Android端TCP长连接的性能优化教程分享

本文实例讲述了Android编程实现TCP.UDP客户端通信功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 在进行Android开发的过程中,免不了,要开发TCP/UDP通讯的程序,下面这两段代码,分别介绍了TCP/UCP通过的一个实例: 代码一 TCP通讯: private void tcpdata() { try { Socket s = new Socket("192.168.0.25", 65500); // outgoing stream redirect to socket Out

主要功能是: 1.TCP服务器提供文件下载服务,服务器支持多线程. 2.TCP Client从服务器上下载指定的文件,Client也支持多线程. 首先是服务器,服务器是在PC机上,JAVA运行环境,主要参考网上的代码,自己做了支持多线程处理,代码如下: 复制代码 代码如下: //file:DownloadServer.java import java.net.*;import java.io.*;class ServerOneDownload extends Thread {    privat

本文实例讲述了Android实现TCP客户端接收数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 配合log4net使用,用来接收调试信息.因此,此客户端只管通过TCP接收字符串数据,然后显示在界面上. 接收TCP数据 try { Socket s = new Socket("192.168.1.5", 8240); InputStream inputStream = s.getInputStream(); DataInputStream input = new DataInputStre

前言 大家应该都知道,在Android端实现TCP长连接场景其实不多,我们最熟悉的不过推送和HTTP协议的实现(OkHttp),本文讨论的是在实现推送长连接的情况下怎么来做性能优化,下文只是我的一点拙见,有不妥之处还望指出,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 推送长连接 可以说大部分APP是离不开推送(push)这个功能的,不过平常我们都是接入第三方SDK(极光.个推等)居多,因为要做一个推送服务,不光客户端要编写相应的Socket通信代码,服务器端更是麻烦,要处理大规模的长连接服务,消息

“ 使用python实现协议中常见的TCP长连接框架.” 分析多了协议就会发现,很多的应用,特别是游戏类和IM类应用,它们的协议会使用长连接的方式,来保持客户端与服务器的联系,这些长连接,通常是TCP承载的. 如果我们要模拟这个客户端的行为,根据不同应用服务器的实现情况,有些长连接不是必须的,但有些长连接,就必须去实现它.例如最近分析的某应用,虽然它主要使用HTTP协议进行交互,但它在TCP长连接中传输了一些必须的信息,如果不实现长连接,就会有很多信息无法处理. 在python中,很容易实现HT

MySQL性能优化 在互联网公司MySQL的使用非常广泛,大家经常会有MySQL性能优化方面的需求.整理了一些在MySQL优化方面的实用技巧. Schema与数据类型优化 整数通常是标识列最好的选择,因为它们很快并且可以使用AUTO_INCREMENT 完全"随机"的字符串(如:MD5().SHA1()或者UUID()等产生的字符串)会任意分布在很大的空间内,会导致INSERT以及一些SELECT语句变的很慢 如果希望查询执行得快速且并发性好,单个查询最好不要做太多的关联查询(互联网公

下面先说我的服务器的硬件以及论坛情况,CPU: 2颗四核Intel Xeon 2.00GHz内存: 4GB DDR硬盘: SCSI 146GB论坛:在线会员 一般在 5000 人左右 – 最高记录是 13264.下面,我们根据以上硬件配置结合一份已经做过一次优化的my.cnf进行分析说明:有些参数可能还得根据论坛的变化情况以及程序员的程序进行再调整.[mysqld]port = 3306serverid = 1socket = /tmp/mysql.sockskip-locking # 避免My

网上有不少mysql 性能优化方案,不过,mysql的优化同sql server相比,更为麻烦,同样的设置,在不同的环境下 ,由于内存,访问量,读写频率,数据差异等等情况,可能会出现不同的结果,因此简单地根据某个给出方案来配置mysql是行不通的,最好能使用status信息对mysql进行具体的优化. mysql> show global status; 可以列出MySQL服务器运行各种状态值,另外,查询MySQL服务器配置信息语句: mysql> show variables; 一.慢查询

最早接触 iOS 开发了解到的第一个缓存数据库就是 SQLite,后面一直也以 SQLite 作为中坚力量使用,以前没有接触到比较大量数据的读写,所以在性能优化方面关注不多,这次对一个特定场景的较多数据批量读写做了一个性能优化,使性能提高了十倍. 大致应用场景是这样: 每次程序启动会从服务器拉取一些数据,对本地数据库两个表进行同步更新,不存在就写入,存在就更新其字段.数据少的时候几十条,多的上千条. 由于缓存的数据可能会存在异步同时读写,所以做了一个后台同步队列,所有的缓存数据库操作都在这个队列