1.OkHttp3源码详解之 okhttp连接池复用机制（一）
2.如何挖掘闲置硬件资源的闲置闲置潜力-PrestoDB缓存加速实践小结
3.SWD协议分析（附SWD离线下载源码）
OkHttp3源码详解之 okhttp连接池复用机制（一）
提高网络性能优化，关键在于降低延迟和提升响应速度。交易交易
在浏览器中发起请求时，源码源码header部分通常如下所示：
keep-alive是闲置闲置指浏览器与服务端之间保持长连接，这种连接可以复用。交易交易在HTTP1.1中，源码源码视频h5源码它默认是闲置闲置开启的。
连接复用为何能提高性能？通常，交易交易在发起http请求时，源码源码我们需要完成TCP的闲置闲置三次握手、传输数据，交易交易最后释放连接。源码源码三次握手的闲置闲置过程可以参考这里：TCP三次握手详解及释放连接过程。
一次响应的交易交易过程：
在高并发的请求连接情况下或同一客户端多次频繁的请求操作中，无限制地创建连接会导致性能低下。源码源码
如果使用keep-alive，在timeout空闲时间内，连接不会关闭，相同的重复请求将复用原有的connection，减少握手的次数，大幅提高效率。
并非keep-alive的timeout设置时间越长，性能就越好。斩天火龙源码长时间不关闭会导致过多的僵尸连接和泄露连接出现。
那么，OkHttp3在客户端是如何实现类似keep-alive的机制的？
连接池的类位于okhttp3.ConnectionPool。我们的目标是了解如何在timeout时间内复用connection，并有效地对其进行回收清理操作。
其成员变量代码片段：
excutor：线程池，用于检测闲置socket并进行清理。
connections：connection缓存池。Deque是一个双端列表，支持在头尾插入元素，这里用作LIFO（后进先出）堆栈，多用于缓存数据。
routeDatabase：用于记录连接失败的router。
2.1 缓存操作：
ConnectionPool提供对Deque进行操作的方法，包括put、get、connectionBecameIdle、evictAll等操作，分别对应放入连接、获取连接、移除连接、移除所有连接操作。萝卜影视源码4.4
2.2 连接池的清理和回收：
在观察ConnectionPool的成员变量时，我们了解到一个Executor线程池用于清理闲置的连接。注释中这样解释：
Background threads are used to cleanup expired connections
我们在put新连接到队列时，会先执行清理闲置连接的线程。调用的正是executor.execute(cleanupRunnable);方法。观察cleanupRunnable：
线程中不停调用Cleanup清理的动作并立即返回下次清理的间隔时间。继而进入wait等待之后释放锁，继续执行下一次的清理。所以可能理解成它是个监测时间并释放连接的后台线程。
了解cleanup动作的过程。这里就是如何清理所谓闲置连接的流程。怎么找到闲置的连接是主要解决的问题。
在遍历缓存列表的过程中，使用连接数目inUseConnectionCount和闲置连接数目idleConnectionCount的计数累加值都是通过pruneAndGetAllocationCount()是否大于0来控制的。那么很显然，pruneAndGetAllocationCount()方法就是用来识别对应连接是否闲置的。>0则不闲置，否则就是闲置的连接。
进入观察：
好了，原先存放在RealConnection中的allocations派上用场了。遍历StreamAllocation弱引用链表，移除为空的python c语言源码引用，遍历结束后返回链表中弱引用的数量。所以可以看出List>就是一个记录connection活跃情况的List。>0表示活跃，=0表示空闲。StreamAllocation在列表中的数量就是物理socket被引用的次数。
解释：StreamAllocation被高层反复执行aquire与release。这两个函数在执行过程中其实是在一直在改变Connection中的List大小。
搞定了查找闲置的connection操作，我们回到cleanup的操作。计算了inUseConnectionCount和idleConnectionCount之后，程序又根据闲置时间对connection进行了一个选择排序，选择排序的核心是：
通过对比最大闲置时间选择排序可以方便地查找出闲置时间最长的一个connection。如此一来，我们就可以移除这个没用的connection了！
总结：清理闲置连接的核心主要是引用计数器List>和选择排序算法以及excutor的清理线程池。
如何挖掘闲置硬件资源的潜力-PrestoDB缓存加速实践小结
在追求用户体验与成本平衡的挑战中，如何在有限的资源和开发预算下提升系统的性能，成为技术团队面临的棘手问题。面对大数据查询引擎，提高查询速度、优化用户体验是首要任务。缓存技术，ssm影评系统源码因其能有效减少外部系统交互，加速数据访问，成为提升性能的关键策略。
挖掘服务器闲置资源潜力，通过评估CPU利用率，发现内存和本地磁盘等资源的空闲状态，进而利用这些资源，可以显著提升系统性能。选择开源社区广泛实践、案例丰富的缓存方案，如PrestoDB，不仅能够降低成本，还能实现事半功倍的效果。PrestoDB社区已成功应用于Meta公司和Uber等大型企业，其稳定性和性能表现得到了验证。
在内部实施过程中，我们通过使用PrestoDB缓存方案，实现了在不增加机器资源的前提下，将查询时间提速超过1倍，其他查询速度指标也有显著提升。详细效果将在后续文章中进行深入分析。
PrestoDB查询流程涉及数据缓存，通过将数据从外部服务拉取至内存和本地硬盘，减少对外部系统的依赖，以提升查询速度。为了确保缓存的有效性和容量管理，我们引入了元数据缓存功能，将Hive MetaStore的表、分区等信息缓存至内存中，通过刷新时间、过期时间和缓存实体上限控制数据的有效性和容量。
元数据缓存的实现基于Guava Cache，对于查询过程中的表信息缓存，我们实现了异步更新机制，保证了查询性能与数据有效性的平衡。对于分区信息缓存，我们也考虑了分区版本的检查，以确保数据的一致性。然而，在使用过程中，我们面临业务方自行缓存查询结果导致的缓存时间放大问题。为解决此问题，我们提供清理指定表分区缓存的HTTP接口，实现业务系统和PrestoDB的缓存同步。
在实践中，我们发现数据文件列表缓存可以显著提升对象存储的查询效率，但需确保表分区不会回溯重写数据。本地数据缓存通过Alluxio实现，需要针对社区版进行源码修改以兼容使用，并注意调度策略的优化以提高命中率和数据一致性。
通过一系列实践和优化，我们的系统在使用Alluxio本地缓存后，单机命中率可达%左右。利用Shadow Cache功能，我们可以评估业务场景是否适合使用缓存，并根据命中率调整缓存空间以获得最佳性能。
在调度策略上，我们采用SOFT_AFFINITY策略以保持数据处理的一致性，并设置一致性hash和阈值以减少节点上下线的影响和优先处理繁忙节点。未来，我们计划针对K8s容器化环境进行专门的调度优化，确保资源利用和任务分配的高效。
通过上述策略和技术实施，我们成功提升了系统性能，优化了用户体验，并在成本控制方面取得了显著成效。未来，我们将持续探索和实践，以实现更加高效和灵活的资源管理与性能优化。
SWD协议分析（附SWD离线下载源码）
SWD协议分析内容
SWD协议的基本信息比特序，即数据传输顺序为最低有效位优先，先传输低位数据，后传输高位数据。例如，对OK的ACK响应数据为0b，先传输低位1，再传输高位0。
SWD的传输闲置状态为空闲周期，主机通过将SWDCLK时钟拉低来代表空闲时期。
ARM SWD采用单条双向数据连接线（SWDIO），为了防止主机与设备间的竞争，在传输方向变化时需要线路周转，此期间主机与设备均不驱动数据线，数据线状态不确定。周转时间长度由DLCR寄存器的TURNROUND位控制，默认为一个时钟周期。
在数据传输过程中，SWD使用偶校验，传输数据中为1的个数为偶数则结果为0，否则为1。
数据基本传输流程包括数据传输方向和开始条件。ORUNDETECT标志位代表超时检测模式，该模式允许长时间高吞吐量连接，上电后默认禁用。数据传输步骤包括写请求和读请求，写请求在ACK阶段和数据传输阶段有一个周转期，读请求在数据传输阶段后存在周转期。
数据包请求后始终为转换时间，此时主机和目标均不驱动线路。ACK响应包含转换时间，仅在发生READ事务或接受WAIT或FAULT确认时需要。DATA传输包含转换时间，仅在READ事务中存在。
数据传输完毕后，主机需进行操作。SWD寄存器介绍包括SW-DP状态机、SW-DP寄存器和SW-AP寄存器。状态机有内部ID代码，目标读取前状态机不工作。APnDP值决定访问这些寄存器。
AHB-AP具有位AHB-DP寄存器，地址宽度为6位，最多达字节或字节。
SWD协议的操作包括成功写入和读取操作。写入操作在主机接收到OK的ACK响应后立即开始数据传输，无需周转期。读取操作在数据传输完毕后存在周转期。
从JTAG切换到SWD操作涉及位JTAG到SWD选择序列，包括读取芯片ID、清除错误标志位和使能AP调试。读取MCU任意寄存器需发送两次读操作或一次读操作后发送一次读RDBUFF寄存器操作。写入MCU任意寄存器需参考相关文档。
具体操作流程和更多细节可参阅相关文档资料和源码。附件包含ARM调试接口架构规范和DAPProg源码。
