1.教你如何在Linux系统下编译Poco框架linux编译poco
2.Poco库--1.编译(Win 10)
3.C#如何在海量数据下的源码高效读取写入MySQL
4.ãPocoç¬è®°ã线ç¨Thread
5.å°ç±³9代ç
教你如何在Linux系统下编译Poco框架linux编译poco
Poco是一个轻量级,开源的源码C ++类库,提供了跨平台的源码网络,数据库,源码可移植性/ IPC,源码XML,源码棋牌带商城源码Networking,源码Logging,源码Cryptography和Utilities等组件。源码它具有出色的源码性能和可扩展性,可以支持数据库,源码Sockets,源码SSL,源码HTTP,源码XML,源码CGI,spark源码学习RPC,WebDAV,SMTP,文件,应用程序和更多。
在Linux系统下,可以通过编译Poco框架来使用它。但是,在完成这一步之前,首先需要准备一些工具和库,例如:GNU gcc/g++,CMake等。
步骤1:从官方网站下载最新版本的Poco框架源代码,解压缩。
步骤2:在shell提示符中,jsp源码压缩执行以下命令来创建build文件夹:
mkdir -p build
步骤3:进入build文件夹,以在其中编译Poco框架:
cd build
步骤4:启动CMake,以创建Poco框架的make文件:
cmake ..
步骤5:在上述命令执行后,可以在build文件夹中找到make文件,并使用make命令编译源文件:
make
步骤6:完成编译后,可以使用make install命令将Poco安装在指定的文件夹:
sudo make install
步骤7:最后,运行ldconfig命令更新库路径,以便Poco框架在应用程序中可用:
sudo ldconfig –v
这样,现在我们已经在Linux系统上编译并安装了Poco框架,并且可以开始在应用程序中使用Poco功能。
Poco库--1.编译(Win )
说明:1) 本编译方法为简化版,完整Poco库编译需借助额外软件如OpenSSL,本文不涉及此部分。
2) 使用的编译工具链为msvc ,如未安装需下载:此处链接。电子计票 源码
源码地址:GitHub链接
编译环境:运行于win系统,采用msvc 编译工具链。
编译步骤:参照源码根目录README.md中关于Linux、macOS、Windows的CMake构建部分进行操作。
本方法编译静态库,如需动态库,调整编译选项即可。执行cmake -LH .命令可查看生效的编译选项设置。C#如何在海量数据下的高效读取写入MySQL
前提
由于工作的原因,经常需要对海量数据进行处理,做的数据爬虫相关,动辄千万级别的数据,单表几十个G都是都是家常便饭。 主要开发语言是wpa小说源码C#,数据库使用的是MySQL。
最常见的操作便是 select 读取数据,然后在C#中对数据进行处理, 完毕后再插入数据库中。 简而言之就 select -> process -> insert三个步骤。 对于数据量小的情况下(百万级别 or 几百兆)可能最多1个小时就处理完了。但是对于千万级数据可能几天,甚至更多。 那么问题来了,如何优化
(数据库的一览,有图有真相)
第一步 解决读取的问题
跟数据库打交道的方式有很多,我来列举下吧:
1. 重武器-坦克大炮使用重型ORM框架,比如EF,NHibernat 这样的框架。
2. 轻武器-AK 使用Dapper,PetaPoco之类,单cs文件。灵活高效,使用简单。居家越货必备(我更喜欢PetaPoco :))
3. 冷兵器?匕首?使用原生的Connection、Command。 然后写原生的SQL语句。
分析:
重武器在我们这里肯定直接被PASS, 他们应该被用在大型项目中。
轻武器Dapper,PetaPoco 看过源码你会发现用到了反射,虽然使用IL和缓存技术,但是还是会影响读取效率,PASS
好吧那就只有使用匕首,原生SQL走起, 利用DataReader 进行高效读取,并且使用索引取数据(更快),而不是列名。
大概的代码如下:
using (var conn = new MySqlConnection('Connection String...'))
{
conn.Open();
//此处设置读取的超时,不然在海量数据时很容易超时
var c = new MySqlCommand('set net_write_timeout=; set net_read_timeout=', conn);
c.ExecuteNonQuery();
MySqlCommand rcmd = new MySqlCommand();
rcmd.Connection = conn;
rcmd.CommandText = @'SELECT `f1`,`f2` FROM `table1`';
//设置命令的执行超时
rcmd.CommandTimeout = ;
var myData = rcmd.ExecuteReader();
while (myData.Read())
{
var f1= myData.GetInt(0);
var f2= myData.GetString(1);
//这里做数据处理....
}
}
哈哈,怎么样,代码非常原始,还是使用索引来取数据,很容易出错。 当然一切为了性能咱都忍了
第二步 数据处理
其实这一步,根据你的业务需要,代码肯定不一, 不过无非是一些字符串处理,类型转换的操作,这时候就是考验你的C#基础功底的时候了。 以及如何高效编写正则表达式。。
具体代码也没法写啊 ,先看完CLR via C# 在来跟我讨论吧 ,O(∩_∩)O哈哈哈~ 跳过。。
第三部 数据插入
如何批量插入才最高效呢? 有同学会说, 使用事务啊,BeginTransaction, 然后EndTransaction。 恩,这个的确可以提高插入效率。 但是还有更加高效的方法,那就是合并insert语句。
那么怎么合并呢?
insert into table (f1,f2) values(1,'sss'),values(2,'bbbb'),values(3,'cccc');
就是把values后面的全部用逗号,链接起来,然后一次性执行 。
当然不能一次性提交个MB的SQL执行,MySQL服务器对每次执行命令的长度是有限制的。 通过 MySQL服务器端的max_allowed_packet 属性可以查看, 默认是1MB
咱们来看看伪代码吧
//使用StringBuilder高效拼接字符串
var sqlBuilder = new StringBuilder();
//添加insert 语句的头
string sqlHeader = 'insert into table1 (`f1`,`f2`) values';
sqlBuilder.Append(sqlHeader);
using (var conn = new MySqlConnection('Connection String...'))
{
conn.Open();
//此处设置读取的超时,不然在海量数据时很容易超时
var c = new MySqlCommand('set net_write_timeout=; set net_read_timeout=', conn);
c.ExecuteNonQuery();
MySqlCommand rcmd = new MySqlCommand();
rcmd.Connection = conn;
rcmd.CommandText = @'SELECT `f1`,`f2` FROM `table1`';
//设置命令的执行超时
rcmd.CommandTimeout = ;
var myData = rcmd.ExecuteReader();
while (myData.Read())
{
var f1 = myData.GetInt(0);
var f2 = myData.GetString(1);
//这里做数据处理....
sqlBuilder.AppendFormat('({ 0},'{ 1}'),', f1,AddSlash(f2));
if (sqlBuilder.Length >= * )//当然这里的1MB length的字符串并不等于 1MB的Packet。。我知道:)
{
insertCmd.Execute(sqlBuilder.Remove(sqlBuilder.Length-1,1).ToString())//移除逗号,然后执行
sqlBuilder.Clear();//清空
sqlBuilder.Append(sqlHeader);//在加上insert 头
}
}
}
好了,到这里 大概的优化后的高效查询、插入就完成了。
结语
总结下来,无非2个关键技术点,DataReader、SQL合并,都是一些老的技术啦。
其实,上面的代码只能称得上 高效 , 但是, 却非常的不优雅。。甚至难看。。
那那么问题来了? 如何进行重构呢? 通过重构抽象出一个可用的类,而不必关心字符串拼接这些乱七八糟的东西,支持多线程合并写入,最大限度提高写入IO, 我们在下一篇文章中再来谈谈。
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2.Thread_POSIX.h/Thread_POSIX.cpp
3.Thread_VX.h/Thread_VX.cpp
4.Thread_WIN.h/Thread_WIN.cpp
5.Thread_WINCE.h/Thread_WINCE.cpp
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TLSAbstractSlotæ¯åºç±»ï¼TLSSlotæ¯æ¨¡æ¿ç±»ï¼éè¿æ¨¡æ¿ææ¯å 裹äºå ·ä½çç±»åãThreadLocalStorageæ¯ç¨äºçº¿ç¨åå¨ï¼å ·ä½æ¯éè¿ä¸ä¸ªmapæ¥å®ç°ã
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