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多平台开发库 TBOX

    来源:    发布时间:2015-01-08

    本文导语:  TBOX是一个用c语言实现的多平台开发库,支持 windows、linux、mac、ios、android 以及其他嵌入式系统。 针对各个平台,封装了统一的接口,简化了各类开发过程中常用操作,使你在开发过程中,更加关注实际应用的开发,而不是...

TBOX是一个用c语言实现的多平台开发库,支持 windows、linux、mac、ios、android 以及其他嵌入式系统。

针对各个平台,封装了统一的接口,简化了各类开发过程中常用操作,使你在开发过程中,更加关注实际应用的开发,而不是把时间浪费在琐碎的接口兼容性上面,并且充分利用了各个平台独有的一些特性进行优化。

  • 在线文档:https://github.com/waruqi/tbox/wiki/%E7%9B%AE%E5%BD%95

  • 在线手册:http://tboox.github.io/doc/tbox/html/index.html

  • 在线源码:https://github.com/waruqi/tbox

  • OSC@GIT:http://git.oschina.net/tboox/tbox

  • 流库

    针对http、file、socket、data等流数据,实现统一接口进行读写,并且支持: 阻塞、非阻塞、异步 三种读写模式。

    支持中间增加多层filter流进行流过滤,实现边读取,内部边进行解压、编码转换、加密等操作,极大的减少了内存使用。 

    主要提供以下特性:

  • stream:通用非阻塞流,用于一般的单独io处理。

  • async_stream: 利用asio实现的纯异步流,基于回调模式,可同时处理大量并发io。

  • transfer: 传输器,维护两路流的传输,对async_stream的使用进行更上层的封装,用其可以很方便的实现下载、上传、复制等io传输操作。

  • transfer_pool: 传输池,基于asio,维护大量并发的传输,可以用于实现爬虫、批量下载等等。

  • static_stream: 针对静态数据buffer优化的静态流,用于轻量快速的数据解析。

  • asio库

  • 支持reactor和proactor两种模型,针对不同平台,采用epoll/poll/select/kqueue/iocp接口,最大化异步操作的性能。

  • 并且对http、ssl、dns也提供了纯异步模式的实现。基于此库完全可以很方便的写出一个高性能的小型服务器。

  • 数据库

  • 统一并简化数据库操作接口,适配各种数据源,通过统一的url来自动连接打开支持的数据库,数据的枚举采用迭代器模型。

  • 目前支持sqlite3以及mysql两种关系型数据库,也可自定义扩展使用其他关系型数据库。

  • xml库

  • 针对xml提供DOM和SAX两种解析模式,SAX方式采用外部迭代模式,灵活性和性能更高,并且可以选择指定路径,进行解析。

  • 解析过程完全基于stream,所以是高度流化的,可以实现边下载、边解压、边转码、边解析一条龙服务,使用较低的内存也可以解析大规模数据。

  • 提供xml writer以支持对xml生成

  • 内存库

  • 参考linux内核内存管理机制的实现,并对其进行各种改造和优化,所实现的TBOX独有的一整套内存池管理架构。

  • 调试模式下,可以轻松检测并定位内存泄露、内存越界溢出、内存重叠覆盖等常见内存问题,并对整体内存的使用进行了统计和简要分析。

  • 针对大块数据、小块数据、字符串数据进行了充分的利用,避免了大量外部碎片和内部碎片的产生。分配操作进行了各种优化,96%的情况下,效率都是在O(1)。

  • 容器库

  • 提供哈希、链表、数组、队列、堆栈、最小最大堆等常用容器。

  • 支持各种常用成员类型,在原有的容器期初上,其成员类型还可以完全自定义扩展。

  • 所有容器都支持迭代器操作。

  • 大部分容器都可以支持基于stream的序列化和反序列化操作。

  • 算法库

  • 提供各种排序算法:冒泡排序、堆排序、快速排序、插入排序。提供各种查找算法:线性遍历、二分法搜索。

  • 提供各种遍历、删除、统计算法。

  • 以迭代器为接口,实现算法和容器的分离,类似stl,但是c实现的,更加轻量。

  • 网络库

  • 实现http、cookies、dns解析与缓存、ipv4、url的封装。

  • 数学运算库

  • 提供各种精度的定点运算支持

  • 提供随机数生成器

  • libc库

  • libc的一个轻量级实现,完全跨平台,并且针对不同架构进行了优化。

  • 支持大部分字符串、宽字符串操作。

  • 扩展字符串、宽字符串的各种大小写不敏感操作接口

  • 扩展memset_u16、memset_u32等接口,并对其进行高度优化,尤其适合图形渲染程序

  • libm库

  • libm的一个轻量级实现,完全跨平台,并且针对不同架构进行了优化。

  • 扩展部分常用接口,增加对sqrt、log2等常用函数的整数版本计算,进行高度优化,不涉及浮点运算,适合嵌入式环境使用。

  • object库

  • 轻量级类apple的CoreFoundation库,支持object、dictionary、array、string、number、date、data等常用对象,并且可以方便扩展自定义对象的序列化。

  • 支持对xml、json、binary以及apple的plist(xplist/bplist)格式序列化和反序列化。

  • 并且实现自有的binary序列化格式, 针对明文进行了简单的加密,在不影响性能的前提下,序列化后的大小比bplist节省30%。

  • 平台库

  • 提供file、directory、socket、thread、time等常用系统接口

  • 提供atomic、atomic64接口

  • 提供高精度、低精度定时器

  • 提供高性能的线程池操作

  • 提供event、mutex、semaphore、spinlock等事件、互斥、信号量、自旋锁操作

  • 提供获取函数堆栈信息的接口,方便调试和错误定位

  • 提供跨平台动态库加载接口(如果系统支持的话)

  • 压缩库

  • 支持zlib/zlibraw/gzip的压缩与解压(需要第三方zlib库支持)。

  • 字符编码库

  • 支持utf8、utf16、gbk、gb2312、uc2、uc4 之间的互相转码,并且支持大小端格式。

  • 实用工具库

  • 提供base64/32编解码、crc32、md5、sha等hash算法、日志输出、断言、url编解码



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