Project Loom C5M:百万级长连接实验指南
项目介绍
Project Loom C5M 是一项基于 OpenJDK Project Loom 的实验性项目,旨在展示如何利用虚拟线程技术在单一进程中实现客户端与服务器应用程序之间的500万个持久TCP连接。该名称来源于对经典的“C10K问题”的致敬与超越,C10K问题讨论的是如何处理大量的并发连接。本项目包括两个核心组件——EchoServer和EchoClient,其中EchoServer负责创建和管理大量被动监听的TCP套接字,并响应客户端的请求;而EchoClient则用于发起大量TCP连接至服务端,并进行消息的发送与接收验证。
项目快速启动
要快速启动 Project Loom C5M,确保你的开发环境已配置了支持Project Loom的Java版本(如 JDK 19 或更高版本,具备预览特性的启用)。以下是基本的命令示例:
步骤一:克隆项目
git clone https://github.com/ebarlas/project-loom-c5m.git
步骤二:构建项目
cd project-loom-c5m
mvn clean install
步骤三:运行 EchoServer
确保调整参数以匹配你的系统设置,下面是一个示例命令:
/jdk-19/bin/java --enable-preview -ea -cp target/project-loom-scale-1.0.0-SNAPSHOT.jar loomtest.EchoServer 0 0 0 0 9000 100 16192 16
步骤四:运行 EchoClient
随后,启动客户端测试连接:
/jdk-19/bin/java --enable-preview -ea -cp target/project-loom-scale-1.0.0-SNAPSHOT.jar loomtest.EchoClient dct-kvm1 bmi expertcity.com 9000 100 50000 60000 60000 60000
请注意替换上述命令中的地址和端口参数以适应实际环境需求。
应用案例与最佳实践
在高并发场景下,Project Loom C5M 展示了虚拟线程的强大能力,尤其适用于大型分布式系统、实时数据传输服务及大规模在线游戏服务器等。最佳实践中,重视网络配置优化(如调整文件描述符限制)、合理设计消息协议以及充分利用虚拟线程的轻量特性来减少内存消耗和上下文切换成本是关键。
典型生态项目
尽管Project Loom仍处于实验阶段,其理念和技术预示着Java生态系统未来的发展方向。结合虚拟线程,开发者可以探索如分布式缓存系统、微服务架构下的高效通信库、高并发API网关等新型生态项目的开发,这些项目将极大地受益于高性能并发处理能力的提升。对于希望扩展应用并发极限的开发者来说,Project Loom C5M不仅是技术演示,也是探索下一代Java服务基础框架的起点。
通过遵循以上步骤,您将能够体验到在Project Loom框架下创建和维护大规模连接的能力,这为处理极端并发场景提供了新的视角与工具。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00