RAII - Resource Acquisition Is Initialization[1] 是个听起来高深莫测不知所云，但实际理解起来并不困难的概念。我们在理解一个新的解决方案的时候，先深入了解它面临的问题，再看之前的解决方案（prior work），然后再看它是怎么解决同样的问题，最后比较优劣。这大概是做研究的通识，也是我们从本原去真正理解事物的最佳途径。
自旋锁：如果内核配置为SMP系统，自旋锁就按SMP系统上的要求来实现真正的自旋等待，但是对于UP系统，自旋锁仅做抢占和中断操作，没有实现真正的“自旋”。如果配置了CONFIG_DEBUG_SPINLOCK，那么自旋锁按照SMP系统来编译。
其实要理解这一点也并不难，调用一个Object的wait与notify/notifyAll的时候，必须保证调用代码对该Object是同步的，也就是说必须在作用等同于synchronized(obj){…}的内部才能够去调用obj的wait与notify/notifyAll三个方法，否则就会报错：
在昨天的文章里面，我们讲到了，当子类试图覆盖父类的时候，可以通过类型标注来发出警告。今天，我们来讲讲如何直接禁止覆盖。
简单来说就是这是一个 IF 语句，这个 IF 判断后面的话，如果你的 Python 程序是直接运行的话，将会被执行，如果是作为导入模块的话，将不会被执行。
当子类试图覆盖父类的时候，可以通过类型标注来发出警告。今天，我们来讲讲如何直接禁止覆盖。
python中除了 线程互斥锁Lock 还有 GIL锁，GIL锁全称：Global Interpreter Lock，任何Python 线程threading 执行前，必须先获得GIL锁才能执行，当线程获取到GIL锁之后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。
一.剪切锁死（shear locking） 简单地说就是在理论上没有剪切变形的单元中发生了剪切变形。该剪切变形也常称伴生剪切（ parasitic shear）。 发生的条件： 1.一阶、全积分单元； 2.受纯弯状态； 产生的结果： 使得弯曲变形偏小，即弯曲刚度太刚。 解决方法： 1.采用减缩积分； 2.细化网格； 3.非协调单元； 4.假定剪切应变法； 二.体积锁死（volumetric locking） 简单地说就是应该有单元的体积变化的时候体积却没发生变化。
上一文分布式锁系列–03关于分布式锁的选型分析01中，我们看到了单节点的redis分布式锁在failover时产生了无法解决的安全问题，因此，Redis的作者antirez提出了一种新的基于redis的分布式锁的算法Redlock，它基于N个完全独立的Redis节点（通常情况下N可以设置成5）。
2.按顺序依次向N个Redis节点执行获取锁的操作。这个获取操作跟前面基于单Redis节点的获取锁的过程相同，包含随机字符串my_random_value，也包含过期时间(比如PX 30000，即锁的有效时间 ：T1)。为了保证在某个Redis节点不可用的时候算法能够继续运行，这个获取锁的操作还有一个超时时间(time out)，它要远小于锁的有效时间（几十毫秒量级）。客户端在向某个Redis节点获取锁失败以后，应该立即尝试下一个Redis节点。这里的失败，应该包含任何类型的失败，比如该Redis节点不可用，或者该Redis节点上的锁已经被其它客户端持有（注：Redlock原文中这里只提到了Redis节点不可用的情况，但也应该包含其它的失败情况）。
上一篇提到重入锁 ReentrantLock 支持两种锁，公平锁与非公平锁。那么这篇文章就来介绍一下公平锁与非公平锁。
本次给大家介绍Python的多线程编程，标题如下： Python多线程简介 Python多线程之threading模块 Python多线程之Lock线程锁 Python多线程之Python的GIL锁 Python多线程之ThreadLocal 多进程与多线程比较 多进程与多线程比较之执行特点 多进程与多线程比较之切换 多进程与多线程比较之计算密集型和IO密集型 Python多线程简介 一个进程由若干个线程组成，在Python标准库中，有两个模块thread和threading提供调度线程的接口。介于thre
所以我上篇文章里面的推理过程是没有错的，换句话说，那篇文章解释了为什么大多数的情况下订单跑出来都是 20 个，即日志为什么是这样打印的。
Java中的关键字volatile和synchronized是多线程编程中非常重要和常用的关键字。它们都有着不同的特性和作用，在多线程编程中起着至关重要的作用。下面将详细介绍这两个关键字的使用方法、区别以及在实际应用中的注意事项。
在学习一门编程语言时，很多人认为掌握了基本语法就以为入门了该编程语言，这无疑是停留在理论阶段，对于任何一门编程语言要想熟练、乃至精通，必须掌握其标准库。
但是不知道大家有没有注意到一点就是前面说的两个功能是相互独立的，相互不干涉的，不会用到同享的资源或者数据，如果我们多个线程要用到相同的数据，那么就会存在资源争用和锁的问题，不管在什么语言中，这个都是不能避免的。对数据库属性的同学应该也了解，数据库中也存在锁的概念。
main方法中调用了take方法，该方法囊括了整个uber限流器包的主要代码和主要几乎全部功能：
这个算法是由分布式系统大佬lamport提出的，用来解决多线程抢占资源的锁控制问题。在之前介绍数据库事务原则的时候，曾经介绍过隔离性。不仅在数据库当中，在并发系统当中，只要出现多个线程抢占一个资源的情况，就必然需要引入锁来实现隔离。保证一次只能有一个线程占有资源，防止线程之间的读写操作混乱，导致数据错误。今天讲的面包店算法，就是针对这个场景，实现线程之间隔离的。
Java 语言通过 synchronized 关键字来保证原子性，这是因为每一个 Object 都有一个隐含的锁，这个也称作监视器对象。在进入 synchronized 之前自动获取此内部锁，而一旦离开此方式，无论是完成或者中断都会自动释放锁。显然这是一个独占锁，每个锁请求之间是互斥的。相对于众多高级锁 (Lock/ReadWriteLock 等)，synchronized 的代价都比后者要高。但是 synchronzied 的语法比较简单，而且也比较容易使用和理解。Lock 一旦调用了 lock() 方法获取到锁而未正确释放的话很有可能造成死锁，所以 Lock 的释放操作总是跟在 finally 代码块里面，这在代码结构上也是一次调整和冗余。Lock 的实现已经将硬件资源用到了极致，所以未来可优化的空间不大，除非硬件有了更高的性能，但是 synchronized 只是规范的一种实现，这在不同的平台不同的硬件还有很高的提升空间，未来 Java 锁上的优化也会主要在这上面。既然 synchronzied 都不可能避免死锁产生，那么死锁情况会是经常容易出现的错误，下面具体描述死锁发生的原因及解决方法。
本文是基于Py2.X 线程 多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。 我们前面提到了进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。 多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点： 可以把运行时间长的任务放到后台去处理。 用户界面可以更加吸引人，比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。 程序的运行速度可能加快。 在一些需要等待的任务实现上，如用户输人、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源，如内存占
选自Medium 作者：David Foster 机器之心编译 参与：李诗萌、刘晓坤 前段时间，由谷歌大脑研究科学家 David Ha 与瑞士 AI 实验室 IDSIA 负责人 Jürgen Schmidhuber（他也是 LSTM 的提出者）共同提出的「世界模型」让人工智能在「梦境」中训练的论文吸引了人们的热烈讨论。本文将带你一步步实现论文中研究的赛车和躲避火球智能体。 简言之，该论文被称为杰作的原因有三： 1. 它结合了多种深度/强化学习技术以得到惊人的结果——已知第一个解决当下流行的「赛车」强化学
Python 提供了很多让使用者觉得舒服至极的功能特性，但是随着不断的深入学习和使用 Python，我发现其中存在着许多玄学的输出与之前预想的结果大相径庭，这个对于初学者来说难以理解，但是在理解它们以后又会觉得是这么的有意思，所以我准备了这个「有趣的 Python 特性」系列，写一些我碰到或看到的一些你所不知道的「奇葩」，这里面会涉及到在 Python2 和 Python3 中的异同，希望大家能从学习的过程中体会到真正的乐趣。
CAP 理论是分布式系统中最核心的基础理论，虽然在面试中，面试官不会直白地问你 CAP 理论的原理，但是在面试中遇到的分布式系统设计问题，都绕不开你对 CAP 的理解和思考。
阿里一面 简单说说在学校做过最有成就感的事情（和技术相关的） 你的项目用到了数据库，谈谈对事务的理解 假设你要做一个银行app，有可能碰到多个人同时向一个账户打钱的情况，有可能碰到什么问题，如何解决（锁） 说说乐观锁和悲观锁 最近在看什么书 Java基础（就问了一句==和equals） 说说现在能写出来哪些排序算法 在学校有没有参加社团之类的 给定一个文件名，如何在d盘找出来这个文件，说说思路。 可以来杭州么（我意向写的北京） 能来实习的时间大概是什么时候 就聊了20分钟，感觉问的都很简单。。 然而11
在操作系统领域当中，死锁指的是两个或者两个以上的进程在运行的过程中，因为争夺共同的访问资源而相互等待阻塞，最终导致进程继无法续执行的一种阻塞现象。那么在数据库领域当中死锁又是怎样的表现形式呢？数据库死锁又会带来怎样的问题呢？
HashMap是我们生产过程中使用较多的一个数据结构，平时非并发场景使用的HashMap，并发场景下使用的HashTable、ConcurrentHashMap。
今天在理解读写自旋锁的实现的时候，看到了WFE指令，对其不理解。通过调查，弄清楚了它的来龙去脉，记录一下。在此，还要特别感谢窝窝科技的这篇文章【ARM WFI和WFE指令】，让我茅塞断开。
众所周知，R 在解决统计学问题方面无与伦比。但是 R 在数据量达到 2G 以上速度就很慢了，于是就催生出了与 hadoop 相结合跑分布式算法这种解决方案，但是，python+Hadoop 这样的解决方案有没有团队在使用？R 这样起源于统计学的计算机包与 Hadoop 相结合会不会出问题？因为他们在不懂R和Hadoop的特征应用场景的情况下，恰好抓到了一根免费，开源的稻草。 R： R的应用场景不在于无与伦比的统计学习能力，而在于 结构化数据 下无与伦比的单位代码产出量。神经网络，决策树等基于结构化数据的 算
本文最初发表在 Medium 博客上，经原作者 Bharath K 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
继两年前的上一篇文章之后，不靠谱博主终于想起了How does it work这个坑。主要是近期也没有遇到可值得分享的「精巧」的实现。之前其实也过了一遍threading模块的源码，对里面的各种锁也只是有个大概印象，并且它们之前非常像，很容易让人confusing。这次碰到实际需要，于是仔细看了一下源码，发现还是有很多搞头的。当然，你只是使用的话照着例子用就好了不会出错，但还是值得花点工夫弄清里面的原理。
做 Python 开发时，想必你肯定听过 GIL，它经常被 Python 程序员吐槽，说 Python 的多线程非常鸡肋，因为 GIL 的存在，Python 无法利用多线程提高性能。
相对乐观和局部悲观是一体两面的关系，识别它的要点就在于是否有全局有效性验证，这也和分布式数据库的架构特点息息相关。但是关于悲观协议，还有很多内容没有提及，下面我们就来填补这一大块空白。
Semaphore，如今通常被翻译为"信号量"，过去也曾被翻译为"信号灯"，因为类似于现实生活中的红绿灯，车辆是否能通行取决于是否是绿灯。同样，在编程世界中，线程是否能执行取决于信号量是否允许。
我们的解决方案是：在加锁时为锁设置过期时间，当过期时间到达，Redis 会自动删除对应的 Key-Value，从而避免死锁。需要注意的是，这个过期时间需要结合具体业务综合评估设置，以保证锁的持有者能够在过期时间之内执行完相关操作并释放锁。
动态的给一个对象添加一些额外的职责，就增加功能来说，装饰模式相比生成子类更加灵活。
前面两篇文章，写了python线程同步原语的基本应用。下面这篇文章主要是通过阅读源码来了解这几个类的内部原理和是怎么协同一起工作来实现python多线程的。
Python和JavaScript中都有生成器（Generator）和协程（coroutine）的概念。本文通过分析两者在这两种语言上的使用案例，来对比它们的差异。
全球最重要的电竞赛事之一 DreamHack 刚刚落幕，来自世界各地的星际争霸 II 顶尖选手们展开了激烈的较量。在这场紧张精彩的赛事中，人族选手 CLEM 凭借出色的战术和操作，击败了世界冠军 Dark，赢得了其生涯首个线下大赛冠军。
看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。 问题： 1、Python 多线程为什么耗时更长？ 2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？
函数 book() 是一个普通的函数，函数 p_decorate() 是嵌套函数，外层函数的参数 func 所引用的对象必须可执行，并且是 func(name) 形式，正好 book() 函数可以满足（其它满足要求的函数亦可，这里仅以 book() 为例）。根据对嵌套函数的理解，注释（17）得到了闭包，注释（18）执行写在 p_decorate() 函数里面的 wrapper() 函数对象。最后打印返回值。
在进行Python开发时，经常会使用到NumPy库来处理数组和矩阵等数值计算任务。然而，有时候我们在使用NumPy库的过程中会遇到一些异常情况，其中一种常见的异常是"ValueError: numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 216 from C header, got 192 from PyObject"。 这个错误通常是因为NumPy库的二进制文件与当前安装的Python环境不兼容所导致的。在这篇文章中，我将向大家介绍一种解决这个问题的方法。
死锁的原理非常简单，用一句话就可以描述完。就是当多线程访问多个锁的时候，不同的锁被不同的线程持有，它们都在等待其他线程释放出锁来，于是便陷入了永久等待。比如A线程持有1号锁，等待2号锁，B线程持有2号锁等待1号锁，那么它们永远也等不到执行的那天，这种情况就叫做死锁。
引用之前听到的一段语音，我觉得对我影响非常大： 中国现在成长非常快，主要原因是它可以全方位的学习，科学技术可以学苏联、美国，工业制造学德国，管理学日本，分解房地产的使用权学香港，工业园区学新加坡，农业还可以学以色列，中国没有意识形态的障碍。
之所以说是解释执行，是因为Python是高级语言，CPU那家伙不认识Python代码，需要运行的时候动态翻译成CPU指令。
在讲解深入学习Java并发编程的方法之前，先分析如下若干错误的观点和学习方法。
为什么在有限的训练数据集上优化一个模型会导致在held-out测试集上的性能良好？
我会先给出我对精通Python的理解，然后给出一些Python中有难度的知识点。如果大家在看完我这篇回答之前，已经充分理解了我列出的各个知识点，那么，我相信你已经算是精通Python了。如果不能，我希望这篇回答能让你意识到自己Python知识还存在哪些不足，在之后的学习中，从哪些方面去改进。 精通是个伪命题 怎样才算精通Python，这是一个非常有趣的问题。很少有人会说自己精通Python，因为，这年头敢说精通的人都会被人摁在地上摩擦。其次，我们真的不应该纠结于编程语言，而应该专注于领域知识。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
