我正在编写一个带有boostbeast1.70和mysql8C连接器的c++websocket服务器。服务器将同时连接多个客户端。特殊之处在于每个客户端将向服务器连续执行100个websocket请求。我的服务器的每个请求都是“CPU轻型”，但服务器对每个请求执行“时间繁重”的SQL请求。我已经使用websocket_server_coro.cpp示例启动了我的服务器。服务器步骤是:1)websocket读取2)一个sql请求3)websocket写入问题是对于给定的用户，服务器在第2步被“锁定”，并且在这一步和第3步完成之前无法读取。因此，这100个请求是按顺序解决的。这对我的用例来

上一课时我主要介绍了实现自动化测试的范围、流程和结构图，自动化测试是持续集成实践不可或缺的一部分，从而使得软件向高效率和高质量迈进了一大步。持续集成主要关注的是代码是否可以编译成功、是否可以通过单元测试和验收测试等。但持续集成并不能实现软件包向测试环境和生产环境部署的要求。如果软件包不能很快的部署到测试环境和类生产环境，就导致开发人员不能及时的收到反馈，就会使软件存在更多的缺陷。今天介绍的内容——部署流水线，就是搭建一套从开发到测试，到运维的流水线，能够实现一键式的将软件部署到生产环境。什么是部署流水线？软件开发过程是一个将客户或用户的想法变成一个真实可用的特性的过程。部署流水线是这个过程中的

CI/CD是持续集成，持续部署，集成就是开发人员通过自动化编译，发布，测试的手段集成软件，在开发的测试环境上测试发现自己的错误；持续部署是自动化构建，部署，通常也是在测试环境上进行，方便开发人员查看效果。生产环境的话要谨慎很多，在测试环境上由测试人员测试好后开始上生产环境，生产环境集成Jenkins要确保整个流程相当完善，形成一套pipeline，后续迭代更新也由Jenkins来做自动化更新，一键更新生产环境。听同事说有的C语言的项目，只是编译就要好几个钟头，如果项目集成比较耗费时间，运行在master上会消耗过多资源，影响其他项目集成，这时候就需要建立多台设备，配置slave机器来为mast

背景：自动化部署系统主要可以集成到公司内部的管理系统中去，比如公司有多个项目，移动端H5，大屏网站，门户网站等...每次发布或者迭代都需要前端同事打包然后在交给运维或者后端同事放到服务器上进行部署，如果有一个项目多个同事合作完成还要走git合并流程，所以我们的目标就是不让前端进行打包，开发完成代码后直接提交就行，通过点击管理后台的某个按钮触发某个平台的前端项目自动更新，同时也不需要在交付给运维或者后端，便携式与流程管理，实现自动化部署(这里只说自己实现的,当然你们也可以去接入腾讯或阿里的自动化流水部署系统，但是某些环境下只能使用自己的如何去实现) 这里做一个简单的版本和实现代码，可以自己扩展回

参考：https://www.cnblogs.com/rb2010/p/16195443.htmlhttps://blog.csdn.net/qq_43470725/article/details/135345309我的账号：admin密码123456jenkins插件清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/jenkins/updates/update-center.jsondocker拉取镜像到本地：版本号要下载和插件相对应的，最好是最新的版本。可以去官网看最新的版本是哪个：https://www.jenkins.io/download/docke

1、新建一个流水线项目进入配置最下方的流水线，可以选择HelloWorld最简单的demo体验。2、编写流水线脚本2.1、编写整体的流水线脚本整体他脚本格式如下，我们只要在对应的//所有的脚本命令都放在pipeline中pipeline{//指定任务在哪个集群节点中执行agentany //声明全局变量，方便后面使用environment{key='value'}stages{stage('拉取git仓库代码'){steps{echo'拉取git仓库代码ok'}}stage('通过maven构建项目'){steps{echo'通过maven构建项目ok'}}stage('通过SonarQube

DevOps持续交付随着DevOps⼤规模化的落地和应⽤，持续集成以及持续交付已经是⼀种常态的。CI指的是持续集成，使⽤的开源⼯具是Jenkins，CD指的是持续交付和持续部署，⼀个完整的软件开发⽣命周期为:主要流程可以具体为:构建阶段->单元测试阶段->部署阶段->⾃动化测试阶段->部署到⽣产环境阶段->度量和验证阶段。DevOps体系持续集成持续集成(ContinuousIntegration)的⽬的就是让产品可以快速交付，同时还能保持⾼质量的业务交付。它的核⼼代码集成到主⼲分⽀后，必须通过⾃动化测试，只要有⼀个测试⽤例失败，那么就不能集成。这样互联⽹的产品研发，就形成了⼀套标准化的流程。

1. 前言在工程师实际开发过程中，可能会经常遇到这样的需求：数据从数据源端不断地持续输入FPGA，FPGA需要对数据进行处理，最后将处理好的数据输出至客户端。在数据处理过程中，可能需要一系列的处理步骤。比如常规的信号进行处理步骤有（这里的处理步骤只是举个例子）：信号解调、滤波、傅里叶变换。假如数据源每10ns输入一个数据，一个采用数据经过信号解调需要10ns，完成滤波需20ns，傅里叶变换需要30ns。我们该如何用verilog语言设计硬件电路使得数据处理效率高效？2. 面临问题FPGA一个较大的优势是其并行处理机制，即利用并行架构实现信号/数据处理的功能。大家首先想到的方法就是复制多份数据处

文章目录渲染流水线概述-应用阶段概述-几何阶段概述-光栅化阶段概述CPU和GPU之间的通信-加载数据到显存-设置渲染状态-调用DrawCall归纳总结写在前面：学习UnityShader的笔记。渲染流水线概述-应用阶段概述这一阶段是完全有开发者自己决定的阶段，1、设置场景：自己决定相机的位置、场景中的模型、使用那些光源等等。2、设置渲染状态（渲染图元）:这些状态包括但不限于，使用的材质(漫反射颜色，高光反射颜色)、使用的问题、使用的shader等等。当然也包括点、线、面等等。这些渲染图元会传递给给几何阶段进行处理。注：在这个阶段中往往为了提高渲染的性能，会把颗粒剔除也放在这个阶段进行。即将那些

Jenkins部署Docker与Jenkins流水线文章目录Jenkins部署Docker与Jenkins流水线@[toc]六、Jenkins自动化部署到Docker容器1.外挂文件的方式在docker容器中启动2.将构建运行放入docker容器中（不构建镜像）3.将构建运行放入docker镜像中（采用dockerfile）七、Jenkins集群/并发构建1.创建多主机，拥有构建环境2.配置Jenkins节点3.配置Jenkins节点4.配置并发构建/通过标签匹配构建==**八、流水线pipeline**==1.创建一个简单的pipeline工厂2.基本语法3.安装BlueOcean插件4.使