选自UC Berkeley Rise Lab 作者:Devin Petersohn 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路雪 本文中,来自 UC Berkeley 的 Devin Petersohn 发布文章介绍了其参与的项目 Pandas on Ray,使用这款工具,无需对代码进行太多改动即可加速 Pandas,遇到大型数据集也不怕。作者还对 Pandas on Ray、Pandas 进行了对比评估。机器之心对此文进行了编译介绍。 项目链接:https://github.com/ray-pro
Pandas 是数据科学领域的工作者都熟知的程序库。它提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。但是,当处理过于庞大的数据时,单个内核上运行的 Pandas 就会变得力不从心,人们不得不求助于不同的分布式系统来提高性能。然而,为了提高性能而做的这种权衡会带来陡峭的学习曲线。
网络通讯在系统交互中是必不可少的一部分,无论是面试还是工作中都是绕不过去的一部分,本节我们来谈谈Java网络编程中的一些知识,本chat内容如下:
在Android开发中,我们可能会使用单独的进程来做一些事情,比如推送服务,心跳服务等,这些不需要主应用启动,只需要一个独立的进程即可。这时候我们一般都会采用启动一个后台Service,这个Service运行在一个独立的进程中,比如在Androidmainfest.xml中配置Service的android:process=”:push”指定该Service运行在:push进程中。
1.双击批注 基本使用不提,在整个测试过程我们经常会遇到很多场景,每个场景的性能数据一般都会各有不同,所以为了在报告中看的更明显,我们可以增加批注,比如标记关键节点等。 鼠标左键双加添加批注 批注及标定(鼠标左键双击,则批注。左键双击已生成的批注,则取消。鼠标左键单击,则标定):
SRS单进程能支持9000并发,nginx-rtmp单进程最多支持3000个,单进程的性能SRS是nginx-rtmp的三倍。SRS单进程性能如何做到nginx-rtmp的三倍的?SRS哪几个结构极大提升了性能? 先来看看我们遇到的问题,RTMP协议和HTTP协议是又很大不同的。nginx在分发HLS,即m3u8文本文件和ts视频文件时,对所有连接发送的都是同一个内容,甚至可以调用sendfile让内核自己发fd去,nginx服务器自己要干的事情很少了;如果nginx必须把每个ts的内容读出来,修改里面某些
以前我们的代码,从上往下执行,每一行都会占用一定的 CPU 时间,这些代码的执行顺序,也是和编写的顺序基本一致,任何一行代码,都是唯一时刻的执行任务。当我们在编写分布式程序的时候,我们的代码将不再好像那些单进程、单线程的程序一样简单。我们要把同时运行的不同代码,在同一段代码中编写。就好像我们要把整个交响乐团的每个乐器的乐谱,全部写到一张纸上。为了解决这种编程的复杂度,业界发展出了多种编码形式。
udp 数据包的理论长度是多少,合适的 udp 数据包应该是多少呢?
在服务器端程序开发领域,性能问题一直是备受关注的重点。业界有大量的框架、组件、类库都是以性能为卖点而广为人知。然而,服务器端程序在性能问题上应该有何种基本思路,这个却很少被这些项目的文档提及。本文正式希望介绍服务器端解决性能问题的基本策略和经典实践,并分为几个部分来说明:
本文是笔者对Mario Kosaka写的inside look at modern web browser系列文章的翻译。这里的翻译不是指直译,而是结合个人的理解将作者想表达的意思表达出来,而且会尽量补充一些相关的内容来帮助大家更好地理解。
在计算机操作系统中,进程是进行资源分配和调度的基本单位。这对于基于Linux内核的Android系统也不例外。在Android的设计中,一个应用默认有一个(主)进程。但是我们通过配置可以实现一个应用对应多个进程。
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。
浏览器是一个运行在操作系统上的应用程序,每个应用程序必须至少启动一个进程来执行其功能,每个程序往往又会执行很多任务,那么进程就会创建很多线程来执行这些小的任务。
def gcd(pair): a, b = pair low = min(a, b) for i in range(low, 0, -1): if a % i == 0 and b % i == 0: return i
选自TowardsDataScience 作者:Léo Beaucourt 机器之心编译 参与:李诗萌、路雪 本文展示了如何使用 Docker 容器中的 TensorFlow 目标检测 API,通过网
当下浏览器内核主要有 Webkit、Blink 等。本文分析注意是自 2001 年 Webkit 从 KHTML 分离出去并开源后,各大浏览器厂商魔改 Webkit 的时期,这些魔改的内核最终以 Chromium 受众最多而脱颖而出。本文就以 Chromium 浏览器架构为基础,逐层探入进行剖析。
这是我在网上找到的一份 Android 键值对存储方案的性能测试对比(数越小越好):
一个在内存中运行的应用程序。每个进程都有自己独立的一块内存空间,一个进程可以有多个线程,比如在Windows系统中,一个运行的xx.exe就是一个进程。
当提及并发编程时,我们实际上在谈论如何让程序在同时执行多个任务时更加高效。在现代软件开发中,利用并发编程的技术已成为关键,因为它可以充分利用计算机的多核处理能力,提高程序的性能和响应速度。Python 作为一门广泛使用的编程语言,提供了多种并发编程的工具和技术,使得开发人员能够轻松地在其应用程序中实现并发性。
apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。使用时,通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算,官方上给出DataFrame的apply()用法:
多路-指的是多个socket连接,复用-指的是复用一个线程。多路复用主要有三种技术:select,poll,epoll。epoll是最新的也是目前最好的多路复用技术。
在这个由4部分组成的系列文章中,我们将介绍Chrome浏览器从高级架构到渲染管道的具体细节。 如果你想知道浏览器是如何将你的代码转换为功能性网站的,或者你想知道为什么需要使用某些特定技术来提高性能,那么本系列非常适合你。
Python运行的慢是历来被诟病的,一方面和语言有关,另一方面可能就是你代码的问题。语言方面的问题我们解决不了,所以只能在编程技巧上来提高程序的运行效率。下面就给大家分享几个提高运行效率的编程方法。
主流操作系统的线程模型有三种:内核线程模型、用户线程模型、混合线程模型,感兴趣的可以自己查阅相关资料 HotSpot虚拟机使用的是内核线程模型(Kernel-Level Thread, KLT):由操作系统内核(Kernel,下称内核)支持的线程,这种线程由内核来完成线程切换,一个线程对应一个内核线程,注意内核线程也是进程
抛开自己配置错误的一些原因,Fluentd性能问题的最主要原因是因为Fluentd是使用Ruby写的,而Ruby有全局锁(GIL),因而在一个Ruby进程里面同时最多只有一个线程在运行。这样的话,Ruby的多线程对需要更多计算资源的操作显得无能为力,具体的体现可以用top查看进程的运行情况,如果Fluentd到达性能瓶颈的话,Fluentd的进程会一直占用100%左右的计算资源,再也不能提升,对于有四个核的计算机来说,最多也就使用的1/4的计算能力,这是极其浪费的。而且当Fluentd进程到达瓶颈后,数据会处理不完,导致数据收集的速度落后于数据产生的速度。
Redis的高并发和快速原因 1.redis是基于内存的,内存的读写速度非常快;
随着弹幕数量越来越多,以及我们会不断的往视频上面添加越来越多的动画,如何让各种弹幕流畅的展示给我们的用户,成为了我们必须要考虑的问题。这要求我们需要了解浏览器底层的渲染原理,才能以最低的性能消耗来实现我们的各种弹幕效果,知道哪些性能消耗是我们前端可以避免的。
在Python编程中,多进程编程是一种重要的技术手段。Python作为一种高级编程语言,天生具有多线程编程的特性,但是由于GIL(Global Interpreter Lock)的存在,线程在并发执行的效率较低。多进程编程则是一种有效的解决方案。
今天遇到的新单词: terminal n终端 terminate v结束,使终结 basic adj基本的
在学习廖雪峰老师的python教程,学习了多进程和多线程,记录下核心的思路和方法。
导语:本文从市面主流的浏览器及相应的内核引擎开始,介绍了Chromium为代表的浏览器架构及Blink内核的功能架构。Chromium为多进程架构,用户从启动运行浏览器后,先后经过页面导航、渲染、资源加载、样式计算、布局、绘制、合成到栅格化,最后完成GPU展示。而页面渲染完成后,浏览器如何响应页面操作事件也进行了深入的介绍。良心推荐! 本文第二至五部分内容根据 Mariko Kosaka 的英文原版《Inside look at modern web browser》(见参考文献),进行翻译、理解
不论是单线程还是多线程,MMKV的读写能力都远远的甩开了SharedPreferences&SQLite&SQLite+Transacion。不过下面一句话仅代表了我的个人意见,也是为什么我只写SharedPreferences和MMKV两者比较的原因,因为我个人认为SQLite和他们不太属于同一类产品,所以比较的意义上来说就趋于普通。
进程和线程是操作系统层面的概念,本质上就是两个操作系统内核对象:即操作系统定义的两个数据结构,操作系统通过这两个数据结构,来管理程序的运行。 (1)以多进程形式,允许多个任务同时运行; (2)以多线程形式,允许单个任务分成不同的部分运行; (3)提供协调机制,一方面防止进程之间和线程之间产生冲突,另一方面允许进程之间和线程之间共享资源。
这一篇涉及到如何在网页请求环节使用多进程任务处理功能,因为网页请求涉及到两个重要问题:一是多进程的并发操作会面临更大的反爬风险,所以面临更严峻的反爬风险,二是抓取网页数据需要获取返回值,而且这些返回值需要汇集成一个关系表(数据框)(区别于上一篇中的二进制文件下载,文件下载仅仅执行语句块命令即可,无需收集返回值)。 R语言使用RCurl+XML,Python使用urllib+lxml。 方案1——自建显式循环: 📷 📷 整个过程耗时11.03秒。 方案2——使用向量化函数: 📷 整个过程耗时9.07m。 方案
在处理大规模数据集或进行复杂计算时,性能是关键的考虑因素。NumPy 提供了一些工具和技巧,帮助用户优化代码以提高执行效率。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的性能优化技术,并通过实例演示如何应用这些技巧。
多进程编程知识是Python程序员进阶高级的必备知识点,我们平时习惯了使用multiprocessing库来操纵多进程,但是并不知道它的具体实现原理。下面我对多进程的常用知识点都简单列了一遍,使用原生的多进程方法调用,帮助读者理解多进程的实现机制。代码跑在linux环境下。没有linux条件的,可以使用docker或者虚拟机运行进行体验。
相信大部分R语言初学者,在刚开始入门之处,都曾被告诫在处理多重复任务时,尽量不要使用显式的for循环,而要尽可能的使用R语言内置的apply组函数,这样可以极大地提高代码运行效率。 但是实际上除了内的apply组函数之外,你还有另外一个更好地选择,就是利用一些支持并行运算的扩展包,来发挥本地计算机的多和计算优势。 本篇要讲解的包是foreach包,这是一个支持在R语言中调用多进程功能的第三方包,之前在对比显式循环、矢量化函数以及多进程在数据抓取的效率一文中,曾经演示过具体的代码。 library("fore
一 : 科普一分钟 尽管进程间是独立存在的,不能相互访问彼此的数据,但是在python中却存在进程间的通信方法,来帮助我们可以利用多核CPU也能共享数据. 对于多线程其实也是存在一些缺点的,不是任何场景我们都用多线程来完成并发处理任务,因为CPU操作线程,所以线程多了,对于计算机的资源消耗是十分严重的,多线程适合IO操作密集的任务,那么怎么办呢, 协程的出现帮我们解决了这个问题 ,协程是比线程更小的一个单位,但是它的作用却不容忽视. 二 : 多进程 1.多进程简单了解 : 进程之间是独立的,
在使用PyTorch进行多进程训练时,有时会遇到程序卡死的问题。本文将介绍可能导致torch多进程卡死的原因以及如何解决这个问题。
English User's Guide:https://bbs.perfdog.qq.com/article-detail.htmlid=7
IBM有个家伙做了个测试,发现切换线程context的时候,windows比linux快一倍多。进出最快的锁(windows2k的 critical section和linux的pthread_mutex),windows比linux的要快五倍左右。当然这并不是说linux不好,而且在经过实际编程之后,综合来看我觉得linux更适合做high performance server,不过在多线程这个具体的领域内,linux还是稍逊windows一点。这应该是情有可原的,毕竟unix家族都是从多进程过来的,而 windows从头就是多线程的。
多进程顾名思义程序启动的时候运行多个进程,每个进程启动一条线程进行程序处理。 没启动一个进程就要单独划分一块内存资源。就像工厂的厂房。为了提高效率每多添加一条生产线就要单独再盖一个厂房。每个厂房相互是独立的。所以启动多进程是很消耗资源的,毕竟厂房盖多了厂区就没地方给其他设施用了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云