etcd 是 CoreOS 团队于 2013 年 6 月发起的开源项目,它的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库,基于 Go 语言实现,内部采用 raft 协议作为一致性算法.etcd目前默认使用 2379 端口提供 HTTP API 服务. 安装 进入官网: https://github.com/coreos/etcd/releases/ 下载相应的版本,例如我下载的是etcd-v3.3.2-linux-amd64.tar.gz,然后解压. 进入目录启动etcd cd

[Python之旅]第六篇(四):Python多线程锁   python lock 多线程 多线程使用方法 多线程锁 摘要:   在多线程程序执行过程中,为什么需要给一些线程加锁以及如何加锁,下面就来说一说. 1.给线程加锁的原因     我们知道,不同进程之间的内存空间数据是不能够共享的,试想一下,如果可以随意共享,谈何安全?但是一个进程中的多个线程是可以共享这个进程的内存空间中的数据的,比如多个线程可以同时调用某一... 在多线程程序执行过程中,为什么需要给一些线程加锁以及如何加锁,下面就来

参考:http://blog.csdn.net/kobeyan/article/details/44039831 1. 锁的概念 在python中,存在GIL,也就是全局解释器锁,能够保证同一时刻只有一个线程在运行,在这个方面可以认为是线程安全的,但是在线程运行的时候,是共享内存的,共享相同的数据信息,在python的多线程的情况下就不那么安全了. 多线程的主要目的为了提高性能与速度,用在无关的方向是最好的,例如在使用爬虫的时候,可以使用多线程来进行爬取数据,因为在这些线程之间没有需要共同操作的

Python多线程 Python中实现多线程有两种方式,一种基于_thread模块(在Python2.x版本中为thread模块,没有下划线)的start_new_thread()函数,另一种基于threading模块的Thread类. 其实Python的多线程编程不能真正利用多核的CPU,但是用开源模块使你的计算压力分布到多核CPU上......... 一.使用start_new_thread()实现线程,是比较底层的实现方式,所有线程共享他们global数据,为了达到同步,模块也提供了简单的

首先看一个例子,让我们lock = threading.Lock() 时(代码第33行),程序会卡死在这里 #!/usr/bin/env python import threading,time def run1(): print("grab the first part data") # 申请锁 lock.acquire() # 将全局的变量,在此声明一下 global num num += 1 # 释放锁 lock.release() return num def run2():

GIL(全局解释器锁) GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念,是为了实现不同线程对共享资源访问的互斥,才引入了GIL 在Cpython解释器中,同一个进程下开启的多线程,同一时刻只能有一个线程执行,无法利用多核优势 python对于计算密集型的任务开多线程的效率甚至不如串行(没有大量切换),但是,对于IO密集型的任务效率还是有显著提升的. GIL原理图 计算密集型:结果肯定是100,因为每一次start结果就已经出来了,所以第二个线程肯

GIL全局解释器锁:为了解决多线程修改同一块数据. python的线程是调用操作系统的源生线程,启动时就是调用C语言的C源生接口,python调用C语言接口的线程去执行任务时,必须上下文对应关系传给CPU处理.   CPU处理python: 通过上下文切换执行不同线程,一定是串行的.多核可以同时处理不同线程,在python中,不管有多少核,只能使用一核上下文切换执行.   如图: 当python开启4个线程同时处理一个数据时,如果本地的CPU是4核,在GIL不存在的情况下,4个线程会通过解释器,

一.GIL全局解释器锁 全局解释器锁 在CPython中,全局解释器锁(GIL)是一个互斥锁,它可以防止多个本机线程同时执行Python代码.之所以需要这个锁,主要是因为CPython的内存管理不是线程安全的.(然而,自从GIL存在以来,其他特性已经逐渐依赖于它所执行的保证) 什么是GIL 全局解释器锁, 施加在解释器上的互斥锁 为什么需要GIL 由于CPython的内存管理时非线程安全,于是CPython就给解释器加上锁, 解决了安全问题. GIL的加锁与解锁时机 加锁的时机: 在调用解释器时

一.GIL是什么 官方解释: In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However,

1,数据一致性 当多个进程/线程对同一个共享资源读写,会因为资源的争夺而出现混乱,导致数据不一致. 如下图: 在数据库的原始数据是 d0,上图的处理流程如下: t1 时刻,有两个数据源的数据 d1,d2 分别到达数据处理层,主进程分配线程 Merge1 处理 d1,Merge2 处理 d2,两者又同时(假设还是 t1 )从数据库获取原始数据 d0t2 时刻,Merge1 合并完 d0 和 d1 的数据,并将合并后的数据存到数据库,数据库的数据变成 d0 + d1t3 时刻,Merge2 合并完

多核CPU   linux : cat /proc/cpuinfo 如果你不幸拥有一个多核CPU,你肯定在想,多核应该可以同时执行多个线程. 如果写一个死循环的话,会出现什么情况呢? 打开Mac OS X的Activity Monitor,或者Windows的Task Manager,都可以监控某个进程的CPU使用率. 我们可以监控到一个死循环线程会100%占用一个CPU.如果有两个死循环线程,在多核CPU中,可以监控到会占用200%的CPU,也就是占用两个CPU核心.要想把N核CPU的核心全部

import time,threading balance = 0 lock = threading.Lock() def change_it(n): global balance balance = balance + n balance = balance - n def run_thread(n): for i in range(1000000): #先获取锁 lock.acquire() try: change_it(n) finally: #改完了一定要释放锁 lock.release

import time from threading import Thread, Lock, RLock def f1(locA, locB): # print('xxxx') # time.sleep(0.1) locA.acquire() print('f1>>1号抢到了A锁') time.sleep(1) locB.acquire() print('f1>>1号抢到了B锁') locB.release() locA.release() def f2(locA, locB):

#######################总结######### 主要理解 锁      生产者消费者模型 解耦用的   队列 共享资源的时候 是不安全的 所以用到后面的锁 守护进程:p.daemon = True  #将该进程设置为守护进程,必须写在start之前,意思如果我的主进程代码运行结束了,你这个子进程不管运行到什么地方,都直接结束 ######### 进程其他方法import time import os from multiprocessing import Process d

互斥锁Mutex的使用 多个线程处理共享数据,数据会出现问题: 2.7之前每100指令切换一次GIL锁,线程就会sleep,线程会把前100条处理指令存放在CPU缓存内,切换GIL锁后放入另外一个线程再次处理同一条共享数据,如果我这条共享数据需要101条指令才能处理完,那么这块数据结果就会出现问题,当所有执行线程轮一边后在回来,CPU会取出第一次缓存区的数据,执行第一条数据的101条指令,结果会覆盖掉共享数据,所以的出的结果并不是我们想得到的.   决上述问题,我们就要使用“互斥锁”: 互斥锁:

进程的其他方法 进程id,进程名字,查看进程是否活着is_alive()  terminate()发送结束进程的信号 import time import os from multiprocessing import Process def f1(): print('子进程pid', os.getpid()) print('父进程pid', os.getppid()) print('我是f1') if __name__ == '__main__': p = Process(target=f1)

互斥锁 进程之间数据隔离, 但是多个进程可以共享同一块数据,比如共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如下 from multiprocessing import Process import time import os def task(name): print('%s 上厕所 [%s]' %(name ,os.getpid())) time.sleep(1) print('%s 上完厕所 [%s]' %(name

二.乐观锁总是认为不会产生并发问题,每次去取数据的时候总认为不会有其他线程对数据进行修改,因此不会上锁,但是在更新时会判断其他线程在这之前有没有对数据进行修改 三.悲观锁总是假设最坏的情况,每次取数据时都认为其他线程会修改,所以都会加锁(读锁.写锁.行锁等),当其他线程想要访问数据时,都需要阻塞挂起.可以依靠数据库实现,如行锁.读锁和写锁等,都是在操作之前加锁

1. #_*_coding:utf-8_*_ from multiprocessing import Process,Lock import os,time def f(l,i): #加锁 l.acquire() print('hello',i) #释放锁 l.release() if __name__ == '__main__': lock=Lock() ): p=Process(target=f,args=(lock,i)).start() 输出 hello hello hello hell

import time import threading import multiprocessing lock = multiprocessing.RLock() def task(arg): print('进程来了') lock.acquire() time.sleep(2) print(arg) lock.release() if __name__ == '__main__': p1 = multiprocessing.Process(target=task,args=(1,)) p1.s

import time import threading lock = threading.RLock() n = 10 def task(arg): # 加锁,此区域的代码同一时刻只能有一个线程执行 lock.acquire() # 获取当前线程对象 thread_obj = threading.current_thread() # 获取当前线程名字 name = thread_obj.getName() global n n = arg time.sleep(1) print('当前线程',