文章目录 pollpoll函数介绍事件的设置 使用pollpoll优缺点多路转接 poll 和select一样，poll也是一种就绪事件通知方案。poll也只有一个作用就是等。poll解决两个select的问题：poll等待的文件描述符没有上限。poll将输入和输出利用变量做了分离。所以每次循环都不需要再次
AJAX 投票 在这个 AJAX 实例中，我们将演示一个投票程序，网页在不重新加载的情况下，就可以获得结果。 到目前为止，您喜欢 PHP 和 AJXA 吗？ Yes: No: 本例包括四个元素： HTML 表单 JavaScript PHP 页面 存放结果的文本文件 HTML 表单 这是 HTML 页面。它包含一个简单的 HTML 表单，
使用lt模式，首先是兼容poll，在文件描述符数量减少，且活跃度较高时，epoll不见得比poll更高效，必要时需要切回poll。 开发简单，可以延续poll与select的开发习惯，不会发生漏掉事件的bug。 不需要等待EAGAIN，可以节省系统调用次数，减少延迟。 总结，这样做不会丢失消息或数据，对于追求
一、二叉树 对于每次递归遍历的时候，会产生一个遍历序，也就是对于一个节点间，会进行三次访问 可以在这三次中改变打印的位置。从而形成先序，中序，后序遍历。 代码： public static void OrderRecur(Node head) { if (head == null) { return; } //第一次访问节点就输出，System.o
package com.hundsun.hswealth.mkm; import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque; public class MainApp { public static void main(String[] args) { // 队列 LinkedBlockingDeque<String> deque = new LinkedBlockingDeque(10); d
Redis： incr key 自增value （业务场景：分库分表可以用来生成表的自增ID（会有浪费资源的问题，数据量变大有压力），文章的阅读数量） incrby key N数量 自增N个value 可以解决分库分表产生的数据量压力问题 decr key 将 key 中储存的数字值减一。 decr key N数
首先先实现二叉树的最大宽度，也就是某一层最多的节点个数，使用了两种方法，第一种是使用一个map数组盛放当前节点以及当前节点的层数。 public static int maxWidthUseMap(Node head) { if (head == null) { return 0; } Queue<Node> queue = new LinkedList<>(); que
下文是笔者采用数组实现栈结构的方法分享，如下所示： 栈结构简介： 栈是一个先入后出(FILO-FirstInLastOut)的有序列表。 栈(stack)是限制线性表中元素的插入和删除只能在线性表的同一端进行的一种特殊线性表 允许插入和删除的一端，为变化的一端，称为栈顶(Top)，另一端为固定的一端，称为栈底
513、找树左下角的值 基本思想： 树的最后一行找到最左边的值 树的最后一行：深度最大的叶子节点---前序遍历 最左边：优先左边搜索---前序遍历 具体实现： 1、确定递归参数和返回值 参数：根节点和int型变量记录深度 返回值：不需要 如果要遍历整棵树，递归函数不能有返回值 如果要遍历某一条固
下文是笔者讲述使用数组实现队列效果的方法分享，如下所示: 实现思路： 设置一个startIndex和curIndex及size三个变量，即可使用数组实现一个队列效果，如下所示 package com.java265.algorithm; /* * 作者:java265.com * 使用数组实现一个队列效果， * 队列先进先出 * */ pu
堆 是一种基于[完全二叉树]的数据结构，可使用数组实现。以堆为原理的排序算法称为[堆排序]，基于堆实现的数据结构为[优先队列]。堆分为[大顶堆]和[小顶堆],大（小）顶堆：任意节点的值不大于（小于）其父节点的值。 完全二叉树定义： 设二叉树深度为 kk ，若二叉树除第 kk 层外的其它各层（第 11
进程所能打开的最大连接数 select 单个进程所能打开的最大连接数有FD_ SETSIZE宏定义， 其大小是32个整数的大小(在32位的机器上，大小就是3232，同理64位机器上FD_ SETSIZE为3264) tips：我们可以对进行修改，然后重新编译内核，但是性能可能会受到影响，这需要进一步的测试。 poll poll本
参考文章 [[Kafka常见面试题](https://blog.csdn.net/qq_28900249/article/details/90346599) [参考文章](https://www.cnblogs.com/juniorMa/articles/13936154.html) 重要考点 kafka 为什么那么快 Cache Filesystem Cache PageCache缓存 顺序写 由于现代的操作系统提
import java.util.Collections; import java.util.PriorityQueue; public class Algorithm { public static void main(String[] args) { int[] arr = {2,7,4,1,8,1}; System.out.println(new Solution().lastStoneWeight(arr)); } } class Solut
Java的优先队列：PriorityQueue 说明：PriorityQueue算法原理就是通过完全二叉树（complete binary tree）实现的小顶堆（任意一个非叶子节点的权值，都不大于其左右子节点的权值） 代码案例： /** * 测试Java的优先队列 PriorityQueue * add()和offer()方法，前者在插入失败时抛出异常，后则则
max.poll.interval.ms这个应该是消费者每次去kafka拉取数据最大间隔，如果超过这个间隔，服务端会认为消费者已离线。触发rebalancedemo 1 public ConsumerDemo(String topicName) { 2 Properties props = new Properties(); 3 props.put("bootstrap.servers"
多路转接使用场景 多路转接select/poll/epoll适用于长连接。 短连接：在一次通信周期才通信一次，就断开连接。使用多路转接，需要频繁将文件信息从用户拷贝到内核。 select的缺点 可以监视的文件个数是有限的。fd_set位图的位数有限。需要用户来管理要监视的
// 递归法 class Solution { private int Deep = -1; private int value = 0; public int findBottomLeftValue(TreeNode root) { value = root.val; findLeftValue(root,0); return value; } private void findLeftValue
消费者Demo 1 import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; 2 import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; 3 import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; 4 import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
介绍： 在说select、poll和epoll之前，先说下IO多路复用机制，简单来说，就是服务端通过一个线程（或者进程）来维护多个Socket连接，多个连接共用一个阻塞对象，线程只需要在这个阻塞对象上等待，无需再轮询多个连接。当任何一个连接上有数据可以处理时，操作系统就会通知进程，进程就阻塞的状态返
1、IO多路复用：select、poll、epoll的区别（非常重要，几乎必问，回答得越底层越好，要会使用） 目前的常用的IO复用模型有三种：select，poll，epoll。 select模型： 说的通俗一点就是各个客户端连接的文件描述符也就是套接字，都被放到了一个集合中，调用select函数之后会一直监视这些文件描述
回调关系建立 创建handle时，会listen一个tcp端口 bool TransportTCP::listen(int port, int backlog, const AcceptCallback& accept_cb) bool TransportTCP::initializeSocket() 设置poll的回调 poll_set_->addSocket(sock_, boost::bind(&TransportTCP::socketUpdate, this, _1),
原始链接：五种I/O模式_上道的程序员-CSDN博客linux网络编程中，对于一次I/O访问，比如说执行一次read，首先是操作系统内核现将数据读到内核缓冲区，接着由程序从内核缓冲区读取；这两个阶段简单概括为数据拷贝到内核，程序从内核获取数据，基于这两个步骤linux细分出5中I/O复用模式。 阻塞 I/O
看一篇英文文章介绍了一种利用扩展Trait技巧来debug Futrue每次poll时的情况。 原文：Inspecting Futures(原文代码用的future库演示的，可能是当时异步没稳定时，下面换成了标准库) 你有没有想过你的futures在什么时候被poll，然后返回什么？这是一个future的包装类型在任何情况下都会
@上一篇介绍了linux阻塞与非阻塞的基本概念，以及应用程序的小demo和kernel层对应的api函数。那接下来就以实例来分析，如何在linux驱动层添加等待队列和轮询的方法，以及区别。 ** 一：简介 ** 在linux驱动中，存在很常见的两种设备访问模式，所以在编写驱动的时候，一定要考虑到阻塞和非
