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  • OpenVidu:快速集成视频通话的利器

    在当今数字化时代,实时视频通话已经成为许多应用的核心功能之一。无论是远程医疗、在线教育、客户服务,还是虚拟会议,视频通话的需求都在不断增加。今天,我要向大家介绍的是一款强大的开源平台——OpenVidu,它能帮助开发者快速且低成本地将视频通话功能集成到他们的应用中。

    什么是 OpenVidu?

    OpenVidu 是一个旨在简化视频通话集成的开源平台。它提供了一整套技术栈,方便开发者快速将实时通讯功能添加到他们的应用中。无论你是开发网页应用还是移动应用,OpenVidu 都能满足你的需求。

    主要特性

    1. WebRTC 视频会议:支持一对一、一对多以及多对多的各种组合,几乎可以实现你能想到的任何场景。
    2. 开源:OpenVidu 是一个开源项目,使用 Apache License v2 许可证,完全免费。
    3. 多平台兼容:支持 Chrome、Firefox、Safari、Opera、Edge、Android、iOS 以及桌面应用,所有这些平台都能相互兼容。
    4. 易于使用:提供即用型组件,只需简单地粘贴代码即可快速实现视频通话。如果你需要更多的自定义,OpenVidu 的 API 也是非常简单且强大的。
    5. 易于部署:支持在最流行的云服务提供商上进行快速部署,或是通过 Docker 进行本地部署,过程非常简便。

    快速入门

    开始使用 OpenVidu 非常简单。你可以参考 OpenVidu 文档 中的“Getting started”部分,了解如何安装和配置 OpenVidu。以下是一些关键步骤:

    1. 安装 OpenVidu Server:你可以选择在 AWS 上一键部署 OpenVidu,也可以使用 Docker 在本地部署。
    2. 集成前端和后端:OpenVidu 提供了多种前端技术的示例,如 JavaScript、Angular、React、Vue.js 等。后端技术则包括 Java、Node.js 以及 REST API,方便你选择适合的技术栈。

    开发你的视频应用

    OpenVidu 提供了丰富的教程和示例,帮助你快速上手。以下是一些推荐的步骤:

    1. 学习基础知识:文档中提供了“Hello World”示例,帮助你快速了解基本的 API 调用和使用方法。
    2. 探索高级功能:你可以查看“Advanced features”部分,了解如何实现录制视频、屏幕共享、音视频滤镜等高级功能。
    3. 使用现成组件:如果你希望快速实现某些功能,可以使用 OpenVidu 提供的即用型组件,如自定义 UI、自定义工具栏等。

    安全性和隐私保护

    OpenVidu 非常重视用户的隐私和安全。它通过 WebRTC 加密、服务器 API 和客户端基于角色的系统,确保所有通话内容都是完全私密的。此外,OpenVidu 还允许你限制客户端的能力,通过预定义角色来决定用户是否可以订阅、发布或管理视频流。

    适用场景

    OpenVidu 的应用场景非常广泛,包括但不限于以下几种:

    • 客户服务:集成一对一视频通话中心,提供面对面的客户服务。
    • 远程医疗:医生可以通过视频通话直接与患者进行交流,确保私密和安全。
    • 在线教育:教师可以通过视频通话向学生讲解课程,支持多名学生同时在线。
    • 会议服务:支持演讲者实时应用音视频滤镜,提高会议质量。
    • 安防系统:接收来自安防摄像头的视频流,实现监控功能。

    结语

    无论你是想开发一个简单的视频聊天应用,还是一个复杂的视频会议系统,OpenVidu 都能提供强大的支持。它不仅简化了开发过程,还提供了丰富的功能和高水平的安全性,是你开发视频通话应用的不二选择。

    更多详细信息和教程,请访问 OpenVidu 文档


    参考文献:

  • Android设备上NEON支持的ffmpeg解码性能

    在Android设备上使用ffmpeg进行视频解码是一种常见的方案,但如果没有NEON支持,性能可能会受到显著影响。本文将详细探讨在没有NEON支持的情况下,ffmpeg在Android设备上的解码性能,并分享一些解决方案和优化策略。

    什么是NEON?

    NEON技术是ARM架构的一部分,它是一种高级SIMD(单指令多数据)架构,能够加速多媒体和信号处理应用中的向量操作。简而言之,NEON能够显著提高处理音视频等多媒体内容的效率。因此,缺少NEON支持的设备在处理这些任务时性能会大打折扣。

    问题描述

    在Stack Overflow的一个讨论中,有用户提到在Android设备上编译ffmpeg并成功播放视频,但帧率非常低,仅有5fps。这种情况在没有NEON支持的armv5te设备上尤为明显。用户尝试了多种配置,但仍然无法提高帧率。

    原帖中提到的配置命令如下:

    ./configure --enable-gpl --enable-libgsm --enable-libxvid \
    --enable-libamr_nb --enable-libamr_wb --enable-libmp3lame --enable-libogg \
    --enable-libvorbis --enable-libfaac --enable-libfaad --enable-shared

    解决方案与优化

    使用静态编译

    另一位用户分享了在Galaxy Tab上使用ffmpeg进行视频解码的经验,尽管该设备理论上支持NEON,但他并未使用NEON支持,仍然能够达到60fps的帧率。他使用的是静态编译版本,而非共享库版本。具体配置命令如下:

    ./configure --enable-static --disable-shared --disable-doc --disable-ffmpeg \
    --disable-ffplay --disable-ffprobe --disable-ffserver \
    --disable-avdevice --disable-neon --disable-network \
    --disable-swscale-alpha --enable-zlib --enable-memalign-hack \
    --disable-stripping --enable-cross-compile --arch=arm5te \
    --enable-armv5te --target-os=linux --cc=arm-linux-androideabi-gcc \
    --extra-cflags='-fPIC -DANDROID -D__thumb__ -mthumb'

    使用NEON支持

    另一用户则表示,在启用NEON支持并使用armv7架构后,帧率大幅提升至40fps,满足了应用需求。具体配置如下:

    ./configure --enable-gpl --enable-libgsm --enable-libxvid \
    --enable-libamr_nb --enable-libamr_wb --enable-libmp3lame --enable-libogg \
    --enable-libvorbis --enable-libfaac --enable-libfaad --enable-shared \
    --enable-neon --arch=armv7

    结论

    在没有NEON支持的设备上运行ffmpeg解码确实会遇到性能瓶颈,但通过静态编译和其他优化策略,仍然可以达到较为满意的解码效果。如果可能,启用NEON支持和使用较新的ARM架构(如armv7)将显著提升性能。

    参考文献

    通过参考这些讨论和配置,你可以在开发过程中针对不同设备进行优化,提升ffmpeg解码的性能。

  • Adobe RTMP 规范:实时消息传递协议详解

    Adobe 的实时消息传递协议(RTMP),是一种应用层协议,旨在通过适当的传输协议(如 TCP)多路复用和打包多媒体传输流(如音频、视频和交互内容)。以下是对 RTMP 规范的详细解析。

    文档概述

    文件状态

    本文档是 2012 年 12 月 21 日发布的 “Adobe 的实时消息传递协议” 规范的机器可读版本。自 2012 年 PDF 版本以来,规范内容并未发生实质性变化,仅在格式和文字编辑上有所调整。

    引言

    RTMP 提供了在可靠的流传输(如 TCP)上的双向消息多路复用服务,旨在携带视频、音频和数据消息的并行流,并附带相关的时间信息。实现通常会为不同类别的消息分配不同的优先级,这会影响在传输容量受限时消息入队到底层流传输的顺序。

    术语

    • MUST: 必须
    • REQUIRED: 必需
    • SHALL: 应该
    • SHOULD: 建议
    • MAY: 可以

    贡献者

    • Rajesh Mallipeddi:原 Adobe Systems 编辑,提供了大部分原始文本。
    • Mohit Srivastava:Adobe Systems 贡献者。

    定义

    • Payload: 包含在数据包中的数据,如音频样本或压缩视频数据。
    • Packet: 由固定头和负载数据组成的数据包。
    • Port: 传输协议用来区分主机内多个目的地的抽象。
    • Transport address: 用于识别传输层端点的网络地址和端口的组合。

    字节顺序、对齐和时间格式

    • 所有整数字段按网络字节顺序(大端序)传输。
    • 时间戳以毫秒为单位,相对于一个未指定的纪元。

    RTMP 块流

    消息格式

    消息格式应包含以下必要字段:

    • Timestamp: 消息的时间戳(4 字节)。
    • Length: 消息负载的长度(3 字节)。
    • Type ID: 消息类型 ID(1 字节)。
    • Message Stream ID: 消息流 ID(4 字节,小端序)。

    握手

    RTMP 连接从握手开始,客户端和服务器各发送相同的三个块(C0、C1、C2 和 S0、S1、S2)。

    块化

    在握手后,连接多路复用一个或多个块流。每个块流携带一种类型的消息。每个块都有唯一的块流 ID。块的传输顺序必须完整发送。接收端根据块流 ID 重新组装消息。

    块格式

    每个块由一个头和数据组成。头有三个部分:

    • Basic Header: 编码块流 ID 和块类型(1-3 字节)。
    • Message Header: 编码关于消息的信息(0、3、7 或 11 字节)。
    • Extended Timestamp: 编码完整的 32 位时间戳(0 或 4 字节)。

    RTMP 消息格式

    消息头

    消息头包含以下字段:

    • Message Type: 消息类型(1 字节)。
    • Length: 负载大小(3 字节)。
    • Timestamp: 消息的时间戳(4 字节)。
    • Message Stream ID: 消息流 ID(3 字节)。

    用户控制消息

    RTMP 使用消息类型 ID 4 进行用户控制消息。这些消息包含 RTMP 流层使用的信息。

    RTMP 消息类型

    命令消息

    携带客户端和服务器之间的 AMF 编码命令。命令消息有两个类型值:20 表示 AMF0 编码,17 表示 AMF3 编码。

    数据消息

    用于发送元数据或用户数据。类型值为 18(AMF0)和 15(AMF3)。

    共享对象消息

    用于管理多个客户端和服务器之间的分布式数据。类型值为 19(AMF0)和 16(AMF3)。

    音频消息

    用于发送音频数据,类型值为 8。

    视频消息

    用于发送视频数据,类型值为 9。

    聚合消息

    包含一系列RTMP 子消息的单一消息。类型值为 22。

    消息交换示例

    发布录制视频

    此示例说明发布者如何发布流并将视频流发送到服务器。其他客户端可以订阅此发布的流并播放视频。

    +--------------------+                     +-----------+
    |  Publisher Client  |        |            |   Server  |
    +----------+---------+        |            +-----+-----+
              |           Handshaking Done           |
              |                  |                  |
              |                  |                  |
    ---+---- |----- Command Message(connect) ----->|
       |     |                                     |
       |     |<----- Window Acknowledge Size ------|
    Connect |     |                                     |
       |     |<------ Set Peer BandWidth ----------|
       |     |                                     |
       |     |------ Window Acknowledge Size ----->|
       |     |                                     |
       |     |<----- User Control(StreamBegin) ----|
       |     |                                     |
    ---+---- |<-------- Command Message -----------|
              |   (_result- connect response)       |
              |                                     |
    ---+---- |--- Command Message(createStream) -->|
    Create |     |                                     |
    Stream |     |                                     |
    ---+---- |<------- Command Message ------------|
              | (_result- createStream response)    |
              |                                     |
    ---+---- |---- Command Message(publish) ------>|
       |     |                                     |
       |     |<----- User Control(StreamBegin) ----|
       |     |                                     |
       |     |---- Data Message (Metadata) ------->|
    Publishing|     |                                     |
    Content   |     |------------ Audio Data ------------>|
       |     |                                     |
       |     |------------ SetChunkSize ---------->|
       |     |                                     |
       |     |<--------- Command Message ----------|
       |     |      (_result- publish result)      |
       |     |                                     |
       |     |------------- Video Data ----------->|
       |     |                  |                  |
       |     |                  |                  |
              |    Until the stream is complete     |
              |                  |                  |

    广播共享对象消息

    此示例说明在创建和更改共享对象期间交换的消息。它还说明了共享对象消息广播的过程。

    +----------+                       +----------+
    |  Client  |           |           |  Server  |
    +-----+----+           |           +-----+----+
           |   Handshaking and Application    |
           |          connect done            |
           |                |                 |
           |                |                 |
           |                |                 |
           |                |                 |
    Create and ---+---- |---- Shared Object Event(Use)---->|
    connect       |     |                                  |
    Shared Object |     |                                  |
    ---+---- |<---- Shared Object Event --------|
           |       (UseSuccess,Clear)         |
           |                                  |
    ---+---- |------ Shared Object Event ------>|
    Shared object |     |         (RequestChange)          |
    Set Property  |     |                                  |
    ---+---- |<------ Shared Object Event ------|
           |            (Success)             |
           |                                  |
    ---+---- |------- Shared Object Event ----->|
    Shared object|     |           (SendMessage)          |
    Message      |     |                                  |
    Broadcast ---+---- |<------- Shared Object Event -----|
           |           (SendMessage)          |
                              |                 |
                              |                 |

    从录制流发布元数据

    此示例描述了发布元数据的消息交换。

    +------------------+                       +---------+
    | Publisher Client |         |             |   FMS   |
    +---------+--------+         |             +----+----+
           |     Handshaking and Application     |
           |            connect done             |
           |                  |                  |
           |                  |                  |
    ---+--- |-- Command Messsage (createStream) ->|
    Create |    |                                     |
    Stream |    |                                     |
    ---+--- |<-------- Command Message -----------|
           |   (_result - command response)      |
           |                                     |
    ---+--- |---- Command Message (publish) ----->|
    Publishing |    |                                     |
    metadata |    |<----- UserControl (StreamBegin) ----|
    from file |    |                                     |
              |    |---- Data Message (Metadata) ------->|
           |                                     |

    参考文献

    • RFC0791: Postel, J. , “Internet Protocol”, STD 5, RFC 791, September 1981.
    • RFC0793: Postel, J. , “Transmission Control Protocol”, STD 7, RFC 793, September 1981.
    • RFC1982: Elz, R. and R. Bush, “Serial Number Arithmetic”, RFC 1982, August 199
  • Ubuntu 24.04 推出实时内核,但有一个陷阱

    在 Linux 社区中,Ubuntu 一直以来都是一个备受瞩目的发行版。近期,Canonical 宣布了 Ubuntu 24.04 LTS 的发布,其中包含了一个优化用于关键任务应用的实时内核。然而,这一创新背后却有一个关键的限制:它仅对拥有 PRO 订阅的用户开放。

    实时操作系统的背景

    首先,什么是实时操作系统(RTOS)?简而言之,RTOS 是一种能够在规定时间内处理数据并提供响应的系统,对于那些延迟可能导致严重后果的应用至关重要。与标准操作系统不同,RTOS 优先处理高紧急任务,确保它们在严格的时间限制内执行。

    实时内核的技术细节

    Ubuntu 24.04 实时内核的核心是基于 Linux 6.8 内核之上的 PREEMPT_RT 补丁,它支持 AMD64 和 ARM64 架构。这个补丁使得 Linux 内核能够以可预测的时间处理操作,将开源操作系统转变为一个强大的实时性能平台。这种内核修改对于需要确定性响应的应用至关重要,因为它最小化了延迟并增强了进程执行的可预测性。

    不仅如此,Ubuntu 24.04 的实时内核还优化了对 Raspberry Pi 硬件(特别是 4 型和 5 型)的支持。这一增强扩大了硬件兼容性范围,提高了性能,使其适用于嵌入式系统中的创新实时应用。

    限制与争议

    然而,当我了解到这个伟大的贡献时,却发现了一个让我大失所望的声明:

    “实时 Ubuntu 24.04 LTS 通过 Ubuntu Pro 提供,这是一项 Canonical 的企业安全和合规订阅,个人和小规模商业用途最多可免费使用 5 台机器。”

    这个声明引发了我的疑虑。在同一句话中看到“开源”和“订阅”,让我感到难以接受。这种策略类似于 Red Hat 对 RHEL 的做法,Canonical 正在将其创新限制在 PRO 订阅用户之内。虽然这些功能主要面向企业用户,并且没有人被强制使用它们(订阅允许免费使用最多 5 台机器),但问题的核心在于这种做法与开源哲学根本相悖。

    当公司将选项置于订阅付费墙后,很难再认真对待它们后来使用的“社区”和“开源”术语。曾经被誉为 Linux 最好的创新之一的 Ubuntu,如今成为了一个引发复杂情感的争议话题。

    总结

    是的,实时 Ubuntu 24.04 LTS 是一个重大的发展。然而,Canonical 将其设计为主要面向企业用户的付费订阅服务,同时普通 Linux 用户与公司的距离已经如此遥远,似乎难以弥合这一鸿沟。

    对于更多详细信息和配置说明,请访问 Ubuntu 官方网站或查看发布日志。


    参考文献

    • Bobby Borisov, “Ubuntu 24.04 Now Offers a Real-Time Kernel, But There’s a Catch,” Linuxiac, May 30, 2024. 链接
  • 探索 Caffeine:Java 高性能缓存框架


    在现代应用程序中,缓存是提升性能和降低响应时间的关键技术之一。Caffeine作为一种高性能的Java缓存框架,因其出色的性能和灵活性,逐渐成为开发者的首选。本文将带您深入了解Caffeine的工作原理和使用方法。

    什么是Caffeine?

    Caffeine是一个为Java应用设计的缓存库,旨在提供高效、灵活和易用的缓存机制。它由Google Guava Cache的作者Ben Manes主导开发,并在性能和功能方面进行了大量改进。

    主要特性

    • 高性能:Caffeine采用先进的缓存算法,如LRU(最近最少使用)和LFU(最少频繁使用),在性能和内存使用上都有显著提升。
    • 灵活配置:支持多种缓存策略和配置选项,满足不同应用的需求。
    • 统计信息:提供丰富的缓存统计信息,帮助开发者监控和优化缓存性能。

    Caffeine 的工作原理

    Caffeine的核心是基于Window TinyLfu算法,这是一种结合了LRU和LFU优点的缓存算法。该算法通过一个小窗口来记录最近访问的对象,同时维护一个频率计数器,以便在缓存满时进行精准的淘汰。

    缓存策略

    Caffeine支持多种缓存策略,包括:

    • 弱引用和软引用:用于缓存具有不同生命周期的对象。
    • 自动刷新:定期刷新缓存内容,确保数据的时效性。
    • 异步加载:支持异步数据加载,减少主线程的负载。

    使用Caffeine进行缓存

    Caffeine的使用非常简便,只需几行代码即可创建一个高效的缓存。下面是一个简单的示例:

    import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
    import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
    
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    public class CaffeineExample {
        public static void main(String[] args) {
            // 创建一个缓存实例
            Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 设置写入后10分钟过期
                    .maximumSize(100) // 设置最大缓存大小为100
                    .build();
    
            // 向缓存中放入值
            cache.put("key1", "value1");
    
            // 从缓存中获取值
            String value = cache.getIfPresent("key1");
            System.out.println("Cached value: " + value);
        }
    }

    配置选项

    Caffeine提供了丰富的配置选项,开发者可以根据实际需求进行灵活调整:

    • expireAfterWrite:指定写入后多久过期。
    • expireAfterAccess:指定访问后多久过期。
    • maximumSize:指定缓存的最大条目数。
    • refreshAfterWrite:指定写入后多久刷新。

    统计和监控

    Caffeine还提供了全面的统计功能,帮助开发者监控缓存的性能和使用情况。通过调用recordStats方法,可以启用统计功能:

    Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
            .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
            .maximumSize(100)
            .recordStats() // 启用统计功能
            .build();
    
    // 获取统计信息
    System.out.println("Cache hit rate: " + cache.stats().hitRate());

    结语

    Caffeine作为一个高性能、灵活的Java缓存框架,凭借其先进的缓存算法和丰富的配置选项,已经成为许多开发者的首选。如果您正在寻找一种高效的缓存解决方案,不妨试试Caffeine,它不仅能大幅提升应用性能,还能简化缓存管理的复杂度。


    参考文献:

    1. Caffeine官方文档
    2. Java缓存机制详解
    3. 《Java高性能编程》

    深入了解 Caffeine 的 refreshAfterWrite() 方法

    在缓存系统中,数据的新鲜度和一致性是非常重要的。Caffeine提供了refreshAfterWrite()方法,允许开发者在缓存项过期前自动刷新缓存数据,从而保证数据的时效性。本文将详细介绍这一方法的作用和使用方式。

    什么是 refreshAfterWrite()

    refreshAfterWrite() 是Caffeine提供的一个方法,用于在缓存项写入后指定时间内自动刷新缓存数据。这种机制确保了缓存中的数据不会长期陈旧,而是能够定期更新。

    工作原理

    当某个缓存项达到指定的刷新时间后,下一次访问该项时,Caffeine将异步地加载新的数据并更新缓存。与expireAfterWrite()不同的是,refreshAfterWrite()不会在刷新时间到达后立即移除缓存项,而是保持旧数据可用,直到新数据加载完成。

    主要应用场景

    • 频繁变化的数据:适用于数据频繁变化的场景,需要定期刷新以保持数据的最新状态。
    • 有限的缓存访问延迟:适用于需要快速访问缓存数据的场景,避免了过期数据导致的缓存未命中问题。

    使用 refreshAfterWrite() 的代码示例

    下面是一个示例代码,展示了如何使用refreshAfterWrite()方法来定期刷新缓存数据:

    import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
    import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
    import com.github.benmanes.caffeine.cache.LoadingCache;
    
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    public class CaffeineRefreshExample {
        public static void main(String[] args) {
            // 创建一个缓存实例,并配置refreshAfterWrite
            LoadingCache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 设置写入后10分钟过期
                    .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES) // 设置写入后1分钟刷新
                    .maximumSize(100) // 设置最大缓存大小为100
                    .build(key -> loadData(key)); // 指定数据加载方式
    
            // 向缓存中放入值
            cache.put("key1", "value1");
    
            // 从缓存中获取值
            String value = cache.get("key1");
            System.out.println("Cached value: " + value);
    
            // 模拟等待1分钟后再次访问,触发刷新
            try {
                Thread.sleep(60000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
    
            // 再次访问缓存,触发刷新
            value = cache.get("key1");
            System.out.println("Refreshed value: " + value);
        }
    
        // 模拟数据加载方法
        private static String loadData(String key) {
            // 这里可以是从数据库或其他数据源加载数据的逻辑
            return "new_value_for_" + key;
        }
    }

    代码解释

    1. 创建缓存实例:使用Caffeine.newBuilder()创建一个缓存实例,并配置expireAfterWriterefreshAfterWrite
    2. 数据加载方式:通过build(key -> loadData(key))指定数据加载方式,这里模拟了一个从数据源加载数据的方法。
    3. 刷新机制:缓存项在写入后1分钟会自动刷新,并在下一次访问时异步加载新数据。

    结语

    refreshAfterWrite() 是Caffeine提供的一种强大功能,能够确保缓存中的数据始终保持最新状态。在实际应用中,合理配置refreshAfterWrite()可以有效提升缓存的性能和数据的可靠性。如果您正在开发需要频繁更新数据的应用,不妨尝试使用这一方法来优化您的缓存策略。


    参考文献:

    1. Caffeine官方文档
    2. Java缓存机制详解
    3. 《Java高性能编程》

  • 探秘 JVM 中的 TLAB:加速内存分配的利器

    在Java世界中,内存管理一直是一项关键任务。为了提高内存分配效率,JVM引入了线程本地分配缓冲区(Thread Local Allocation Buffer,简称TLAB)。那么,TLAB究竟是如何运作的,它又为何如此重要呢?本文将为您揭开这一神秘面纱。

    什么是 TLAB?

    TLAB 是一种专门为每个线程分配的内存区域。通常,JVM中的堆内存是所有线程共享的,但这种共享机制会带来竞争和锁争用的问题,从而影响性能。TLAB通过为每个线程分配独立的小块内存,避免了线程之间的竞争,提高了内存分配的速度。

    TLAB 的大小

    TLAB的大小并不是固定的,而是根据线程的需求动态调整。JVM会根据当前线程的内存分配速率和对象大小,自动调整TLAB的大小。这种动态调整机制确保了内存的高效利用,同时避免了内存浪费。

    TLAB 的工作原理

    当一个线程需要分配内存时,它首先会尝试在自己的TLAB中分配。如果TLAB中有足够的空间,那么内存分配将非常快速,因为不需要任何锁操作。只有当TLAB中的空间不足时,线程才会回到共享的堆内存中进行分配。

    内存分配流程

    1. 检查 TLAB:线程首先检查自己的TLAB是否有足够的空间来分配新的对象。
    2. 分配内存:如果TLAB有足够的空间,直接在TLAB中分配内存。
    3. 扩展 TLAB:如果TLAB空间不足,线程会请求一个新的TLAB,或者直接在共享的堆内存中分配。

    TLAB 的优势

    提高内存分配速度

    由于TLAB是线程私有的,因此在分配内存时不需要任何同步操作,这大大提高了内存分配的速度。根据实际测试,使用TLAB可以使内存分配的速度提高10倍以上。

    减少内存碎片

    TLAB的分配和释放都是线程局部的,因此可以有效减少内存碎片。每个线程在自己的TLAB中分配和释放内存,避免了不同线程间的内存碎片问题。

    提高垃圾回收效率

    由于TLAB是线程私有的,垃圾回收器可以更高效地识别可回收的内存。这不仅提高了垃圾回收的效率,还减少了垃圾回收的频率。

    如何配置 TLAB

    在JVM中,可以通过一些参数来配置TLAB的行为:

    • -XX:+UseTLAB:开启TLAB(默认开启)。
    • -XX:TLABSize:设置TLAB的初始大小。
    • -XX:+ResizeTLAB:允许JVM动态调整TLAB的大小(默认开启)。

    通过这些参数,开发者可以根据实际需求优化TLAB的配置,从而进一步提高应用的性能。

    结语

    TLAB 是 JVM 内存分配机制中的一项重要优化。通过为每个线程分配独立的内存区域,TLAB不仅提高了内存分配的速度,还减少了内存碎片,并提高了垃圾回收的效率。如果您正在开发高性能的Java应用,不妨深入了解并合理配置TLAB,以充分发挥其优势。


    参考文献:

    1. JVM官方文档
    2. 《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》
    3. Java内存管理详解

  • Ubuntu下用apt安装MySQL后root密码为空

    在Ubuntu下使用apt安装MySQL后,root用户的密码默认是空的。这是因为在安装过程中,MySQL会自动为root用户设置一个随机密码,并将其存储在/etc/mysql/debian.cnf文件中[1]

    要解决这个问题,你可以按照以下步骤操作:

    1. 使用以下命令查看MySQL自动设置的随机账户和密码:
       sudo cat /etc/mysql/debian.cnf

    这将显示默认的随机账户和密码,你可以使用这组账户和密码登录MySQL[1]

    1. 如果你想修改root用户的密码,可以按照以下步骤操作:
    • 登录MySQL: mysql -uroot -p 这将要求你输入密码,直接按回车键即可登录,因为默认密码为空。
    • 切换到mysql数据库: use mysql;
    • 修改root用户的密码: ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'your_new_password';your_new_password替换为你想要设置的新密码。
    • 刷新权限: FLUSH PRIVILEGES;
    • 退出MySQL: exit; 现在你可以使用新密码登录root用户了。

    请注意,如果你使用的是MySQL 8.0版本,修改root用户密码的命令略有不同,请参考[1]


    Learn more:

    1. Ubunto20.04安装MySQL并修改root用户密码(Linux安装mysql root用户无法登陆)_ubuntu20.04安装mysql设置root账号密码-CSDN博客
    2. Ubuntu 20.4安装 mysql 8.0.20 以及解决root用户无法登录问题_ubuntu mysql 设置root密码后进不了-CSDN博客
    3. Ubunto20.04安装MySQL并修改root用户密码(Linux安装mysql root用户无法登陆) – 青山是谁 – 博客园
  • RTMP协议(Real-Time Messaging Protocol)

    RTMP协议(Real-Time Messaging Protocol)是一种用于在互联网上流式传输音频、视频和数据的通信协议[1]。最初由Macromedia开发为Flash Player和Flash Communication Server之间的流媒体传输的专有协议,后来被Adobe(收购了Macromedia)发布了该协议的不完整版本供公众使用[1]

    RTMP协议有多个变种:

    • RTMP:在Transmission Control Protocol(TCP)之上工作的“纯”协议,默认使用1935端口号。
    • RTMPS:在Transport Layer Security(TLS/SSL)连接上的RTMP。
    • RTMPE:使用Adobe自己的安全机制对RTMP进行加密。虽然实现的细节是专有的,但该机制使用行业标准的加密原语[1]
    • RTMPT:封装在HTTP请求中以穿越防火墙。RTMPT通常使用TCP端口80和443上的明文请求来绕过大多数企业流量过滤。封装的会话可以在内部携带纯RTMP、RTMPS或RTMPE数据包[1]
    • RTMFP:在User Datagram Protocol(UDP)上的RTMP,取代了RTMP Chunk Stream。Secure Real-Time Media Flow Protocol套件由Adobe Systems开发,使终端用户能够直接连接和通信(P2P. [1]

    RTMP的基本操作是基于TCP的,它维持持久连接并允许低延迟通信。为了平稳地传输流并尽可能多地传输信息,它将流分割成片段,并且片段的大小在客户端和服务器之间动态协商。有时,片段的大小保持不变;音频数据的默认片段大小为64字节,视频数据和大多数其他数据类型的默认片段大小为128字节。来自不同流的片段可以交错和多路复用到单个连接上。由于较长的数据块,该协议每个片段仅携带一个字节的头部,因此开销非常小。然而,在实践中,通常不会交错单个片段。相反,交错和多路复用是在数据包级别上完成的,以确保每个通道满足其带宽、延迟和其他服务质量要求。以这种方式交错的数据包被视为不可分割的,不会在片段级别上交错[1]

    RTMP定义了几个虚拟通道,可以在这些通道上发送和接收数据包,并且这些通道彼此独立运行。例如,有一个用于处理RPC请求和响应的通道,一个用于视频流数据的通道,一个用于音频流数据的通道,一个用于带外控制消息(片段大小协商等)的通道等。在典型的RTMP会话期间,多个通道可能同时处于活动状态。当对RTMP数据进行编码时,会生成一个数据包头部。数据包头部指定了要发送的通道的ID、生成时间戳(如果需要)以及数据包有效载荷的大小。然后,在将其发送到连接上之前,将其实际有效载荷内容(媒体数据)根据当前协商的片段大小进行分段。数据包头部本身永远不会被分段,其大小不计入数据包的第一个片段中的数据。换句话说,只有实际的数据包有效载荷(媒体数据)会被分段[1]

    在更高的层次上,RTMP封装了MP3或AAC音频和FLV1视频多媒体流,并可以使用Action Message Format进行远程过程调用(RPC)。所需的任何RPC服务都是异步进行的,使用单个客户端/服务器请求/响应模型,因此不需要实时通信[2]

    RTMP会话可以使用以下两种方法进行加密:

    • 使用行业标准的TLS/SSL机制。底层的RTMP会话只是包装在正常的TLS/SSL会话中。
    • 使用RTMPE,在RTMP会话中包装一个轻量级的加密层。

    在RTMP Tunneled(RTMPT)中,RTMP数据通过HTTP进行封装和交换,客户端(媒体播放器)的消息被发送到服务器上的80端口(HTTP的默认端口)[1]。RTMPT中的消息由于HTTP头部的原因比等效的非隧道化RTMP消息要大,但在客户端位于阻止非HTTP和非HTTPS出站流量的防火墙后,RTMPT可能有助于使用RTMP的场景,否则将无法使用非隧道化的RTMP。

    RTMP协议的数据包结构如下:

    • 数据包通过TCP连接发送,首先在客户端和服务器之间建立连接。
    • 数据包包含一个头部和一个主体,在连接和控制命令的情况下,主体使用Action Message Format(AMF)进行编码。
    • 头部分为基本头部(从图表中分离出来)和块消息头部。基本头部是数据包的唯一固定部分,通常由一个复合字节组成,其中最高的两个有效位是块类型(在规范中称为fmt),其余部分形成流ID。根据前者的值,可以省略消息头部的某些字段,并且可以从先前的数据包中派生它们的值,而根据后者的值,基本头部可以扩展为一个或两个额外的字节。如果基本头部的剩余六个位(最低有效位)的值为0,则基本头部为两个字节,表示从流ID 64到319(64+255);如果值为1,则基本头部为三个字节(最后两个字节编码为16位小端),表示从流ID 64到65599(64+65535);如果值为2,则基本头部为一个字节,保留用于低级协议控制消息和命令。块消息头部包含元数据信息,例如消息大小(以字节为单位)、时间戳增量和消息类型。最后一个值是一个字节,定义数据包是音频、视频、命令还是“低级”RTMP数据包,例如RTMP Ping[1]

    Learn more:

    1. Real-Time Messaging Protocol – Wikipedia
    2. RTMP协议深度
  • 实时消息协议 – 维基百科,自由的百科全书
  • RTP(Real-time Transport Protocol)是一种用于实时流媒体传输的协议

    RTP(Real-time Transport Protocol)是一种用于实时流媒体传输的协议。它是一种面向数据报的协议,用于在IP网络上传输音频和视频等实时数据。RTP协议通常与RTCP(Real-time Transport Control Protocol)一起使用,RTCP用于传输控制信息,例如流媒体的质量反馈和同步信息。

    RTP协议的特点和功能包括:

    1. 实时传输:RTP协议被设计用于实时传输,可以在网络上以实时的方式传输音频和视频数据。
    2. 分组传输:RTP将音频和视频数据分割成小的数据包进行传输,每个数据包都带有序列号和时间戳等信息,以便接收端可以正确地重建数据流。
    3. 时间同步:RTP协议使用时间戳来确保音频和视频数据在接收端能够按照正确的时间顺序播放。
    4. 负载类型:RTP协议支持多种不同的负载类型,例如音频编码(如G. 711、AAC)和视频编码(如H.264、VP8)等。
    5. QoS支持:RTP协议可以通过设置不同的服务质量(QoS)参数来满足实时流媒体传输的要求,例如延迟、带宽和抖动等。

    RTP协议在实时流媒体传输中起着重要的作用,它可以与其他协议结合使用,例如RTSP(Real-time Streaming Protocol)用于控制流媒体的会话和传输。


    Learn more:

    1. 实时传输 Web 音频与视频 – Web 媒体技术 | MDN
    2. 【RTP 传输协议】实时视频传输的艺术:深入探索 RTP 协议及其在 C++ 中的实现-阿里云开发者社区
    3. RTP协议详解-CSDN博客
  • 提高MySQL性能:修改事务隔离级别的最佳实践

    在实际生产环境中,合理选择和调整MySQL的事务隔离级别可以显著提升系统的性能。然而,事务隔离级别的调整需要结合实际业务需求和系统的并发访问情况,因此需要对其特点及适用场景有充分的了解。本文将详细介绍如何通过修改MySQL的事务隔离级别来提高性能,并提供相关的操作方法。

    了解事务隔离级别的特点和适用场景

    MySQL定义了四种常见的事务隔离级别:

    1. 读未提交(Read Uncommitted):允许一个事务读取另一个事务未提交的数据,可能导致脏读问题。不推荐在生产环境中使用。
    2. 读提交(Read Committed):一个事务只能读取已经提交的数据,避免了脏读问题,但可能导致不可重复读问题。适用于大多数场景。
    3. 可重复读(Repeatable Read):一个事务在执行期间多次读取同一数据时,能够保证读取到的结果一致,避免了脏读和不可重复读问题,但可能存在幻读问题。是InnoDB的默认隔离级别。
    4. 串行化(Serializable):最高的隔离级别,强制事务串行执行,避免了脏读、不可重复读和幻读问题,但降低了并发性能。

    评估当前系统的性能瓶颈

    在修改事务隔离级别之前,需要先评估当前系统的性能瓶颈。通过性能监控工具(如MySQL的Explain、Slow Query Log等)来分析系统的性能问题,确定是否由于事务隔离级别不当导致性能瓶颈。

    修改事务隔离级别的方法

    临时修改

    可以在当前会话中临时修改事务隔离级别,使用以下命令:

    SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL <isolation_level>;

    例如,将隔离级别设置为读提交:

    SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;

    全局修改

    全局修改事务隔离级别,需要重启MySQL服务才能生效,使用以下命令:

    SET GLOBAL TRANSACTION ISOLATION LEVEL <isolation_level>;

    例如,将隔离级别设置为可重复读:

    SET GLOBAL TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;

    选择合适的事务隔离级别

    根据实际业务需求和并发访问情况选择合适的事务隔离级别:

    • 读提交(Read Committed):适用于大多数场景,可以避免脏读问题。
    • 可重复读(Repeatable Read):适用于需要保证数据一致性,但不介意幻读问题的场景。
    • 串行化(Serializable):适用于需要最高数据一致性的场景,但要注意可能导致的并发性能问题。

    监控和调优

    在修改事务隔离级别后,需要进行性能监控和调优,确保系统的性能得到提升。可以使用MySQL的性能监控工具,如Explain、Slow Query Log等,来分析和优化查询语句的性能。

    参考资料

    1. MySQL事务隔离级别详解及默认设置_mysql默认事务隔离级别-CSDN博客
    2. MySQL事务隔离级别的最佳实践(上)-阿里云开发者社区
    3. MySQL:修改事务隔离级别和常用语句 – 划水的鱼dm – 博客园

    通过合理选择和调整事务隔离级别,可以在保证数据一致性的同时,提高系统的并发性能。但需要注意的是,事务隔离级别的调整应该根据实际业务需求和并发访问情况进行权衡,以确保系统的稳定和高效运行。


    要查询当前MySQL全局事务隔离级别,可以使用以下SQL命令:

    SELECT @@GLOBAL.transaction_isolation;

    这个命令会返回当前MySQL实例的全局事务隔离级别。以下是一个示例输出:

    mysql> SELECT @@GLOBAL.transaction_isolation;
    +------------------------------+
    | @@GLOBAL.transaction_isolation |
    +------------------------------+
    | REPEATABLE-READ              |
    +------------------------------+
    1 row in set (0.00 sec)

    在这个例子中,MySQL的全局事务隔离级别是“REPEATABLE-READ”。

    另外,你也可以查询当前会话的事务隔离级别,使用以下命令:

    SELECT @@SESSION.transaction_isolation;

    这个命令会返回当前会话的事务隔离级别。

    mysql> SELECT @@SESSION.transaction_isolation;
    +-------------------------------+
    | @@SESSION.transaction_isolation |
    +-------------------------------+
    | REPEATABLE-READ               |
    +-------------------------------+
    1 row in set (0.00 sec)

    在这个例子中,当前会话的事务隔离级别也是“REPEATABLE-READ”。

    通过这些命令,你可以方便地查看MySQL的事务隔离级别设置,以便进行相应的调整和优化。


    什么是幻读问题?

    幻读(Phantom Read)是指在一个事务中,多次执行同一个查询时,结果集的行数可能不一致。具体来说,当一个事务在查询某一范围的数据时,另一个事务在该范围内插入了新的数据,导致前一个事务再次查询时,结果集中出现了“幻影”数据。这种现象通常发生在并发事务处理中,是一种并发一致性问题。

    幻读问题的示例

    假设有一个表 heros_temp,记录了许多英雄的信息。以下是一个简单的示例来说明幻读问题:

    1. 事务A:开始一个事务并查询所有英雄: BEGIN; SELECT * FROM heros_temp WHERE id BETWEEN 1 AND 20; 此时,假设查询结果包含10条记录。
    2. 事务B:在 heros_temp 表中插入一个新的英雄记录,该记录的 id 在事务A查询的范围内: BEGIN; INSERT INTO heros_temp (id, name) VALUES (15, '吕布'); COMMIT;
    3. 事务A:再次执行相同的查询:
      sql SELECT * FROM heros_temp WHERE id BETWEEN 1 AND 20;
      此时,查询结果会包含11条记录,因为事务B插入的新记录也被包含进来。这就产生了幻读现象。

    InnoDB 如何解决幻读问题

    InnoDB存储引擎默认的事务隔离级别是 可重复读(Repeatable Read)。虽然可重复读能够避免脏读(Dirty Read)和不可重复读(Non-repeatable Read)问题,但它不能完全避免幻读问题。

    使用Next-Key Locks

    InnoDB通过使用一种称为 Next-Key Locks 的锁机制来部分解决幻读问题。Next-Key Locks结合了行锁和间隙锁,锁定了索引记录以及索引记录之间的间隙,从而阻止其他事务在锁定范围内插入新记录。

    例如,在上述示例中,当事务A执行查询时,InnoDB会锁定 id 为1到20之间的所有记录,以及这些记录之间的间隙。这意味着在事务A提交之前,事务B无法在 id 为1到20之间插入新的记录,从而避免幻读问题。

    完全避免幻读

    要完全避免幻读,可以将事务隔离级别设置为 串行化(Serializable)。在串行化隔离级别下,事务将按照顺序执行,确保事务之间完全隔离,从而避免所有并发一致性问题,包括幻读。

    SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;

    然而,串行化隔离级别会显著降低系统的并发性能,因此需要根据实际业务需求进行权衡。

    总结

    幻读是并发事务处理中常见的一种一致性问题,指的是一个事务在多次执行相同查询时,结果集中出现了其他事务新插入的记录。InnoDB通过使用Next-Key Locks部分解决了幻读问题,但要完全避免幻读,需要将事务隔离级别设置为串行化。选择合适的事务隔离级别,需要在性能和数据一致性之间进行权衡。


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