Netty从零到一之Echo和Time

discard命令的发送过程 总结了linux下discard命令从fs层到block层的发送过程 立即下载

Echo和Time服务

Echo

在上一节中,我们实现了一个丢弃所有数据的DISCARD服务,但是一个服务通常来说都会对请求进行响应。现在让我们开始写一个Echo服务–返回收到的数据,来学习如何写入响应信息。
DISCARD和Echo唯一不同的地方时DISCARD是将收到的数据打印到控制台当中,而Echo是将数据返回。所以只需要对DISCARD中的channelRead()稍作修改即可。

 @Override
    public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {
        ctx.write(msg); // (1)
        ctx.flush(); // (2)
    }
  1. ChannelHandlerContext 对象提供了多种操作,可以让我们来出发各种I/O事件和操作。在这,我们执行了writer(object)将收到的数据写进去。请注意,在这里我们没有释放数据对像–这是因为Netty会自动释放写出的对象。
  2. ctx.write(msg)这行代码并没有确保数据已经写出–数据被缓存在里面,在调用ctx.flush()之后数据才被‘冲刷’出去。另外,ctx.writeAndFlush(msg)是另一种更简洁的方案。
    修改完成之后,运行程序,访问本地的服务,你就能看到结果了。
Time

接下来我们要说的是一个Time服务。和前面两个例子不同的是,Time服务在不接受请求的情况下,发送一个32位整数,并且在信息发送完成后关闭连接。在这个例子里,会学到如何去构造和发送信息,并在完成时关闭连接。
因为我们会忽略所有收到的信息,并在连接建立时发送信息,所以在这里ChannelRead()方法不再适用了。下面我们介绍ChannelActive()方法。代码如下:

public class TimeServerHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter {

    @Override
    public void channelActive(final ChannelHandlerContext ctx) { // (1)
       ByteBuf time = ctx.alloc().buffer(32);//(2)
        String l = String.valueOf(System.currentTimeMillis());
        time.writeBytes(l.getBytes());
        ChannelFuture f = ctx.writeAndFlush(time);//(3)
        f.addListener(new ChannelFutureListener() {
            public void operationComplete(ChannelFuture channelFuture) throws Exception {
                ctx.close();
            }
        });//(4)
    }
    }

    @Override
    public void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, Throwable cause) {
        cause.printStackTrace();
        ctx.close();
    }
}
  1. channelActive() 方法在连接建立完成时调用。数据就是在这个方法里写入的。
  2. 在发送信息之前,我们先要建造一个用来存放信息的缓存。因为我门要发送的是32位的整数,所以需要一个至少4字节的ByteBuf,通过ctx对象可以获取到当前的ByteBufAllocator对象–它可以给你新的缓存区。
  3. 我们和以前一样,将构造的信息写进去。

    注意一下这里,我们并没有像NIO里一样,在发送信息前调用flip方法,因为ByteBuf 并没有这样的方法,而是有两个指针。一个用来做读操作,另一个用来写。当你向ByteBuf中写入数据的时候,写指针的索引就会增加,而读指针的索引不会改变。读指针和写指针分别相当于信息的开始和结束。

    相比之下,NIO的Buffer 没有提供一个清晰的方式去指明一条消息内容的开始和结束–如果不主动调用flip。当你忘记调用flip方法的时候,你就会陷入莫名其妙的麻烦中–因为发送了空或者错误的信息。而在Netty中这些都不会发生–因为那两个指针。

    另外一点需要说明的是ChannelHandlerContext.write()(writeAndFlush)方法返回了一个ChannelFuture对象。ChannelFuture 相当于一个还没有被创建的IO操作对象。这意味着,任何已请求的操作,在全异步的情况下,无法保证操作已经被执行。比如在下面的情况下,可能在消息发送前就关闭了连接。

Channel ch = ...;
ch.writeAndFlush(message);
ch.close();

所以,我们必须在ChannelFuture创建完成之后去调用close方法–在写操作完成之后,它会通知它的监听器,所以在监听器里执行close是一个很好的选择。请注意,close()方法也不见得会立马关闭连接,因为它返回的也是一个ChannelFuture。
4. 当一个请求完成的时候,我们如何才能得到通知呢?最简单的方式就是给返回的ChannelFuture加一个ChannelFutureListener。在这里,我们用匿名类的方式,在操作完成时关闭该通道。
5. 代码也可以简化成如下形式–使用了一个预定义的监听器。

f.addListener(ChannelFutureListener.CLOSE);

为了方便测试,我写了一个简单的python脚本用于发送消息和回显消息,如有需要请到https://github.com/oHao/Python-Learning/blob/master/Script/TCP/SendMessage.py下载。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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howie_lu
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