高性能队列Fqueue的设计和使用实践
queue的使用方法 -回复
queue的使用方法-回复队列是一种常见的数据结构，用于存储一系列元素，并按照先进先出（FIFO）的原则进行操作。
它可以用于处理一些需要临时保存数据并按照先后顺序进行处理的场景，比如任务调度、打印任务队列等。
在本文中，我们将介绍队列的使用方法，重点讨论如何实现队列、队列的基本操作和相关的应用场景。
第一部分：队列的基本概念和实现思路（500字）1. 队列的定义和特点队列是一种线性数据结构，采用顺序存储或链式存储方式。
它的特点是先进先出（FIFO），即新元素从队列的尾部添加，而老元素从队列的头部删除。
2. 队列的实现思路队列的实现可以基于数组或链表。
使用数组实现时，需要定义一个固定大小的数组，通过两个指针分别指向队列的头部和尾部。
使用链表实现时，每个节点存储队列中的一个元素，并通过指针连接节点，形成一个链表。
3. 数组实现的队列示例我们定义一个长度为n的数组queue，以及两个指针front和rear，分别指向队列的头和尾。
当我们添加一个新元素时，将其存储在rear指针指向的位置，并将rear指针后移；当我们删除一个元素时，将其从front指针指向的位置删除，并将front指针后移。
需要注意的是，当rear指针到达数组末尾时，我们可以通过循环将其移动到数组的开头，实现循环队列。
4. 链表实现的队列示例我们定义一个链表的头结点和尾结点，分别指向队列的头和尾。
当我们添加一个新元素时，将其作为尾结点的下一个节点，并将尾结点指向它；当我们删除一个元素时，将头结点的下一个节点从链表中删除，并将头结点指向下一个节点。
第二部分：队列的基本操作（500字）1. 入队操作入队操作将一个新元素添加到队列中。
在数组实现中，我们首先判断队列是否已满，若已满则无法添加新元素；若未满，则将新元素添加到rear 指针指向的位置，并将rear指针后移。
在链表实现中，我们直接在尾结点后添加新节点，并更新尾结点指针。
2. 出队操作出队操作将队列头部的元素删除，并返回该元素。
c++中的queue操作方法
C++中的队列（queue）是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它提供了在队列的两端进行插入和删除操作的方法。
在C++中，队列是通过标准库中的queue头文件来实现的，我们可以使用queue类来操作队列。
C++中的queue类提供了以下几种操作方法：1. push()方法push()方法用于将元素插入到队列的尾部。
语法格式如下：```queue_name.push(element);```其中，queue_name是队列的名称，element是要插入的元素。
通过push()方法插入元素后，队列的大小会增加1。
2. pop()方法pop()方法用于将队列的头部元素移除。
语法格式如下：```queue_name.pop();```调用pop()方法后，队列的大小会减小1，并且队列的头部元素会被移除。
front()方法用于访问队列的头部元素，但不会将其移除。
语法格式如下：```queue_name.front();```调用front()方法会返回队列的头部元素，但不会对队列产生影响。
4. back()方法back()方法用于访问队列的尾部元素，但不会将其移除。
语法格式如下：```queue_name.back();```调用back()方法会返回队列的尾部元素，但不会对队列产生影响。
5. empty()方法empty()方法用于判断队列是否为空，如果队列为空，则返回true；否则返回false。
语法格式如下：```queue_name.empty();```size()方法用于获取队列中元素的个数。
语法格式如下：```queue_name.size();```调用size()方法会返回队列中元素的个数。
以上就是C++中队列的操作方法。
使用这些方法，我们可以很方便地对队列进行插入、删除和访问操作。
在实际的编程中，队列常常用于数据的缓存和调度，能够帮助我们更高效地处理数据。
C++中的队列提供了push、pop、front、back、empty和size等操作方法，能够满足我们对队列的基本操作需求。
queue的结构
queue的结构Queue是一种常见的数据结构，它遵循先进先出（FIFO）的原则。
它可以被看作是一种特殊的线性表，只能在表的一端进行插入操作，在另一端进行删除操作。
本文将介绍Queue的定义、特性、应用场景以及实现方式。
一、Queue的定义和特性Queue是一种线性表，它可以通过数组或链表来实现。
它有两个基本操作：入队和出队。
入队将一个元素添加到队列的末尾，而出队则是将队列的第一个元素删除并返回。
除了入队和出队操作，Queue还有其他常用操作，例如获取队列长度、判断队列是否为空等。
Queue的特性主要体现在以下几个方面：1. 先进先出：最先入队的元素将最先出队，保证了元素的顺序性。
2. 队列长度可变：队列的长度是可以根据实际情况进行动态调整的。
3. 无需指定容量：与数组相比，队列无需指定容量，可以根据需要动态增长。
4. 适用于多线程环境：Queue的操作可以进行同步处理，适用于多线程环境。
二、Queue的应用场景Queue在实际应用中有着广泛的应用场景，下面列举了几个常见的应用场景：1. 消息队列：在分布式系统中，用于解耦消息的生产者和消费者，实现异步通信。
2. 线程池任务调度：用于管理任务队列，按照先进先出的原则执行任务。
3. 广度优先搜索算法：在图遍历中，用于存储待访问的节点，保证按层次遍历。
4. 缓存淘汰策略：在缓存中，用于实现LRU（最近最少使用）策略，保留最近使用的数据。
5. IO请求处理：在服务器中，用于处理IO请求，提高系统的并发能力。
三、Queue的实现方式Queue可以使用数组或链表来实现，下面分别介绍两种实现方式：1. 数组实现：数组实现的Queue需要两个指针front和rear来分别指向队列的头部和尾部。
入队操作时，将元素添加到rear指针指向的位置，并将rear指针后移；出队操作时，将front指针指向的元素删除，并将front指针后移。
需要注意的是，当rear指针指向数组的末尾时，如果还有元素要入队，则需要将rear指针重新指向数组的起始位置。
python queue的基本操作
python queue的基本操作Python中的队列（Queue）是一种先进先出（FIFO）的数据结构，是一种常见的数据结构，用于临时存储和管理数据。
队列在很多场景中都有应用，例如任务调度、消息传递、并发编程等。
Python中的队列是通过内置的`queue`模块进行实现的。
这个模块提供了多种类型的队列，包括先进先出队列（Queue）、优先级队列（PriorityQueue）以及后进先出队列（LifoQueue）。
在这篇文章中，将会介绍队列的基本操作和使用方法。
首先，我们需要从`queue`中导入队列类，例如：```pythonfrom queue import Queue```然后，我们可以创建一个队列的实例：```pythonqueue = Queue()```创建队列实例后，我们可以使用以下方法进行基本操作：1. `put(item)`：将一个元素放入队列中。
例如，`queue.put(1)`将数字1放入队列中。
2. `get()`：从队列中取出一个元素并返回。
例如，`item = queue.get()`将从队列中取出一个元素并将其赋值给`item`变量。
3. `empty()`：判断队列是否为空。
如果队列为空，则返回True；否则返回False。
4. `size()`：返回队列中元素的个数。
5. `full()`：判断队列是否已满。
如果队列已满，则返回True；否则返回False。
6. `qsize()`：返回队列中元素的个数。
7. `put_nowait(item)`：与put()方法类似，但是当队列已满时会抛出`queue.Full`异常。
8. `get_nowait()`：与get()方法类似，但是当队列为空时会抛出`queue.Empty`异常。
另外，`queue`模块还提供了一些额外的方法，用于控制队列的行为：1. `join()`：阻塞调用线程，直到队列中的所有元素都被处理完。
queue 常见实现 及 方法
queue 常见实现及方法queue是一种常见的数据结构，它是一种先进先出（First-In-First-Out，简称FIFO）的数据结构，常用于存储和管理多个元素。
在程序设计中，队列的实现可以有多种方法，下面将介绍两种常见的队列实现方法以及它们的方法。
一、数组实现队列数组是一种线性表结构，使用数组来实现队列是一种简单而常见的方法。
数组实现队列的关键是要确定队头和队尾的位置。
我们可以使用两个指针front和rear来指示队头和队尾的位置。
队头指针front指向队列的第一个元素，队尾指针rear指向队列的最后一个元素。
初始时，队头和队尾指针都指向-1，表示队列为空。
1. 入队操作（enqueue）：当需要入队一个元素时，我们先判断队列是否已满，即判断rear 是否指向了队列的最后一个位置。
如果队列已满，则无法入队；否则，将元素插入到rear指向的位置，并将rear指针向后移动一位。
2. 出队操作（dequeue）：当需要出队一个元素时，我们先判断队列是否为空，即判断front 和rear是否相等。
如果队列为空，则无法出队；否则，将队头元素取出，并将front指针向后移动一位。
3. 判断队列是否为空：当队头和队尾指针相等时，表示队列为空。
4. 判断队列是否已满：当rear指针指向了队列的最后一个位置时，表示队列已满。
二、链表实现队列链表是一种非连续的数据结构，使用链表来实现队列也是一种常见的方法。
链表实现队列的关键是要维护一个指向队头和队尾的指针。
我们可以使用两个指针head和tail来指示队头和队尾的位置。
初始时，head和tail都指向空。
1. 入队操作（enqueue）：当需要入队一个元素时，我们先创建一个新的节点，并将元素存储在节点中。
然后，将新节点链接到链表的尾部，并将tail指针指向新节点。
2. 出队操作（dequeue）：当需要出队一个元素时，我们先判断队列是否为空，即判断head 和tail是否都指向空。
队列的建立及应用实验原理
队列的建立及应用实验原理1. 队列的概念队列是一种常见的数据结构，它按照先进先出（FIFO）的原则对元素进行操作。
在队列中，新元素总是从一端（称为队尾）添加，而从另一端（称为队头）删除，类似于现实生活中排队等候的场景。
2. 队列的基本操作队列的基本操作包括入队和出队操作。
其中，入队操作将一个元素插入到队列的队尾，出队操作将队头的元素移除。
队列的典型实现方式有两种：数组和链表。
2.1 数组实现队列1. 初始化一个空队列，包括设置队列的容量和队头、队尾指针。
2. 入队操作：- 判断队列是否已满，如果已满，则无法插入新元素；- 否则，将新元素插入到队尾，并更新队尾指针。
3. 出队操作：- 判断队列是否为空，如果为空，则无法执行出队操作；- 否则，将队头元素移除，并更新队头指针。
2.2 链表实现队列1. 初始化一个空队列，包括设置队头、队尾指针。
2. 入队操作：- 创建一个新的节点，并将新元素赋值给节点的值域；- 将新节点插入到链表的尾部，并更新队尾指针。
3. 出队操作：- 判断队列是否为空，如果为空，则无法执行出队操作；- 否则，移除链表头部的节点，并更新队头指针。
3. 队列的应用实验原理队列的应用非常广泛，在实际编程中常常用到。
以下是一些常见应用实验原理的列举：3.1 队列在多线程编程中的应用•多线程编程中，常常需要使用队列来实现线程间的同步与通信。
一个线程可以将数据放入队列中，另一个线程从队列中取出数据，从而实现线程间的数据传递。
•具体应用场景有消息队列、任务队列等。
3.2 队列在网络编程中的应用•在网络编程中，队列常用来处理客户端请求，将请求加入到队列中并进行排队。
这样可以保证请求按照先后顺序进行处理，避免数据混乱。
•具体应用场景有请求队列、消息队列等。
3.3 队列在操作系统中的应用•在操作系统中，队列被广泛应用于进程调度和页面置换等场景。
操作系统使用队列来管理进程的执行顺序，以及内存中页面的置换算法。
go-queue 用法
go-queue 用法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在编写一篇关于"go-queue 用法"的文章之前，首先需要了解什么是go-queue以及它的作用。
go-queue是一个基于Go语言的队列实现，它提供了一种有序存储和获取数据的方式。
队列是一种常用的数据结构，常用于处理顺序相关的任务。
通过使用队列，我们可以实现任务的排队、处理和调度。
go-queue的使用方法相对简单，通过一系列的API函数，我们可以轻松地实现队列的创建、数据的入队和出队操作。
这些操作可以帮助我们高效地处理并发任务，提升系统的性能和响应速度。
在这篇文章中，我们将详细介绍go-queue的使用方法和常见应用场景。
我们将从如何安装和导入go-queue开始，然后逐步介绍队列的创建和初始化，以及如何将数据入队和出队。
同时，我们还会介绍一些高级功能，比如优先级队列和阻塞队列等。
通过本文的学习，读者将能够掌握go-queue的基本用法，并能够在实际项目中灵活地应用。
无论是在分布式系统中实现任务调度，还是在高并发的网络服务器中实现请求排队，go-queue都能为我们提供很多便捷和高效的解决方案。
总之，go-queue是一个强大且易于使用的队列库，它可以帮助我们处理各种类型的任务，提供了高效的数据存储和获取方式。
在接下来的文章中，我们将深入探讨go-queue的各种用法，并通过实例代码进行演示和说明。
让我们开始吧！1.2 文章结构本文主要介绍了go-queue的用法，并分为以下几个部分展开介绍：1.2.1 引言在引言部分，我们将简要介绍go-queue是什么，它的作用以及我们为什么要使用它。
我们将探讨为什么队列是重要的数据结构，并介绍go-queue是如何帮助我们实现优化、高效的代码。
1.2.2 go-queue的基本概念在这一节中，我们将详细介绍go-queue的基本概念。
我们将学习队列的定义和特征，了解它的先进先出（FIFO）原则，并举例说明队列在实际开发中的应用场景。
队列研究的设计和实施步骤
队列研究的设计和实施步骤1. 介绍队列是一种常见的数据结构，可用于解决许多实际问题。
队列研究的设计和实施是研究队列的一个重要环节。
本文将介绍队列研究的设计和实施步骤。
2. 设计步骤队列研究的设计步骤包括以下几个方面：•确定研究目标和问题：在进行队列研究之前，需要明确研究目标和问题。
例如，研究队列在大规模数据处理中的应用，可以设定研究目标为提升数据处理效率，问题可以是如何设计高效的队列算法。
•制定研究计划：根据研究目标和问题，制定详细的研究计划。
计划包括研究方法、实验设计和实施步骤等内容。
•收集和整理相关文献：在进行队列研究之前，需要收集和整理相关的文献资料。
这些文献资料可以包括前人的研究成果、相关理论知识和实验数据等。
•选择合适的实验平台：根据研究目标和问题，选择合适的实验平台进行研究。
实验平台可以是计算机模拟、物理实验或实际应用场景等。
•设计实验方案：根据研究目标和问题，设计具体的实验方案。
实验方案需要明确实验对象、实验变量和实验步骤等内容。
•实施实验：根据设计的实验方案，实施队列研究的实验。
在实验过程中，需要记录和整理实验数据。
3. 实施步骤队列研究的实施步骤包括以下几个方面：•准备实验材料和设备：根据实验方案，准备实验所需的材料和设备。
例如，如果实验是在计算机模拟环境下进行，则需要准备计算机和相关软件。
•进行实验：根据实验方案，进行队列研究的实验。
在实验过程中，需要按照实验步骤执行，并记录实验数据。
•整理和分析实验数据：在实验完成后，需要对实验数据进行整理和分析。
可以使用统计方法或数据挖掘算法等对实验数据进行处理和分析。
•得出结论：根据实验数据的分析结果，得出对研究问题的结论。
结论可以是对研究目标的实现，对队列算法性能的评价或对实验结果的解释等。
•撰写研究报告：根据队列研究的设计和实施步骤，撰写研究报告。
报告需要包括研究背景、目标和问题、研究方法、实验设计和实施步骤、实验结果和结论等内容。
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日处理1亿日志的队列服务资源占用截图，高峰期不超过20%
队列服务器的常见使用场景-解耦程序
• 视频网站的用户视频上传流程
视频上传 视频上传 视频上传 视频传
转换处理 Queue
存储用户上传 的信息，文件 实体分开存储
转换处理 转换处理
Queue 存储转换 成功的数 据 db
FSQueue持久化 队列存储 FSQueue持久化 队列存储 FSQueue持久化 队列存储
Fqueue协议实现
get CoBiblioteka sumer管理、监控Fqueue的存储结构设计 初始想法
1 2 3 4 5 6 7 8 9
单文件顺序 存储数据
3
18
存储出队和入队的位置
问题：出队数据不好删除
Fqueue的存储结构设计 最终的结构
队列服务器的常见使用场景-缓解数据库写压力
• 用了队列服务器，如何实现实时性？
queue 用户 queue 处理job 数据库
复制
实时缓冲区
用户
merge
数据库
队列服务器的常见使用场景-任务处理
• 比如发送邮件
a@ maila b@ maila b@ maila c@ mailb d@ mailb e@ mailb Queue.get() Queue.get() Queue.get()
• RT:Response-time 1个请求完成的时间
Fqueue使用有多简单
• 下载->解压->启动 • 直接使用
无需繁杂的参数优化，你总是能获得高性能的Queue队列服务器
Fqueue的存储设计
Fqueue的整体设计结构 架构在Memcached协议之上
Producer
add Memcached 接口
发送进程
发送进程 发送进程
分组发送
队列服务器的常见使用场景-任务处理
• 自描述任务
//存储逻辑到队列 memcachedClient.add("job_pass", 0, "#!/bin/sh\r\nsome code"); memcachedClient.add("job_pass", 0, "<?php sone code?>");
高性能队列Fqueue的设计和使用实践
孙立@ @sunli1223
2011.11
提纲
• • • •
FQueue简介 Fqueue的存储设计 Fqueue的使用实践 Q&A
Fqueue简介
Fqueue（Fast Queue）
提供跟Memcached一样的客户端分布式和高可用机制 单实例多队列功能 每个队列可设置安全认证密码 可动态增加队列或者更改密码 纯JAVA实现，可以内置到JAVA进程内使用 simple,真的simple
BufferedOutputStream虽然最快，但是易丢失数据，权衡之下，我们选择 了MappedByteBuffer作为我们的文件操作实现
Fqueue一些优化
1. FileNo文件全部消费后，交给后台线程异步删除 2. 在新创建一个FileNo时，会让后台线程预创建 下一编号的存储文件 3. 每10ms让OS强制刷盘 4. 每个Queue的读写都有自己的Queue级别writeLock
1 2 3 4 5 6 7 8 File1 1. 2. 3. 4. 数据顺序写 数据顺序读 IndexFile记录读写位置和文件编号 Index File标记删除，不删除物理数据 FileNo全部消费后，再删除FileNo文件。
1 2 3 4 5 6 7 8
File2
1 2 3 4 5 6 7 8
File3
发送进程 发送进程 发送进程
……
a@ maila b@ maila c@ mailb d@ mailb e@ mailb b@ maila Queue.get() Queue.get() Queue.get()
Fqueue3
• • •
Hash(key_pass)始终 只会hash到一台。（HA） Hash(key_pass_固定字符串)，固定hash到3三 台，可用于负载均衡。 Hash(Key_pass_变化字符串)，随机hash到三台， 可用于负载均衡。
client
Fqueue实践的火车票余票抓取
Read offset
Write offset
Read FileNo
Write FileNo
Index File
选择读写实现方式-内存映射
JAVA的读写文件方式有很多，性能、特点都不一样，所以需要选择一个合适的。 测试方式：循环顺序写入10字节数据1000万次 写方式 BufferedOutputStream RandomAccessFile FileChannel MappedByteBuffer 结果耗时(ms) 结果耗时 414 29499 1868 1456 备注 速度最快（与设置的cache大小 有关），数据cache在JVM内。 速度最慢，数据直接刷盘。 速度比较快。OS级别cache 速度快。OS级别内存映射
文件分发 文件分发 文件分发
Queue 成功的后续处 理 转换成功
存储分发 成功的数 据
用队列异步解耦程序，可以更好的进行扩展，这与actor模型类似。
Fqueue的使用
PHP使用
Java Java使用 （Xmemcached）
Fqueue的使用-分布式与key的设计
Fqueue1
Fqueue2
开源
/p/fqueue/
Fqueue有多快
• 进程内 每次写入10字节，909万qps 86MB/s 每次写入1024字节，19万qps 185MB/s • 跨服务器 多个client每次写入10字节，32万qps • • • • • 注： QPS：Query-per-second 1秒钟内完成的请求数 如上：909万个请求，每个请求10字节，所以 909万*10/1024/1024 = 86MB/s 19万*1024/1024/1024=185MB/s
1、2在FileRunner.java中实现
Fqueue的使用实践
队列服务器的常见使用场景-缓解数据库写压力
• 直接写数据库
app
直接Insert into
数据库
应用的性能直接依赖于数 据库的响应时间和性能
队列服务器的常见使用场景-缓解数据库写压力
• 用队列服务器应付高峰写入
queue 用户 queue
合并写。（批量插入可提升性能）
处理job 批量insert
数据库
高速队列，降低了应用 写库的时间，能提高系 统的写入吞吐量，应付 高峰值
队列服务器的常见使用场景-缓解数据库写压力
• 用队列服务器应付高峰写入
queue 用户 queue 处理job 数据库
数据库宕机，队列部分宕机 不影响应用的正常服务
Memcached
火 车 票 系 统
Fqueue 余票抓取任务 Fqueue
处理程序 处理程序 处理程序
后台定时任务
清除堆积数据
Fqueue实践-监控
Q&A
谢谢
加入我们吧
各种技术人员，简历投递到 li.sun@ 微博联系：/sunli1223
//执行代码 String code = memcachedClient.get("job_pass"); String result=RunJob.runCode(code);
队列服务器的常见使用场景-数据收集
• 日志收集
app queue app app
低延迟，速度稳定
统计系统 日志监控报警系统 queue 系统性能分析系统