这篇文章主要介绍了Linux Socket 编程简介和实现，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
在 TCP/IP 协议中，”IP地址 + TCP或UDP端口号” 可以唯一标识网络通讯中的一个进程，”IP地址+端口号” 就称为 socket。本文以一个简单的 TCP 协议为例，介绍如何创建基于 TCP 协议的网络程序。
TCP 协议通讯流程
下图描述了 TCP 协议的通讯流程(此图来自互联网)：
下图则描述 TCP 建立连接的过程(此图来自互联网)：
服务器调用 socket()、bind()、listen() 函数完成初始化后，调用 accept() 阻塞等待，处于监听端口的状态，客户端调用 socket() 初始化后，调用 connect() 发出 SYN 段并阻塞等待服务器应答，服务器应答一个SYN-ACK 段，客户端收到后从 connect() 返回，同时应答一个 ACK 段，服务器收到后从 accept()
… 阅读全文注意：本文是按照 TCP、UDP的工作过程进行总结的
/* 函数所需头文件及其原型 */
#include <sys/socket.h>
int socket( int family, int type, int protocol);
socketfd = soket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);
/* socketfd 作为返回值，可以记作描述符。
若 socketfd 非负则表示成功，为负则表示失败。
这几天刚接触example，很多内容都是破碎的，写一篇文章加深理解。
一、什么是example类
mybatis-generator会为每个字段产生Criterion，为底层的mapper.xml创建动态sql。如果表的字段比较多,产生的example类会十分庞大。理论上通过example类可以构造你想到的任何筛选条件。在mybatis-generator中加以配置，配置数据表的生成操作就可以自动生成example了。具体配置可以参考 Mybatis-Generator的具体使用方法 – zorro的菜鸟笔记 – 博客园。
参考资料：http://www.mybatis.org/mybatis-dynamic-sql/docs/introduction.html
下面是mybatis自动生成example的使用。
二、了解example成员变量
//作用：升序还是降序
//参数格式：字段+空格+asc(desc)
protected String orderByClause;
//作用：去除重复
//true是选择不重复记录，false，反之
protected boolean distinct;
//自定义查询条件
//Criteria的集合，集合中对象是由or连接
protected List<Criteria> oredCriteria;
//内部类Criteria包含一个Cretiron的集合，
//每一个Criteria对象内包含的Cretiron之间是由 AND连接的
public static class Criteria1、MyBatis中#{ }和${ }的区别
在 mapper 中定义的参数传到 xml 中之后，在查询之前 mybatis 会对其进行动态解析。mybatis 为我们提供了两种支持动态 sql 的语法：#{} 以及 ${}，他们都可以用来动态传递参数，补全SQL语句。
#{“参数名”}在SQL中相当于一个参数占位符“?”，用来补全预编译语句。它补全预编译语句时，可以理解为在此参数值两端加了单引号。举例如下，当需要动态的按id查询用户信息时。
select * from my_user where id = #{id};
如果我们为id赋值为1，这条SQL执行效果相当于下面的SQL。
select * from my_user where id = ‘1’;
由于预编译SQL使用PreparedStatement对象抽象预编译语句，之后使用也无需再次编译，而且能够防止注入式攻击。所以，虽然这时候两种方式得到相同的结果，但是只要能够使用#{ }解决，我们都应该使用#{ }。
${“参数名”}就是单纯的字符串拼接，拼接完成后才会对SQL进行编译、执行，所以性能较低，也无法复用。但是在有些#{ }无法胜任的地方，还是会需要${ }来完成。比如当SQL中数据库表名为参数时，如果使用#{ }，如下所示。
点击接口名称之后，就可以看到实时接收的报文。Wireshark会捕捉系统发送和接收的每一个报文。如果抓取的接口是无线并且选项选取的是混合模式，那么也会看到网络上其他报文。
上端面板每一行对应一个网络报文，默认显示报文接收时间（相对开始抓取的时间点），源和目标IP地址，使用协议和报文相关信息。点击某一行可以在下面两个窗口看到更多信息。“+”图标显示报文里面每一层的详细信息。底端窗口同时以十六进制和ASCII码的方式列出报文内容。
需要停止抓取报文的时候，点击左上角的停止按键。
色彩标识:
进行到这里已经看到报文以绿色，蓝色，黑色显示出来。Wireshark通过颜色让各种流量的报文一目了然。比如默认绿色是TCP报文，深蓝色是DNS，浅蓝是UDP，黑色标识出有问题的TCP报文——比如乱序报文。
报文样本:
比如说你在家安装了Wireshark，但家用LAN环境下没有感兴趣的报文可供观察，那么可以去Wireshark wiki下载报文样本文件。
打开一个抓取文件相当简单，在主界面上点击Open并浏览文件即可。也可以在Wireshark里保存自己的抓包文件并稍后打开。
过滤报文:
如果正在尝试分析问题，比如打电话的时候某一程序发送的报文，可以关闭所有其他使用网络的应用来减少流量。但还是可能有大批报文需要筛选，这时要用到Wireshark过滤器。
最基本的方式就是在窗口顶端过滤栏输入并点击Apply（或按下回车）。例如，输入“dns”就会只看到DNS报文。输入的时候，Wireshark会帮助自动完成过滤条件。
也可以点击Analyze菜单并选择Display Filters来创建新的过滤条件。
另一件很有趣的事情是你可以右键报文并选择Follow TCP Stream。
你会看到在服务器和目标端之间的全部会话。
关闭窗口之后，你会发现过滤条件自动被引用了——Wireshark显示构成会话的报文。
检查报文:
选中一个报文之后，就可以深入挖掘它的内容了。
也可以在这里创建过滤条件——只需右键细节并使用Apply as Filter子菜单，就可以根据此细节创建过滤条件。
Wireshark是一个非常之强大的工具，第一节只介绍它的最基本用法。网络专家用它来debug网络协议实现细节，检查安全问题，网络协议内部构件等等。
一站式学习Wireshark（二）：应用Wireshark观察基本网络协议
TCP:
TCP/IP通过三次握手建立一个连接。这一过程中的三种报文是：SYN，SYN/ACK，ACK。
第一步是找到PC发送到网络服务器的第一个SYN报文，这标识了TCP三次握手的开始。
如果你找不到第一个SYN报文，选择Edit -> Find Packet菜单选项。选择Display Filter，输入过滤条件：tcp.flags，这时会看到一个flag列表用于选择。选择合适的flag，tcp.flags.syn并且加上==1。点击Find，之后trace中的第一个SYN报文就会高亮出来了。
注意：Find
… 阅读全文介绍new Thread的弊端及Java四种线程池的使用，对Android同样适用。本文是基础篇，后面会分享下线程池一些高级功能。
1、new Thread的弊端
执行一个异步任务你还只是如下new Thread吗？
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
}
}).start();
那你就out太多了，new Thread的弊端如下：
a. 每次new Thread新建对象性能差。
b. 线程缺乏统一管理，可能无限制新建线程，相互之间竞争，及可能占用过多系统资源导致死机或oom。
c. 缺乏更多功能，如定时执行、定期执行、线程中断。
相比new Thread，Java提供的四种线程池的好处在于：
a. 重用存在的线程，减少对象创建、消亡的开销，性能佳。
b. 可有效控制最大并发线程数，提高系统资源的使用率，同时避免过多资源竞争，避免堵塞。
上个夏天，我们分享了 Kubernetes 的伸缩性更新，经过一番努力，我们自豪的宣布 Kubernetes 1.6 能够处理 5000 个节点的集群和 15 万个 Pod 了；另外即使在这种负载规模下，端到端的 Pod 启动速度依然优于 2000 节点规模的 1.3 版本的 Kubernetes 集群，API 调用的延迟依然满足 1 秒的 SLO。
本文中我们会讨论到
现在 Kubernetes 1.6 已经发布，那么当我们说到支持多少个节点的集群的时候，我们到底在说什么？前文说过，我们有两个性能相关的服务水平目标（SLO）：
（参考网站：
https://coolshell.cn/articles/11609.html
https://github.com/steveLauwh/TCP-IP/blob/master/TCP/TCP%20Sliding%20Window.md
https://wizardforcel.gitbooks.io/network-basic/7.html 非常好的 文章列表， 非常好的 图解
http://www.52im.net/thread-515-1-1.html 非常好的 文章列表， 非常好的 图解
）
1、超时重传
发送一个报文段，会立即启动一个重传计时器，等待目的端口确认收到这个数据段。否则将超时重传。
2、确认响应
对于一个收到的请求，将发送一个确认。这个确认通常要延迟几分之一秒。
3、首部校验
TCP数据报文段中有收和数据的校验和。这是一个端到端的校验和。如果出错的话，则接收端不会发送确认，从而触发发送方的确认重传。
4、对收到的数据进行排序。
由于IP数据报文在网络中经历的时间可能不一样，所以数据到达接收端可能会失序。而接收方的传输层会根据报文段中的序号，进行重新排序。
5、重复的而数据直接丢弃。
6、流量控制
TCP可以通过窗口大小来进行流量控制，防止接收慢的主机缓冲区溢出。Kubernetes官方提供了EFK的日志收集解决方案，但是这种方案并不适合所有的业务场景，它本身就有一些局限性，例如：
基于以上几个原因，我们决定使用自己的ELK集群。
Kubernetes集群中的日志收集解决方案
| 编号 | 方案 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 1 | 每个app的镜像中都集成日志收集组件 | 部署方便，kubernetes的yaml文件无须特别配置，可以为每个app自定义日志收集配置 | 强耦合，不方便应用和日志收集组件升级和维护且会导致镜像过大 |
| 2 | 单独创建一个日志收集组件跟app的容器一起运行在同一个pod中 | 低耦合，扩展性强，方便维护和升级 | 需要对kubernetes的yaml文件进行单独配置，略显繁琐 |
| 3 | 将所有的Pod的日志都挂载到宿主机上，每台主机上单独起一个日志收集Pod | 完全解耦，性能最高，管理起来最方便 | 需要统一日志收集规则，目录和输出方式 |
综合以上优缺点，我们选择使用方案二。
该方案在扩展性、个性化、部署和后期维护方面都能做到均衡，因此选择该方案。
我们创建了自己的logstash镜像。创建过程和使用方式见https://github.com/rootsongjc/docker-images
镜像地址：index.tenxcloud.com/jimmy/logstash:5.3.0
我们部署一个应用对logstash的日志收集功能进行测试。
创建应用yaml文件logstash-test.yaml。
apiVersion: extensions/女主宣言
该文章出自于ADDOPS团队，是关于如何在K8S上玩转tensorflow的主题，该文章深入浅出的给我们介绍了当前tensorflow的现状和架构特点等，然后介绍了让tensorflow如何基于k8s快速落地，让大家都能简单的上手tensorflow，整体文章脉络清晰，内容适度，所以希望能给大家带来启发。
PS：丰富的一线技术、多元化的表现形式，尽在“HULK一线技术杂谈”，点关注哦！
Tensorflow作为深度学习领域逐渐成熟的项目，以其支持多种开发语言，支持多种异构平台，提供强大的算法模型，被越来越多的开发者使用。但在使用的过程中，尤其是GPU集群的时候，我们或多或少将面临以下问题：
因此，我们需要一个集群调度和管理系统，可以解决GPU调度、资源隔离、统一的作业管理和跟踪等问题。
目前，社区中有多种开源项目可以解决类似的问题，比如yarn，kubernetes。yarn是hadoop生态中的资源管理系统，而kubernetes（以下简称k8s）作为Google开源的容器集群管理系统，在tf1.6版本加入GPU管理后，已经成为很好的tf任务的统一调度和管理系统。
下文是我们公司在tensorflow on kubernetes方面的实践经验。
我们将tensorflow引入k8s，可以利用其本身的机制解决资源隔离，GPU调度以及进程遗留的问题。除此之外，我们还需要面临下面问题的挑战：
为了解决上面的问题，我们开发了tensorflow on kubernetes系统。
tensorflow on kubernetes包含三个主要的部分，分别是client、task和autospec模块。client模块负责接收用户创建任务的请求，并将任务发送给task模块。task模块根据任务的类型（单机模式和分布式模式）来确定接下来的流程：
如果type选择的是single（单机模式），对应的是tf中的单机任务，则按照按照用户提交的配额来启动container并完成最终的任务；
如果type选择的是distribute（分布式模式），对应的是tf的分布式任务，则按照分布式模式来执行任务。需要注意的是，在分布式模式中会涉及到生成clusterspec信息，autospec模块负责自动生成clusterspec信息，减少人工干预。
下面是tensorflow on kubernetes的架构图：
接下来将对三个模块进行重点介绍。
tshell
在容器中执行任务的时候，我们可以通过三种方式获取执行任务的代码和训练需要的数据：
前两种方式不太适合用户经常修改代码的场景，最后一种场景可以解决修改代码的问题，但是它也有下拉代码和数据需要时间的缺点。综合考虑后，我们采取第三种方式。
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