前提:基于Linux系统的学习 /*多进程实现并发服务器 父进程任务 1.从未决连接队列中取出请求,建立和客户端的连接,cfd 2.创建子进程 3.close(cfd) 4.负责子进程的收尸工作 子进程的任务 1.close(sfd) 2.子进程负责处理客户端消息 close(sfd) exit(0) */ #include <stdio.h> #include <sys/types.h> /* See NOTES */ #include <sys/socket.h>

1. 基础知识准备 1.1. linux后台进程 Unix是一个多任务系统,允许多用户同时运行多个程序.shell的元字符&提供了在后台运行不需要键盘输入的程序的方法.输入命令后,其后紧跟&字符,该命令就会被送往到linux后台执行,而终端又可以继续输入下一个命令了.比如: sh a.sh & sh b.sh & sh c.sh & 这三个命令就会被同时送往linux后台执行,在这个程度上,认为这三个命令并发执行了. 1.2. linux文件描述符 文件描述符(缩写

http://www.jb51.net/article/67116.htm 本文实例讲述了Python多进程并发(multiprocessing)用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython).最多只能用满1个CPU核心.Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,你只需要定义一个函数,Python会替你完成其他所有事情.借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换. 1.新建单一进程 如果我们新建少量进程,

为什么需要并发编程? 如果程序中包含I/O操作,程序会有很高的延迟,CPU会处于等待状态,这样会浪费系统资源,浪费时间 1.Python的并发编程分为多进程并发和多线程并发 多进程并发:运行多个独立的程序,优势在于并发处理的任务都有操作系统管理,不足的是程序和各个进程间通信和数据共享不方便 多线程并发:有程序员管理并发处理人物,这种并发的可以方便的在线程间共享数据,前提是不能被锁住 对于计算密集型程序:多进程并发优于多线程并发,计算密集型指的是:程序运行的时间大部分都消耗在cpu的运算处理过程中

python多进程并发机制: 这里使用了multprocessing.Pool进程池,来动态增加进程 #coding=utf-8 from multiprocessing import Pool import time def ft(x): #多任务,系统自动化配进程执行 for i in range(2): print i,'-----------',x time.sleep(1) def main_process(): pool = Pool(processes=4) #控制进程池的大小,为

本文对python支持的几种并发方式进行简单的总结. Python支持的并发分为多线程并发与多进程并发(异步IO本文不涉及).概念上来说,多进程并发即运行多个独立的程序,优势在于并发处理的任务都由操作系统管理,不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便:多线程并发则由程序员管理并发处理的任务,这种并发方式可以方便地在线程间共享数据(前提是不能互斥).Python对多线程和多进程的支持都比一般编程语言更高级,最小化了需要我们完成的工作. 一.多进程并发 Mark Summerfield指出

简介 前面课程只是启动了单个appium服务,只能控制单台设备.如果需要针对多台设备测试那么该如何处理?而且发现群里的小伙伴们也在时不时地在讨论这个问题,想知道怎么实现的,于是宏哥就决定写一片这样的文章来给小伙伴们,答答疑,解解惑.希望对各位小伙伴或者童鞋们有所帮助,可以是你们豁然开朗. 启动多个appium服务 首先看下面两个启动appium服务案例. 启动appium服务1 启动appium 服务2 上面案例我们启动了2个不同的appium服务器,他们通过不同的端口来区分不同的服务:如同百米

以TCPServ 服务程序来说: 1)父进程:负责系统初始化,以及监听(listen),接受连接请求(accept);其中accept 默认阻塞调用. 2)每接受一个连接请求,动态新建(fork)一个子进程,任务完成或客户端断开,服务子进程需要退 出并收回系统资源. 3)根据linux的设计子进程的收回需要父进程参与(wait调用),而此时附进程主要服务工作在监听 客户端连接请求,同时阻塞在(accept)调用,所以父进程自身是无法＂分身＂去做子进程回收调用. 4)现在的问题在于如何找到父进程的

1.Socket地址复用 int getsockopt(int sockfd, int level, int optname, void *optval, socklen_t *optlen); int setsockopt(int sockfd, int level, int optname, const void *optval, socklen_t optlen); 服务端尽可能使用SO_REUSEADDR,在绑定之前尽可能调用setsockopt来设置SO_REUSEADDR套接字选项.

本文主要是实现操作系统级别的进程同步的代码及测试结果,代码经过测试,可直接使用,也可供参考. 承接上一篇博客的业务场景[C#使用读写锁三行代码简单解决多线程并发写入文件时线程同步的问题]. 随着服务进程的增多,光凭进程内的线程同步已经不能满足现在的需求,导致多进程同时写入同一个文件时,一样提示文件被占用的问题. 在这种场景下,跨进程级的锁是不可避免的.在.NET提供的参考中,进程锁都继承了System.Threading.WaitHandle类. 而在本文中针对单个文件同一时间仅允许单个进程(线

目录: multiprocessing模块 Pool类 apply apply_async map close terminate join 进程实例 multiprocessing模块 如果你打算编写多进程的服务程序,Unix/Linux无疑是正确的选择.由于Windows没有fork调用,难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序?由于Python是跨平台的,自然也应该提供一个跨平台的多进程支持.multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块.multiproce

由于Python下调用Linux的Shell命令都需要等待返回,所以常常我们设置的多线程都达不到效果,因此在调用shell命令不需要返回时,使用threading模块并不是最好的方法.   http://www.coder4.com/archives/3352 Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing,你只需要定义一个函数,Python会替你完成其他所有事情.借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换. 1.新建单一进程如果我们新建少量进程,可以如下: impor

本文主要是实现操作系统级别的多进程间线程同步(进程同步)的示例代码及测试结果.代码经过测试,可供参考,也可直接使用. 承接上一篇博客的业务场景[C#使用读写锁三行代码简单解决多线程并发写入文件时线程同步的问题]. 随着服务进程的增多,光凭进程内的线程同步已经不能满足现在的需求,导致多进程同时写入同一个文件时,一样提示文件被占用的问题. 在这种场景下,跨进程级的锁是不可避免的.在.NET提供的参考中,进程锁都继承了System.Threading.WaitHandle类. 而在本文中针对单个文件同

php不支持多线程,但是我们可以把问题转换成“多进程”来解决.由于php中的pcntl_fork只有unix平台才可以使用,所以本文尝试使用popen来替代.  下面是一个例子:  被并行调用的子程序: <?php if($argc==1){ echo("argv\n"); } $arg = $argv[1]; for($i=0; $i<10; $i++) { echo($i.".1.".time()." exec $arg \n")

首先是fork()函数.移步APUE 8.3.  比較清晰的解释能够參考http://blog.csdn.net/lingdxuyan/article/details/4993883和http://www.oschina.net/question/195301_62902 补充一点是:fork返回后,原进程中的每一个文件或套接口描写叙述符的引用计数加1(相当于被多打开了一次),每调用一次close,引用计数减1,仅仅有当引用计数减到0时才会真正关闭该套接字. 可运行文件被linux运行的唯一方式

Redis支持两种持久化方式RDB和AOF,RDB持久化能够快速的储存和回复数据,但在服务器停机时会丢失大量数据,AOF持久化能够高效的提高数据的安全性,但在储存和恢复数据方面要耗费大量的时间,最好的方式是使用RDB-AOF混合持久化. Redis默认RDB持久化,4.0以上支持混合持久化,首先设置AOF持久化,修改配置文件redis.conf中appendonly yes,然后设置混合持久化aof-use-rdb-preamble yes. 这里主要说明redis多进程存储,获取对象的三种方式

Pool类 在使用Python进行系统管理时,特别是同时操作多个文件目录或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间.如果操作的对象数目不大时,还可以直接使用Process类动态的生成多个进程,十几个还好,但是如果上百个甚至更多,那手动去限制进程数量就显得特别的繁琐,此时进程池就派上用场了. Pool类可以提供指定数量的进程供用户调用,当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满,就会创建一个新的进程来执行请求.如果池满,请求就会告知先等待,直到池中有进程结束,才会创建新的进程来执行这些请

# 对于服务器自己本身,一个程序只能绑定一个端口 # 同一个端口可以多个客户端来连接, # 只要server_ip+ server_port +client_ip + cilent_port 不一样,就是唯一 客户端我这里只写一个,基本大同小异,下面的都是服务端的 client: import socket sk = socket.socket() sk.connect(('127.0.0.1',9000)) while True: print(sk.recv(1024)) sk.send(b'

1.新建单一进程 如果我们新建少量进程,可以如下: 2.使用进程池 是的,你没有看错,不是线程池.它可以让你跑满多核CPU,而且使用方法非常简单. 注意要用apply_async,如果落下async,就变成阻塞版本了. processes=4是最多并发进程数量. 3.使用Pool,并需要关注结果 更多的时候,我们不仅需要多进程执行,还需要关注每个进程的执行结果,如下: 根据网友评论中的反馈,在Windows下运行有可能崩溃(开启了一大堆新窗口.进程),可以通过如下调用来解决:

Pool类 在使用Python进行系统管理时,特别是同时操作多个文件目录或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间.如果操作的对象数目不大时,还可以直接使用Process类动态的生成多个进程,十几个还好,但是如果上百个甚至更多,那手动去限制进程数量就显得特别的繁琐,此时进程池就派上用场了. Pool类可以提供指定数量的进程供用户调用,当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满,就会创建一个新的进程来执行请求.如果池满,请求就会告知先等待,直到池中有进程结束,才会创建新的进程来执行这些请

#encoding=utf-8 import requests import json import os import hashlib print "register------" data = json.dumps({'username': 'lildddy1', 'password': 'wcx123wacs', 'email': 'lsily@qq.com'}) # r = requests.post('http://39.106.41.11:8080/register/',