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Tornado和现在的主流Web服务器框架（包括大多数Python的框架）有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快能实现高并发。得利于其非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado每秒可以处理数以千计的连接，这意味着对于实时Web服务来说，Tornado是一个理想的Web框架。Tornado不同于其他pytho

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Redis的网络模型是基于I/O多路复用程序来实现的。源码中包含四种多路复用函数库epoll、select、evport、kqueue。在程序编译时会根据系统自动选择这四种库其中之一。下面以epoll为例，来分析Redis的I/O模块的源码。epoll系统调用方法Redis网络事件处理模块的代码都是围绕epoll那三个系统方法

ifndef__MYTIMER_H_define__MYTIMER_H_/高并发场景下的定时器///定时器回调函数typedefvoid(TimerCallback)(intfd,void

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如果有误，请大神指出啊！\之前留下的坑之前写过一篇kqueue实现文件操作监控(http://my.oschina.net/shinedev/blog/501795)，讲了Kqueue在文件监控的应用，文章给出的例子只对于一个test文件进行监控。Kqueue或者Epoll更多的是被使用在Socket

epoll服务器示例,监听5000个端口,使用线程池收藏运行这个程序需要预先设置栈内存和文件描述符上限,否则运行失败ulimitn16384ulimits4096文件名:server.c编译:gccserver.cWallO2pthreadoserverinclude<unist

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server端：include<unistd.hinclude<sys/types.h/basicsystemdatatypes/include<sys/socket.h/basicsocketdefinitions/include<n

前言因为项目涉及到Nginx一些公共模块的使用，而且也想对惊群效应有个深入的了解，在整理了网上资料以及实践后，记录成文章以便复习巩固。结论不管还是多进程还是多线程，都存在惊群效应，本篇文章使用多进程分析。在Linux2.6版本之后，已经解决了系统调用Accept的惊群效应（前提是没有使用select、poll、epoll等事件

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什么是IO？IO中的I就是input，O就是output,IO模型即输入输出模型,而比较常听说的便是磁盘IO,网络IO。什么是操作系统的IO?我们如果需要对磁盘进行读取或者写入数据的时候必须得有主体去操作，这个主体就是应用程序。应用程序是不能直接进行一些读