转---IO - 同步，异步，阻塞，非阻塞 （亡羊补牢篇）

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博客指出同步是从应用程序角度考虑，而异步是从操作系统内核角度考虑，阐述了同步和异步在不同层面的考量。

同步是从应用程序考虑的，异步是从操作系统内核考虑的

Netty源码解析2-Reactor
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
02-23 398
请戳GitHub原文: https://github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData 更多文章关注：多线程/集合/分布式/Netty/NIO/RPC Java高级特性增强-集合 Java高级特性增强-多线程 Java高级特性增强-Synchronized Java高级特性增强-volatile Java高级特性增强-并发集合框架 Java高级特性增...
IO - 同步，异步，阻塞，非阻塞 （亡羊补牢篇）
kalvin_y_liu的博客
10-24 748
IO - 同步，异步，阻塞，非阻塞 （亡羊补牢篇） 当你发现自己最受欢迎的一篇blog其实大错特错时，这绝对不是一件让人愉悦的事。 《 IO - 同步，异步，阻塞，非阻塞 》是我在开始学习epoll和libevent的时候写的，主要的思路来自于文中的那篇link 。写完之后发现很多人都很喜欢，我还是非常开心的，也说明这个问题确实困扰了很多人。随着学习的深入，渐渐的感觉原来的理解有些偏差，但是还是没引起自己的重视，觉着都是一些小错误，无伤大雅。直到有位博友问了一个问题，我重新查阅了一些更权威的资料，才发现原来
【IO】同步，异步，阻塞，非阻塞 （亡羊补牢篇）
天将降大任于是人
09-09 5463
写的太好了，必须转载一下。 作者：historyasamirrorIO - 同步，异步，阻塞，非阻塞 （亡羊补牢篇）
IO - 同步，异步，阻塞，非阻塞
Die Another Day!
01-10 250
原文地址：IO - 同步，异步，阻塞，非阻塞 （亡羊补牢篇） 同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分别是什么，到底有什么区别？这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同，比如wiki，就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西。这其实是
IO - 同步，异步，阻塞，非阻塞 （转）
zhangkaijia403的专栏
10-22 484
当你发现自己最受欢迎的一篇blog其实大错特错时，这绝对不是一件让人愉悦的事。 《 IO - 同步，异步，阻塞，非阻塞》是我在开始学习epoll和libevent的时候写的，主要的思路来自于文中的那篇link。写完之后发现很多人都很喜欢，我还是非常开心的，也说明这个问题确实困扰了很多人。随着学习的深入，渐渐的感觉原来的理解有些偏差，但是还是没引起自己的重视，觉着都是一些小错误，无伤大雅。直到有位
Go最新IO - 同步，异步，阻塞，非阻塞 （亡羊补牢篇，2024最新Golang常用开源库总结
2401_84910839的博客
05-17 894
但是，当kernel中数据准备好的时候，recvfrom会将数据从kernel拷贝到用户内存中，这个时候进程是被block了，在这段时间内，进程是被block的。然后，kernel会等待数据准备完成，然后将数据拷贝到用户内存，当这一切都完成之后，kernel会给用户进程发送一个signal，告诉它read操作完成了。在IO multiplexing Model中，实际中，对于每一个socket，一般都设置成为non-blocking，但是，如上图所示，整个用户的process其实是一直被block的。
IO - 同步，异步，阻塞，非阻塞 （亡羊补牢篇）_blocking io non- blocking 多路复用io 异步io(1)
2401_84302538的博客
04-17 614
但是，当kernel中数据准备好的时候，recvfrom会将数据从kernel拷贝到用户内存中，这个时候进程是被block了，在这段时间内，进程是被block的。当kernel一直等到数据准备好了，它就会将数据从kernel中拷贝到用户内存，然后kernel返回结果，用户进程才解除block的状态，重新运行起来。在IO multiplexing Model中，实际中，对于每一个socket，一般都设置成为non-blocking，但是，如上图所示，整个用户的process其实是一直被block的。
Linux C 网络编程——6. IO阻塞、非阻塞、复用、信号驱动、异步驱动
矩阵实验室
11-05 2744
在Linux中进程空间和内核空间是分开的，系统调用是在Kernel中，IO 数据会先复制到进程空间，这样进程才能访问。 所以Linux I/O分为2个步骤：等待数据和复制数据 1. 阻塞I/O（Blocking IO） socket的默认方式。 请求IO进程（recvfrom）会一直处于阻塞状态，这种效率极低。 2. 非阻塞IO recvfrom不会阻塞，通过不断查询K
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。
唐白河.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
11-27
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏驱动来适配Buildroot【linux-5.10】-20251127-1405.7z
11-27
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏Buildroot【linux-5.10】_20251127_1405.7z 【请严重注意：非官方适配，仅为学习之用，不承担任何责任！】 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受 小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。
RH850（RH850/F1L）例程开发参考
11-27
提供了一个资源文件，标题为“RH850（RH850/F1L）例程开发参考”。该资源文件适用于瑞萨（Renesas）RH850系列单片机（特别是RH850/F1L型号）的开发，旨在帮助开发者快速上手并进行相关例程的开发。 资源描述 该资源文件包含了RH850（RH850/F1L）单片机的例程开发参考资料。开发者可以通过这些例程快速了解和掌握RH850系列单片机的编程方法和技巧。资源文件中的例程可以直接在瑞萨的CS+开发环境中使用，无需额外配置或修改。
基于深度学习的医院管理系统源码
11-27
Springboot、Mybatis、MySQL、Python、Tencerflow、Vue3、ElementPlus、UniApp
图像增强局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）
11-27
【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕图像增强技术中的CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）算法展开研究，重点探讨其在局部对比度增强方面的原理与实现方法，并通过Matlab代码实现该算法，帮助读者理解直方图增强的核心思想及其在图像处理中的实际应用。文中不仅介绍了CLAHE算法的基本流程，还结合具体实例展示了其相较于传统直方图均衡化的优势，如有效避免噪声过度放大、提升图像细节可见性等。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程环境，从事计算机视觉、医学影像、遥感图像等相关领域研究的学生或科研人员；尤其适合希望深入理解经典图像增强算法并动手实践的研究者。; 使用场景及目标：①学习CLAHE算法的数学原理与实现步骤，掌握局部对比度增强的关键技术；②通过Matlab代码复现算法过程，提升对图像直方图操作的理解与编程能力；③应用于低光照、低对比度图像的预处理环节，服务于后续的图像分析与识别任务。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段调试运行，观察不同参数设置对增强效果的影响，同时可尝试将CLAHE与其他增强方法（如全局直方图均衡化、Retinex算法）进行对比实验，以加深对其性能特点的认识。
基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计
最新发布
11-27
本项目提供了一个基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计的资源文件。超外差原理的发展基础是外差原理，即将输入信号通过频率变换转为音频，而超外差原理的提升在于将输入频率的信号转为超音频。超外差接收机便是利用超外差原理制作而成的，被广泛应用于远程信号的接收。 超外差接收机的设计可用于解决高频放大式接收机输出信号弱和稳定性差的问题，同时，它具有频率分辨率高、灵敏度高以及动态范围宽等特点。因其结构较为简单和可靠性较强，可以作为电子情报侦察中的测频接收机。 本设计基于Multisim，主要实现了完整的超外差中波调幅接收机设计过程，并在现有设计的基础上，对于超外差接收机存在的缺陷进行分析，同时给出合理的解决方案。本设计的提升点在于超外差接收机存在组合频率、中频干扰等问题，通过查阅资料，可以采取提高谐振回路的选择性以及选择二次变频来解决此类问题。 资源内容 设计文件：包含完整的超外差中波调幅接收机设计文件，可在Multisim中打开和编辑。 分析报告：详细分析了超外差接收机存在的问题及解决方案。 使用说明：提供了如何在Multisim中使用本设计文件的详细步骤。
图们江.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
uniad-base-e2e.pth
11-27
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