pythonreactor模式

Ⅰ select并发属于reactor模式吗

reactor设计模式，是一种基于事件驱动的设计模式

Ⅱ 什么是Reactor模式，或者叫反应器模式

reactor设计模式，是一种基于事件驱动的设计模式。Reactor框架是ACE各个框架中最基础的一个框架，其他框架都或多或少地用到了Reactor框架。 在事件驱动的应用中，将一个或多个客户的服务请求分离（demultiplex）和调度（dispatch）给应用程序。

Ⅲ java多线程 Reactor模式和NIO

java nio从1.4版本就出现了，而且依它优异的性能赢得了广大java开发爱好者的信赖。我很纳闷，为啥我到现在才接触，难道我不是爱好者，难道nio不优秀。经过长达半分钟的思考，我意识到：时候未到。以前总是写那些老掉牙的web程序，唉，好不容易翻身啦，现在心里好受多了。因为真不想自己到了30岁，还在说，我会ssh，会ssi，精通javascript，精通数据库，精通。。。人生苦短，要开拓点不是吗？列为兄弟姐妹，没看到外国的和尚已经开始鼓吹“云里雾里”的？没看到网络进入“框”啦，没看到oracle的“格”啦。人家的经，随他念，但是我们的确有好多路要走哦（牢骚怎么这么多呀）。
现在终于到了我了解nio的时候了，突然发现有很多美妙程序的源码，不得不爽一把（有邪念者，该打住啦，像我这样）。
以下描述，为了说明问题，就提提历史（类似的东西，网上一搜一大把，但是希望你能在这里止步，知道到底是怎么回事。如果还是不清楚，咱就站内沟通！）。
在我（刚）看nio的这段时间里，主要接触了几个东西，就是关于server和client。java之前的io完全可以胜任，但是效率不高，为何效率不高呢？
===============history==start===============
//TODO:finish the old style of server and socket data transion.
ServerSocket socket = new ServerSocket(80);
while (true) {
final Socket connection = socket.accept();
handleRequest(connection);
}
===============history==end in the future================
在上面的代码片段中，我们只能是一个request一个的进行处理。这使得所有的请求都阻塞了。如果我们再改变一下，将handleRequest方法封装到线程中处理：
if(connection = null){
new Thread(new Runnable(){
public void run(){
handleRequest(connection);
}
public void handleRequest(Socket conn){
//do actions
}
}).start();
}
服务器端的资源是有限的，我们这里仅仅是从线程角度来扩展，但是这种处理依然是阻塞的处理方式。首先，仅仅是建立连接（socket），就占用了服务器的线程资源。如果客户端还没有发出相应的数据请求，那么服务器就要一直等待他们的数据流过来，然后再进行读取，如此往复。。。一直都blocking。服务器处在一个高负荷状态中。
NIO出来之后，进入改革开放时期，有了这么几个角色，ServerSocketChannel,SelectionKey,Selector.
这几个角色都是做什么用的呢？需要了解一下reactor模式（反应堆模式）。
作为服务端，如果什么操作都要依赖于客户端，很多操作都阻塞，如上面的代码片段所示

Ⅳ Reactor模式和Observer模式的区别

Observer观察者模式是着名的GoF设计模式中的一个。而Reactor模式是Libevent中使用的模式。这篇英文的文档就是解释这二者的区别的。

Ⅳ reactor-http-epoll这个参数设置多少合适

reactor-http-epoll这个参数设置常规参数。消费者主动的从这Queue中Poll事件来处理，而Reactor模式netty的线程模型是可以通过设置启动类的参数来配置的。

Ⅵ 什么是reactor模式和proactor模式

Reactor模式首先是事件驱动的，有一个或多个并发输入源，有一个Service Handler，有多个Request Handlers；Service Handler会对输入的请求（Event）进行多路复用，并同步地将它们分发给相应的Request Handler。

Proactor 模式是另一个消息异步通知的设计模式，与 Reactor 的最大区别在于，Proactor 通知的不是就绪事件，而是操作完成事件，这也就是操作系统异步 IO 的主要模型。

(6)pythonreactor模式扩展阅读：

Reactor 在实现上相对比较简单，对于大量对象，频繁从非就绪态触发到就绪态的场景处理十分高效；同时操作系统可以同时去等待多个对象触发，并且可以在事件触发后自由地选择后续执行流程，具有很高的灵活性。

虽然并发编程实现阻塞式同步 IO 也可以实现同时等待多个对象触发的效果，但在编程的复杂度与资源的消耗等方面，Reactor 模式拥有明显的优势。

Ⅶ 多线程中怎么用ACE的reactor模式

说起C++ 的系统和网络编程开源库，恐怕没有人敢否认ACE的王者地位。其实ACE不光是一个实用的程序库和框架集，它更是一个设计模式的典范应用

Ⅷ 系统性能网络模型的内容并通过举例加以说明

咨询记录 · 回答于2021-11-04

Ⅸ 技术大牛是如何炼成的

• 如果回答对楼主有帮助，给个采纳好不，谢谢啦

• 破仑说：不想当将军的士兵，不是好士兵。无论你在做开发、测试、运维，你都是一个技术人员，而我相信，每个技术人员的心中，都有一个成为技术大牛的目标，这个目标鞭策着每一位有梦想的人，去努力和改进自己。 梦想总是在现实面前有过一度的彷徨，因为你会发现，真正的工作和心中的理想状态天壤之别，不是一码事。当你面对的是，天天加班写业务代码，每天都有执行不完的测试，扛机器接网线敲shell命令，你也许会怀疑，这是我想要的人生吗？接下来，就让我们带着疑惑，去寻找答案！三大误区误区一：拜团队技术大牛为师，给你开小灶首先，不可否认，大牛的确有能力将你锻炼培养成另一位大牛，但是，无论是单独给你开小灶，还是培训整个团队，时间成本消耗过大，因此，一般没有大牛愿意这样做。其次，很多人都认为不懂就问是个好习惯，但是你忽略了很多问题大牛是不屑回答的，比如像“jvm的-Xmn参数如何配置”这种上网能找到答案的问题，只会浪费他人以及自己的时间。最后，大牛是个极具小众的群体，因此，直接请教和辅导的机会非常少，即使有幸参加过几次真正大牛的培训，也不太可能让你嫣然一变，成为技术大牛的。总而言之一句话，以自己为主，系统且有针对性的进行学习；然后再以请教学习为辅提升自己。误区二：不断重复，停滞不前首先，要认清一个事实，写不好业务代码和只把业务代码写好的程序员，在技术大牛的世界里，没有什么本质的不同。如果光是沉浸在一个基础技术里积累学习，那么毫无疑问，这是你的惯性和惰性在束缚着你前进，打破它，不断向更大的挑战迈进，最终成为他人眼中的大牛。误区三：大环境的不公与碎片化时间首先，大多数人都在抱怨中国的环境对于自己可能性的扼杀，并认为很多本来能成为大牛的人才被现实埋没，不可否认，这个理由具有一定的客观性，因为环境的确可以改变一类人的发展和命运。但是，如果我们转过身来自问，是否自己真的已经倾尽全力？我相信，总是存在一些人，借着社会不公的理由，给予自己偷懒的借口；毕竟，大牛还是会有的，万一就是你呢？其次，如果你抱怨现如今社会的碎片化时间，不能有整段时间提供自己深入学习，那么，是否先改变自己的一个观念，那就是碎片化时间也可以深入学习。而未来，利用碎片化时间学习将可能成为一种趋势。正确的做法1、尽量多的尝试当你每次都做得更多，随着时间的发展，将会是这样，产品讨论需求找你、测试有问题也找你、老大对外支撑也找你，于是，你就成了这个系统的“专家”了。要想有机会，那就得与众不同，努力做到更多。怎么做得更多呢？可以从以下几个方面着手：1）熟悉不止你负责的更多业务，熟悉不止你写的更多代码。好处：需求分析的时候更加准确，能够在需求阶段就识别风险、影响、难点问题处理的时候更加快速，因为相关的业务和代码都熟悉，能够快速地判断问题可能的原因并进行排查处理方案设计的时候考虑更加周全，由于有对全局业务的理解，能够设计出更好的方案2）熟悉端到端比如说你负责web后台开发，但实际上用户发起一个http请求，要经过很多中间步骤才到你的服务器（例如浏览器缓存、DNS、nginx等），服务器一般又会经过很多处理才到你写的那部分代码（路由、权限等）这整个流程中的很多系统或者步骤，绝大部分人是不可能去参与写代码的，但掌握了这些知识对你的综合水平有很大作用，例如方案设计、线上故障处理这些更加有含金量的技术工作都需要综合技术水平。3）自学一般在比较成熟的团队，由于框架或者组件已经进行了大量的封装，写业务代码所用到的技术确实也比较少，但我们要明白“唯一不变的只有变化”，框架有 可能要改进，组件可能要替换，或者你换了一家公司，新公司既没有组件也没有框架，要你从头开始来做。这些都是机会，也是挑战，而机会和挑战只会分配给有准备的人。以java为例，大部分业务代码就是if-else加个数据库操作，但我们完全可以自己学些更多java的知识，例如垃圾回收，调优，网络编程等，这些可能暂时没用，但真要用的时候，不是google一下就可以了，这个时候谁已经掌握了相关知识和技能，机会就是谁的。2、尽量做到更好世界上没有完美的东西，你负责的系统和业务，总有不合理和可以改进的地方，识别这些“不合理”和“可改进”的地方，并且给出解决方案，然后向主管提出，一次不行两次，多提几次，机会，就是自己去争取和把握。例如：重复代码太多，是否可以引入设计模式？系统性能一般，可否进行优化？目前是单机，如果做成双机是否更好？版本开发质量不高，是否引入高效的单元测试和集成测试方案？目前的系统太庞大，是否可以通过重构和解耦改为3个系统？阿里中间件有一些系统感觉我们也可以用，是否可以引入 ？3、尽量动手实践光看不用效果差例如：学习了jvm的垃圾回收，但是线上比较少出现FGC导致的卡顿问题，就算出现了，恢复业务也是第一位的，不太可能线上出现问题然后让每个同学都去练一下手，那怎么去实践这些jvm的知识和技能呢？Netty我也看了，也了解了Reactor的原理，但是我不可能参与Netty开发，怎么去让自己真正掌握Reactor异步模式呢？看了《高性能MySQL》，但是线上的数据库都是DBA管理的，测试环境的数据库感觉又是随便配置的，我怎么去验证这些技术呢？框架封装了DAL层，数据库的访问我们都不需要操心，我们怎么去了解分库分表实现？怎么办？1）系统化的学习这个是第一阶段，看书、google、看视频、看别人的博客都可以，但要注意一点是“系统化”，特别是一些基础性的东西，例如JVM原理、Java 编程、网络编程，HTTP协议等等，这些基础技术不能只通过google或者博客学习，一般做法是先完整地看完一本书，有了全面的了解，然后再通过google、视频、博客去有针对性地查找一些有疑问的地方，或者一些技巧。2）自己动手丰衣足食这个步骤就是解答上文提到的疑惑，也就是自己去尝试搭建一些模拟环境，自己写一些测试程序。例如：Jvm垃圾回收：可以自己写一个简单的测试程序，分配内存不释放，然后调整各种jvm启动参数，再运行的过程中使用jstack、jstat等命令查看jvm的堆内存分布和垃圾回收情况。这样的程序写起来很简单，简单一点的就几行，复杂一点的也就几十行。Reactor原理：自己真正去尝试写一个Reactor模式的Demo，不要以为这个很难，最简单的Reactor模式代码量（包括注释）不超过200行（可以参考Doug Lee的PPT）。自己写完后，再去看看netty怎么做，一对比理解就更加深刻了。MySQL：既然有线上的配置可以参考，那可以直接让DBA将线上配置发给我们（注意去掉敏感信息），直接学习；然后自己搭建一个MySQL环境，用线上的配置启动；要知道很多同学用了很多年MySQL，但是连个简单的MySQL环境都搭不起来。框架封装了DAL层：可以自己用JDBC尝试去写一个分库分表的简单实现，然后与框架的实现进行对比，看看差异在哪里。用浏览器的工具查看HTTP缓存实现，看看不同种类的网站，不同类型的资源，具体是如何控制缓存的；也可以自己用Python写一个简单的HTTP服务器，模拟返回各种HTTP Headers来观察浏览器的反应。3）交流分享，发现自己的不足之处。与人交流分享，既需要我们将一个知识点进行系统化的梳理，并且考虑各种细节，这会促使我们进一步思考和学习。同时，听的人可以有不同的理解，或者有新的补充，这就令知识技能体系变得更加完善。后记无论结果怎样，当我们谈论过程的艰难与乐趣之时，是否可以不去计较自己是否付出太多？因为一个真正热爱技术的人，只会勇往直前，不忘初衷，坚持到底！