传统IO 应用调用read方法向操作系统发起读数据的请求，此时由用户态切换为内核态 当系统收到读数据请求时，利用DMA控制器把数据从磁盘读取到系统缓存区中(图中2.1) 再然后CPU会把系统缓存区的数据写应用缓存区(图2.2)，此时由内核态切换为用户态 应用再调用write方法通知系统进行数据
主模块 user： 定义nginx的运行用户 worker_processes： nginx的进程数，一般配置为CPU的总核心数或总核心数-1 pid： 进程文件 error_log： 错误日志目录 worker_rlimit_nofile： 一个nginx进程打开的最多文件描述符数量 事件模块 use epoll： 时间驱动模型，不设置的话
NGINX 之父 Igor Sysoev 从 F5 离职 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区 https://www.oschina.net/news/179313/igor-quit-from-f5 设计了一个新的sendfile(2)系统调用实现，该实现被整合到 FreeBSD 操作系统中。
1.首先解决不生效问题 Nginx sendfile配置 sendfile: 设置为on表示启动高效传输文件的模式。sendfile可以让Nginx在传输文件时直接在磁盘和tcp socket之间传输数据。如果这个参数不开启，会先在用户空间（Nginx进程空间）申请一个buffer，用read函数把数据从磁盘读到cache，再从cache读取
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
Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率。 即使是普通的服务器，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据
本文探讨Linux中 主要的几种零拷贝技术 以及零拷贝技术 适用的场景 。为了迅速建立起零拷贝的概念，我们拿一个常用的场景进行引入： 引文 在写一个服务端程序时（Web Server或者文件服务器），文件下载是一个基本功能。这时候服务端的任务是：将服务端主机磁盘中的文件不做修改地从已连接的so
【调用栈】 【调用sendFile接口发送文件】 pq_putmessage('d', buf, cnt) 都是直接读文件内容
写入数据 Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，它绝对不会丢失数据。为了优化写入速度Kafka采用了两个技术， 顺序写入 和 MMFile 。 顺序写入 磁盘读写的快慢取决于你怎么使用它，也就是顺序读写或者随机读写。在顺序读写的情况下，某些优化场景磁盘的读写速度可以和内存持平。 因为硬
作者：架构进化论 https://www.cnblogs.com/binyue/p/10308754.html Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率。 即使是普通的服务器，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过
零拷贝 概述 零拷贝主要的任务就是避免CPU将数据从一块存储拷贝到另外一块存储，主要就是利用各种零拷贝技术，避免让CPU做大量的数据拷贝任务，减少不必要的拷贝，或者让别的组件来做这一类简单的数据传输任务，让CPU解脱出来专注于别的任务。这样就可以让系统资源的利用更加有效 无零
sendfile函数在两个文件描述符之间直接传递数据（完全在内核中传递），从而避免了内核缓冲区和用户缓冲区之间的数据拷贝，效率很高，又称为zero-copy。 函数原型： #include<sys/sendfile.h> ssize_t sendfile(int out_fd, int in_fd, off_t* offset, size_t count); 其中in_fd就可以
一、先理解内核空间与用户空间 Linux 按照特权等级，把进程的运行空间分为内核空间和用户空间，分别对应着下图中， CPU 特权等级分为4个,Linux 使用 Ring 0 和 Ring 3。 内核空间（Ring 0）具有最高权限，可以直接访问所有资源,； 用户空间（Ring 3）只能访问受限资源，不能直接访问内存等硬件设备，必
减少拷贝次数的一种方法是调用mmap()来代替read调用，调用mmap(),内核会把数据通过DMA拷贝到内核缓冲区，然后不发往用户空间，而是直接将数据拷贝到socket缓冲区或者其他硬盘缓冲区。原本数据从硬盘发送到网卡需要经过四次上下文切换和四次数据拷贝——从硬盘到内核缓冲区，从内核缓冲区
vscode： html： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <style> * {margin:0; padding: 0;} li {list-style: none;} b
大家都知道Kafka是将数据存储于磁盘的，而磁盘读写性能往往很差，但Kafka官方测试其数据读写速率能达到600M/s，那么为什么Kafka性能会这么高呢？ 首先producer往broker发送消息时，采用batch的方式即批量而非一条一条的发送，这种方式可以有效降低网络IO的请求次数，提升性能。此外这些批次消息
https://www.linuxjournal.com/article/6345 By now almost everyone has heard of so-called zero-copy functionality under Linux, but I often run into people who don't have a full understanding of the subject. Because of this, I decided to write a few art
本文转载自零拷贝 - 用户态分析 导语 现在几乎所有人都听过 Linux 下的零拷贝技术，但我经常遇到对这个问题不能深入理解的人。所以我写了这篇文章，来深入研究这些问题。本文通过用户态程序的角度来看零拷贝，因此我有意忽略了内核级别的实现。 什么是 “零拷贝” ？ 为了更好的理解这
https://www.cnblogs.com/agen-su/articles/7762568.html send就是向页面发送文本 module.exports = function (app) { app.get('/', function (req, res) { res.send("hello world!") }）； }
可以使用sendfile()linux syscall将文件的一部分从一个mmaped文件发送到另一个mmaped文件吗？解决方法:从sendfile(2)开始： Presently (Linux 2.6.9): in_fd, must correspond to a file which supports mmap()-like operations (i.e., it cannot be a socket); and out_fd must re
Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率。即使是普通的服务器，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广
到目前为止,我一直在努力保护Django的媒体文件而无所事事！我只是想让它只在管理员用户可以访问媒体文件夹的地方.这是我的Nginx文件. server { listen 80; server_name xxxxxxxxxx; location = /favicon.ico {access_log off; log_not_found off;} location /stat
我编程webserver(C),它应该发送大文件.我的问题是： 两个系统调用的主要区别是：write和sendfile. sendfile是否依赖于套接字系统缓冲区的大小？我注意到写入经常写的少于我要求的. 例如,如果对一个文件有很多请求：我应该打开它,复制到内存中并使用write,或者我可以为每个客户端执行sendfi
我正在尝试在Linux 2.6.32下测试sendfile()系统调用,以便在两个常规文件之间对数据进行零复制. 据我所知,它应该工作：从2.6.22开始,sendfile()已经使用splice()实现,输入文件和输出文件都可以是常规文件或套接字. 以下是sendfile_test.c的内容： #include <sys/sendfile.h> #include
本文探讨Linux中主要的几种零拷贝技术以及零拷贝技术适用的场景。为了迅速建立起零拷贝的概念，我们拿一个常用的场景进行引入： 引文## 在写一个服务端程序时（Web Server或者文件服务器），文件下载是一个基本功能。这时候服务端的任务是：将服务端主机磁盘中的文件不做修改地从已连接的sock
