kafka高吞吐原理

本文探讨了sendfile技术,即零拷贝技术,它通过减少数据拷贝次数和用户态与内核态间的切换,提升数据传输效率。文章还讨论了顺序存储写缓存策略、客户端数据压缩及合并请求等网络优化手段。

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1 sendfile技术

sendfile 也就是我们所说的零copy,区别传统的read/writer send/rev方式,有原来的4次数据copy降低为3次。零copy值的是用户态和内核态的数据copy.
传统的方式数据copy方式
1.内核从硬盘把数据读到内核缓存
2.内核缓存到用户缓存
3.用户缓存到内核scoket缓存区
4.内核scoket缓存区到协议引擎
sendfile技术将用户态的copy去掉 直接由内核缓存区内核socket缓存区,如下
1.内核从硬盘把数据读到内核缓存
2.内核缓存到内核scoket缓存区
4.内核scoket缓存区到协议引擎
sendfile 1.减少了一次数据的copy 2. 减少了2次用户与内核之间的切换

2. 顺序存储 写缓存到一定条件后 刷新到硬盘上
3. 客户端数据压缩和合并请求批量发送 减少了网络传输的压力和io操作的次数
4.存储分区 每个分区又有很多segment组成,避免了对大文件的操作 提高了并行能力
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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