使用BOOST的asio库连接服务器发生内存泄露问题,附代码~~~

C/C++ > 工具平台和程序库 [问题点数:100分,结帖人blldw]
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《C++游戏服务器开发入门到掌握》boost库中的网络库asio

成熟的框架有很多,这里选用Asio网络原因有:简单方便、作者写的代码比较规范、可能进入下一代的C++标准中。 可移植性好: 在windows下可能使用iocp,在linux下可能使用epoll,在bsd下可能使用kqueue。 可扩展...

Boost Asio性能测试

Boost Asio性能测试

Boost Asio 网络编程理论基础

Boost.Asio的所有内容都包含在boost::asio命名空间或者其子命名空间内。 boost::asio:这是核心类和函数所在的地方。 重要的类有io_service和streambuf。 类似read, read_at, read_until方法,它们的异步方法、...

Boost.Asio C++ 网络编程之十:基于TCP的异步服务端

这个流程图是相当复杂的:从Boost.Asio出来你可以看到4个箭头指向on_accept,on_read,on_write和on_check_ping。这也就意味着你永远不知道哪个异步调用是下一个完成的调用,但是你可以确定的是它是这4个操作中的一...

基于Boost.Asio的异步通信服务器设计与开发

互联网+物联网 基于boost asio 网络通信的TCP异步通信服务器设计

使用socket连接服务器内存泄露问题,有代码

[Boost.asio] 深入linux网络编程(四):使用asio搭建商用服务器

From: http://www.cfanz.cn/?c=article&a=read&id=34821 作者:yurunsun@gmail.com ... 1. 背景介绍 1.1 什么是asio 2012年从5月份开始我主持了webyy服务器项目(http://www.yy.com/webyy.html),项目中没有按

使用protobuf设计消息协议(C++asio网络相关)

protobuf是目前应用最广范的设计消息协议工具,具有以下一些特点: 1、proto2只支持python,c++,JAVA,proto3可以...3、C++使用protobuf官方文档:http://developers.google.com/protocol-buffers/docs/cpptutoria...

使用asio搭建服务器

1. 背景介绍 1.1 什么是asio ... Kohlhoff大牛从2003年着手开发,2006年申请加入C++ tr1,2008年3月份加入boost1.35.0,按照boost与C++标准的发展惯例,预测很快会加入C++标准中。其中的async调用方式已经

Boost.Asio翻译文档

Boost.Asio C++ 网络编程 Copyright © 2013 Packt Publishing 关于作者 做为一名权威的C++专家,John Torjo 的编程生涯已经超过了15年,在这15年中,除了偶尔用 C# 和 Java 写程序,他大部分时间都在研究...

boostasio使用中的一个问题

 前两天在测试用asio写的模块时发现,在高压力情况下,内存使用很大,而且涨上去之后在低压力情况下内存依然没降下来。一开始以为是内存泄露,后来用valgrind查了半天,发现根本没有内存泄露代码。  ...

使用asio搭建商用服务器

2012年从5月份开始我主持了webyy服务器项目(http://www.yy.com/webyy.html),项目中没有按照惯例使用公司既有的基于epoll的网络框架,而是尝试了C++ tr2标准中的实验网络库asio,无论从开发效率、程序性能...

Boost.Asio性能测试(★firecat推荐,红色字体是本人的标识★)

文章来源:http://blog.csdn.net/educast/article/details/13278213 注意,测试结果与电脑配置高低息息相关。这篇文件以Linux操作系统为例,如果用Windows操作系统测试,请务必关注注册表TCP参数的设置。... ...今

各种网络比较 asio libevent

框架就是一套固定了编程结构的,任何用户使用它,必须按照框架的结构设计自己的应用,比如MFC中的OnOK, OnXXX之类,又或者ACE中的ACE_Handler::handle_xxx_yyy之类,用户通过在这些派生类

Boost.Asio性能测试

今天看到 http://my.oschina.net/u/200693/blog/3446230 测评asio的效率, ...c++ boost::asio connect=10000,active connect=100,req=148791,time=60,req/sec=2479.85,msec/req=40.343 erlang kernel-poll false

boost.asio

关于如何使用asioboost文档中已经有了详尽说明,而且附带的例子也很直观,我们不必再造轮子;本文则结合asio的基本应用,侧重于源代码的分析,特别是针对windows平台上的实现进行分析。  纵观asio源码,在统一的...

Muduo 网络编程示例之二:Boost.Asio 的聊天服务器

这是《Muduo 网络编程... 本文讲介绍一个与 Boost.Asio 的示例代码中的聊天服务器功能类似的网络服务程序,包括客户端与服务端的 muduo 实现。这个例子的主要目的是介绍如何处理分包,并初步涉及 Muduo 的多线程功能。

asio编写多线程异步服务器与gdb调试工具的使用

服务器代码中加入以下方法开启多个线程: std::vector<std::thread> threadGroup; for(int i = 0; i < 5; ++i) { threadGroup.emplace_back([&io_service, i]{ std::cout << i <<...

深入linux网络编程(四):使用asio搭建商用服务器

作者:yurunsun@gmail.com 新浪微博@孙雨润 新浪博客 CSDN博客日期:2012年11月28日 <!-- body {font-size:14px;... font:13px/1.4 Helvetica,arial,freesans,clean,sans-serif} ...body > *:f

boost.asio 学习笔记05——asio的windows实现

http://blog.163.com/henan_lujun/blog/static/1953833320134145378226/ boost.asio 学习笔记05——asio的windows实现

boost库的安装,使用,介绍,分类

1)首先去官网下载boost...本次下载使用的是 boost_1_60_0.tar.gz  (2)解压文件:tar -zxvf boost_1_60_0.tar.gz  (3)进入源代码路径执行命令 ./bootstrap.sh  这一条命令完成boost默认配置,当然编译b...

boost-asio-cpp-network-programming-in-chinese-master

####Boost.Asio C++ 网络编程 Copyright © 2013 Packt Publishing --- ##关于作者 做为权威的C++专家,除了偶尔用C#和Java写程序,**John Torjo**把他超过15年编程生涯中的大部分时间都贡献给了C++。 他也很...

boost库学习

一、boost库的简单介绍 boost是一个准标准,相当于STL的延续和扩充,它的设计理念和STL比较接近,都是利用泛型让复用达到最大化。不过对比STL,boost更加实用。 STL集中在算法部分,而boost包含了不少工具类,...

【C++】libevent 、libev、 libuv 、asio、 muduo、 ace 等C++ 网络

首先排除preactor模式的(难写),即asio和ACE;其次,尽量选用多进程单线程(简单可横向扩展)的,可以参考nginx。 整体感觉:ACE太庞大,asio 太赶时髦。 ACE太过庞大,使得你即便是只使用它的一小部分,也不得不...

boost多线程库使用指南

一、基本使用 头文件  namespace boost {  class thread;  class thread_group; }   1、thread thread的构造形式为explicit thread(const boost::function0&); 如果你对boost::function不熟,那么我听我...

boost::asio::ssl 漏洞扫描应对

boost::asio::ssl 漏洞扫描应对 const char ssl_ciphers[] = "ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:DHE-RSA-AES256-GCM-SHA384:DHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-RSA-AES256-SHA384:ECDHE-RSA-...

C语言内存管理机制精讲-高手必修课视频教程

在企业级项目开发中一个非常重要的设计就是如何有效地管理内存资源。在C语言中,关于内存管理的知识点比较多,如函数变量、作用域、指针、堆 、栈、 常量区、全局静态区、要想真正掌握和理解C语言,就必须先精通C语言内存管理机制。 黄老师精选内存相关知识点,循序渐进,最后以一个复杂的内存池设计实现贯穿对整个课程知识要点,让学员真正透彻理解C语言内存管理!

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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