使用JEECG心得 我就不做JEECG的介绍了,提供一个网址.能够更加清晰的了解JEECG文档. http://www.jeecg.org/book/jeecg_v3.html 用JEECG已经几乎相同一年时间了.期间涉及到好多版本号,也见证了JEECG的发展.由最初的简单的模型,到后面新版本号的功能完好.不得不说JEECG是一个非常完好,非常强大的一个平台. 作为一个码农.最怕的是什么,当让是反复一样的操作,Copy一段又一段反复的代码,大部分时间都花在复制粘贴上面去了.非常荣幸无意间了解到J

一  Asynctask的优缺点? AsyncTask,是android提供的轻量级的异步类,能够直接继承AsyncTask,在类中实现异步操作,并提供接口反馈当前异步运行的程度(能够通过接口实现UI进度更新),最后反馈运行的结果给UI主线程. 长处: 1.简单,快捷 2.过程可控 3.使用的缺点: 缺点: 在使用多个异步操作和并须要进行Ui变更时,就变得复杂起来. Android的AsyncTask比Handler更轻量级一些,适用于简单的异步处理.    首先明白Android之所以有Han

ab.exe介绍 ab.exe是apache server的一个组件,用于监测并发请求,并显示监测数据 具体使用及下载地址请参考:http://www.cnblogs.com/gossip/p/4398784.html   本文的目的    通过webapi接口模拟100个并发请求下,同步和异步访问数据库的性能差异     创建数据库及数据 --创建表结构 CREATE TABLE dbo.[Cars] ( Id INT IDENTITY(1000,1) NOT NULL, Model NVAR

尼玛,这个问题干扰了我两个星期!! 关键字 itext5 outofmemery 内存溢出 大数据 高并发 多线程 pdf 导出 报表 itext 并发 在读<<iText in Action 2nd>4.3节(Dealing with large tables)的时候,书上写道:itext5PdfPTable实现了ILargElement的接口,只需要我们手动设置datatable.setComplete(false);之后,它就可以自动将表格元素输出到document中,但是,对,就

使用Redis实现高并发分布式序列号生成服务 序列号的构成 为建立良好的数据治理方案,作数据掌握.分析.统计.商业智能等用途,业务数据的编码制定通常都会遵循一定的规则,一般来讲,都会有自己的编码规则和自增序列构成.比如我们常见的身份证号.银行卡号.社保电脑号等等. 以某公司产品标识码(代表该产品的唯一编码)的构成为例: 规则定义:商品款号(8位)+颜色号(3位)+号型码(3位) (共14位) 其标识码为:62X19001 001 46A 业务含义为: 2009年男装秋冬季仿毛套西黑色170A版

模拟多进程 #!/usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-import timefrom multiprocessing import Process def sayHi(name): print 'Hi my name is %s' %name time.sleep(10) #时间长,会通过ps看到进程里边跑了10来个python,一个主进程,然后fork出10个子进程for i in range(10): p = Process(target=sayHi

LR的VG与Control之间的关系,经过无数次的实验,搞清楚了现实意义的并发.传说每秒有几百,几千,几万用户并发,基本属于设想状态. 在一秒内处理多少个请求,完全在于服务器处理能力的强弱.这里需要强调一点,服务器在处理请求时,是不能同步的处理,而是以最快的速度处理完一个请求,接着去请求下一个请求.在单位秒内,服务器处理力强,就处理请求多. 所谓并发的含义-----大量的请求同时到达服务器,然后服务器接收到大量请求后需要特别忙的开始处理排队请求,在处理过程中,看处理器在高速运转的承受的时间长短,

一同步与异步 同步执行:一个进程在执行任务时,另一个进程必须等待执行完毕,才能继续执行 异步执行:一个进程在执行任务时,另一个进程无需等待其执行完毕就可以执行,当有消息返回时,系统会提醒后者进行处理,这样会很好的提高运行效率 二守护进程 主进程创建守护进程过程: 一 :守护进程代码在主进程结束后就终止 二:守护进程无法再开启子进程,否则抛出异常AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children 进程之间石相互独立

一,互斥锁,同步锁 进程之间数据不共享,但是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, 竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理 part1:多个进程共享同一打印终端 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('

一.理论概念 1.定义 进程(Process 也可以称为重量级进程)是程序的一次执行.在每个进程中都有自己的地址空间.内存.数据栈以及记录运行的辅助数据,它是系统进行资源分配和调度的一个独立单位. 2.并行和并发 并行:并行是指多个任务同一时间执行: 并发:是指在资源有限的情况下,两个任务相互交替着使用资源: 3.同步和异常 同步是指多个任务在执行时有一个先后的顺序,必须是一个任务执行完成另外一个任务才能执行: 异步是指多个任务在执行时没有先后顺序,多个任务可以同时执行: 4.同步/异步/阻塞/

目录 一.multiprocessiong模块介绍 二.Process类的介绍 三.进一步介绍(守护进程.锁.队列.管道.事件等) 1.守护进程 2.锁(同步锁.互斥锁) 3.信号量(了解) 4.队列 5.管道 6.共享数据 7.事件(了解) 四.进程池 一.multiprocessiong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multiprocessi

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,

目录 1 GIL 1.1 为什么会有GIL 1.2 GIL与thread lock 1.3 个人总结 2 multiprocessing模块 2.1 Process类 2.2 Process类的方法 2.3 Process的其他属性 2.3 基本使用 2.4 进程同步锁 2.5 进程池 2.5.1 常用方法 2.5.2 AsyncResul对象常用方法 2.5.3 回调函数 2.6 进程间通讯 2.6.1 队列 2.6.2 共享数据 1 GIL         GIL:Global Interp

序列号的构成 为建立良好的数据治理方案,作数据掌握.分析.统计.商业智能等用途,业务数据的编码制定通常都会遵循一定的规则,一般来讲,都会有自己的编码规则和自增序列构成.比如我们常见的身份证号.银行卡号.社保电脑号等等. 以某公司产品标识码(代表该产品的唯一编码)的构成为例: 规则定义:商品款号(8位)+颜色号(3位)+号型码(3位) (共14位) 其标识码为:62X19001 001 46A 业务含义为: 2009年男装秋冬季仿毛套西黑色170A版 简单来讲,业务编码是由规则和序列构成,规则是允

前导理论知识见:python并发编程&多进程(一) 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()查看本机核数),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

Python 3 并发编程多进程之进程同步(锁) 进程之间数据不共享,但是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,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理. 1.多个进程共享同一打印终端 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('%s is done' %os.g

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,

使用ab 进行并发压力测试 - 参与商 - 博客园 https://www.cnblogs.com/shenshangzz/p/8340640.html 使用ab 进行并发压力测试   ab全称为:apache bench. 是apache自带的压力测试工具.ab非常实用,它不仅可以对apache服务器进行网站访问压力测试,也可以对或其它类型的服务器进行压力测试.比如nginx.tomcat.IIS等. 安装ab命令: ubuntu: sudo apt-get install apache2-u

1.带server2.0装饰器 接口访问数据库查询 并发100 平均每秒处理11.8次请求 平均响应时间6944ms 接口不做任何处理 并发100 平均每秒处理99.9次请求 平均响应时间3ms 并发500 平均每秒处理467.9次请求 平均响应时间4ms 并发1000 平均每秒处理936.8次请求 平均响应时间6ms 再提高并发 并不能再提高处理速度了 小法目前接口 并发100 平均每秒处理11次请求 平均响应时间6647ms 2.接口不使用任何装饰器 接口不做任何处理 并发100 平均每秒处

""" 问题:当多个进程使用同一份数据资源的时候,就会引发数据安全或顺序混乱的问题 """ ''' 进程同步 ''' #多进程抢占输出资源 import os import time import random from multiprocessing import Process def work(n): print(f'{n}: {os.getpid()} is running') # time.sleep(random.random())

一 multiprocessing模块介绍 二 process类的介绍 三 process类的使用 四 守护进程 五 进程同步(锁) 六 队列 七 管道 八 共享数据 九 信号量 十 事件 十一 进程池 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