Reactor 和 Proactor 模式

本文详细介绍了I/O多路复用机制及其核心组件事件多路分用器,重点阐述了Proactor和Reactor两种工作模式的区别与实现,帮助开发者更好地理解和应用这些概念。

http://name5566.com/4175.html

参考文献列表:
http://www.artima.com/articles/io_design_patterns2.html

通常来说,I/O 多路复用机制(I/O multiplexing mechanisms)依赖于一个事件多路分用器(Event demultiplexor)。我们常见的事件多路分用器包括:Linux 的 EPOLL 和 Windows 的 IOCP(如果你使用过 IOCP 或者 EPOLL,那么会更加容易理解相关内容)。一个多路分用器分发 I/O 事件到特定的事件处理函数上。对于开发者来说,他只需要注册感兴趣的事件并且提供事件处理函数。事件多路分用器负责递交事件到事件处理函数上。和事件多路分用器相关的两个设计模式为 Proactor 和 Reactor。

Proactor 模式

Windows IOCP 使用 Proactor 模式。Proactor 模式使用异步 I/O。Proactor 的标准(典型)的工作方式是:

  1. Proactor 等待事件
  2. Proactor 读或写数据
  3. Proactor 分发 I/O 完成事件到用户事件处理函数
  4. 用户处理数据

Proactor 模式下,用户在调用异步 I/O 时会传递一个 Buffer 给系统,系统进行实际的 I/O 操作并从传递给系统的 Buffer 中获取或者放入数据。

Reactor 模式

Linux EPOLL 使用 Reactor 模式。Reactor 模式使用同步 I/O(一般来说)。Reactor 的标准(典型)的工作方式是:

  1. Reactor 等待事件
  2. Reactor 分发可读写事件到用户事件处理函数
  3. 用户读取数据
  4. 用户处理数据

与 Proactor 模式相比,Reactor 模式下,用户有责任在收到可读写事件后进行实际的 I/O 操作。

Proactor 模式和 Reactor 模式可以相互转换,详细可以参考:http://www.artima.com/articles/io_design_patterns2.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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