歌词同步 LRCView
最编程
2024-04-17 19:30:04
...
效果图
没有需求背景,纯碎是清明在家无聊
主要的几个功能
- 歌词解析
- 播放/暂停(跟随播放器)
- seek操作
- 以中间为锚点的滚动
lrc文件格式分析
[ti:现代爱情故事]
[ar:张智霖 许秋怡]
[al:现代爱情故事]
[by:esor]
[00:00.00]现代爱情故事
[00:08.00]张智霖 许秋怡
[00:16.00]专辑:现代爱情故事
[01:49.19][00:24.00]
[01:56.86][00:24.91]女:别离没有对错 要走也解释不多
[ti:现代爱情故事]
[ar:张智霖 许秋怡]
[al:现代爱情故事]
[by:esor]
[00:00.00]现代爱情故事
[00:08.00]张智霖 许秋怡
[00:16.00]专辑:现代爱情故事
[01:49.19][00:24.00]
[01:56.86][00:24.91]女:别离没有对错 要走也解释不多
有几个特点
- 只显示有时间的内容,
[ti:现代爱情故事]
等不会显示 - 同一句歌词,可能有多次显示的时机
所以我们根据正则去对内容进行匹配提取内容,把每一句歌词封装成LrcLineEntity
,[01:56.86][00:24.91]女:别离没有对错 要走也解释不多
最后会变成两个LrcLineEntity
,最后一个歌词文件就可以转换为一个List<LrcLineEntity>。为了保证代码清晰,我们最后转换成一个LrcEntity
而不是一个List
public class LrcLineEntity {
public String content;
public long startPosition;
}
public class LrcEntity {
public List<LrcLineEntity> lrcLines;
public long totalLength;
}
歌词解析
单行歌词解析
public class LrcLineEntity {
// 提取时间正则
private static final Pattern TIME_PATTERN = Pattern.compile("\\[(\\d{2}:\\d{2}\\.\\d{2})\\]");
// 提取内容正则
private static final Pattern CONTENT_PATTERN = Pattern.compile("\\[.*](.*)");
// 该句歌词内容
public String content;
// 该句歌词开始播放的时间
public long startPosition;
public LrcLineEntity(String content, long startPosition) {
this.content = content;
this.startPosition = startPosition;
}
/**
* 解析单行歌词
*
* @param lrcLine exam:[01:56.86][00:24.91]女:别离没有对错 要走也解释不多
* @return
*/
@NonNull
public static List<LrcLineEntity> parseLine(@NonNull String lrcLine) {
List<LrcLineEntity> result = new ArrayList<>();
// 对内容进行提取
Matcher contentMatcher = CONTENT_PATTERN.matcher(lrcLine);
String content = "";
if (contentMatcher.find()) {
content = contentMatcher.group(1);
}
// 对多段时间进行提取
Matcher timeMatcher = TIME_PATTERN.matcher(lrcLine);
while (timeMatcher.find()) {
String timeText = timeMatcher.group(1);
result.add(new LrcLineEntity(content, parseTimeText(timeText)));
}
return result;
}
/**
* 解析时间内容,转换为毫秒(相对时间)
*
* @param timeText exam:01:56.86-》(1*100*60*60+56*100*60+86)*10
* @return
*/
private static long parseTimeText(@NonNull String timeText) {
String[] numbers = timeText.split("[^\\d]");
long hour = 0;
long minutes = 0;
long seconds = 0;
long ms = 0;
try {
// 从后往前解析,某些值不存在会出现越界错误,最后得到0不影响计算
ms = Long.parseLong(numbers[numbers.length - 1]);
seconds = Long.parseLong(numbers[numbers.length - 2]);
minutes = Long.parseLong(numbers[numbers.length - 3]);
hour = Long.parseLong(numbers[numbers.length - 4]);
} catch (Exception ignored) {
}
return (hour * 100 * 60 * 60 + minutes * 100 * 60 + seconds * 100 + ms) * 10;
}
}
歌词文本解析
public class LrcEntity {
public List<LrcLineEntity> lrcLines;
public long totalLength;
/**
* 对多行歌词进行解析
*
* @param lrcContent 歌词内容
* @return
*/
@Nullable
public static LrcEntity parse(@NonNull String lrcContent) {
try {
// 转换成流
return parseStream(new ByteArrayInputStream(lrcContent.getBytes()));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
/**
* 根据输入流进行解析
*
* @param inputStream
* @return
* @throws IOException
*/
@NonNull
public static LrcEntity parseStream(@NonNull InputStream inputStream) throws IOException {
LrcEntity result = new LrcEntity();
List<LrcLineEntity> lines = new ArrayList<>();
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
String line = null;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
lines.addAll(LrcLineEntity.parseLine(line));
}
reader.close();
// 所有行解析后对让行根据时间进行排序
Collections.sort(lines, new Comparator<LrcLineEntity>() {
@Override
public int compare(LrcLineEntity o1, LrcLineEntity o2) {
return (int) (o1.startPosition - o2.startPosition);
}
});
int lineSize = lines.size();
// 记录歌词总长度
result.totalLength = lines.get(lineSize - 1).startPosition;
result.lrcLines = lines;
return result;
}
public int lineCount() {
return lrcLines.size();
}
}
public class LrcLineEntity {
// 提取时间正则
private static final Pattern TIME_PATTERN = Pattern.compile("\\[(\\d{2}:\\d{2}\\.\\d{2})\\]");
// 提取内容正则
private static final Pattern CONTENT_PATTERN = Pattern.compile("\\[.*](.*)");
// 该句歌词内容
public String content;
// 该句歌词开始播放的时间
public long startPosition;
public LrcLineEntity(String content, long startPosition) {
this.content = content;
this.startPosition = startPosition;
}
/**
* 解析单行歌词
*
* @param lrcLine exam:[01:56.86][00:24.91]女:别离没有对错 要走也解释不多
* @return
*/
@NonNull
public static List<LrcLineEntity> parseLine(@NonNull String lrcLine) {
List<LrcLineEntity> result = new ArrayList<>();
// 对内容进行提取
Matcher contentMatcher = CONTENT_PATTERN.matcher(lrcLine);
String content = "";
if (contentMatcher.find()) {
content = contentMatcher.group(1);
}
// 对多段时间进行提取
Matcher timeMatcher = TIME_PATTERN.matcher(lrcLine);
while (timeMatcher.find()) {
String timeText = timeMatcher.group(1);
result.add(new LrcLineEntity(content, parseTimeText(timeText)));
}
return result;
}
/**
* 解析时间内容,转换为毫秒(相对时间)
*
* @param timeText exam:01:56.86-》(1*100*60*60+56*100*60+86)*10
* @return
*/
private static long parseTimeText(@NonNull String timeText) {
String[] numbers = timeText.split("[^\\d]");
long hour = 0;
long minutes = 0;
long seconds = 0;
long ms = 0;
try {
// 从后往前解析,某些值不存在会出现越界错误,最后得到0不影响计算
ms = Long.parseLong(numbers[numbers.length - 1]);
seconds = Long.parseLong(numbers[numbers.length - 2]);
minutes = Long.parseLong(numbers[numbers.length - 3]);
hour = Long.parseLong(numbers[numbers.length - 4]);
} catch (Exception ignored) {
}
return (hour * 100 * 60 * 60 + minutes * 100 * 60 + seconds * 100 + ms) * 10;
}
}
public class LrcEntity {
public List<LrcLineEntity> lrcLines;
public long totalLength;
/**
* 对多行歌词进行解析
*
* @param lrcContent 歌词内容
* @return
*/
@Nullable
public static LrcEntity parse(@NonNull String lrcContent) {
try {
// 转换成流
return parseStream(new ByteArrayInputStream(lrcContent.getBytes()));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
/**
* 根据输入流进行解析
*
* @param inputStream
* @return
* @throws IOException
*/
@NonNull
public static LrcEntity parseStream(@NonNull InputStream inputStream) throws IOException {
LrcEntity result = new LrcEntity();
List<LrcLineEntity> lines = new ArrayList<>();
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
String line = null;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
lines.addAll(LrcLineEntity.parseLine(line));
}
reader.close();
// 所有行解析后对让行根据时间进行排序
Collections.sort(lines, new Comparator<LrcLineEntity>() {
@Override
public int compare(LrcLineEntity o1, LrcLineEntity o2) {
return (int) (o1.startPosition - o2.startPosition);
}
});
int lineSize = lines.size();
// 记录歌词总长度
result.totalLength = lines.get(lineSize - 1).startPosition;
result.lrcLines = lines;
return result;
}
public int lineCount() {
return lrcLines.size();
}
}
至此,数据模型方面的代码就已经完成了。
View编写
因为歌词可能有很多行组成,但是屏幕上可视的View是有限的,所以推荐使用ListView或者RecyclerView去实现。
LrcView
public class LrcView extends ListView {
private LrcAdapter mAdapter;
public LrcView(Context context) {
this(context, null);
}
public LrcView(Context context, @Nullable AttributeSet attrs) {
this(context, attrs, 0);
}
public LrcView(Context context, @Nullable AttributeSet attrs, int defStyleAttr) {
super(context, attrs, defStyleAttr);
setOverScrollMode(OVER_SCROLL_NEVER);
mAdapter = new LrcAdapter();
setAdapter(mAdapter);
}
}
LrcAdapter
public class LrcAdapter extends BaseAdapter {
private LrcEntity mData; // 数据源
private int mCurrentPosition; // 当前播放的歌曲位置,一般会有突出的效果
@Override
public int getCount() {
return mData == null ? 0 : mData.lineCount();
}
@Override
public Object getItem(int position) {
return mData == null ? null : mData.lrcLines.get(position);
}
@Override
public long getItemId(int position) {
return position;
}
@Override
public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) {
if (convertView == null) {
convertView = LayoutInflater.from(parent.getContext()).inflate(R.layout.line_text, parent, false);
}
TextView textView = (TextView) convertView;
textView.setText(mData.lrcLines.get(position).content);
if (mCurrentPosition == position) {
// 当前播放的歌词显示黑色
textView.setTextColor(Color.BLACK);
} else {
// 其他情况显示灰色
textView.setTextColor(Color.GRAY);
}
return textView;
}
public void setData(LrcEntity data) {
this.mData = data;
notifyDataSetChanged();
}
public LrcEntity getData() {
return mData;
}
public void setCurrentPosition(int currentPosition) {
this.mCurrentPosition = currentPosition;
notifyDataSetChanged();
}
public int getCurrentPosition() {
return mCurrentPosition;
}
}
line_text.xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<TextView xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:gravity="center"
android:padding="5dp"
android:text="hello world"
android:textColor="#000"
android:textSize="16dp">
</TextView>
Adapter和布局都比较简单,下面针对LrcView进行说明
主要思想是根据mStartTime
和当前时间去计算一个差值
计算得出一个相对时间值
,然后对歌词进行遍历,找出符合结果的。如果是暂停操作,那么就记录mPauseTime
值,start
操作时根据mPauseTime - mStartTime
计算得出已经播放的时间
,然后再根据该值
给mStartTime
赋予正确的值,这样就能让start
和pause
的时间衔接上LrcView
public class LrcView extends ListView {
private LrcAdapter mAdapter;
private int mOldPosition = -1; // 用于优化,记录上次高亮位置
private long mStartTime = 0; // 用于计算相对时间
// mPauseTime - mStartTime就是已经播放的时间,主要用户pause之后再start,对mStartTime正确赋值
private long mPauseTime = 0;
private volatile boolean mIsStart = false;
private Runnable mSetPositionRunnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
if (!mIsStart) {
// 因为在消息队列中,所以会有延迟,基于mIsStart进行判断
return;
}
setPosition((int) (System.currentTimeMillis() - mStartTime));
// 用于循环
postDelayed(mSetPositionRunnable, 100);
}
};
public LrcView(Context context) {
this(context, null);
}
public LrcView(Context context, @Nullable AttributeSet attrs) {
this(context, attrs, 0);
}
public LrcView(Context context, @Nullable AttributeSet attrs, int defStyleAttr) {
super(context, attrs, defStyleAttr);
setOverScrollMode(OVER_SCROLL_NEVER);
mAdapter = new LrcAdapter();
setAdapter(mAdapter);
}
public void setLrc(String lrcContent) {
reset();
mAdapter.setData(LrcEntity.parse(lrcContent));
}
public void setLrc(InputStream inputStream) throws IOException {
reset();
mAdapter.setData(LrcEntity.parseStream(inputStream));
}
/**
* 根据已经播放的相对位置进行UI更新
*
* @param position 单位ms,已经播放的时间
*/
private void setPosition(int position) {
if (mAdapter.getData() == null) {
return;
}
int currentPosition = mAdapter.getCurrentPosition();
int newPosition = -1;
List<LrcLineEntity> lrcLines = mAdapter.getData().lrcLines;
int size = lrcLines.size();
// 最常见的情况就是一句挨着一句,所以先从当前位置开始遍历
for (int i = currentPosition + 1; i < size; i++) {
LrcLineEntity entity = lrcLines.get(i);
if (entity.startPosition > position) {
newPosition = i - 1;
break;
}
}
if (newPosition == -1) {
// 如果遍历不到,那么就从头开始遍历
for (int i = 0; i < currentPosition; i++) {
LrcLineEntity entity = lrcLines.get(i);
if (entity.startPosition > position) {
newPosition = i - 1;
break;
}
}
}
if (newPosition == mOldPosition) {
// 两次找到歌词是一样的位置,那么就不更新UI了
return;
}
if (newPosition == -1) {
// 当前位置已经超出所有歌词所在时间范围内,停留在最后一句歌词
pause();
return;
}
mAdapter.setCurrentPosition(newPosition);
// 计算一半屏幕可容纳的View的数量
int halfOfVisibleCount = (getLastVisiblePosition() - getFirstVisiblePosition()) / 2;
int scrollPosition = 0;
// 歌词居中操作
if (mOldPosition + halfOfVisibleCount < getLastVisiblePosition()) {
// 歌词从下滚到上面,要让高亮歌词居中则少滚动半屏幕行数
scrollPosition = newPosition >= (halfOfVisibleCount) ? newPosition - halfOfVisibleCount : newPosition;
} else {
// 歌词从上滚到下面,要让高亮歌词居中则多滚动半屏幕行数
scrollPosition = newPosition >= (halfOfVisibleCount) ? newPosition + halfOfVisibleCount : newPosition;
}
smoothScrollToPosition(scrollPosition);
mOldPosition = newPosition;
}
/**
* 重置
*/
public void reset() {
mIsStart = false;
mStartTime = 0;
mPauseTime = 0;
mOldPosition = -1;
mAdapter.setCurrentPosition(-1);
setPosition(0);
}
/**
* 开始播放歌词
*/
public void start() {
if (mIsStart) {
return;
}
mStartTime = System.currentTimeMillis() - (mPauseTime - mStartTime);
mIsStart = true;
post(mSetPositionRunnable);
}
/**
* 暂停播放歌词
*/
public void pause() {
if (!mIsStart) {
return;
}
mPauseTime = System.currentTimeMillis();
mIsStart = false;
}
/**
* 移动相对位置
*
* @param position 单位ms,已经播放的时间
*/
public void seekTo(int position) {
if (position < 0 || position > mAdapter.getData().totalLength) {
return;
}
mStartTime = System.currentTimeMillis() - position;
mPauseTime = 0;
// 下次更新UI强制刷新
mOldPosition = -1;
mAdapter.setCurrentPosition(-1);
}
}
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epoll简介及触发模式(accept、read、send)-epoll的简单介绍 epoll在LT和ET模式下的读写方式 一、epoll的接口非常简单,一共就三个函数:1. int epoll_create(int size);创建一个epoll的句柄,size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。这个参数不同于select中的第一个参数,给出最大监听的fd+1的值。需要注意的是,当创建好epoll句柄后,它就是会占用一个fd值,在linux下如果查看/proc/进程id/fd/,是能够看到这个fd的,所以在使用完epoll后,必须调用close关闭,否则可能导致fd被耗尽。2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);epoll的事件注册函数,它不同与select是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件,而是在这里先注册要监听的事件类型。第一个参数是epoll_create的返回值,第二个参数表示动作,用三个宏来表示:EPOLL_CTL_ADD:注册新的fd到epfd中;EPOLL_CTL_MOD:修改已经注册的fd的监听事件;EPOLL_CTL_DEL:从epfd中删除一个fd;第三个参数是需要监听的fd,第四个参数是告诉内核需要监听什么事,struct epoll_event结构如下:struct epoll_event { __uint32_t events; /* Epoll events */ epoll_data_t data; /* User data variable */};events可以是以下几个宏的集合:EPOLLIN :表示对应的文件描述符可以读(包括对端SOCKET正常关闭); EPOLLIN事件:EPOLLIN事件则只有当对端有数据写入时才会触发,所以触发一次后需要不断读取所有数据直到读完EAGAIN为止。否则剩下的数据只有在下次对端有写入时才能一起取出来了。现在明白为什么说epoll必须要求异步socket了吧?如果同步socket,而且要求读完所有数据,那么最终就会在堵死在阻塞里。 EPOLLOUT:表示对应的文件描述符可以写; EPOLLOUT事件:EPOLLOUT事件只有在连接时触发一次,表示可写,其他时候想要触发,那要先准备好下面条件:1.某次write,写满了发送缓冲区,返回错误码为EAGAIN。2.对端读取了一些数据,又重新可写了,此时会触发EPOLLOUT。简单地说:EPOLLOUT事件只有在不可写到可写的转变时刻,才会触发一次,所以叫边缘触发,这叫法没错的!其实,如果真的想强制触发一次,也是有办法的,直接调用epoll_ctl重新设置一下event就可以了,event跟原来的设置一模一样都行(但必须包含EPOLLOUT),关键是重新设置,就会马上触发一次EPOLLOUT事件。1. 缓冲区由满变空.2.同时注册EPOLLIN | EPOLLOUT事件,也会触发一次EPOLLOUT事件这个两个也会触发EPOLLOUT事件 EPOLLPRI:表示对应的文件描述符有紧急的数据可读(这里应该表示有带外数据到来);EPOLLERR:表示对应的文件描述符发生错误;EPOLLHUP:表示对应的文件描述符被挂断;EPOLLET: 将EPOLL设为边缘触发(Edge Triggered)模式,这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。EPOLLONESHOT:只监听一次事件,当监听完这次事件之后,如果还需要继续监听这个socket的话,需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);等待事件的产生,类似于select调用。参数events用来从内核得到事件的集合,maxevents告之内核这个events有多大,这个maxevents的值不能大于创建epoll_create时的size,参数timeout是超时时间(毫秒,0会立即返回,-1将不确定,也有说法说是永久阻塞)。该函数返回需要处理的事件数目,如返回0表示已超时。-------------------------------------------------------------------------------------------- 从man手册中,得到ET和LT的具体描述如下EPOLL事件有两种模型:Edge Triggered (ET)Level Triggered (LT)假如有这样一个例子:1. 我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据3. 调用epoll_wait(2),并且它会返回RFD,说明它已经准备好读取操作4. 然后我们读取了1KB的数据5. 调用epoll_wait(2)......Edge Triggered 工作模式:如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志,那么在第5步调用epoll_wait(2)之后将有可能会挂起,因为剩余的数据还存在于文件的输入缓冲区内,而且数据发出端还在等待一个针对已经发出数据的反馈信息。只有在监视的文件句柄上发生了某个事件的时候 ET 工作模式才会汇报事件。因此在第5步的时候,调用者可能会放弃等待仍在存在于文件输入缓冲区内的剩余数据。在上面的例子中,会有一个事件产生在RFD句柄上,因为在第2步执行了一个写操作,然后,事件将会在第3步被销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据,因此我们在第5步调用 epoll_wait(2)完成后,是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候,必须使用非阻塞套接口,以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。最好以下面的方式调用ET模式的epoll接口,在后面会介绍避免可能的缺陷。 i 基于非阻塞文件句柄 ii 只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时才需要挂起,等待。但这并不是说每次read时都需要循环读,直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成,当read返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时,就可以确定此时缓冲中已没有数据了,也就可以认为此事读事件已处理完成。Level Triggered 工作模式相反的,以LT方式调用epoll接口的时候,它就相当于一个速度比较快的poll(2),并且无论后面的数据是否被使用,因此他们具有同样的职能。因为即使使用ET模式的epoll,在收到多个chunk的数据的时候仍然会产生多个事件。调用者可以设定EPOLLONESHOT标志,在 epoll_wait(2)收到事件后epoll会与事件关联的文件句柄从epoll描述符中禁止掉。因此当EPOLLONESHOT设定后,使用带有 EPOLL_CTL_MOD标志的epoll_ctl(2)处理文件句柄就成为调用者必须作的事情。然后详细解释ET, LT:LT(level triggered)是缺省的工作方式,并且同时支持block和no-block socket.在这种做法中,内核告诉你一个文件描述符是否就绪了,然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作,内核还是会继续通知你的,所以,这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的select/poll都是这种模型的代表.ET(edge-triggered)是高速工作方式,只支持no-block socket。在这种模式下,当描述符从未就绪变为就绪时,内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪,并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知,直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如,你在发送,接收或者接收请求,或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误)。但是请注意,如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪),内核不会发送更多的通知(only once),不过在TCP协议中,ET模式的加速效用仍需要更多的benchmark确认(这句话不理解)。在许多测试中我们会看到如果没有大量的idle -connection或者dead-connection,epoll的效率并不会比select/poll高很多,但是当我们遇到大量的idle- connection(例如WAN环境中存在大量的慢速连接),就会发现epoll的效率大大高于select/poll。(未测试)另外,当使用epoll的ET模型来工作时,当产生了一个EPOLLIN事件后,读数据的时候需要考虑的是当recv返回的大小如果等于请求的大小,那么很有可能是缓冲区还有数据未读完,也意味着该次事件还没有处理完,所以还需要再次读取: 这里只是说明思路(参考《UNIX网络编程》) while(rs) {buflen = recv(activeevents[i].data.fd, buf, sizeof(buf), 0);if(buflen < 0){// 由于是非阻塞的模式,所以当errno为EAGAIN时,表示当前缓冲区已无数据可读// 在这里就当作是该次事件已处理处.if(errno == EAGAIN)break; else return; }else if(buflen == 0) { // 这里表示对端的socket已正常关闭. } if(buflen == sizeof(buf) rs = 1; // 需要再次读取 else rs = 0; } 还有,假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发,当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回,返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法. ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen) { ssize_t tmp; size_t total = buflen; const char *p = buffer; while(1) { tmp = send(sockfd, p, total, 0); if(tmp < 0) { // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1. if(errno == EINTR) return -1; // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满, // 在这里做延时后再重试. if(errno == EAGAIN) { usleep(1000); continue; } return -1; } if((size_t)tmp == total) return buflen; total -= tmp; p += tmp; } return tmp; } 二、epoll在LT和ET模式下的读写方式 在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK) 从字面上看, 意思是: * EAGAIN: 再试一次 * EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block * perror输出: Resource temporarily unavailable 总结: 这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时,写缓冲区满了 。 遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。 而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN. 所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了. 但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了. 可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available. 综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为: 读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读 写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写 对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞. epoll的两种模式 LT 和 ET
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