网络应用程序的开发,从基本的网络通信到复杂的异步操作,如远程控制程序、高并发服务器等都可以使用该框架。该框架的优势在于其允许处理多个并发连接,而不必创建一个线程来管理每个连接。最重要的是ASIO是一个跨平台库,可以运行在任何支持C++的平台下。
本文为《MongoDB内核源码实现、性能调优、最佳运维实践系列》模块一:MongoDB网络传输层模块源码 第二篇,您可点击此处查看第一篇:MongoDB网络传输模块源码实现及性能调优实践-体验内核性能极致设计。
[!info] 导语: 在先前的文章《从无栈协程到C++异步框架》中,我们探讨了如何将上层的协程调度器与底层的C++17协程实现以及C++20协程实现相结合,从而构建一个在单线程环境下易于使用的异步框架。通过相关示例,我们发现协程在表达线性类型业务方面具有显著优势。那么,在多线程环境下,当单个协程的执行不再受限于单一线程时,我们能否继续保持这种线性类型业务的友好表达,并在多线程环境中充分利用协程的优势呢?本篇文章将致力于解决这一核心问题。
前面我们讲了基本的任务调度支持, 实际业务使用中, 还会有很多跟时间相关的任务, 所以一般的调度器也会包含定时器的支持, 我们先整体性的了解一下asio这部分的实现:
远程进程遍历功能实现原理与远程目录传输完全一致,唯一的区别在于远程进程枚举中使用EnumProcess函数枚举当前系统下所有活动进程,枚举结束后函数返回一个PROCESSENTRY32类型的容器,其中的每一个成员都是一个进程信息,只需要对该容器进行动态遍历即可得到所有的远程主机列表。
Crow的安装与构建 前言 项目地址: https://github.com/crowcpp/crow 官方网站及文档说明: https://crowcpp.org/master/ 缘由: 前几天一直在寻找一款C++的Web框架,通过不断的在Github、StackOverFlow以及搜索引擎上搜索,最终我还是选择了Crow这一框架,其他相关框架还有,restbed,served,nrgest,微软的C++ REST SDK等,Github相关搜索C++ REST framework…
在默认情况下,mongos对客户端的连接都是每个连接对应一个线程,每个线程1M的内存,所以连接数增多,对于MongoS的内存消耗还是很大的。
多线程服务依赖于两个通用函数,首先boost::bind提供了一个高效的、简单的方法来创建函数对象和函数对象适配器,它的主要功能是提供了一种将函数和它的参数绑定到一起的方法,这种方法可以将具有参数的成员函数、普通函数以及函数对象转化为不带参数的函数对象。
异或加密是一种对称加密算法,通常用于加密二进制数据。异或操作的本质是对两个二进制数字进行比较,如果它们相同则返回0,如果不同则返回1。异或加密使用一把密钥将明文与密文进行异或运算,从而产生密文。同时,使用相同的密钥进行解密将返回原始的明文数据。在异或加密中,加密和解密使用的是相同的密钥。因此,它是一种对称加密算法。由于其简单性和效率,其经常用于嵌入式系统中。
故事的开篇是笔者参与开发的一款自研引擎的底层 C++ 框架, 恰逢其时, 包含 stackless coroutine 特性的 C++20 已经发布并得到了几大主流 C++ 编译器的支持, 所以我们框架的异步模块实现也很自然的基于 stackless coroutine 的特性实现了一版工作在单一线程上的协程调度器, 对于一些依赖多次串行的异步操作来完成的业务逻辑来说, 这种机制确实带来了很大的便利, 你可以以非常线性的方式来对这种类型的业务逻辑进行实现了. 但美好总是短暂的, 很快我们就碰到了大量多线程相关的异步逻辑使用场景, 如FrameGraph里的DAG实现等, 完全依托Lambda Post机制, 肯定也是可以写的, 但相关的复杂度并不低, 这种情况下, 团队成员就开始考虑能否借助协程, 来简化相关代码的复杂度了. 这种情况下, 我们开始考虑以单线程版本的协程调度器实现作为基础, 尝试结合比较新的 C++ 异步思路, 来重新思考应该如何实现一个支持多线程, 尽量利用 C++ 新特性, 同时业务层简单易用的异步框架了. 问题的一部分答案我们其实在 <<从无栈协程到C++异步框架>>系列文章中给出了部分答案, 最后我们通过结合 ASIO 的调度器与 stackless coroutine, 以及来自 taskflow 的思路解决DAG相关的描述问题, 很大程度上已经解决了上面的问题. 但更未来向的 executions 在框架中的位置和标准化之后如何更好的利用它来进一步支持上对异步的结构化表达, 以及它与前面的Lambda Post, 多线程协程的区别和它的适用场景, 都是一个未来需要比较好的去回答的一个问题, 这也是本文主要想去探索解决的问题. 从本文最初成文(大概是2022年5月, 发布于公司内部KM和purecpp)到这次重新整理整个系列(2023年9月), 整个尝试的过程只能说一波三折, 并不是非常顺利了, 当然, 随着对相关实现的深入理解和细节的深挖, 收益也是颇多的. 闲话不多说了, 我们直接切入主题, 以笔者项目中对异步的实践和相关的思考来展开这篇总览的内容.
文章目录 websocket for C++ #1 环境 #1 websocketpp 安装 #2 使用 websocket for C++ #1 环境 C++11 boost 1.58.0 Ubuntu 16.04 cmake 3.18.2 websocketpp #1 websocketpp 安装 websocketpp 依赖boost,需要先将boost装好 下载 git clone https://github.com/zaphoyd/websocketpp.git 编译安装 cd web
192.168.2.1 dump节点 ,之前因为磁盘不足,mongodb进程已宕机,这个实例也配置有vote投票权!
作者:fangshen,腾讯 IEG 客户端开发工程师 C++20带来了coroutine特性, 同时新的execution也在提案过程中, 这两者都给我们在C++中解决异步问题带来了新的思路. 但对比其他语言的实现, C++的协程和后续的execution都存在一定的理解和封装成本, 本系列的分享我们将围绕基本的原理, 相应的封装, 以及剥析优秀的第三方实现, 最终结合笔者framework落地的情况来展开. 1. 纠结的开篇 之前设计我们游戏用的c++框架的时候, 刚好c++20的coroutine已经
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