IOCP发送大数量的问题
feign通过string传输内容过大报错
feign通过string传输内容过大报错在通过Feign进行远程调用时，如果传输的内容过大，可能会导致Feign报错。
这是因为Feign默认的最大内容长度限制为10MB。
要解决这个问题，可以通过修改Feign的配置，增加最大内容长度限制。
1. 在应用程序中创建一个新的配置类，例如`FeignConfig`。
```java@Configurationpublic class FeignConfig {@Beanpublic Decoder feignDecoder() {return new ResponseEntityDecoder(newSpringDecoder(feignHttpMessageConverters()));}@Beanpublic Encoder feignEncoder() {return new SpringEncoder(feignHttpMessageConverters()); }@Beanpublic HttpMessageConverters feignHttpMessageConverters() { return new HttpMessageConverters(new ByteArrayHttpMessageConverter());}@Beanpublic feign.Logger.Level feignLoggerLevel() {return feign.Logger.Level.FULL;}@Beanpublic Retryer feignRetryer() {return Retryer.NEVER_RETRY;}@Beanpublic Options feignOptions() {return new Options(5000, 5000);}}```2. 在`FeignConfig`类中，通过创建`Options`对象，可以设置最大的连接超时时间和读取超时时间。
大数据量并发处理办法
保守式并发通常用于两个目的。第一，在某些情况下，存在对相同记录的大量争用。在数据上放置锁所费的成本小于发生并发冲突时回滚更改所费的成本。
在事务过程中不宜更改记录的情况下，保守式并发也非常有用。库存应用程序便是一个很好的示例。假定有一个公司代表正在为一名潜在的客户检查库存。您通常要锁定记录，直到生成订单为止，这通常会将该项标记为“已订购”状态并将其从可用库存中移除。如果未生成订单，则将释放该锁，以便其他检查库存的用户得到准确的可用库存计数。
二。对数据库层面的处理
当两个用户同时访问一个页面，一个用户可能更新的是另一个用户已经删除的记录。或者，在一个用户加载页面跟他点击删除按钮之间的时间里，另一个用户修改了这条记录的内容。所以需要考虑数据库锁的问题
有下面三中并发控制策略可供选择：
Ø 什么都不做 –如果并发用户修改的是同一条记录，让最后提交的结果生效（默认的行为）
3. 调整machine.config中的processModel>requestQueueLimit的设置
由原来的默认5000改为100000。
[html] view plaincopy
<configuration>
<system.web>
<processModel requestQueueLimit="100000"/>
1.对表按查询条件建立索引
2.对查询语句进行优化
3.可以考虑对查询数据使用缓存
对于第三种情况的处理：
也能采用第一种情况的处理方法，另外因为是对同一个表进行更新操作，可以考虑使用下面的处理方法：
1.先将数据保存到缓存中，当数据达到一定的数量后，再更新到数据库中
IOCP模型总结
IOCP模型总结
IOCP模型的基本原理是使用操作系统提供的一个输入/输出完成端口，服务器在等待I/O完成时可以继续处理其他的请求（非阻塞），当操作系
统I/O操作完成之后，会通过回调函数的方式通知服务器，从而让服务器
能够及时处理已完成的请求。
2. 创建工作线程（CreateThread）：服务器需要创建一定数量的工
作线程，用于处理来自客户端的请求和处理完成端口的通知。
这些工作线
程会在每一个请求到来时进行处理，当有I/O操作完成时，通过回调函数
的方式通知工作线程进行处理。
1.高吞吐量：通过多线程异步I/O的方式，充分利用了硬件性能和操
作系统的特性，能够处理大量的并发请求，提高服务器的吞吐量。
2.高性能：由于保持了非阻塞状态，减少了线程的阻塞时间，服务器
能够更快地响应请求，提供更好的性能。
3.可扩展性好：通过使用多线程模型，服务器可以根据需要动态调整
工作线程的数量，以适应不同的负载情况。
4.高并发处理能力：IOCP模型使用操作系统的通知机制，可以同时
处理多个I/O请求，大大提高了服务器的并发处理能力。
5.方便管理和维护：IOCP模型对服务器的管理和维护提供了便利，
通过将I/O完成的通知传递给操作系统，不需要服务器自己去维护和管理
线程，也无需关心线程的创建和销毁等问题。
总之，IOCP模型是一种高性能、高并发的I/O处理模式，通过利用
操作系统的特性和硬件性能，提高了服务器的处理能力。
它广泛应用于网
络服务器、数据库服务器等需要处理并发请求的场景，能够为用户提供更快速、更稳定的服务。
C#Sockettcp发送数据大小问题
C#Sockettcp发送数据大小问题TCP/IP是可靠性传输协议,它能保证数据能按顺序的方式到达目的地.看到以上描述在写TCP/IP应用的时候似乎就可以放心了,只要程序不出意外就数据输传就是正确.但最近在做一个文件传输工作的时候确得到的结果并不是这样,发现网络环境和一次发送数据大会影响整个输传结果.以下是这两晚的测试情况测试内容描述:每个文件块信息包大概是120k左右采用异步5连接输传,双方的Socket.SendBufferSize和Socket.ReceiveBufferSize都设置为64K测试服务器分别有:局域网:ServerA在美国机房:ServerB 延时高,Ping有时会超时测试client一台,通过ADSL上网.以下是Client从Sever下载文件的情况:服务器8K SendBuffer,客户端是8K ReceiveBuffer从ServerA下载文件,分别下载多个文件几M到几百M不等,下载后文件正确.从ServerB下载文件,分别下载多个文件,几M或更小的文件有部分正确,大文件基本都是错误.两端记录的发送的字节数和接收的字节相等,符合文件大小,程序也没有跟踪到数据接收异常导致的协议分解错误.服务器4K SendBuffer,客户端8K ReceiveBuffer从ServerA下载文件,分别下载多个文件几M到几百M不等,下载后文件正确.从ServerB下载文件,分别下载多个文件,文件的正确率比较高,不过还是大文件相对错误比较多.当开启迅雷下载后情况就开始变坏,大部分接收到的文件都出问题,两端记录的发送的字节数和接收的字节相等,符合文件大小,程序也没有跟踪到数据接收异常导致的协议分解错误?服务器2K SendBuffer,客户端8K ReceiveBuffer从ServerA下载文件,分别下载多个文件几M到几百M不等,下载后文件正确.从ServerB下载文件,分别下载多个文件,下载结果没有发现错误文件.当开启迅雷下载后还是有个别文件错误,两端记录的发送的字节数和接收的字节相等,符合文件大小,程序也没有跟踪到数据接收异常导致的协议分解错误服务器1K SendBuffer,客户端8K ReceiveBuffer从ServerA下载文件,分别下载多个文件几M到几百M不等,下载后文件正确.从ServerB下载文件,分别下载多个文件,下载结果没有发现错误文件.当开启迅雷下载后没有发现文件错误.测试文件发送到Server和下载的情况基本差不多,这说明了在网络不好的情况处理发送大数据包似首容易产生错误,但看TCP/IP协议讲解这情况似乎不存在,因为当一个发送数据超过某个值的时候,TCP会划分块进行传输并保证其顺序.但网络不好的情况测试结果接收的数据有错误,但处理的数据大小是正确的,也并没影响整个协议的分解.由于对CP/IP协议、低层和路由处理的不了解，暂没找到具体原因。
高效处理大规模并发请求的方法与技巧
高效处理大规模并发请求的方法与技巧在当今信息时代，大规模的并发请求已经成为许多应用程序和系统必须面对的挑战。
无论是电子商务网站、社交媒体平台还是在线游戏，都需要能够处理大量的用户请求。
因此，如何高效处理大规模并发请求成为了一个非常重要的问题。
本文将从方法与技巧两个方面来探讨高效处理大规模并发请求的问题。
一、方法1.异步编程在处理大规模并发请求时，异步编程是一种非常有效的方法。
传统的同步编程模型中，每个请求都需要等待前一个请求完成后才能进行处理，这样会导致系统处理速度变慢。
而异步编程模型中，每个请求可以独立进行处理，不需要等待其他请求的完成。
这样就能够提高系统的吞吐量，从而更好地处理大规模的并发请求。
2.多线程多线程是处理大规模并发请求的另一种有效方法。
通过利用多线程并行处理请求，系统能够更快速地响应用户的请求。
但是需要注意的是，多线程编程需要注意线程安全性的问题，以避免出现死锁、数据竞争等问题。
因此，在使用多线程处理并发请求时，需要仔细设计线程之间的通信和同步机制。
3.负载均衡负载均衡是分布式系统中常用的一种方法，通过将请求分发到不同的服务器上进行处理，可以有效地提高系统的并发处理能力。
在负载均衡系统中，通常会有一台负载均衡器来负责将请求分发到不同的服务器上，以保持系统的稳定性和高可用性。
通过负载均衡，系统能够更好地处理大规模并发请求，并且能够在某些服务器出现故障时进行故障转移，保证系统的正常运行。
4.缓存缓存是一种常用的优化方法，通过缓存系统能够更快速地响应用户的请求。
在处理大规模并发请求的场景下，缓存能够有效地减轻服务器的负担，提高系统的并发处理能力。
通过合理地使用缓存，可以避免重复计算和重复查询数据库的情况，从而提高系统的性能。
二、技巧1.预热在系统启动或者收到大规模并发请求时，可以通过预热的方法来提前加载系统的资源，以提高系统的响应速度。
预热可以包括加载缓存、预处理数据等操作，通过预热，系统能够更快速地响应用户的请求，从而提高系统的处理能力。
linux的TCP连接数量最大不能超过65535个吗，那服务器是如何应对百万千万的并发的？
linux的TCP连接数量最⼤不能超过65535个吗，那服务器是如何应对百万千万的并发的？⾸先，问题中描述的65535个连接指的是客户端连接数的限制。
在tcp应⽤中，server事先在某个固定端⼝监听，client主动发起连接，经过三路握⼿后建⽴tcp连接。
那么对单机，其最⼤并发tcp连接数是多少呢？如何标识⼀个TCP连接在确定最⼤连接数之前，先来看看系统如何标识⼀个tcp连接。
系统⽤⼀个4四元组来唯⼀标识⼀个TCP连接：{localip,localport,remoteip,remoteport}。
client最⼤tcp连接数client每次发起tcp连接请求时，除⾮绑定端⼝，通常会让系统选取⼀个空闲的本地端⼝（local port），该端⼝是独占的，不能和其他tcp连接共享。
tcp端⼝的数据类型是unsigned short，因此本地端⼝个数最⼤只有65536，端⼝0有特殊含义，不能使⽤，这样可⽤端⼝最多只有65535，所以在全部作为client端的情况下，⼀个client最⼤tcp连接数为65535，这些连接可以连到不同的serverip。
server最⼤tcp连接数server通常固定在某个本地端⼝上监听，等待client的连接请求。
不考虑地址重⽤（unix的SO_REUSEADDR选项）的情况下，即使server端有多个ip，本地监听端⼝也是独占的，因此server端tcp连接4元组中只有remoteip（也就是clientip）和remote port（客户端port）是可变的，因此最⼤tcp连接为客户端ip数×客户端port数，对IPV4，不考虑ip地址分类等因素，最⼤tcp连接数约为2的32次⽅（ip数）×2的16次⽅（port 数），也就是server端单机最⼤tcp连接数约为2的48次⽅。
实际的tcp连接数上⾯给出的是理论上的单机最⼤连接数，在实际环境中，受到机器资源、操作系统等的限制，特别是sever端，其最⼤并发tcp连接数远不能达到理论上限。
IOCP发送大数量的问题
IOCP发送大数量的问题1．IOCP发送大数量的问题2．IOCP发送大数量的问题有A，B两块数据，如AB两块数据，如果A数据比较大，异步只发送了一部分就返回了，B数据已经提交，这时候再发A剩下的部分就乱顺序了，该如何处理。
所有重叠操作可确保按照应用程序投递的顺序执行. 然而, 不能确保从完成端口返回的完成通知也按照上述顺序执行". 由此可见, "操作的执行"和"操作结果的通知"这二者的顺序并不能保证完成一致. 在这种情况下, 在这种情况下, 为每个客户端单独作一个发送队列, 有利于进行发送控制. 对于同一个客户端而言, 前一次发送的结果没有返回之前, 针对于同一socket, 不再发后续数据.当WSASend的时候，你的应用需要把应用缓冲提交给socket缓冲，然后系统会把socket缓冲提交给TCP 缓冲。
这就算是一次完成的WSASend过程。
当你的应用把应用缓冲提交给 socket缓冲成功后(注意，这个时候，应用缓冲并没有提交到TCP缓冲)，这个时候，Get...就成功回收了(10M)。
你Get..回收成功了，并不代表你的所有的数据都发送出去了。
可能他们都在TCP 缓冲里（TCP缓冲也是有个最大值的，并不是提交任何大都可以，你可以尝试把10M提高继续测试下）。
IOCP是要么提交成功要么提交失败，所以不用考虑发送出去半个包的情况。
如何知道实际发送的数据量，这个拍拍脑袋就能想到办法，接收方收到发送方的包回一个确认包就可以了，发送方收到确认包以后就知道成功发送的数据量。
在发送方, 如何知道已经发了多少数据量, 还是依靠GET函数的返回数比较准确. 这个数字, 本身也是来自于底层TCP通信时的协议操作结果.我的意思是制订一个通讯协议以后就可以拆包和组包，因此在收到一个完整包以后就可以给发送方发包确认。
2．IOCP:GetQueuedCompletionStatus返回后，完成事件处理时间相当长。
大并发大数据量请求的处理方法
大并发大数据量请求的处理方法大并发大数据量请求一般会分为几种情况：1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找，更新操作2.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的大数据量进行查询操作3.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表进行更新操作对于第一种情况一般处理方法如下：一。
对服务器层面的处理1. 调整IIS 7应用程序池队列长度由原来的默认1000改为65535。
IIS Manager > ApplicationPools > Advanced SettingsQueue Length : 655352. 调整IIS 7的appConcurrentRequestLimit设置由原来的默认5000改为100000。
c:\windows\system32\inetsrv\appcmd.exe set config /section:serverRuntime /appConcurrentRequestLimit:100000 在%systemroot%\System32\inetsrv\config\applicationHost. config中可以查看到该设置：[html] view plain copyprint?1.<serverRuntime appConcurrentRequestLimit="100000" / >3. 调整machine.config中的processModel>requestQueueLimit的设置由原来的默认5000改为100000。
[html] view plain copyprint?1.<configuration>2.<system.web>3.<processModel requestQueueLimit="100000"/>4. 修改注册表，调整IIS 7支持的同时TCPIP连接数由原来的默认5000改为100000。
命令行传递超长参数
命令行传递超长参数摘要：1.命令行参数的基本概念2.超长参数的定义和问题3.解决超长参数的方法4.具体实现示例5.总结正文：1.命令行参数的基本概念命令行参数是在命令行界面中传递给程序的参数，通常用于控制程序的行为或提供输入数据。
在Linux 和Unix 系统中，命令行参数通常作为一个字符串数组传递给程序，这样可以方便地对参数进行解析和处理。
2.超长参数的定义和问题当命令行参数的长度超过系统规定的最大长度时，就会出现超长参数的问题。
在Linux 和Unix 系统中，通常使用getopt 函数来解析命令行参数，该函数默认限制参数长度为256 个字符。
如果参数长度超过256 个字符，getopt 函数将无法正确解析该参数，导致程序出现错误。
3.解决超长参数的方法为了解决超长参数的问题，可以采用以下方法:(1) 修改getopt 函数的参数长度限制。
可以通过修改getopt 函数的源代码来实现，但这种方法较为繁琐，并且可能会影响其他使用getopt 函数的程序。
(2) 将超长参数分割成多个参数传递。
这种方法可以通过在程序中添加参数解析逻辑来实现，但会增加程序的复杂度。
(3) 使用第三方库来解析命令行参数。
这种方法可以避免修改getopt 函数的源代码，同时也可以方便地处理超长参数。
例如，可以使用GNU 的getopt 库，它提供了更灵活的参数解析功能，并且可以处理超长参数。
4.具体实现示例下面是一个使用GNU getopt 库处理超长参数的示例:```c#include <stdio.h>#include <getopt.h>int main(int argc, char *argv[]) {struct option long_options[] = {{"very-long-option", required_argument, NULL, "v"},{NULL, 0, NULL, 0}};int ret = getopt_long(argc, argv, "v", long_options, NULL);if (ret == -1) {fprintf(stderr, "Error in getopt_long");return 1;}char *param = optarg;printf("very-long-option: %s", param);return 0;}```在这个示例中，我们定义了一个名为"very-long-option"的长参数，并将其与字符"v"关联。
向 or 函数传递的参数太多。该函数的最大参数计数为 2。
向or 函数传递的参数太多。
该函数的最大参数计数为2。
向函数传递的参数太多。
该函数的最大参数计数为2。
在编程中，函数是一种模块化的代码块，用于执行特定的任务。
函数通常接受输入参数，并根据这些参数执行一系列操作，最后返回结果。
然而，有时候我们可能会遇到一个问题，即向函数传递的参数太多，而函数的最大参数计数却为2。
本文将逐步回答这个问题，并探讨如何解决。
首先，让我们明确一下函数的最大参数计数是什么意思。
函数的最大参数计数是指函数定义时所允许的最大参数个数。
也就是说，当我们调用函数时，只能向该函数传递少于或等于最大参数计数的参数。
如果传递的参数个数超过了最大参数计数，就会出错。
那么为什么函数会有最大参数计数的限制呢？这是因为函数在执行时需要在内存中为参数分配空间。
当参数过多时，会导致内存溢出的风险。
为了防止这种情况的发生，编程语言通常会限制函数的参数个数。
接下来，我们来讨论如何解决这个问题。
首先，我们可以考虑使用数组或对象作为函数的参数。
数组或对象可以容纳多个值，因此我们可以将多个参数打包成一个参数，然后将该参数传递给函数。
在函数内部，我们可以通过索引或键的方式来获取所需的值。
例如，假设我们有一个函数需要接收多个参数，比如姓名、年龄、性别等。
我们可以将这些参数打包成一个对象，然后将该对象作为函数的参数：pythondef process_person(person):name = person["name"]age = person["age"]gender = person["gender"]# 执行一些操作...在调用函数时，我们可以这样传递参数：pythonperson = {"name": "Alice","age": 25,"gender": "female"}process_person(person)通过将多个参数打包成一个对象，我们可以更好地组织和管理参数，同时避免超过函数最大参数计数的限制。
测试服务器的最大并发的连接数
测试服务器的最⼤并发的连接数今天上午测试了⼀下这段时间写的服务器的程序，主要测试的是服务器的最⼤的并发的连接数.服务器端使⽤的是ACE的前摄式(Proactor)模式，该模式在Windows平台下也就是⼤名⿍⿍的IOCP模型。
(内存4G、CPU4核)模拟客户端测试程序的编写，采⽤多线程，⼀个线程对应⼀个连接，⼀个线程分配16K的线程空间，这样可以⽣成1万个线程(进程的地址空间2G / 16 * 1024)。
客户端的⼯作：连接服务器，连接成功后，每隔1秒向服务器发送数据。
测试结果如下：I/O模型尝试数/连接成功数IOCP 10000/10000注意事项：在模拟客户端程序对应的机器上，需要修改注册表：HKEY_LOCAL_MACHINE/SYSTEM/CurrentControlSet/Services下连接成功数<4000如下图：如果不改注册表的话，相应的如果不改注册表的话，相应的连接成功数TcpNumConnectionsKey: Tcpip/Parameters取值类型：REG_DWORD - Number取值范围：0 - 0xfffffe缺省值：0xfffffe描述：本参数限制可以同时打开的TCP连接的数量MaxUserPortkey: Tcpip/Parameters取值类型：REG_DWORD - Number取值范围：5000-65534 (⼗进制)缺省值：0x1388 (5000 ⼗进制)描述：控制⼀个应⽤程序可以打开的最多端⼝数量。
通常，短命的端⼝在1024-5000之间分配。
当试图发起5000以上端⼝的连接，系统将出现WSAENOBUFS(10055)错误：因为队列满或者系统缺乏⾜够的缓冲空间。
如下图所⽰：测试效果截图：模拟客户端红⾊的框中表⽰连接过万蓝⾊的框中表⽰因为线程⽣成太多导致的栈溢出！导致的栈溢出。
⽽不字节，超出了其范围，导致的栈溢出。
⽽不10-3-16加上⾯这句话不对，原因是cSendData对应的栈空间空间分配的太⼩，只有20字节，超出了其范围，是线程⽣成太多导致的今天晚上再测试⼀下，⽹上说IOCP的并发的连接数可以到5W-6W，我改⼀下程序，把线程的栈空间改⼩⼀下，多⽣成些线程，将测试结果写⼊⽂件，让它跑⼀晚上吧，试试看，⾏不⾏。
arduino 大数组 超堆栈 -回复
arduino 大数组超堆栈-回复大数组超堆栈问题是指在编程中，在Arduino控制器中声明一个过大的数组时，由于Arduino的内存限制，超出了栈的容量而导致程序崩溃或数据丢失的情况。
在本文中，我们将逐步解释这个问题，并提供解决方案以避免堆栈溢出。
第一步：了解Arduino的内存限制要解决大数组超堆栈问题，首先需要了解Arduino的内存限制。
在大多数Arduino控制器上，SRAM（静态随机访问存储器）的大小通常为2KB到8KB不等。
SRAM是Arduino用于存储变量和数据的主要内存区域。
堆栈是用于存储函数调用和局部变量的一种内存分配方式，其大小有限，通常为512字节到2048字节之间。
第二步：识别超堆栈问题的原因超堆栈问题通常是由于在Arduino程序中声明了一个过大的全局或局部数组而引起的。
当程序运行时，这些数组的存储会在堆栈中占据大量的空间。
一旦堆栈空间超出了其容量，程序就会发生崩溃或数据丢失。
第三步：使用动态内存分配为了避免堆栈溢出问题，可以使用动态内存分配来代替声明大数组。
Arduino的Dynamic Memory Allocation库（简称“DMM”库）可以帮助我们实现动态内存分配。
DMM库提供了一组函数，用于在程序运行时请求和释放内存。
通过使用DMM库，我们可以在堆中动态分配内存，而不是在堆栈中声明大数组。
第四步：动态内存分配的实现要使用DMM库进行动态内存分配，需要按照以下几个步骤进行实现：1. 引用DMM库：首先，需要在程序的开头引用DMM库。
可以使用以下代码行将DMM库包含到程序中：#include <DMM.h>2. 请求内存：在需要动态分配内存的位置，使用DMM库的函数之一来请求所需大小的内存。
可以使用以下代码行来请求内存：int* array = (int*)DMM.malloc(sizeof(int) * arraySize);其中，"arraySize"是所需数组的大小。
向 or 函数传递的参数太多。该函数的最大参数计数为 2。 -回复
向or 函数传递的参数太多。
该函数的最大参数计数为2。
-回复标题：函数参数计数限制带来的约束及解决办法摘要：本文讨论了函数参数计数限制带来的约束，以及如何通过减少参数数量、使用数据结构或使用函数重载等方法来解决这一问题。
通过对这些解决方案的分析和比较，我们可以选择最适合的方法来处理向函数传递过多参数的情况。
导言：向函数传递参数是在编程中常见的操作。
然而，许多编程语言对函数参数计数都有一定的限制，这可能会给我们在进行函数调用时带来一些约束。
本文将讨论这种限制的原因以及解决办法，以帮助读者更好地理解如何处理这样的情况。
1. 函数参数计数限制的原因1.1 编程语言的设计规定1.2 编译器或解释器的限制1.3 对性能的考虑2. 解决办法一：减少参数数量2.1 抽象共同的参数2.2 使用参数集合或结构体3. 解决办法二：使用数据结构3.1 将参数封装为对象3.2 使用关联数组或字典4. 解决办法三：使用函数重载4.1 提供多个函数重载4.2 使用默认参数5. 解决办法比较和选择5.1 简洁性和可读性5.2 可维护性和扩展性5.3 性能和效率6. 总结和展望第一部分：函数参数计数限制的原因（400字）函数参数计数限制的原因可以归结为编程语言的设计规定、编译器或解释器的限制以及对性能的考虑。
在设计编程语言时，为了避免函数过于庞大和难以理解，通常会限制函数的最大参数计数。
这种限制也有助于减少编译器或解释器的负担，以提高程序的执行效率。
此外，参数过多也可能导致代码的可读性降低，增加程序出错的可能性。
第二部分：解决办法一：减少参数数量（400字）为了解决函数参数计数过多的问题，我们可以尝试减少参数的数量。
一种方法是通过抽象一些共同的参数来减少参数的数量。
例如，将相似的数据放在一个集合中，并将该集合作为函数的参数，从而减少函数的参数数量。
另一种方法是使用参数集合或结构体，将多个参数封装为一个对象进行传递。
第三部分：解决办法二：使用数据结构（400字）除了减少参数数量之外，我们还可以使用数据结构来处理参数过多的情况。
p o l l 方 法 的 基 本 概 念
详细说说select poll epoll（以下内容来自网络和自己的总结，再次感谢网络中的大神们提供的见解）在探索select poll? epoll之前我们首先要知道什么叫多路复用：下来探索一下为什么会用到多路复用：首先我们看看一个客户端请求服务器的完整过程。
首先，请求过来，要建立连接，然后再接收数据，接收数据后，再发送数据。
具体到系统底层，就是读写事件，而当读写事件没有准备好时，必然不可操作，如果不用非阻塞的方式来调用，那就得阻塞调用了，事件没有准备好，那就只能等了，等事件准备好了，你再继续吧。
阻塞调用会进入内核等待，cpu就会让出去给其他进程使用了，你可能会说那么加进程数呀，当读写事件十分多的时候会创建很多的进程，此时进程的上下文切换会占用过多的cpu资-源。
有人会说那么用线程，其实线程的上下文切换也会占用过多资-源，而且还会引入线程之间同步和互斥的问题，因为线程之间看到的是同一块内存资-源。
所以我么就会思考能不能用一个进程来查看很多的IO事件，比如每一个人都在钓鱼每一个鱼上钩都比做是一个事件发生的话，那么一百个事件发生你可以让一百个人在那里一人拿一个鱼竿进行钓鱼，你自己负责进行鱼的收集。
此时如果没有鱼上钩，那一百个人就在那阻塞等待，你自己为了收鱼也在空闲着。
这里的你自己可以比作CPU，一般个人可以比作多个进程，此时如果不是所有鱼都上钩，你就十分空闲其他人也在那拿着鱼竿空闲等待着，如果同时有多个鱼上钩了，多个人会像你汇报，此时汇报的顺序问题就是形成混乱。
此时我们可以进行一下改进，比如专门找一个人拿着许多鱼竿，当一个鱼竿上的鱼上钩以后再拉起鱼竿，这样节约了人力，还解决了问题。
下来讲一个真实的故事吧：假设你是一个机场的空管，你需要管理到你机场的所有的航线，包括进港，出港，有些航班需要放到停机坪等待，有些航班需要去登机口接乘客。
你会怎么做?最简单的做法，就是你去招一大批空管员，然后每人盯一架飞机，从进港，接客，排位，出港，航线监控，直至交接给下一个空港，全程监控。
并发数超限解决方法
并发数超限解决方法当我们使用并发技术处理高负载的请求时，我们很可能会遇到并发数超限的问题。
这时，我们需要考虑采取哪些措施来解决这个问题。
首先，我们需要了解并发数超限是怎么发生的。
通常情况下，一个服务器的并发数是有限制的。
当客户端向服务器发送请求时，服务器会为其分配一个线程或进程来处理。
如果线程或进程的数量达到了限制，那么新的请求就会被拒绝或被放入队列中等待处理。
这时，就会出现并发数超限的情况。
1. 增加服务器硬件资源：增加服务器的硬件资源可以提高并发处理能力，减少并发数超限的情况。
比如增加 CPU、内存、硬盘空间等资源。
2. 优化系统设置：针对不同的操作系统和应用程序，做好一些优化设置可以提高系统的并发处理能力。
例如，优化 TCP/IP 设置、系统缓存设置、应用程序的线程池配置等等。
3. 使用负载均衡技术：通过负载均衡技术，我们可以在多台服务器间分配请求，从而减少单台服务器的负载压力，提高系统的并发处理能力。
4. 实现流控技术：一些应用程序可以通过实现流控技术来限制客户端的请求速度，从而降低服务器的压力，减少并发数超限的情况。
5. 优化程序设计：对于一些程序，我们可以通过优化程序设计来降低对服务器资源的占用，从而减少并发数超限的情况。
例如，对于一些程序中频繁的数据库操作，我们可以通过一些技术手段降低数据库的开销。
在采取以上措施时，我们需要注意一些问题：1. 合理规划硬件资源：我们应该仔细评估服务器的负载能力，合理规划服务器的硬件资源，避免浪费。
2. 测试和评估：在采取措施之前，我们需要对应用程序进行充分的测试和评估，以确保采取的措施能够正确处理高负载的请求。
3. 统计和监控：我们需要对系统的并发处理情况进行统计和监控，及时发现并发数超限的情况，采取相应的措施解决。
综上所述，当我们遇到并发数超限的问题时，我们可以采取一些措施来解决。
通过增加硬件资源、优化系统设置、使用负载均衡技术、实现流控技术和优化程序设计等手段，我们可以提高系统的并发处理能力，降低并发数超限的风险。
io密集型最大线程数
对于IO密集型任务，最大线程数需要根据实际任务的情况来调整，一般建议是设置为CPU核心数的两倍左右。
在IO密集型任务中，线程大部分时间都在等待IO操作完成，因此，开启过多线程并不能有效利用CPU资源。
相反，如果线程数过多，反而会增加线程切换的开销，降低CPU利用率。
因此，对于IO密集型任务，通常会根据实际任务的IO需求和系统资源来调整线程数，以获得最佳的性能表现。
具体的最大线程数设置还需要根据实际任务的情况来进行调整和优化，可以通过实验的方式来确定最优的设置值。
c语言io多路复用防止粘包处理实例
c语言io多路复用防止粘包处理实例【知识文章】C语言IO多路复用防止粘包处理实例导语：在网络编程中，粘包是一个常见的问题，它会导致接收端无法正确解析接收到的数据。
为了解决这个问题，C语言中的IO多路复用技术被广泛应用。
本文将通过一个实例，深入探讨C语言IO多路复用如何防止粘包问题的处理方式。
1. 引言网络通信中，由于发送端和接收端的数据处理速度不同，可能会出现多个数据包被一次性接收的情况，即粘包现象。
粘包问题的出现会导致接收端无法正确解析数据，进而影响系统的正常运行。
为了解决这个问题，C语言提供了IO多路复用技术。
2. IO多路复用概述IO多路复用指的是一种机制，通过一种单线程模式同时监听多个文件描述符，当文件描述符就绪时，触发相应的事件处理函数。
常见的IO 多路复用的实现方式有select、poll和epoll等。
3. 实例场景说明假设有一个服务端程序，需要处理多个客户端的请求，并且每个请求都是一个数据包。
而服务端为了更高的性能，使用了IO多路复用技术来并发处理客户端请求。
此时，就有可能出现客户端的数据包被一次性接收的情况，进而导致粘包问题。
4. 解决方案：为了解决粘包问题，可以通过如下的方式来进行处理：4.1 设置消息头在客户端发送数据包之前，在数据包前面添加一个固定长度的消息头，用于存储数据包的长度信息。
服务端在接收数据包时，先读取消息头的长度信息，然后根据长度信息来解析真正的数据包。
4.2 使用边界符在数据包的每个边界位置，添加一个特殊的字符作为边界符。
服务端在接收到数据时，根据边界符来分割数据包，并逐个解析。
5. 代码实现下面是使用IO多路复用的C语言代码示例：```c#include <stdio.h>#include <sys/select.h>int main() {fd_set readfds;int max_fd;// 初始化文件描述符集合while (1) {FD_ZERO(&readfds);FD_SET(sockfd, &readfds);// 添加监听的文件描述符到文件描述符集合select(max_fd + 1, &readfds, NULL, NULL, NULL); // 监听文件描述符集合的可读事件if (FD_ISSET(sockfd, &readfds)) {// 处理客户端请求}}return 0;}```6. 个人观点和总结通过本文的阐述，我们了解了C语言中IO多路复用技术如何应用于防止粘包问题，以及具体的处理方式。
arduino 大数组 超堆栈
Arduino 大数组超堆栈问题解析1. 什么是 Arduino？Arduino 是一种开源的电子平台，用于构建各种交互式项目。
它包含一个硬件部分和一个软件部分。
硬件部分是一个可编程的微控制器板，而软件部分则是一个简单易用的集成开发环境（IDE），用于编写和上传代码到 Arduino 板上。
Arduino 板可以连接各种传感器、执行器和其他电子组件，使用户能够创建自己的物联网设备、机器人、智能家居等等。
它的设计初衷是为非专业人士提供一个低成本、易于操作的平台，让更多人能够参与到电子创作中来。
2. Arduino 中的数组在 Arduino 中，数组是一种用于存储多个相同类型的数据元素的数据结构。
数组可以在程序中创建、访问和操作，使我们能够方便地处理大量数据。
Arduino 支持不同类型的数组，包括整数数组、浮点数数组、字符数组等等。
我们可以根据需要声明数组的大小，并通过索引来访问数组中的元素。
例如，以下是一个整数数组的声明和初始化的例子：int myArray[5] = {1, 2, 3, 4, 5};这里我们创建了一个名为myArray的整数数组，它有 5 个元素，并初始化为 1、2、3、4、5。
3. 大数组和堆栈问题在 Arduino 中，由于内存的限制，使用大数组可能会导致堆栈溢出的问题。
堆栈是用于存储函数调用和局部变量的内存区域，它的大小是有限的。
当我们声明一个大数组时，它会被分配到堆栈中。
如果数组的大小超过了堆栈的容量，就会发生堆栈溢出，导致程序崩溃或不可预测的行为。
为了避免堆栈溢出问题，我们可以采取以下几种解决方案：3.1 使用动态内存分配Arduino 提供了动态内存分配函数malloc()和free()，可以在堆中分配和释放内存。
通过使用动态内存分配，我们可以在堆中创建大数组，而不必担心堆栈的大小限制。
以下是一个使用动态内存分配的例子：int* myArray = (int*)malloc(1000 * sizeof(int));// 使用 myArrayfree(myArray);在这个例子中，我们使用malloc()函数在堆中分配了 1000 个整数的空间，并将其赋值给指针myArray。
IOCP使用时常见的几个错误
IOCP使用时常见的几个错误2009-09-26 23:03在使用IOCP时，最重要的几个API就是GetQueueCompeltion Status、WSARecv、WSASend，数据的I/O及其完成状态通过这几个接口获取并进行后续处理。
GetQueueCompeltionStatus attempts to dequeue an I/O co mpletion packet from the specified I/O completion port. If there is no completion packet queued, the function waits for a pendi ng I/O operation associated with the completion port to comple te.BOOL WINAPI GetQueuedCompletionStatus( __in HANDL E CompletionPort, __out LPDWORD lpNumberOfBytes, __out PULONG_PTR lpCompletionKey, __out LPOVERLAPPED *lpOver lapped, __in DWORD dwMilliseconds );If the function dequeues a completion packet for a successf ul I/O operation from the completion port, the return value is no nzero. The function stores information in the variables pointed t o by the lpNumberOfBytes, lpCompletionKey, and lpOverlappe d parameters.除了关心这个API的in & out（这是MSDN开头的几行就可以告诉我们的）之外，我们更加关心不同的return & out意味着什么，因为由于各种已知或未知的原因，我们的程序并不总是有正确的return & out。
feign通过string传输内容过大报错
feign通过string传输内容过大报错Feign是一个Java的HTTP客户端，它简化了通过HTTP协议进行远程通信的过程。
Feign可以自动将HTTP请求转换为Java方法的调用，并将响应转换为Java对象。
然而，在使用Feign进行远程通信时，如果要传输的内容过大，可能会遇到一些问题。
首先，Feign通过HTTP协议进行通信，HTTP协议有一个最大报文长度的限制。
在RFC 7230规范中，对HTTP协议的报文长度进行了规定，最大报文长度为2^31-1字节，即2GB。
因此，理论上Feign应该可以传输2GB大小的内容。
然而，在实际应用中，传输如此大的内容是不现实的。
由于网络传输的限制，大量的数据传输会带来较长的延迟和较高的带宽消耗。
此外，服务器端和客户端的内存也会受到挑战。
因此，经验上建议在使用Feign传输内容时，尽量将内容控制在几十MB左右，以获得更好的性能和稳定性。
如果您遇到了通过Feign传输内容过大导致报错的情况，可以考虑以下几个解决方案：1.使用流式传输：Feign支持通过`RequestBody`、`ResponseBody`以及`MultipartFile`进行文件流式传输。
将内容拆分成多个部分，使用流式传输，可以减少一次性传输过大的内容所带来的问题。
2.增加服务器端和客户端的配置：有时服务器端或客户端的默认配置可能限制了可以传输内容的大小。
您可以尝试修改服务器端或客户端的配置，以适应更大的内容传输。
3.分片传输：如果内容过大，可以将内容拆分为多个小于限制大小的片段。
然后，分多次进行传输，最后在服务器端进行组装。
这样可以规避传输过大的限制。
4.考虑使用其他传输方式：如果您需要传输的内容确实过大，可能需要考虑使用其他的传输方式，如FTP、SFTP等。
这些协议针对大文件传输进行了优化，可以更好地满足您的需求。
综上所述，当使用Feign进行远程通信时，如果要传输的内容过大导致报错，我们可以采取一些解决方案来规避这个问题。
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1．IOCP发送大数量的问题2．IOCP发送大数量的问题有A，B两块数据，如AB两块数据，如果A数据比较大，异步只发送了一部分就返回了，B数据已经提交，这时候再发A剩下的部分就乱顺序了，该如何处理。
所有重叠操作可确保按照应用程序投递的顺序执行. 然而, 不能确保从完成端口返回的完成通知也按照上述顺序执行". 由此可见, "操作的执行"和"操作结果的通知"这二者的顺序并不能保证完成一致. 在这种情况下, 在这种情况下, 为每个客户端单独作一个发送队列, 有利于进行发送控制. 对于同一个客户端而言, 前一次发送的结果没有返回之前, 针对于同一socket, 不再发后续数据.当WSASend的时候，你的应用需要把应用缓冲提交给 socket缓冲，然后系统会把socket缓冲提交给TCP 缓冲。
这就算是一次完成的WSASend过程。
当你的应用把应用缓冲提交给 socket缓冲成功后(注意，这个时候，应用缓冲并没有提交到TCP缓冲)，这个时候，Get...就成功回收了(10M)。
你Get..回收成功了，并不代表你的所有的数据都发送出去了。
可能他们都在TCP缓冲里（TCP缓冲也是有个最大值的，并不是提交任何大都可以，你可以尝试把10M提高继续测试下）。
IOCP是要么提交成功要么提交失败，所以不用考虑发送出去半个包的情况。
如何知道实际发送的数据量，这个拍拍脑袋就能想到办法，接收方收到发送方的包回一个确认包就可以了，发送方收到确认包以后就知道成功发送的数据量。
在发送方, 如何知道已经发了多少数据量, 还是依靠GET函数的返回数比较准确. 这个数字, 本身也是来自于底层TCP通信时的协议操作结果.我的意思是制订一个通讯协议以后就可以拆包和组包，因此在收到一个完整包以后就可以给发送方发包确认。
2．IOCP:GetQueuedCompletionStatus返回后，完成事件处理时间相当长。
感觉单独用线程处理请求要好一些，但是从我刚才性能分析来看在通常情况下I/O线程和处理线程合并起来性能要好一些，同时处理耗时操作的线程比单独用来处理耗时操作的线程个数要多，所以性能当然要好一些。
但是，带来一个负面问题，本来我使用一个队列和一个线程来处理数据包，这样在游戏的逻辑部分不存在线程同步的问题。
如果将处理过程放进GET线程的话，就变成N多个线程处理数据包了，虽然在socket的读取这层性能提高了，但是当数据包到达逻辑层后，还是需要频繁的加锁的阿～同样是有消耗的，甚至消耗会更大。
IOCP有多个get线程，这些线程互不相关，只负责处理socket上的读取，以及读取后针对不同的session进行拼包。
这个过程不需要做任何的同步锁定。
当拼包完成后，即获取到了一个完整的逻辑包时，将其插进处理队列，这里队列需要锁定一次。
然后，有一个单独的处理线程，从队列中取逻辑包出来处理，这个线程即逻辑层的单线程。
这样做的好处是，尽量将没有逻辑意义的处理放进多个线程处理，将最后的结果（即需要逻辑处理的东西），交给单线程处理。
以最大限度的缩短单线程处理数据包的时间。
关于多线程还是单线程, 这个问题的争论由来已久. 总体而言, 我们需要在这两者之间作个权衡, 我比较赞同的观点是: 主逻辑线程只有一个, 如果主逻辑线程中存在耗时较长的逻辑, 则想办法分离, 分离的方法其中之一就是看这部分逻辑能否并行处理, 如果可以, 就在这里作"分阶段"的多线程. 主逻辑线程为多个时,带来的是调试和纠错等相关的时间开销. 这类服务器的业务逻辑I/O负载比较大，根本无法单线程处理。
在这种环境下开多个GET***就比通过队列单线程来处理业务逻辑要高效的多。
我认为调用Get***和处理在同一个线程也没关系，只要开个线程足够多，比如10个Thread。
比你开4个Get**线程，6个处理线程的效率肯定要高，因为线程间要通过队列来传递数据，如果10个线程都是Get***，没有这部分内存拷贝(或者内存池分配释放)和数据加锁的开销。
效率当然要高。
1其他请求会排队的。
2，应该是得到事件。
3， WINDOWS会跟踪状态。
一个线程阻塞了，其他线程会得到时间处理。
现在的做法是每次调用wsarecv时投递下去的缓冲区长度就是下次希望收到的完整数据包的长度，每次GetQueuedCompletionStatus返回后检查缓冲区是否填满，若没填满则继续下次 GetQueuedCompletionStatus调用，若填满了就调用数据处理流程。
结论：同步的操作和不费时的操作，尽量放在多线程中执行，需要异步的，比如数据库操作，可以用单独的线程处理（队列），也可以开多个工作线程来处理。
3. IOCP投递数据包顺序的问题：问题一：在一个连接上，我投递一个WSASend发送1K的数据出去，这时候下面的缓冲区里却只剩下512字节的空间，这时候，内核就会把这1K数据里的512字节拷贝到缓冲区里发出去，然后在GetQueueCompleteStatus里返回TRUE，并且在参数里指明只发送了512字节，这时候我们需要继续发送剩下的512字节才能保证把整个1K的数据发送完成，如果在GetQueueCompleteStatus返回后，我们继续发送剩下的512字节的这一个间隙，，刚好另外一个线程投递了一个WSASend发送1K的数据，而这时候下面的缓冲区空了，这1K的数据将被完全发送出去，然后内核才调度到我们继续发送剩下的512字节的这个线程，那么在客户端收到的数据就成了这样： 512字节+1K字节+512字节，而实际上我们希望客户端收到的数据是： 1K（第一次发送的）+1K（第二次WSASend）发送的。
同样，如果多次在一个连接上调用WSARecv，也会出现数据错乱的问题。
使用异步IO的时候，最好能保证上一个IO彻底完成后才继续发出下一个IO。
答：一次只投递一个。
在带宽不够的情况下，完成端口没有完成投递给他的-工作就返回了完成包.问题二：事情是这样的，网络层使用IOCP，局入网内7千链接，每条链接上每秒平均收发1K数据没问题（每个包的大小小于1K）当放到外网上，外网服务器是2M带宽独占的，2000个链接，每链接上每秒发送150个字节（已经超过2M的带宽了），IOCP出现数据没有发送完全，却返回了完成包的情况，这个时候查看这条链接上有将近100个包还没有发送出去，不知道大家遇到过这样的情况没有，是不是IOCP的正常情况，有什么解决办法iocp只是把数据重新拷贝到tcp的缓冲中，返回包中的WSABUF结构中的长度是说明了有多少数据拷贝到tcp的缓冲区中，上层根据这个来决定哪些数据需要重新发送。
答：iocp只是把数据重新拷贝到tcp的缓冲中，返回包中的WSABUF结构中的长度是说明了有多少数据拷贝到tcp的缓冲区中，上层根据这个来决定哪些数据需要重新发送。
完成端口是一种通知机制，你向系统提交一个发送请求，之后就不用管了，系统会维护好数据发送的状态，然后数据全部发送（tcp缓冲区大于或等于要发送的数据）或部分发送之后（tcp缓冲区小于要发送的数据），通知你，这样做的性能提高在于事情是系统去做，系统能够进行最大的优化，比你自己维护要高效多了。
像你所说的，向iocp提交多次请求，一般很少这样做，一般都是提交一次，完成之后再提交，多次提交可能会出问题的，系统不保证多次提交的操作的序列话。
关闭缓冲区只是对于一些对实时要求很高的情况才会关闭，而且即使关闭，TCP那边还是有缓冲，因为有可能丢包需要TCP重新发送。
解决办法很简单，那就是一发一收，收到上个包的回复以后发送下一个包。
我的理解是WSASend调用返回，但是WSABuf提交的buffer被锁住，直到Get***返回，这个时候buffer 被解锁定。
而不是底层收到ack以后WSASend返回。
假设当前一个tcp连接，底层缓冲还剩余100个字节，这个时候你首先提交一个发送操作，发送1000个字节，然后再提交一个操作，50个字节, 能是收到两次发送50个字节的完成通知?应该是收到一个1000字节返回，和50字节返回的通知，而不是两次50字节的通知。
TCP缓冲不够，1000字节发送了100字节出去，Get**不返回，后面提交的100字节请求Get**也不返回，直到socket buffer有空，即使socket buffer有空，也会先COPY那1000个字节剩下的900字节再COPY后提交的100字节，而不会先COPY后来提交的100字节，关于这个，WINDOWS网络编程上有介绍，但是Get 返回的两次提交的顺序是没有保证，不保证前提交的请求完成通知先返回。
讨论结果就是Get**返回只说明数据COPY到AFD缓冲区里，至于是否发送出去看运气了。
假设你刚get**成功，然后网线断开了那就Get**再次返回出错或者你下次调用WSASend/WSARecv出错, TCP有多种机制来控制发送的速度不会超过接收方的处理能力导致网络上大量的包涌塞，滑动窗口机制应该是其中之一。
客户端的处理能力也会导致发送方的阻塞，不单单是网络带宽。
4. 消息如何分发象消息分发，如果使用OO特性的调用，是很消耗时间的，但是我们可以在很消耗时间的地方进行优化，函数调用不用进行寻址，直接运行。
可以象下列方式class CMsg{int type();void run(command*);}class CMsgMan{CMsg::run runlist[10240];//先注册进来AddMsg(Msg* pMsg){runlist[pMsg->type]=pMsg->run;}//消息分发void runCommand(type,command* pCommand){runlist[type](pCommand);}}大规模的开发中需要分很多层次来做，各个模块尽量独立，相互之间的接口尽量简单，在需要效率的地方进行优化。
其实模块独立了，互相之间很少依赖，这也是达到了OO的要求5. 关于完成端口中套接字的关闭问题想请教一下,如何主动关闭一个关联到完成端口的连接.非常感谢不管在哪个线程里closesocket之后，GET函数都会返回，RECV失败的事件，表示这个socket断开了。
你可以在这个事件里处理释放对应的session资源，而不是closesocket之后立即释放。
closesocket后，GetQueuedComplitionStatus会返回错误，你的某个worker thread会被激活，在这个线程中调用GetLastError，系统会告诉你出错的原因。
不要在关闭socket的线程释放与这个socket关联的per io data，而是应该在被唤醒的线程中释放。