Swoole-TCP

rx online 第一部分 TCP SERVER 实现思路:   <?php /** * Created by bingxiong. * Date: 4/15/18 * Time: 12:05 AM * Description: TCP-SERVER */ //创建Server对象,监听 127.0.0.1:9501端口 $se…

Swoole 概述

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概述

Swoole是PHP的异步、并行、高性能网络通信引擎,使用纯C语言编写,提供了PHP语言的异步多线程服务器,异步TCP/UDP网络客户端,异步MySQL,异步Redis,数据库连接池,AsyncTask,消息队列,毫秒定时器,异步文件读写,异步DNS查询。 Swoole内置了Http/WebSocket服务器端/客户端、Http2.0服务器端/客户端。

Swoole底层内置了异步非阻塞、多线程的网络IO服务器。PHP程序员仅需处理事件回调即可,无需关心底层。与Nginx/Tornado/Node.js等全异步的框架不同,Swoole既支持全异步,也支持同步。

除了异步IO的支持之外,Swoole为PHP多进程的模式设计了多个并发数据结构和IPC通信机制,可以大大简化多进程并发编程的工作。其中包括了并发原子计数器,并发HashTable,Channel,Lock,进程间通信IPC等丰富的功能特性。

Swoole从2.0版本开始支持了内置协程,可以使用完全同步的代码实现异步程序。PHP代码无需额外增加任何关键词,底层自动进行协程调度,实现异步。

Swoole可以广泛应用于互联网、移动通信、企业软件、网络游戏、物联网、车联网、智能家庭等领域。 使用PHP+Swoole作为网络通信框架,可以使企业IT研发团队的效率大大提升,更加专注于开发创新产品。

 

定义:

PHP异步网络通信引擎
是通过C编写的文件,最终编译为so文件作为PHP的扩展提供给php使用。

准备工作:

linux环境下开发
PHP7 swoole2.1 redis
源码安装php7 源码安装swoole

PHP源码安装:

这里需要申明的是,开发环境一般使用的是集成环境,但是生产环境一定是使用php的源码进行安装的。

下载,直接从官网的download的
解压
configure
make
make install

源码安装的一些坑:

编译源码必须要先安装gcc或者autoconfig
安装好的文件夹里面是没有php.ini的,需要从原始解压的目录拷贝到lib目录中(注意不是etc目录!!!),然后mv改下名字成php.ini就可以了(如果要放在etc下面需要编译的时候设置),之所以在lib的原因如下:

源码安装swoole

步骤和源码安装php差不多,但是有一些不同的是swoole在git是clone下来了之后,是没有configure文件的,我们需要使用bin/phpize工具进行安装,phpize是用于安装php扩展(外挂模块)的工具。

然后就出现了configure文件。

 

XBee S2C相关说明

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相比前一代XBee S2(产品系列XB24-ZB),XBee S2C(产品系列XB24C)新增了:

异步接受/发送功能(1MB/s)
SPI通讯(5MB/s)

室内最大传输距离60米,室外射频(RF:2kbps)距离200米

供给电压:2.1-3.6V

 

每个ZigBee的组网都有三个部分组成:

Coordinator:负责开启网络、选择频道、提供PANID、分发地址Distribute Address、具备允许Router和End Device入网的能力,一个网络中只能有一个
Router:是ZigBee的节点,能够加入网络、发送、接收、路由信息(路由是指可以作为两个相距很远的中继器),为睡眠终端的设备缓冲无线数据包(data pakets),无法休眠,必须始终打开电源。一个网络中可以有多个。
End Device:终端设备的本质是路由的简化版,可以加入现有网络并发送和接收信息,但是不能作为任何其他设备之间的信使(中继器),不允许其他设备加入网络。一般使用比较便宜的硬件,并可以间歇性的断电,从而通过暂时进入无响应的睡眠模式来节省能源。总是需要路由器或协调器作为其父设备。父设备帮助终端设备加入网络并为他们睡觉时存储信息。一个网络中可以有多个。

 

操作模式

XBee的ZigBee射频模块在不传输数据时处于接收模式,在下列条件转入其他模式运作模式:

发送模式(串行接收缓冲区中的串行数据已准备好打包)
睡眠模式
命令模式(命令模式序列发出,在使用SPI端口时不可用)

最后说明一下:S2不可以和S1兼容但是S2C实现了和S2及S1(产品系列是:802.15.4)的兼容。

设置COORDINATOR:

PAN ID:1234

CE(Coordinator Enable):Enabled

DH:0

DL:FFFF (广播模式,会与网络中的所有设备通讯)

NI(node identifier):COORDINATOR(这里仅仅是一个用于辨识的名字)

 

设置ROUTER:

PAN ID:1234

JV channel verification:Enabled

DL:0

DH:0(代表只发给coordinator,因为0是coordinator的默认地址)

 

 

 

云计算与分布式系统-1-分布式系统模型和关键技术

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计算范式的区别:

集中式计算:这种计算范式是将所有计算资源集中在一个物理系统之内,所有的资源(处理器、内存、存储器)是全部共享的并且紧耦合在一个集成式操作系统中。
并行计算:在并行计算中,所有处理器或是紧耦合与中心共享内存或是松耦合于分布式内存。处理器间通信通过共享内存或通过消息传递完成。通常称有并行计算能力的计算系统称为并行计算机。运行在并行计算机上的程序称为并行程序。
分布式计算:这是一个计算机科学和工程中研究分布式系统的领域。一个分布式系统由众多自治的计算机组成,各自拥有其私有内存,通过计算机网络通信。分布式系统中的信息交换通过消息传递的方式完成。运行在分布式系统上的程序成为分布式程序。编写分布式程序的过程成为分布式编程。
云计算:一个互联网云的资源可以是集中式的也可以是分布式的。云采用分布式计算或并行计算,或两者兼有。云可以在集中或分布式的大规模数据中心之上,由物理的或虚拟的计算资源构建。一些人认为云计算是一种效用计算或者服务计算的形式。
物联网:是一个日常生活对象(包括计算机、传感器、人、工具、设备等)网络化连接。这是互联网发展的一种趋势。在物联网时代,所有对象和设备都是工具化的、互联的和智能交互的。这种交流可以发生在人和物或者物和物之间。动态连接的将会指数型增长成为包含多个网络的一个新的动态网络就是物联网。
CPS:这是除了物理完之外另一个互联网发展的一种趋势。CPS是计算过程和物理世界之间交互的结果。

GPU和CPU的一个重要的区别是GPU有一个慢速执行多并线程的大规模并行吞吐系结构,而不是在一个通常的位处理器上快速的执行一个单独的长线程。现在GPU已经不仅仅是加速图形和视频编码。他们还应用于HPC系统的多核和多线程级别的大规模并行超级计算机。GPU被设计用于处理大批量并行浮点计算。能量和海量的并行是未来GPU相对于CPU的主要优势。

 

云计算在实质上依托以下四个方面融合:硬件虚拟化和多核芯片、效用和网格计算(云计算必需的基础)、SOA、Web 2.0和网络服务糅合、原子计算和数据中心自动化。

对等网络-P2P

P2P:在一个P2P系统中,每个节点既是客户端又是服务器,提供部分系统资源。节点极其都是简单的接入互联网的客户机。节点间不存在主从关系。无需中心写作或中心数据库。
覆盖网络:数据项或文件分布在一起参加的节点中。基于通信或文件共享需求,对等节点ID在逻辑层形成一个覆盖网络。这是通过逻辑地映射每台物理机为其ID而形成的虚拟网络。当一个新的对等节点加入系统,它的对等节点ID作为一个节点加入到网络中。当一个存在的对等节点离开系统,它的对等节点ID会自动的从覆盖网络中移除。

处理大数据集,将通常意味着把计算(程序)发送给数据,而不是复制数据到工作站。

 
三个云服务模型:

技术处设施即服务(IaaS):这个模型将用户需要的基础设施(即服务器、存储、网络和数据中心构造)组合在一起。用户可以在使用客户机操作系统的多个虚拟机上配置和运行指定的应用。用户不管理或控制底层的云基础设施,但可以指定何时请求和释放所需资源。
平台即服务(PaaS):这个模型将使用户能够在一个虚拟平台上配置用户定制的应用。PaaS包括了中间件、数据库、开发工具和一些运行时支持。平台包括集成了特定程序接口的硬件和软件。提供商提供API和软件工具。用户从云基础设施的管理中得以解脱。
软件即服务(SaaS):这是指面向数千付费云用户的初始浏览器的应用软件。SaaS模型应用于业务流程、工业应用、客户关系管理、企业资源计划、人力资源和合作应用。在用户这边,没有服务器或软件许可方面的前期投入。在提供商这边,同传统的用户应用服务器相比,成本相当低。

并行和分布式编程模型:
1.消息传递接口(MPI):这是开发分布式系统上运行的并行程序的主要编程标准。本质上是一个可以被C调用的子程序库,用于编写运行于分布式系统上的并行程序。

2.MapReduce:这是一个用于大数据集散大规模集群可扩展数据处理的web编程模型,这个模型主要用于web规模的搜索和云计算应用。

3.Hadoop库:Hadoop提供了一个软件平台。这个开发包使用户能够在海量分布式数据上编写和运行程序。Hadoop也是经济的,因为它是MapReduce的一个开源实现。

 
构建海量分布式计算系统的基本设计原则
1.性能度量和可扩展性分析

细嫩度量事宜MIPS为单位度量CPU的速度。

2.可扩展性维度

这个分布式系统的任何系统资源升级应该向后兼容已有的硬件和软件资源。要考虑规模可扩展性、软件可扩展性、应用可扩展性、技术可扩展性。

3.可扩展性和系统镜像数

可扩展的性能意味着系统可以通过增加更多的处理器或服务器、扩大物理节点的内存大小、扩展磁盘容量增加更多的I/O通道实现更快的速度。许多集群节点是SMP(对称多处理器)或者多个服务器,处理器或核心总数在集群系统中比集群上运行的操作系统镜像大1或2个数量级。

3.容错和系统可用性

高可用是所有集群、网格、P2P网络和云系统所期望的。