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recv函数权威发布_recv函数参数说明(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

recv函数

Redis高性能？揭秘epoll Redis 作为一个高性能的内存数据存储系统，采用了一种称为 I/O 多路复用的技术来处理并发连接。具体来说，Redis 使用了 epoll 机制，配合一个简单的事件框架，将 epoll 中的读、写、关闭、连接等事件转化为具体的事件类型，然后利用 epoll 的多路复用特性构建了一个高性能的网络事件处理框架。 𐟌 网络 I/O 处理的基本流程当一个客户端发送 get 请求时，网络 I/O 处理的基本流程如下：服务端绑定并监听 IP 地址和端口，等待客户端连接（bind/listen）。从 socket 中读取请求（recv）。解析客户端发送的请求（parse）。执行 get 命令。将数据发送回客户端（send）。 𐟚렩˜𛥡ž问题在传统的阻塞 I/O 模型中，accept 和 recv 函数会阻塞线程，直到连接建立或数据到达。这意味着如果一个客户端连接请求未能成功建立，或者数据一直未到达，Redis 线程就会被阻塞，无法处理其他客户端的请求。 𐟔„ I/O 多路复用 I/O 多路复用技术的核心在于“多路”和“复用”。多路指的是多个 socket 连接，而复用则是指这些连接共同使用一个线程。select、poll 和 epoll 是三种常见的 I/O 多路复用技术。 𐟔砥poll 原理 epoll 的基本原理是内核不监视应用程序本身的连接，而是监视应用程序的文件描述符。客户端在运行时生成具有不同事件类型的套接字，服务器端的多路复用程序将消息放入队列，然后通过文件事件分派器将其转发到不同的事件处理器。 𐟌€ 单线程处理在单线程条件下，内核会一直监听 socket 上的连接请求或数据请求，一旦有请求到达就交给 Redis 线程处理。这样就实现了用一个 Redis 线程处理多个 I/O 流的效果。 𐟔” 事件回调 select 和 epoll 提供了基于事件的回调机制，针对不同事件调用不同的事件处理器。因此，Redis 一直在处理事件，响应性能得到了显著提升。 𐟚€ 高并发处理由于 Redis 线程不会阻塞在某一个特定的监听或已连接套接字上，也就是说不会阻塞在某一个特定的客户端请求处理上，Redis 可以同时和多个客户端连接并处理请求，从而大幅提升并发能力。

7.2 只接受关键字参数的函数，Python Cookbook 中文版，问题你希望函数的某些参数强制使用关键字参数传递解决方案将强制关键字参数放到某个*参数或者单个*后面就能达到这种效果。比如： def recv(maxsiz，网页链接

高性能计算笔记：CPU篇（2/3）嘿，大家好！今天我们来聊聊如何在CPU上实现高性能计算。主要会介绍OpenMP和MPI这两个工具。 OpenMP：单机的并行魔法 𐟧™‍♂️ OpenMP 是一个在 C/C++ 层面让你轻松实现多线程和共享内存的工具。它的使用非常灵活且简单，只需要在原本顺序执行的代码块前加上一句类似注释的东西，就可以告诉编译器让下面的逻辑并行执行。OpenMP 提供三个级别的并行：Loop level、High level 和 MPI plus level。今天我们主要聊聊 Loop level 的使用。 Loop level 的 OpenMP 在 Loop level 的 OpenMP 中，最常见的用法是在 for 循环前加上 #pragma omp parallel for 这样的语句。这样编译器就会知道这个循环可以并行执行，并且会尽量优化。例如： ```c #pragma omp parallel for reduction(+:sum) for(int i=0; i 这个库，然后通过库中的 MPI_Init() 等函数调用来初始化 MPI 环境。MPI 程序通过阻塞的 MPI_SEND 和 MPI_RECV 来在多个进程中交换数据，通过进程的 rank 标识来知道当前程序是哪一个进程。如果需要非阻塞的传输，可以使用 MPI_Irecv 和 MPI_Isend 方法。集体通信函数相比于直接使用底层的 send 和 recv 方法，一般情况下，MPI 程序会使用一些封装好的集体通信函数（collective communication function）来编程。比如： MPI_Bcast：让一个进程去读取文件，并把文件内容 broadcast 到所有其他进程中，避免重复开销。 MPI_Reduce：计算不同进程中某些数据的统计值，比如最大值、最小值、平均值等。 MPI_Scatterv + MPI_Gatherv：通过 scatter-gather 模式把数据和工作量分配到不同的进程中计算，再在主进程里集合结果，这应该是并行计算最常用的模式。小结今天我们主要介绍了 OpenMP 和 MPI 这两个工具在 CPU 高性能计算中的应用。OpenMP 主要适用于单机环境，而 MPI 则适用于集群环境。希望这些信息对你有所帮助！如果你有任何问题或者需要更多资源，欢迎随时联系我！𐟓犊--- 希望这篇笔记对你有帮助！如果你有任何问题或者需要更多资源，欢迎随时联系我！𐟓瀀

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