Python 网络编程中的线程主要用于实现多客户端同时连接服务器的功能。在网络编程中，多线程服务器编程可以提高服务器的并发性能和吞吐量，能够更好地满足大规模网络应用的需求。
在过去的工作中，我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能，在这个过程中，整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化，会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下，优化的思路和方法啊。
前言的前言 服务器模型涉及到线程模式和IO模式，搞清楚这些就能针对各种场景有的放矢。该系列分成三部分： 单线程/多线程阻塞I/O模型 单线程非阻塞I/O模型 多线程非阻塞I/O模型，Reactor及其改进 前言 这里探讨的服务器模型主要指的是服务器端对I/O的处理模型。从不同维度可以有不同的分类，这里从I/O的阻塞与非阻塞、I/O处理的单线程与多线程角度探讨服务器模型。 对于I/O，可以分成阻塞I/O与非阻塞I/O两大类型。阻塞I/O在做I/O读写操作时会使当前线程进入阻塞状态，而非阻塞I/O则不进入阻塞状
大数据作为Java新一轮的热点方向，越来越多的企业在招聘当中，想要找到懂分布式、高并发的开发人才，而在Java大数据方向上，分布式、高并发、多线程既是重点，也是难点。今天我们就来聊聊Java大数据开发当中，分布式、高并发与多线程的概念异同。
当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决，或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题，是不是一脸懵逼？
在工作中经常遇到需要并发编程的实例，一直没有时间来整理，现在空了下来，个人整理对并发一下理解。 关于并发编程的几个误解 误解一：并发编程就是多线程 实际上多线只是并发编程的一中形式，在C#中还有很多更实用、更方便的并发编程技术，包括异步编程、并行编程、TPL数据流、响应式编程等。 误解二：只有大型服务器程序才需要考虑并发 服务器端的大型程序要响应大量客户端的数据请求，当然要充分考虑并发。但是桌面程序和手机、平板等移动端应用同样需要考虑并发编程，因为它们是直接面向最终用户的，而现在用户对使用体验的要求越来
衡量一个接口是否能够支撑高并发，我们最先想到的就是他的QPS是多少，影响QPS大小的关键因素是你的系统是否支持分布式、高并发，当提起这几三个词的时候，是不是很多人都认为分布式=高并发=多线程？
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
服务器设计技术有很多，按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。 1 循环服务器与并发服务器模型 在网络程序里面，一般来说都是许多客户对应一个服务器，为了处理客户的请求，对服务端的程序就提出了特殊的要求。 目前最常用的服务器模型有： ·循环服务器：服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求 ·并发服务器：服务器在同一时刻可以响应多个客户端的请求 1.1 UDP循环服务器的实现方法： UDP循环服务器每次从套接字上读取一个客户端的请求->处理->然后将结果返回给客户机
目前，面对并发环境，主流互联网服务器编程模型有两种：多线程模型以及事件驱动模型。但是这两个模型都不足以解决这个问题。我们来首先看一下这两种编程模型。
并发 两个或者更多的任务（独立的活动）同时发生（进行）：一个程序同时执行多个独立的任务。 以往计算机，单核cpu（中央处理器）—— 某一个时刻只能执行一个任务：由操作系统调度，每秒钟进行多次所谓的“任务切换”。 并发的假象（不是真正的并发），这种切换（上下文切换）是要有时间开销的。 比如操作系统要保存你切换时的各种状态，执行进度等信息，都需要时间，一会切换回来的时候要复原这些信息。 硬件发展，出现了多处理器计算机：用于服务器和高性能计算领域。 台式机：在一块芯片上有多核（多个）cpu：双核，4核，8核
回顾网站架构演化历程，当网站遇到性能瓶颈时，第一个想到的解决方案就是使用缓存。在整个网站应用中，缓存几乎无处不在，既存在于浏览器，也存在于应用服务器和数据库服务器；即可以对数据缓存，也可以对文件缓存，还可以对页面片段缓存，对网站性能优化意义重大。
看到分布式、高并发、多线程这三个词的时候，很多人是不是都认为分布式=高并发=多线程？
了解关于cgi、fastCGI、php-cgi、php-fpm的概念更能加深理解。 下面是我查阅大量资料后整理的关系图供大家参考，也欢迎留言一起讨论
大家所熟悉的性能测试工具有Loadrunner、JMeter，以及其他小众一些的工具，如Locust、Ngrinder、Gatling等等，那么你们知道这些工具有什么不同吗？为什么有的工具能模拟数千上几万的并发，有的工具单机只能模拟一两千的并发，这其中的原因是什么呢？那么这节课我就来告诉大家，你所不了解性能测试工具的一面：并发模式。
本文来自拥有十年IT从业经验、擅长网站架构设计、Web前端技术以及Java企业级开发的夏俊，此文也是《关于大型网站技术演进的思考》系列文章的最新出炉内容，首发于CSDN，各位技术人员不容错过。 以下为正文： 一、引子 《关于大型网站技术演进的思考》已经连载完了两个系列，它们分别是《存储的瓶颈》和《网站静态化的处理》，这两个系列对应到网站里的组件就是存储端和浏览器端，网站除了这两端外，还有一端那就是服务端了，服务端上接浏览器端，下承存储端，所以当我们想让网站的浏览器端或存储端性能更加优秀的时候，就不得不去考虑
前言的前言 服务器模型涉及到线程模式和IO模式，搞清楚这些就能针对各种场景有的放矢。该系列分成三部分： 单线程/多线程阻塞I/O模型 单线程非阻塞I/O模型 多线程非阻塞I/O模型，Reactor及其改进 前言 这里探讨的服务器模型主要指的是服务器端对I/O的处理模型。从不同维度可以有不同的分类，这里从I/O的阻塞与非阻塞、I/O处理的单线程与多线程角度探讨服务器模型。 对于I/O，可以分成阻塞I/O与非阻塞I/O两大类型。阻塞I/O在做I/O读写操作时会使当前线程进入阻塞状态，而非阻塞I/O则
多进程并发即运行多个独立的程序，优势在于并发处理的任务都由操作系统管理，不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便；
image.png 基本原理 Nginx 的进程模型 📷 Nginx 服务器，正常运行过程中： 多进程：一个 Master 进程、多个 Worker 进
Redis是一个高性能的键值存储系统，广泛用于缓存、队列、计数器等场景。在Redis 6.0版本中引入了多线程模型，这一改进在提高性能方面取得了显著的优势。本篇博客将详细探讨Redis 6.0多线程模型相对于单线程模型的优化之处，以及如何使用多线程Redis来提升应用程序性能。
本文介绍了多线程和并发的基本概念，以及常见的多线程服务器方案，如基于循环的迭代服务器、基于协程的并发服务器、基于事件驱动的非阻塞服务器和异步I/O服务器。作者还列举了一些常见的服务器应用场景，并给出了muduo库和Boost.Asio库的示例代码。
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载，这就是所
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个 CPU、多台服务器来分担负载，这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单，但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序，往往都是以一个 CPU，一块内存为基础来设计的，所以要让多个程序同时运行，并且协调运作，这需要更多的底层工作。
1、SEDA架构的起源和特点 当前最流行的互联网服务器模型基本都是基于多线程／进程并发服务模型。然而当线程数目增加到一定值后，系统性能会下降，这就限制了系统支持高并发请求的能力。这种缺陷是多线程／进程本身的架构造成的。加州大学伯克利分校的Matt Welsh提出了一种新的服务器软件架构SEDA。SEDA是Staged Event-Driven Architecture的 缩略语，其基本原理是：应用程序被构造为阶段网络，阶段之间靠事件队列联系，应用程序设计者只负责每个阶段的服务逻辑和阶段间的连接逻辑，而由各阶段自身 负责资源管理和负载适应功能。使用这种分解使系统达到高并发性、高效率性、对负载变化的良好适应性以及良好的系统缩放性。
对于JAVA多线程的应用非常广泛，现在的系统没有多线程几乎什么也做不了，很多时候我们在何种场合如何应用多线程成为一种首先需要选择的问题，另外关于java多线程的知识也是非常的多，本文中先介绍和说明一些常用的，在后续文章中如果有必要再说明更加复杂的吧，本文主要说明多线程的一下几个内容： 1、在应用开发中什么时候选择多线程？ 2、多线程应该注意些什么？ 3、状态转换控制，如何解决死锁？ 4、如何设计一个具有可扩展性的多线程处理器？ 5、多线程联想：在多主机下的扩展-集群？ 6、WEB应用的多线程以及长连接原理。
① 基于事件驱动 : 多个客户端同时向服务器端传递数据 , 每个客户端传递数据的行为都称为一个事件 , 每个事件都会触发相应操作 ;
设计编写一个TCP服务器端程序，需使用多线程处理客户端的连接请求。客户端与服务器端之间的通信内容，以及服务器端的处理功能等可自由设计拓展，无特别限制和要求。
这是一篇来自Python世界的文章，但是对整个编程领域还是适用的，多线程虽然让我们处理请求更快，但是也是有天花板的，绿色(微线程micro-thread)线程之类才是解决方案。 多线程软件开发解决了大量的问题，尤其是以网络为中心的应用程序，这些程序需要严苛的性能快速响应用户。不幸的是，多线程并不足以解决大规模并发性的问题。 解决这些问题需要改变编程模型，使用异步事件和基于回调机制。在Druva,我们创建了一个基于python库的名为Dhaga来解决大规模并发，而编程模型不需要重大改变。 软件开发人员生活在一个并发的世界。线程如今是一等公民，今天在开发过程中，特别是当您的应用程序执行密集的网络运营，如同Druva一样的inSync系统(网络安全同步产品)。多线程帮助网络操作的编程代码流变得简单和顺序。当我们的应用程序需要增强的性能或改善其可伸缩性,我们可以增加线程的数量。 但是当需要成千上万规模的并发请求,线程是不够的。 我们发现多线程使用有以下缺点： 1. inSync系统客户端需要大量的文件通过网络RPC调用备份到服务器。开发人员加快速度的典型方法是使用线程。但多线程带来的性能却增加内存和CPU的使用成本;开发人员需要在速度和线程数之间保持一个平衡。 2.我们的服务器需要处理inSync系统与成千上万的客户之间并发连接和通知。为了有效地处理连接,我们使用线程来处理请求。但inSync系统客户的不断增加也意味着我们不得不继续增加线程的数量,从而消耗大量服务器的内存和CPU。 3.我们的Web服务器需要处理成千上万的平行的HTTP请求。大部分工作是在接收和发送的数据网络套接字并将其传给inSync系统的后端。导致大多数的线程等待网络操作。导致C10K问题，当有成千上万的同步请求到Web服务器，为每个请求生成一个线程是相当不可扩展的(Scale)。 异步框架的限制 许多异步框架,包括 Twisted扭曲、Tornado龙卷风和asyncore可以帮助开发人员远离使用线程的流行的方式。这些框架依赖非阻塞套接字和回调机制(类似Node.js)。如果我们按原样使用这些框架,我们Druva代码的主要部分必须重构。这不是我们想要做的事。重构代码会增加开发和测试周期,从而阻止我们达到规模要求。鉴于产品的多个部分需要大规模,我们每个人将不得不重构他们——因此增加一倍或两倍的努力。 为了避免改变如此多的代码,我们不得不离开直接使用现有的框架。幸运的是,我们发现一些有用的工具。 因为我们想要控制在网络I / O的代码执行,我们需要一种将一个线程划分为微线程micro-thread的方法。我们发现greenlets。它提供一种非隐式的微线程调度，称为co-routine协程。换句话说。当你想控制你的代码运行时它非常有用。您可以构建自定义计划的微线程，因为你可以控制greenlets什么时候yield暂停。这对我们来说是完美的,因为它给了我们完全控制我们的代码的调度。 Tornado是一个用Python编写的简单的、非阻塞的Web服务器框架,旨在处理成千上万的异步请求。我们使用它的核心组件,IOLoop IOStream。IOLoop是一个非阻塞套接字I / O事件循环;它使用epoll(在Linux上)或队列(BSD和Mac OS X)，如果他们是可用的,否则选择()(在Windows上)。IOStream提供方便包装等非阻塞套接字读和写。我们委托所有套接字操作给Tornado，然后使用回调触发代码操作完成(banq注：非常类似Node.js机制)。 这是一个好的开始,但我们需要更多。如果我们在我们的代码中直接用上面的模块,我们大量的RPC代码将不得不改变，通过greenlets调度RPC，确保greenlets不要阻塞(如果greenlets堵塞，它会堵塞整个线程和其他全部),处理来自tornado的回调功能。 我们需要一个抽象来管理和安排greenlets 以避免让它被外部调用堵塞，这个抽象能够超越线程达到大规模可扩展。这个抽象是Dhaga，它能让应用代码流编程起来像传统同步顺序，但是执行是异步的。 Dhaga(来自印地语,这意味着线程)是我们抽象的一个轻量级线程的执行框架。Dhaga类是来源于greenlet，使用堆栈切换在一个操作系统线程中执行多个代码流。一个操作系统的线程中使用协作调度执行多个dhagas。每当一段dhaga等待时(主要是等待一个RPC调用返回)，它yield控制权给父一级(也就是说,是创建它的操作系统级别线程的执行上下文)。然后父一级会调度安排的另一个dhaga准备运行。RPC调用将传递给tornado web服务器异步写入Socket，然后在其返回时注册一个回调，当这个RPC返回时，正在等待的dhaga将被添加到可运行队列中，然后后被父线程拾起。(banq注：类似node.js原理) 我们可以使用Dhaga代替线程
导读：为什么Redis单线程却能支撑高并发？Redis6.0之后为什么又引入多线程？
Golang 的特色之一就是 goroutine ，使得程序员进行并发编程更加方便，适合用来进行服务器编程。作为后端开发工程师，有必要了解并发编程面临的场景和常见的解决方案。一般情况下，是怎样做高并发的编程呢？有那些经典的模型呢？
前不久，我写了一篇《Fabric教程》，简单来说，它是一个用 Python 开发的轻量级的远程系统管理工具，在远程登录服务器、执行 Shell 命令、批量管理服务器、远程部署等场景中，十分好用。
我们先来看看网络中关于线程起源的说明，理解线程的来龙去脉对于掌握多线程有一定帮助。
今天想要介绍的主人公是node.js，在进行web服务端的开发中，我们常会使用到它，对于网红直播带货平台开发者而言，node.js也绝不陌生，它常被用于开发网红直播带货平台的即时聊天部分，用它开发即时聊天系统有什么好处呢？让我们一起分析一下吧。
并发IO问题一直是后端编程中的技术挑战，从最早的同步阻塞Fork进程，到多进程/多线程，到现在的异步IO、协程。PHP程序员因为有强大的LAMP框架，对底层方面的知识知之甚少，本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试，最后再介绍Swoole的使用，深入浅出全面理解并发IO问题。
原文出处： 韩天峰（@韩天峰-Rango） 并 发IO问题一直是后端编程中的技术挑战，从最早的同步阻塞Fork进程，到多进程/多线程，到现在的异步IO、协程。PHP程序员因为有强大的LAMP框架，对底层方面的知识知之甚少，本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试，最后再介绍Swoole的使用，深入浅出全面理解并发IO问题。 多进程/多线程同步阻塞 最早的服务器端程序都是通过多进程、多线程来解决并发IO的问题。进程模型出现的最早，从Unix系统诞生就开始有了进程的概念。最早的服务器端程序一般都是
现如今，我们使用通用的应用程序或库来相互通信。例如，我们经常使用HTTP客户端库从服务器上获取信息并通过web服务执行远程过程调用。但是，通用协议或它的实现有时并不能很好的伸缩。这就像我们不会使用通用HTTP服务器来交换大文件、电子邮件、还有像金融信息、游戏数据等实时信息。这些业务所需要的是高度优化实现协议，用于专门的目的。例如，您可能希望实现一个针对基于ajax的聊天应用程序、媒体流应用、大文件传输进行优化的http服务器。您甚至可能想要设计并实现一个完全符合您的需求的新协议。另一个不可避免的情况是，你不得不去处理一个遗留的专有协议，来保证和旧系统的互操作性。在这些情况下，重要的是在不牺牲最终应用程序的稳定性和性能的前提前，如何尽可能快的实现该协议。
为了说明白为什么引入线程这个概念，我们将线程和进程进行一个对比，这个问题就很清晰明了了。
我们通常说Redis是单线程，主要指Redis的网络I/O和KV对读写是由一个线程完成，是Redis对外提供KV存储服务的主要流程。 但Redis其它功能如持久化、异步删除、集群数据同步等，是由额外线程执行的。
为了减少频繁创建和销毁进程的开销，apache在启动之初，就预先fork一些子进程，然后等待请求进来。每个子进程只有一个线程，在一个时间点内，只能处理一个请求。
Redis 6.0 引入多线程 IO 特性对性能提升至少是一倍以上。据 Redis 作者 antirez 在 RedisConf 2019 分享中介绍，多线程 IO 特性可以显著提高 Redis 的性能和吞吐量，实测 GET/SET 命令在 4 线程 IO 下的性能相比单线程几乎翻倍。国内也有一些大牛在阿里云 ESC 上测试了 unstable 版本的 Redis，结果也证实了多线程比单线程性能提升一倍左右的结论。
① 分布式缓存：缓存的本质就是内存中的哈希表，如果设计一个优质的哈希函数，那么理论上哈希表读写的渐近时间复杂度为O(1)。缓存主要用来存放那些读写比很高、变化很少的数据，这样应用程序读取数据时先到缓存中读取，如果没有或者数据已经失效再去访问数据库或文件系统，并根据拟定的规则将数据写入缓存。对网站数据的访问也符合二八定律（Pareto分布，幂律分布），即80%的访问都集中在20%的数据上，如果能够将这20%的数据缓存起来，那么系统的性能将得到显著的改善。当然，使用缓存需要解决以下几个问题：
线程这个概念大概在1993年后才慢慢流行起来。线程是操作系统进行调度的最小单位，拥有少量的资源，如寄存器和栈。线程的特点是共享地址空间，从而高效地共享数据。多线程的价值是更好地发挥多核处理器的功能。
近些年，随着互联网的大发展，高并发服务器技术也快速进步，从简单的循环服务器模型处理少量网络并发请求，演进到解决C10K，C10M问题的高并发服务器模型。本文结合自己的理解，主要以TCP为例，总结了几种常见的网络服务器模型的实现方式，优缺点，以及应用实例。
因为nginx具备优秀的静态内容处理能力，然后将动态内容转发给uWSGI服务器，这样可以达到很好的客户端响应。支持的并发量更高，方便管理多进程，发挥多核的优势，提升性能。这时候nginx和uWSGI之间的沟通就要用到uwsgi协议。
相当于短链接，当accept之后，就开始数据的接收和数据的发送，不接受新的连接，即一个server，一个client
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