我目前正在使用Java服务器端和as3客户端.我想知道是否有一个银弹来同步他们之间的时钟.在可变延迟和可变时钟速度之间,似乎每个数据包都需要一个时间戳.
谢谢!
我需要制作低延迟服务器,其中原始数据吞吐量不如处理数千个同时连接的能力重要.我不知道使用什么语言.Java更简单,开发将更快,更好的接口,我需要的所有+良好的网络支持(JAVA NIO和选择器类).但实际上我对java在编程方面没有多少经验,所以即使我读过java这样的东西今天不比原生C/C++慢,但仍然对性能有些怀疑,因为c/c ++被编译成二进制代码,但是java .class文件被解释,因此在翻译中必须有开销.
编辑:应用程序将是服务器实时支持Web应用程序(如聊天等)
我正在开始一个通过蓝牙进行无线MIDI连接的项目.据我所知,BT规范中没有定义MIDI配置文件.
我想知道你们中的一些人是否有兴趣分享关于使用MIDI而不是BT的最佳方式的经验,特别是关于延迟问题.
我的项目基于BT低能耗(BTLE),我现在正在尝试找到最好的BT配置文件,可能是串口RFCOMM现有配置文件,还是新的自定义配置文件?
任何提示将不胜感激.最好的杰罗姆
我想确认一下我是否正确理解这一点.当我在Chrome地址栏中输入"google.com"时遇到严重的延迟问题,但在我在其他浏览器中执行相同操作时却没有.我还下载了Canary,并在那里遇到同样的问题.我认为其他浏览器可能会重写URL客户端,避免前两个301和302错误.似是而非?
"待定"是否意味着该请求尚未得到满足?并且"(来自缓存)"是否意味着浏览器正在我的PC上查找该文件?
为"google.com"请求返回301错误需要21秒,然后返回302秒并将最终重定向返回到完整网址.这是否意味着处理此类请求的服务器真的负担过重?
为什么这些图片需要很长时间才能获取?59秒,还在等待?

google-chrome latency http-status-code-301 http-status-code-302
我很抱歉没有发布任何代码,但我正在尝试更多地了解延迟和webRTC,最好的方法是remove latency between two or more devices that are sharing a video stream什么?
或者,无论如何,尽可能减少延迟?
考虑到这一点,我想把设备的时钟放到同一时间,以便延迟服务器的请求,这是真正的伎俩吗?
我听说有一些方法可以修改Linux的这样一个特定的应用程序能获得非常低的延迟,使得whenver要求它的资源,操作系统将尝试尽快给它的资源,一种覆盖默认的抢占式多任务机制,我没有CS背景,但我正在处理的应用程序对延迟非常敏感,任何人都可以告诉我这个具体问题是否有任何文档/内容?非常感谢.
我在运行异步asio udp套接字时遇到延迟问题.对于使用同步udp的相同应用程序,我没有相同的问题.我正在与一个物理设备进行通信,该设备允许每个UDP数据包最多延迟5毫秒,而我目前的延迟为8毫秒,标准开发时间为0.065毫秒,这非常精确.
我使用Xcode 6.3.2(6D2105)在Mac OS X 10.10.4上.
以下是有关此问题的一些关键详细信息:
同步UDP测试程序
socket.receive_from()然后调用socket.send()最低级别.异步UDP测试程序
socket_.async_receive_from()然后调用处理程序调用socket_.async_send_to(),调用最终的回调结果.有没有人能够深入了解Async UDP版本中可能出现这种延迟问题的原因?谢谢.
我正在使用Neo4j进行使用官方Neo4j驱动程序for .NET的项目:
https://www.nuget.org/packages/Neo4j.Driver
这个驱动程序适用于bolt协议,我的假设是专用二进制协议比HTTP API更有效.但是从项目开始以来,我注意到Neo4j的延迟相对较高,即使是非常简单的操作也是如此.比如下面的匹配,如果UserID是索引字段,则数据库取30-60ms,否则数据库完全为空:
match(n:User { UserID: 1 }) return n.UserID
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
在我的本地计算机(接近零网络开销)和我们的生产环境中都会发生此行为.我今天开始调查此问题并发现查询很快返回,但实际流式传输结果需要很长时间.例如,下面的查询需要0.2ms的在本地主机调用返回之前,但然后调用ToArray()上result(缓冲的记录,在这种情况下是一个整数字段)增加的时间为60ms.
using (var driver = GraphDatabase.Driver($"bolt://localhost:7687", AuthTokens.Basic("neo4j", "1")))
{
using (var session = driver.Session())
{
// 0.2ms to return from this call
var result = session.Run("match(n:User { ID: 1}) return n.ID");
// Uncommenting this makes the whole thing take 60ms
// result.ToArray();
}
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
然后我尝试了社区赞助的Neo4jClient包,它可以通过HTTP工作:
https://github.com/Readify/Neo4jClient
使用相同的查询,总时间减少到仅0.5ms:
var client = new GraphClient(new Uri("http://localhost:7474/db/data"), "neo4j", "1");
client.Connect();
client.Cypher.Match("(n:User { …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 许多低延迟开发指南讨论了在特定地址边界上对齐内存分配:
https://github.com/real-logic/simple-binary-encoding/wiki/Design-Principles#word-aligned-access
http://www.alexonlinux.com/aligned-vs-unaligned-memory-access
但是,第二个链接是从2008年开始的.在2019年,在地址边界上调整内存是否仍能提高英特尔CPU的性能?我认为英特尔CPU不再会因访问未对齐地址而导致延迟损失?如果没有,在什么情况下应该这样做?我应该对齐每个堆栈变量吗?类成员变量?
有没有人有任何例子表明他们在调整内存方面取得了显着的性能提升?
我正在使用LatencyUtils包来跟踪和报告跨度量的延迟行为:
为了通过这种方法记录时间,时间单位应为纳秒,但在我的情况下,记录的时间为毫秒。我想知道是否有更好的方法来记录毫秒时间?
我现在使用的解决方案是将所有记录的时间乘以一百万。但是我仍然希望结果以微秒为单位,因此对于我得到的结果,我将其除以一百万。
public void addValue(Long val, long sampleCount) {
sum += val * sampleCount;
for (int i = 0; i < sampleCount; i++) {
latencyStats.recordLatency(val*1000000);
}
histogram.add(latencyStats.getIntervalHistogram());
max = Math.max(val, max);
min = Math.min(val, min);
updateValueCount(val,sampleCount);
}
@Override
public double getStandardDeviation() {
return histogram.getStdDeviation()/1000000;
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
的默认构造函数LatencyUtil是这样的:
private long lowestTrackableLatency = 1000L; /* 1 usec */
private long highestTrackableLatency = 3600000000000L; /* 1 hr */
private int numberOfSignificantValueDigits = 2;
private int intervalEstimatorWindowLength = 1024;
private long …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) latency ×10
c ×3
c++ ×3
java ×3
performance ×2
.net ×1
bluetooth ×1
boost ×1
boost-asio ×1
hdrhistogram ×1
html5 ×1
javascript ×1
latencyutils ×1
linux ×1
midi ×1
neo4j ×1
neo4jclient ×1
real-time ×1
rfcomm ×1
sockets ×1
tcp ×1
webrtc ×1
x86 ×1