rush 是一个类似于 GNU-parallel 的工具，提供了并行化命令的处理方案。...简单使用 简单运行 $ seq 1 3 | rush echo {} 1 2 3 使用 -k 保证输出顺序不变，对比下下面两个结果： seq 1 10 | rush echo {} 8 1 2 4 7...$ seq 1 10 | rush -k echo {} 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 要并行的命令是可以包裹在引号中的...-r 设定重试次数 这个在处理一些涉及联网的操作时应该相当有用。...❞ -n 传递多行数据到命令 seq 5 | rush -n 2 -k 'echo "{}"; echo' 1 2 3 4 5 -t 设定超时 这个功能我自己认为用处不是很大，但对于处理那种长时间生信数据处理来说有时候可能会有发挥的地方
[dzgcqthnbp.jpeg] 前言 前几篇文章着重介绍了后端服务数据库和多线程并行处理优化，并示例了改造前后的伪代码逻辑。当然了，优化是无止境的，前人栽树后人乘凉。...SpringBoot开发案例之JdbcTemplate批量操作 SpringBoot开发案例之CountDownLatch多任务并行处理 改造 理论上讲，线程越多程序可能更快，但是在实际使用中我们需要考虑到线程本身的创建以及销毁的资源消耗...程序逻辑 [多任务并行+线程池处理.png] 一张图能解决的问题，就应该尽可能的少BB，当然底层原理性的东西还是需要大家去记忆并理解的。...Java 线程池 Java通过Executors提供四种线程池，分别为： newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程...代码实现 方式一(CountDownLatch) /** * 多任务并行+线程池统计 * 创建者 科帮网 https://blog.52itstyle.com * 创建时间 2018年4月
前言 前几篇文章着重介绍了后端服务数据库和多线程并行处理优化，并示例了改造前后的伪代码逻辑。当然了，优化是无止境的，前人栽树后人乘凉。...Java 线程池 Java通过Executors提供四种线程池，分别为： newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程...代码实现 方式一(CountDownLatch) /** * 多任务并行+线程池统计 * 创建者 科帮网 https://blog.52itstyle.vip * 创建时间 2018年4月...,还未执行的线程会在队列中等待 * 监控队列长度，确保队列有界 * 不当的线程池大小会使得处理速度变慢，稳定性下降，并且导致内存泄露。...,还未执行的线程会在队列中等待 * 监控队列长度，确保队列有界 * 不当的线程池大小会使得处理速度变慢，稳定性下降，并且导致内存泄露。
import multiprocessing def function_square(data): result=data*data return res...
7 * (i + 1)], None)) reqs = threadpool.makeRequests(sum, reqlist, callback=onresult) # 创建线程为10的线程池...totalsum) 程序主入口 if name == 'main': threadpoolSum() -----------------------------------------------进程池...sum函数求和 def sum(start, end): sum = 0 for i in range(start, end + 1): sum += i return sum 结果统一回调并处理...totalsum = 0 def onresult(sum): global totalsum totalsum += sum def MultiprocessPoolSum(): # 创建10条进程池
之前接触到的一些数据搜索项目，涉及到请求模拟，基于反爬需要使用随机的User Agent，于是使用Redis实现了一个十分简易的UA池。...这里三点都可以从UA数据的来源解决，实际上我们应该关注具体的实现方案。简单分析一下，流程如下： ? 在设计UA池的时候，它的数据结构和环形队列十分类似： ?...最终的实现就是：需要通过中间件实现分布式队列（只是队列，不是消息队列）。 具体实现方案 毫无疑问需要一个分布式数据库类型的中间件才能存放已经准备好的UA，第一印象就感觉Redis会比较合适。...因为需要导入的UA数据集合一般不会太大，考虑先把这个集合的数据随机打散，如果使用Java开发可以直接使用Collections#shuffle()洗牌算法，当然也可以自行实现这个数据随机分布的算法，这一步对于一些被模拟方会严格检验...小结 其实UA池的设计难度并不大，需要注意几个要点： 一般主流的移动设备或者桌面设备的系统版本不会太多，所以来源UA数据不会太多，最简单的实现可以使用文件存放，一次读取直接写入Redis中。
所以整个执行过程会变成如下的效果： image.png 为了提升性能，我们采用线程池来负责多线程的处理操作，因为我们需要得到各个子线程处理的结果，所以我们需要使用 Future来实现： public...、以及并行处理逻辑的实现策略了吧？...看下三个方法的源码实现，会发现其整体实现逻辑都是一致的，仅仅是使用线程池这个地方的逻辑有一点点的差异： image.png 有兴趣的可以去翻一下此部分的源码实现，这里概括下三者的区别： thenCombine...image.png 基于异步编程实现的并行操作也是借助线程池的方式，通过多线程同时执行来实现效率提升的。...综合而言： 如果业务处理逻辑是CPU密集型的操作，优先使用基于线程池实现并发处理方案（可以避免线程间切换导致的系统性能浪费）。
为此我们应使用线程池来解决这个问题。...线程池的主要实现方法： 1、 Executors.newFixedThreadPool(int nThreads); 说明：创建固定大小(nThreads, 大小不能超过int的最大值)的线程池 //...缓冲任务的队列为LinkedBlockingQueue,大小为整型的最大数，当使用此线程池时，在同执行的任务数量超过传入的线程池大小值后，将会放入LinkedBlockingQueue，在LinkedBlockingQueue...ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool(ThreadFactory threadFactory) ; 说明：使用时，放入线程池的...; } 自定义线程池 ? corePoolSize：核心池的大小，这个参数跟后面讲述的线程池的实现原理有非常大的关系。
curl_setopt($ch2, CURLOPT_URL, "http://www.php.net/"); curl_setopt($ch2, CURLOPT_HEADER, 0); // 创建批处理...curl_multi_init(); // 增加2个句柄 curl_multi_add_handle(mh,ch1); curl_multi_add_handle(mh,ch2); running=null; // 执行批处理句柄
GPU加速： 使用图形处理器（GPU）进行并行计算，通过CUDA、OpenCL等GPU编程框架来实现并行计算任务的加速，尤其适用于科学计算、机器学习等需要大量数值计算的应用领域。...通过应用这些高级的并行编程技术，可以进一步提高程序的性能和扩展性，实现更加高效和灵活的并行计算和数据处理。...总结并行编程是提高程序性能和扩展性的重要手段，通过合理地利用多核处理器和分布式计算资源，可以实现任务的并行执行，加速程序的运行速度，处理大规模数据和复杂计算任务。...首先，我们介绍了线程池和进程池作为实现并行编程的基本工具，它们分别适用于不同类型的任务和计算机资源的情况。然后，我们讨论了并发编程中常见的问题和解决方案，包括异常处理、数据同步与共享、监控与调优等。...综上所述，通过合理地选择并使用并行编程技术和方法，并结合可视化与分析技术进行监控与调优，可以实现更加高效和稳定的并行计算和数据处理，提高程序的性能和扩展性，满足不同应用场景的需求。
背景 本文是一个短文章，介绍Java 中的并行处理。 说明：10多分钟读完的文章我称之为短文章，适合快速阅读。...从理论上讲，在 n 个并行处理的执行速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。...steam 的另一个价值是创造性地支持并行处理（parallel processing）。...它使用 parallel 方法并行处理所有的task，并使用 reduce 方法计算最终的结果。 4....扩展 线程池方式实现并行处理 jdk1.5引入了并发包，其中包括了ThreadPoolExecutor，相关代码如下： public class ExecutorServiceTest {
1.2 Golang CSP Golang 就是借用CSP模型的一些概念为之实现并发进行理论支持，其实从实际上出发，go语言并没有，完全实现了CSP模型的所有理论，仅仅是借用了 process和channel...2.4 go实现外部排序 pipeline 我们使用外部排序的时候,会用到归并排序, 先来看看什么是归并排序?...代码实现 我们使用案例来说明管道的使用 3.1 channel是goroutine和goroutine之间的通信 首先, 将数据放入管道中.....这里有个疑问, 为什么要将数据放入管道中呢?...肯定是要比直接处理要慢的. 第二: 虽然用管道会慢, 但我们依然用它,为什么么? 这里是开启了4路并行处理. 文件一共800M, 那么如果是8G呢?800G呢?我们能用一个线程单独去执行么?...一定要用这种并行的方式. ---------------------------- 通常服务器的日志都是放在不同的机器上的, 某几台机器接收日志文件. 然后传输给其他机器进行数据处理.
下图描述了指令并行性、数据并行性的示例: 并行,是提高处理器性能的不二法门,下面,我们就来详细介绍处理器的各种并行性。...指令的并行化可由编译器完成,也可以由程序员手工写并行汇编代码实现. VLIW的典型代表是DSP。...TI DSP所使用的汇编代码格式如下: 指令前面的“||”表示这条指令和上条指令在同一个Cycle执行,如果没有“||”,则表示这条指令在下一个Cycle执行。...而后来产生的新的指令集的处理器,大都采用了ⅤLIW结构,如 Tilera和Tensilica公司的处理器。 在 Multi-Issue结构中,不乱序也能实现一定程度的并行。...例如,处理器内部有两条执行路径,一条路径执行浮点指令,一条路径执行整数指令,由于浮点指令和整数指令分别使用不同的寄存器,它们没有相关性,可以并行执行。
这个时候我们就需要使用到suprocess的Popen()方法。该方法有以下参数： args：shell命令，可以是字符串，或者序列类型，如list,tuple。...如果env=None，则默认从父进程继承环境变量 universal_newlines：不同系统的的换行符不同，当该参数设定为true时，则表示使用\n作为换行符 示例1，在/root下创建一个suprocesstest...的目录： >>> a = subprocess.Popen('mkdir subprocesstest',shell=True,cwd='/root') 示例2，使用python执行几个命令： import...obj.stdout.close() cmd_error = obj.stderr.read() obj.stderr.close() print cmd_out print cmd_error 也可以使用如下方法
（2）快的方法 concurrent.futures 模块能够利用并行处理来帮我们加速，什么是并行处理，举个例子： 假设我们要把1000个钉子钉入一块木头里，钉一次要1秒，那么1000次就要1000秒。...这就是并行处理 这1000张照片，也可以分成多个进程来处理。...用 concurrent.futures 库只要多3行代码： 代码中，首先把具体的处理过程打包成函数 load_and_resize()，然后用框出来的3行代码，即可实现多线程处理： with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor...这个语句意味着，用6个进程，来并行对 image_file 文件进行 load_and_resize 处理。...（3）例外情况 由于并行的处理是没有顺序的，因此如果你需要的结果是按照特定顺序排列的，那么这种方法不是很适用。
并行编程 线程 进程 使用多个进程 接口 Executor ，ProcessPoolExecutor 5. 锁 6. 分布式处理 dask pyspark mpi4py 科学计算 7....响应式编程 旨在打造出色的并发系统 响应速度快 伸缩性高，处理各种负载 富有弹性，应对故障 消息驱动，不阻塞 ReactiveX 是一个项目，实现了用于众多语言的响应式编程工具，RxPy 是其中一个库...并行编程 问题是独立的，或者高度独立的，可以使用多核进行计算 如果子问题之间需要共享数据，实现起来不那么容器，有进程间通信开销的问题 线程 以共享内存方式实现并行的一种常见方式是 线程 由于 python...线程执行 python 语句时，获取一个锁，执行完毕后，释放锁 每次只有一个线程能够获得这个锁，其他线程就不能执行 python 语句了 虽然有 GIL 的问题，但是遇到耗时操作（I/O） 时，依然可以使用线程来实现并发...使用多个进程 multiprocessing.Process 派生子类 实现 Process.run 编写子进程中要执行的代码，processor_obj.start() 调用 import multiprocessing
实现了对threading和multiprocessing的更高级的抽象，对编写线程池/进程池提供了直接的支持。 concurrent.futures基础模块是executor和future。 ...concurrent.futures模块的基础是Exectuor，Executor是一个抽象类，它不能被直接使用。...我们可以将相应的tasks直接放入线程池/进程池，不需要维护Queue来操心死锁的问题，线程池/进程池会自动帮我们调度。 ...二、submit()方法实现进程池/线程池 进程池 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor import os,time,random def...以下是通过concurrent.futures模块下类ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor实例化的对象的map方法实现进程池、线程池 from concurrent.futures
扩展库pyopencl使得可以在Python中调用OpenCL的并行计算API。...OpenCL（Open Computing Language）是跨平台的并行编程标准，可以运行在个人电脑、服务器、移动终端以及嵌入式系统等多种平台，既可以运行在CPU上又可以运行于GPU上，大幅度提高了各类应用中的数据处理速度...if(j >= b_g[i]) { res_g[i] = a_g[i]; }''', 'isPrime' ) #定义待测数值范围，和每次处理的数字数量...end) size = 1000 result = 0 ctx = cl.create_some_context() queue = cl.CommandQueue(ctx) #对指定范围内的数字进行分批处理...for i in range(end//size + 1): startN = i * size #本次要处理的数字范围 a_np = np.array(start_end[startN
借助于扩展库pycuda，可以在Python中访问NVIDIA显卡提供的CUDA并行计算API，使用非常方便。...安装pycuda时要求已正确安装合适版本的CUDA和Visual Studio（注意，并不是版本越新越合适，目前2015暂时还不行，最好使用VS2013），然后再使用pip安装pycuda。...import pycuda.driver as drv import numpy as np from pycuda.compiler import SourceModule #编译C代码进入显卡，并行判断素数...100000000 size = 1000 #获取函数 isPrime = mod.get_function("isPrime") result = 0 start = time.time() #分段处理...，每次处理1000个数字 for i in range(end//size): startN = i * size a = np.array(range(startN, startN+size
OLTP，即在线事务型处理。在线事务处理数据量相对较小，普遍时延要求较高，要求达到毫秒级。TBase设计支持HTAP，即混合事务处理和在线分析型数据库。...tbase能够在单集群内部同时处理OLAP和OLTP两类业务。本文主要体验了OLAP模式下大表的Join统计查询。...操作流程 1、创建测试表 1.jpg 2、构建测试数据 2.jpg 3、编写测试脚本 3.jpg 4、测试运行 4.jpg TBase 作为分布式数据库，宣称支持节点级别的并行外，还提供了单节点内部算子级别的并行能力...在每一步计算的过程中，还会使用指令级的 SIMD 的一些指令来加速。做到了从节点级到进程级以及指令级的一个并行。...在本测试实验中，经过横向对比，如PostgreSQL，跑同样的测试用例，tbase在性能上提升不少，由此看来tbase中多线程并行运算对提高运算效率还是很不错的，继续努力。
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