一.进程与线程 1.进程:程序的一次执行(程序装载入内存,系统分配资源运行).n 每个进程有自己的内存空间.数据栈等,只能使用进程间通讯,而不能直接共享信息 2.线程:所有线程运行在同一个进程中,共享相同的运行环境. (1)n 每个独立的线程有一个程序运行的入口.顺序执行序列和程序的出口. (2) 线程的运行可以被抢占(中断),或暂时被挂起(睡眠),让其他线程运行(让步).n (3)一个进程中的各个线程间共享同一片数据空间. 二.全局解释器锁GIL 1.GIL全称全局解释器锁Global Int

========== ==多进程== ========== 要让Python程序实现多进程(multiprocessing),我们先了解操作系统的相关知识. Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,它非常特殊.普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回. 子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID.这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,

一.什么是高并发 高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求. 高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发用户数等. 响应时间:系统对请求做出响应的时间.例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200ms就是系统的响应时间. 吞吐量:单位时间内处理的请求数量. QPS:每秒响应

“高并发和多线程”总是被一起提起,给人感觉两者好像相等,实则 高并发 ≠ 多线程 多线程是完成任务的一种方法,高并发是系统运行的一种状态,通过多线程有助于系统承受高并发状态的实现.   高并发是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况,主要发生在web系统集中大量访问或者socket端口集中性收到大量请求(例如:12306的抢票情况:天猫双十一活动).该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作,例如对资源的请求,数据库的操作等.如果高并发处理不好,不仅仅降低了用户的体验

一.cnd加速 简单说就是把静态资源放到别人服务器上 全称:Content Delivery Network或Content Ddistribute Network,即内容分发网络 基本思路: 尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节,使内容传输的更快.更稳定.通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络,CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接.负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上. 目

python 3 paramiko模块 paramiko是一个用于做远程控制的模块,使用该模块可以对远程服务器进行命令或文件操作,值得一说的是,fabric和ansible内部的远程管理就是使用的paramiko来现实. 在python3中安装 pip3 install paramiko pycrypto,由于 paramiko 模块内部依赖pycrypto,所以先下载安装pycrypto #在python2中 pip3 install pycrypto pip3 install paramik

参考: https://yunsonbai.top/

先恶补一下知识点,上节回顾 上下文切换:当CPU从执行一个线程切换到执行另外一个线程的时候,它需要先存储当前线程的本地的数据,程序指针等,然后载入另一个线程的本地数据,程序指针等,最后才开始执行.这种切换称为"上下文切换"("context switch") CPU会在一个上下文中执行一个线程,然后切换到另外一个上下文中执行另外一个线程,上下文切换并不廉价.如果没有必要,应该减少上下文切换的发生 进程: 一个程序需要运行所需的资源的集合每个进程数据是独立的每个进程里

转载:http://gekie.iteye.com/blog/1704235 作为程序员,写好一个模块后,不知道这个模块在高并发的情况下能不能平稳过渡,这里所说的平稳过渡是指,在高并发的情况下还能正常访问并处理相关数据库服务请求并返回数据.APACHE自带的测试工具AB(apache benchmark),能帮我来测试我的模块能否胜任高并发(不要也要看数据库服务器和应用服务器的性能). AB在APACHE的bin目录下,以命令行的方式执行: 格式: ./ab [options] [http://

concurrent.futures是一个非常简单易用的库,主要用来实现多线程和多进程的异步并发. 本文主要对concurrent.futures库相关模块进行详解,并分别提供了详细的示例demo. 1. 模块安装 1) python 3.x中自带了concurrent.futures模块 2) python 2.7需要安装futures模块,使用命令pip install futures安装即可 pypi地址:https://pypi.python.org/pypi/futures/ 2. c

Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架(包括大多数 Python 的框架)有着明显的区别:它是非阻塞式服务器,而且速度相当快能实现高并发.得利于其 非阻塞的方式和对epoll的运用,Tornado 每秒可以处理数以千计的连接,这意味着对于实时 Web 服务来说,Tornado 是一个理想的 Web 框架.Tornado不同于其他python web框架,它是一个服务器,部署非常简单. 开发环境搭建: 1.Python3.7 2.Tornado 6.02 依赖包: peewee-asyn

一 .multiprocessing模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看),在python中大部分情况需要使用多进程.Python提供了multiprocessing. multiprocessing模块用来开启子进程,并在子进程中执行我们定制的任务(比如函数),该模块与多线程模块threading的编程接口类似. multiprocessing模块的功能众多:支持子进程.通信和共享数据.执行不同形式的同步,提供了

1 简介 在PHP中发送邮件,通常都是封装一个php的smtp邮件类来发送邮件.但是PHP底层的socket编程相对于Python来说效率是非常低的.CleverCode同时写过用python写的爬虫抓取网页,和用php写的爬虫抓取网页.发现虽然用了php的curl抓取网页,但是涉及到超时,多线程同时抓取等等.不得不说python在网络编程的效率要比PHP好的多. PHP在发送邮件时候,自己写的smtp类,发送的效率和速度都比较低.特别是并发发送大量带有附件报表的邮件的时候.php的效率很低.建

并发:看起来像同时运行就是并发 并行:同一时间同时被执行叫做并行,最大并行数就是CPU核数 协程不是实实在在存在的物理基础和操作系统运行逻辑,只是程序员从代码层面避开了系统对遇到IO的程序会切走CPU资源的一种方法,在IO密集型任务中,通过协程,可以让CPU尽可能多的时间在本程序上执行,由于协程的原理是遇到IO及让cpu去执行其他代码,不停的来回切,在基于socket TCP通信中,这便为并发提供了土壤,使得单线程也能实现并发 下面我们就来看下如何通过服务端开多线程和协程实现高并发 服务端: i

原文链接:http://bbs.phpchina.com/forum.php?mod=viewthread&tid=229629 第一版产品采用的是Jquery,Nginx,PHP(CI框架),Memcache,Mysql这种常用的架构.作为一名PHP工程师对于这种架构已经非常的熟悉了,目前站点并发并不是很高,线上环境使用的是阿里云主机,1.5G的内存,PHP并发能支持400~500左右.因为使用memcache的原因,如果在并发特别高的情况下,除了带宽瓶颈以外就可能会是一直引以为傲PHP瓶颈了

#!/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import tornado.httpserver import tornado.ioloop import tornado.options import tornado.web import tornado.gen from tornado.concurrent import run_on_executor from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor imp

Python第十五天  datetime模块 time模块   thread模块  threading模块  Queue队列模块  multiprocessing模块  paramiko模块  fabric模块 目录 Pycharm使用技巧(转载) Python第一天  安装  shell  文件 Python第二天  变量  运算符与表达式  input()与raw_input()区别  字符编码  python转义符  字符串格式化 Python第三天 序列  5种数据类型  数值  字符串

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

原文:https://www.cnblogs.com/zzzlw/p/9384308.html#top 目录 0. 参考地址 1. 前言 2. 核心类 3. SelectSelector核心函数代码分析 3.1 注册 3.2 注销 3.3 查询 4. 别名 5. 总结 6. 代码报错问题 1. 文件描述符数量 2. 监听列表是否可以为空 7. 关系图 0. 参考地址 基本介绍 https://www.cnblogs.com/yinheyi/p/8127871.html实验演示 https://w

目录 0. 参考地址 1. 前言 2. 核心类 3. SelectSelector核心函数代码分析 3.1 注册 3.2 注销 3.3 查询 4. 别名 5. 总结 6. 代码报错问题 1. 文件描述符数量 2. 监听列表是否可以为空 7. 关系图 0. 参考地址 基本介绍 https://www.cnblogs.com/yinheyi/p/8127871.html 实验演示 https://www.cnblogs.com/xybaby/p/6406191.html#_label_2 详细讲解

Microsoft Orleans 在.net用简单方法构建高并发.分布式的大型应用程序框架. 原文:http://dotnet.github.io/orleans/ 在线文档:http://dotnet.github.io/orleans/What's-new-in-Orleans 源码地址:https://github.com/dotnet/orleans 简介:Orleans 框架可以构建大规模.高并发.分布式应用程序,而不需要学习专业分布式以及并发知识框架.它是由微软研究和设计应用于云计