HTTP Odoo 中http类中的Root是wsgi应用的入口主程序. 入口,wsgi_server调用如下: def application(environ, start_response): if config['proxy_mode'] and '_X_FORWARDED_HOST' in environ: return werkzeug.contrib.fixers.ProxyFix(application_unproxied)(environ, start_response) els

[ServiceBehavior(ConcurrencyMode = ConcurrencyMode.Multiple, InstanceContextMode = InstanceContextMode.PerCall, UseSynchronizationContext = false)] public class pay : Ipay 如果只设置了 ConcurrencyMode = ConcurrencyMode.Multiple,未必工作在多线程模式下.如果用了上下文的东西,它会工作在

多线程模式之MasterWorker模式 Master-Worker模式的核心思想是,系统由两类进程协作工作:Master进程和Worker进程.Master进程负责接收和分配任务,Worker进程负责处理子任务.当Worker进程将各个子任务处理完成后,将结果返回给Master进程,由Master进程做归纳和汇总. 工作示意图如下图所示: 它的优势在于将一个大的任务分解成一个个的子任务并行执行,提高程序执行效率. 代码示例: Master进程类: public class Master {  

http://kakajw.iteye.com/blog/920839 前言:Servlet/JSP技术和ASP.PHP等相比,由于其多线程运行而具有很高的执行效率.由于Servlet/JSP默认是以多线程模式执行的,所以,在编写代码时需要非常细致地考虑多线程的安全性问题. JSP的中存在的多线程问题:当客户端第一次请求某一个JSP文件时,服务端把该JSP编译成一个CLASS文件,并创建一个该类的实例,然后创建一个线程处理CLIENT端的请求.如果有多个客户端同时请求该JSP文件,则服务端会创建

Netty--主从Reactor多线程模式的源码实现 总览 EventLoopGroup到底是什么? EventLoopGroup是一个存储EventLoop的容器,同时他应该具备线程池的功能. graph BT; EventLoopGroup --> EventExecutorGroup; EventExecutorGroup --> ScheduledExecutorService; 由于EventLoopGroup间接继承ScheduledExecutorService接口,因此其实现类

DLC双端锁,CAS,ABA问题 一.什么是DLC双端锁?有什么用处? 为了解决在多线程模式下,高并发的环境中,唯一确保单例模式只能生成一个实例 多线程环境中,单例模式会因为指令重排和线程竞争的原因会出现多个对象 public class DLCDemo { private static DLCDemo instance = null; private DLCDemo(){ System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t&quo

Guarded Suspension Pattern      该模式描述的是当一个线程在执行某个操作时,但由于其他资源还没有准备好,需要等待,那么就等待资源准备好才开始自己的操作.我们直接看代码例子: public class Request { private Stringname; public Request(String name) { this.name = name; } public String getName() { returnname; } @Override publi

一般apache采用prefork和worker机制,通过apachectl -l命令查看默认使用的prefork机制.需要修改prefork策略 那么需要做如下修改: 1,/usr/local/apache2/conf/http.conf 引入(include)prefork配置文件/usr/local/apache2/conf/extra/httpd-mpm.conf, 2,修改httpd-mpm.conf配置文件的prefork配置部分 # prefork MPM # StartServe

在多线程 时同一时刻只允许一个线程来访问CPU,直到解释器遇到I/O操作或者操作次数达到一定数目时才会释放GIL 参考 Python虽然不能利用多线程实现多核任务,但可以通过多进程实现多核任务.多个Python进程有各自独立的GIL锁,互不影响. 启动与CPU核心数量相同的N个线程,在4核CPU上可以监控到CPU占用率仅有102%,也就是仅使用了一核. 但是用C.C++或Java来改写相同的死循环,直接可以把全部核心跑满,4核就跑到400%,8核就跑到800%,为什么Python不行呢? 因为P

以spring mvc 为例子 spring mvc 的Controller类默认Scope是单例(singleton) 测试结果发现spring3中的controller默认是单例的,若是某个controller中有一个私有的变量i,所有请求到同一个controller时,使用的i变量是共用的,即若是某个请求中修改了这个变量a,则,在别的请求中能够读到这个修改的内容. 若是在@Controller之前增加@Scope(“prototype”),就可以改变单例模式为多例模式 以下是测试步骤,代码

一.libevent的使用 首先我们知道,memcached是使用了iblievet作为网络框架的,而iblievet又是单线程模型的基于linux下epoll事件的异步模型.因此,其基本的思想就是 对可读,可写,超时,出错等事件进行绑定函数,等有其事件发生,对其绑定函数回调. 可以减掉了解一下 libevent基本api调用 [cpp] view plain copy   struct event_base *base; base = event_base_new();//初始化libeven

因为et模式需要循环读取,但是在读取过程中,如果有新的事件到达,很可能触发了其他线程来处理这个socket,那就乱了. EPOLL_ONESHOT就是用来避免这种情况.注意在一个线程处理完一个socket的数据,也就是触发EAGAIN errno时候,就应该重置EPOLL_ONESHOT的flag,这时候,新到的事件,就可以重新进入触发流程了. 注:EPOLL_ONESHOT的原理其实是,每次触发事件之后,就将事件注册从fd上清除了,也就不会再被追踪到:下次需要用epoll_ctl的EPOLL_

一. 介绍 需要使用Master-Worker的场景:主线程开了多个子进程(Worker进程)去执行任务时,主线程希望能收集到每个子进程的执行结果. 所以,Master-Worker模式基本上就是: 1.在Master进程中,定义好需要执行的任务集和需要收集的结果集 2.每一个子进程(Worker进程)从任务集中取一个任务执行,将执行结果写入结果集 3.Master根据结果集的内容做相应的处理 模式结构如下图所示: 二. 基本代码实现 Master 进程: class Master{ priva

worker概述 worker基本使用 window下的postMessage worker多线程的应用 一.worker概述 web worker实际上是开启js异步执行的一种方式.在html5之前有事件.定时器.http请求三种异步机制,js本身并不能主动将一块代码使用异步的方式执行,worker的出现填补了js在非事件.定时器.http请求的情况下可以主动开启js代码的异步执行.worker有自己独立的线程,并非像前面三个异步机制那样的回调函数.所以,worker线程一旦建立成功,就会始终

java是单进程多线程模型,多线程依然可以充分利用多核(core)/多处理器(cpu) 单个cpu线程在同一时刻只能执行单一指令,也就是一个线程 单个线程同时只能在单个cpu线程中执行 Java中的所有线程在JVM进程中,CPU调度的是进程中的线程 Java多线程并不是由于cpu线程数为多个才称为多线程(单个核的单个cpu不使用超线程,仍然可以实现Java的多线程,只是所有的线程都跑在OS的单个线程里),当Java线程数大于cpu线程数,操作系统使用时间片轮转(RR)调度算法,频繁的进行上下文切

ET模式下,需要循环从缓存中读取,直到返回EAGAIN没有数据可读后,一个被通知的事件才算结束.如果还读取过程中,同一个连接又有新的事件到来,触发其他线程处理同一个socket,就乱了.EPOLL_ONESHOT就是用来避免这种情况发生的.将事件设置为EPOLL_ONESHOT后,每次事件触发后就会将这个FD从rbtree中删除,就不会再监听该事件了. 下面是我模仿别人写的一段代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include &

第1章"Single Threaded Execution模式--能通过这座桥的只有一个人" 该模式可以确保执行处理的线程只能是一个,这样就可以有效防止实例不一致. 第⒉章"Immutable模式--想破坏也破坏不了" Immutable模式,即实例一旦创建完毕,其内容便不可更改的模式.在该模式下,由于实例不会不一致,所以无需执行互斥处理,程序性能也能提高. 第3章"Guarded Suspension模式--等我准备好哦" Guarded Su

这里我们以Odoo V9介绍下Odoo的开发者模式: 进入开发者模式: 登录odoo系统后,点击右上角登陆账号下拉菜单,选择About,然后在弹出菜单里点击Activate the developer mode.点击后浏览器url会自动添加debug=#,所以也可以直接在url链接里手工添加debug=#直接进入开发者模式 进入开发者模式后: 1)开发者菜单 :js测试,视图动作修改,翻译,视图代码,工作流修改,打印工作流. 2)后台技术菜单:更多的系统设置,计划任务,视图,模型,字段定义等等

Worker是“工人”的意思,worker thread pattern中,工人线程(worker thread)会一次抓一件工作来处理,当没有工作可做时,工人线程会停下来等待心得工作过来. Worker Thread也叫做background thread,另外,也有人把视点放在管理工人线程的地方,称之为Thread Pool. 最近闲时在看<Java多线程设计模式>,很不错,语言浅显易懂,而且编排也好,很有启发性,现在挑其中一章来写写心得 worker thread是我们平时用的很多的一种

生产者-消费者 生产者消费者模式是一个非常经典的多线程模式,比如我们用到的Mq就是其中一种具体实现 在该模式中 通常会有2类线程,消费者线程和生产者线程 生产者提交用户请求 消费者负责处理生产者提交的任务,在消费者和生产者之间共享内存缓存区进行通信 常见的实现 可以 通过 wait/notifyAll来  或者 阻塞队列来实现 下面我来演示下通过 wait/notifyAll 来实现... 下面是代码演示 public class Storage<T> { LinkedList<T>

一.概述 传入的客户端调用消息会分发给Windows I/O线程池(线程默认为1000)上的服务实例.多个客户端可以发起多个并发的调用,并且服务可以在多个线程上处理这些请求.如果传入的调用分发给同一个服务实例,就必须对内存中的服务状态提供线程安全的访问方式,否则,可能存在错误的风险.客户端回调时的内存状态亦是如此,因为回调也是分发给I/O线程池上的线程.此外,为了同步访问实例的状态,还需要同步访问实例之间共享的资源,比如静态变量. WCF提供了两种同步模式:自动同步与手动同步.虽然自动同步会指导