【代码】基于mmap和fcntl的一写多读实现

本文探讨如何结合mmap的跨进程访问优势和fcntl的共享内存保护锁,来实现一写多读的机制。虽然mmap与fcntl在某些情况下可能不兼容,但通过简单的锁文件策略,同样可以达成目标。文中提到了消息发布者和订阅者的应用场景。

mmap 用于跨任意进程快速访问,
fcntl 用于共享内存区域的保护锁(读共享,写互斥)
二者可能不能共用: Shared mmap co-ordination using fcntl locks?

所以单独用锁文件就好了,简单有效

message publisher

import mmap

try:
    import fcntl
except ImportError:
    fcntl = None
from time import sleep, time

with open('db', "w") as f:
    for i in range(1000):
        f.write(1 * 1024 * 1024 * '\0')
    f.close()
end = "a".encode() * 200 * 1024 * 1024

with open('db', "a+") as f:
    m = mmap.mmap(f.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_WRITE)
    j = 0
    while True:
        f.seek(0, 0)
        with open('.db_lock', 'w') as lock:
            fcntl.lockf(lock, fcntl.LOCK_EX)
            ss = [str(i * j).encode() + b', ' for i in range(10)]
            write_length = str(sum(len(s1) for s1 in ss))
            t0 = time()
            m.seek(0, 0)
            m.write(write_length.encode())
            m.write(b':')
            for i in range(10):
                m.write(ss[i])
                sleep(0.5)
            m.write(end)
            t1 = time()
            print(f'write: {write_length}, cost{t1-t0}')

        j += 1
        j %= 10

message subscriber

import mmap
from time import sleep, time

try:
    import fcntl
except ImportError:
    fcntl = None

with open('db', "rb+") as f:
    m = mmap.mmap(f.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ)
    line = None
    while True:
        m.seek(0, 0)
        with open('.db_lock', 'w+') as lock:
            fcntl.lockf(lock, fcntl.LOCK_EX | fcntl.LOCK_SH)
            t0 = time()
            size_pos = m.find(b':')
            m.seek(0, 0)
            use_length = int(m.read(size_pos))
            m.seek(1, 1)
            newline = m.read(use_length)
            if line != newline:
                print(newline[:10])
                t1 = time()
                print(f"read cost {t1 - t0}")
            else:
                sleep(0.01)
        line = newline

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现系统性能优化部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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