本篇博文主要讲解Docker下使用RQ队列的通信配置,主要是网上的部分文章写的不太清楚,特写一篇 作者使用docker-compose.yml文件调度各部分文件Dockerfile,起初是这样写的 version: '3'services: redis:   image: "redis"   restart: always   environment:     - TZ=Asia/Shanghai mysql:   build: ./mysql   environment:     -

碎遮项目的后端异步处理经历了 无处理->多线程/多进程->celery异步队列->RQ队列 的调整和修改,先简单说明一下为什么会存在这样的过程. 在nmap的使用指南中,提到过这样的一段话: 作为一个修车新手,我可能折腾几个小时来摸索怎样把基本工具(锤子,胶带,扳子等) 用于手头的任务.当我惨痛地失败,把我的老爷车拖到一个真正的技师那儿的时候 ,他总是在他的工具箱里翻来翻去,直到拽出一个完美的工具然后似乎不费吹灰之力搞定它. 端口扫描的艺术和这个类似.专家理解成打的扫描技术,选择最适合的

本文翻译自The Flask Mega-Tutorial Part XXII: Background Jobs 这是Flask Mega-Tutorial系列的第二十二部分,我将告诉你如何创建独立于Web服务器之外运行的后台作业. 本章致力于为应用程序中运行时间较长或复杂的异步任务进程进行优化.这些进程不能在请求的上下文中同步执行,因为这会在任务持续期间阻塞对客户端的响应.在第十章中,我将邮件的发送转移到后台线程中执行,以免阻塞响应. 虽然使用线程处理电子邮件是可以接受的,但当问题处理时间更长时

原创文章,作者:Damon付,如若转载,请注明出处:<Python消息队列工具 Python-rq 中文教程>http://www.tiangr.com/python-xiao-xi-dui-lie-python-rq-zhong-wen-jiao-cheng-2.html 翻译至python-rq官网 http://python-rq.org 十分钟入门 安装方法 pip install rq 首先,需要运行一个Redis服务,你可以使用一个已经存在的Redis,放置任务(jobs)至队列(

转载于: https://my.oschina.net/leejun2005/blog/398826 在批评Python的讨论中,常常说起Python多线程是多么的难用.还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为"GIL")指指点点,说它阻碍了Python的多线程程序同时运行.因此,如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话,Python线程模块并不会像你想象的那样去运行.必须要说明的是,我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码,并且能带

点这里 在批评Python的讨论中,常常说起Python多线程是多么的难用.还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为“GIL”)指指点点,说它阻碍了Python的多线程程序同时运行.因此,如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话,Python线程模块并不会像你想象的那样去运行.必须要说明的是,我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码,并且能带来性能的显著提升,只要你能顾及到一些事情.如果你还没看过的话,我建议你看看Eqbal Quran的文章<

进程调度所使用到的数据结构: 1.就绪队列 内核为每一个cpu创建一个进程就绪队列,该队列上的进程均由该cpu执行,代码如下(kernel/sched/core.c). DEFINE_PER_CPU_SHARED_ALIGNED(struct rq, runqueues); 定义了一个struct rq结构体数组,每个数组元素是一个就绪队列,对应一个cpu.下面看下struct rq结构体(kernel/sched/sched.h): struct rq { /* runqueue lock:

1. CFS如何选择最合适的进程 每个调度器类sched_class都必须提供一个pick_next_task函数用以在就绪队列中选择一个最优的进程来等待调度, 而我们的CFS调度器类中, 选择下一个将要运行的进程由pick_next_task_fair函数来完成 之前我们在将主调度器的时候, 主调度器schedule函数在进程调度抢占时, 会通过__schedule函数调用全局pick_next_task选择一个最优的进程, 在pick_next_task中我们就按照优先级依次调用不同调度器类

本文为原创,转载请注明:http://www.cnblogs.com/tolimit/ 引言 之前的文章已经将调度器的数据结构.初始化.加入进程都进行了分析,这篇文章将主要说明调度器是如何在程序稳定运行的情况下进行进程调度的. 系统定时器 因为我们主要讲解的是调度器,而会涉及到一些系统定时器的知识,这里我们简单讲解一下内核中定时器是如何组织,又是如何通过通过定时器实现了调度器的间隔调度.首先我们先看一下内核定时器的框架 在内核中,会使用strut clock_event_device结构描述硬件

本文为原创,转载请注明:http://www.cnblogs.com/tolimit/ 引言 上期文章linux调度器源码分析 - 概述(一)已经把调度器相关的数据结构介绍了一遍,本篇着重通过代码说明调度器在系统启动初始化阶段是如何初始化和工作的.通过上期文章我们知道,在多核CPU和SMP系统中,每个CPU(多核COU中的每个核)都有自己的struct rq队列,而rq队列中又有着自己的struct cfs_rq和struct rt_rq.在初始化时就是对这三个结构进行初始化. init_tas

在批评Python的讨论中,常常说起Python多线程是多么的难用.还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为“GIL”)指指点点,说它阻碍了Python的多线程程序同时运行.因此,如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话,Python线程模块并不会像你想象的那样去运行.必须要说明的是,我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码,并且能带来性能的显著提升,只要你能顾及到一些事情.如果你还没看过的话,我建议你看看Eqbal Quran的文章<Ruby

所有的实验报告将会在 Github 同步更新,更多内容请移步至Github:https://github.com/AngelKitty/review_the_national_post-graduate_entrance_examination/blob/master/books_and_notes/professional_courses/operating_system/sources/ucore_os_lab/docs/lab_report/ 练习0:填写已有实验 lab6 会依赖 lab

编辑本文 (一)思想要点 1.行动改变自己,做自己的救世主. 2.成为一个技术大拿. 3.当生活吊打了你,不用悲伤,尽快反击(力所能及的做事),不要停歇,因为不能再给生活喘息的机会. 4.遇到什么问题,解决什么问题.(现在要解决快速跟进学习的问题.) 5.去爱,去工作 6.“重振旗鼓,再战征程” 7.一次关注一件事,一次做好一件事.没做完的,记录下来,安排时间做.没做完,也没时间的,也记录下来,一旦有时间就安排上. 8.有胆量.不要考虑父母的想法,不做妈宝爸宝,该做事做事,该决定决定. 9.懒?

资源 ucore在线实验指导书 我的ucore实验代码 练习1: 使用 Round Robin 调度算法(不需要编码) 题目 完成练习0后,建议大家比较一下(可用kdiff3等文件比较软件) 个人完成的lab5和练习0完成后的刚修改的lab6之间的区别,分析了解lab6采用RR调度算法后的执行过程.执行make grade,大部分测试用例应该通过.但执行priority.c应该过不去. 请在实验报告中完成: 请理解并分析sched_class中各个函数指针的用法,并结合Round Robin 调

1.利用软引用和弱引用解决OOM问题:用一个HashMap来保存图片的路径和相应图片对象关联的软引用之间的映射关系,在内存不足时,JVM会自动回收这些缓存图片对象所占用的空间,从而有效地避免了OOM的问题: 2.通过软引用对象重获方法实现java对象的高速缓存:比如我们创建了一个Employee类,如果每次需要查询一个雇员的信息.哪怕是几秒钟之前刚刚查询过的,都要重新构建一个实例,这是需要消耗很多时间的.我们可以通过软引用和HashMap的结合,先是保存引用方面:以软引用的方式对一个Employ

背景 Read the fucking source code! --By 鲁迅 A picture is worth a thousand words. --By 高尔基 说明: Kernel版本:4.14 ARM64处理器,Contex-A53,双核 使用工具:Source Insight 3.5, Visio 1. 概述 在Linux内核中,实时进程总是比普通进程的优先级要高,实时进程的调度是由Real Time Scheduler(RT调度器)来管理,而普通进程由CFS调度器来管理. 实

转自:http://www.jb51.net/article/86021.htm 任务异步化 打开浏览器,输入地址,按下回车,打开了页面.于是一个HTTP请求(request)就由客户端发送到服务器,服务器处理请求,返回响应(response)内容. 我们每天都在浏览网页,发送大大小小的请求给服务器.有时候,服务器接到了请求,会发现他也需要给另外的服务器发送请求,或者服务器也需要做另外一些事情,于是最初们发送的请求就被阻塞了,也就是要等待服务器完成其他的事情. 更多的时候,服务器做的额外事情,并

在使用Python队列服务 Python RQ 时候的报错: Functions from the __main__ module cannot be processed by workers. 原因: work 不能和job放在同一模块中,否则程序会报错 解决: 把使用rq的代码文件job.py中的 task_queue.enqueue(count_words_at_url,"http://messense.me/redis-queue-python-rq-usage.html")

用到的弹幕播放器插件:dplayer.js(开源) 1.安装Redis 2.安装flask-redis包 pip install flask-redis3.下载dplayer 页面搭建 1.引入资源 <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static',filename='dplayer/dist/ DPlayer.min.css') }}"> <script src="{{ url_for('

http://www.jianshu.com/p/9c04890615ba 任务异步化 打开浏览器,输入地址,按下回车,打开了页面.于是一个HTTP请求(request)就由客户端发送到服务器,服务器处理请求,返回响应(response)内容. 我们每天都在浏览网页,发送大大小小的请求给服务器.有时候,服务器接到了请求,会发现他也需要给另外的服务器发送请求,或者服务器也需要做另外一些事情,于是最初们发送的请求就被阻塞了,也就是要等待服务器完成其他的事情. 更多的时候,服务器做的额外事情,并不需要