《Netty 权威指南》—— NIO客户端序列图

本文介绍了使用NIO创建客户端程序的详细步骤,包括打开SocketChannel、设置非阻塞模式及TCP参数、异步连接服务端等,并展示了关键代码片段。

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声明:本文是《Netty 权威指南》的样章,感谢博文视点授权并发编程网站发布样章,禁止以任何形式转载此文。

步骤一:打开SocketChannel,绑定客户端本地地址(可选,默认系统会随机分配一个可用的本地地址),示例代码如下:


1SocketChannel clientChannel = SocketChannel.open();

步骤二:设置SocketChannel为非阻塞模式,同时设置客户端连接的TCP参数,示例代码如下:


1 clientChannel.configureBlocking(false);
2 socket.setReuseAddress(true);
3socket.setReceiveBufferSize(BUFFER_SIZE);
4socket.setSendBufferSize(BUFFER_SIZE);

步骤三:异步连接服务端,示例代码如下:


1 boolean connected = clientChannel.connect(new InetSocketAddress(“ip”,port));

步骤四:判断是否连接成功,如果连接成功,则直接注册读状态位到多路复用器中,如果当前没有连接成功(异步连接,返回false,说明客户端已经发送sync包,服务端没有返回ack包,物理链路还没有建立),示例代码如下:


1 if (connected)
2{
3     clientChannel.register( selector, SelectionKey.OP_READ, ioHandler);
4}
5else
6{
7     clientChannel.register( selector, SelectionKey.OP_CONNECT, ioHandler);
8}

步骤五:向Reactor线程的多路复用器注册OP_CONNECT状态位,监听服务端的TCP ACK应答,示例代码如下:


1clientChannel.register( selector, SelectionKey.OP_CONNECT, ioHandler);

步骤六:创建Reactor线程,创建多路复用器并启动线程,代码如下:


1Selector selector = Selector.open();
2 New Thread(new ReactorTask()).start();

步骤七:多路复用器在线程run方法的无限循环体内轮询准备就绪的Key,代码如下:


1 int num = selector.select();
2Set selectedKeys = selector.selectedKeys();
3Iterator it = selectedKeys.iterator();
4 while (it.hasNext()) {
5 if (key.isConnectable())
6   //handlerConnect();
7}

步骤九:判断连接结果,如果连接成功,注册读事件到多路复用器,示例代码如下:


1 if (channel.finishConnect())
2   registerRead();

步骤十:注册读事件到多路复用器:


1clientChannel.register( selector, SelectionKey.OP_READ, ioHandler);

步骤十一:异步读客户端请求消息到缓冲区,示例代码如下:


1 int  readNumber =  channel.read(receivedBuffer);

步骤十二:对ByteBuffer进行编解码,如果有半包消息接收缓冲区Reset,继续读取后续的报文,将解码成功的消息封装成Task,投递到业务线程池中,进行业务逻辑编排,示例代码如下:


01 Object message = null;
02 while(buffer.hasRemain())
03{
04        byteBuffer.mark();
05        Object message = decode(byteBuffer);
06        if (message == null)
07        {
08           byteBuffer.reset();
09           break;
10        }
11        messageList.add(message );
12}
13 if (!byteBuffer.hasRemain())
14byteBuffer.clear();
15else
16     byteBuffer.compact();
17 if (messageList != null & !messageList.isEmpty())
18{
19 for(Object messageE : messageList)
20    handlerTask(messageE);
21}

步骤十三:将POJO对象encode成ByteBuffer,调用SocketChannel的异步write接口,将消息异步发送给客户端,示例代码如下:


1socketChannel.write(buffer);

通过序列图和关键代码的解说,相信大家对创建NIO客户端程序有了一个初步的了解,下面,就跟随着我们的脚步继续看看如果使用NIO改造之前的时间服务器客户端TimeClient。

1

NIO客户端创建序列图

<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],通过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **导出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
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