在原生 PHP 中并没有并发的概念，所有的操作都是串行执行的、同步阻塞的，这也是很多人诟病 PHP 性能的原因，但是不支持并发编程的好处也是显而易见的：保证了 PHP 的简单性，开发者不必考虑并发引入的线程安全，也不需要在编程时权衡是否需要通过加锁来保证某个操作的原子性，也没有线程间通信问题，鱼和熊掌不可得兼，你不可能既要上手简单又要高性能，实际上，90%以上公司的业务和场景根本对性能没有那么高的要求，传统的 Nginx + PHP-FPM 完全以胜任了，如果非要在 PHP 中实现异步和并发编程，推荐使用 Swoole 扩展来解决（实际上，Swoole 实现并发编程的协程功能正是借鉴了 Go 语言的协程实现机制）。
在上篇教程中，我们已经演示了如何通过 goroutine 基于协程在 Go 语言中实现并发编程，从语法结构来说，Go 语言的协程是非常简单的，只需要通过 go 关键字声明即可，难点在于并发引起的不确定性，以及为了协调这种不确定性在不同协程间所要进行的通信，在并发开篇教程中，我们也介绍过在工程上，常见的并发通信模型有两种：共享内存和消息传递。
作为一门 21 世纪的语言，Go 原生支持应用之间的通信（网络，客户端和服务端，分布式计算）和程序的并发。程序可以在不同的处理器和计算机上同时执行不同的代码段。Go 语言为构建并发程序的基本代码块是 协程 (goroutine) 与通道 (channel)。他们需要语言，编译器，和runtime的支持。Go 语言提供的垃圾回收器对并发编程至关重要。
Go 语言的协程实现被称之为 goroutine，由 Go 运行时管理，在 Go 语言中通过协程实现并发编程非常简单：我们可以在一个处理进程中通过关键字 go 启用多个协程，然后在不同的协程中完成不同的子任务，这些用户在代码中创建和维护的协程本质上是用户级线程，Go 语言运行时会在底层通过调度器将用户级线程交给操作系统的系统级线程去处理，如果在运行过程中遇到某个 IO 操作而暂停运行，调度器会将用户级线程和系统级线程分离，以便让系统级线程去处理其他用户级线程，而当 IO 操作完成，需要恢复运行，调度器又会调度空闲的系统级线程来处理这个用户级线程，从而达到并发处理多个协程的目的。此外，调度器还会在系统级线程不够用时向操作系统申请创建新的系统级线程，而在系统级线程过多的情况下销毁一些空闲的线程，这个过程和 PHP-FPM 的工作机制有点类似，实际上这也是很多进程/线程池管理器的工作机制，这样一来，可以保证对系统资源的高效利用，避免系统资源的浪费。
乐观锁（Optimistic Concurrency Control，缩写“OCC”），又叫做乐观并发控制，可以参考维基百科-乐观并发控制：
使用线程时最不愿意遇到的情况就是多个线程竞争资源，在这种情况下为了保证资源状态的正确性，我们可能需要对资源进行加锁保护的处理，这一方面会导致程序失去并发性，另外如果多个线程竞争多个资源时，还有可能因为加锁方式的不当导致死锁。要解决多个线程竞争资源的问题，其中一个方案就是让每个线程都持有资源的副本（拷贝），这样每个线程可以操作自己所持有的资源，从而规避对资源的竞争。
在现代Android应用开发中，协程（Coroutine）已经成为一种不可或缺的技术。它不仅简化了异步编程，还提供了许多强大的工具和功能，可以在高阶场景中发挥出色的表现。本文将深入探讨Coroutine重要知识点，帮助开发者更好地利用Coroutine来构建高效的Android应用。
作为程序员，想必你多多少少听过协程这个词，这项技术近年来越来越多的出现在程序员的视野当中，尤其高性能高并发领域。当你的同学、同事提到协程时如果你的大脑一片空白，对其毫无概念。。。
15 | 消息队列和事件循环：页面是怎么"活"起来的 渲染进程我们已经知道他有一个主线程，这个主线程非常非常的繁忙，要处理DOM、布局，还要处理JS任务和各种输入事件，因此为了保证不同类型任务的执行，需要一个系统来调度这些任务，这个调度系统就是本节要探究的消息队列和事件循环。 引入事件循环和消息队列过程 如果只是一些确定好的任务，然后使用一个单线程按照顺序处理这些任务就可以了，线程执行完毕退出。 但是在单线程执行任务的过程中，会处理新的任务，这个时候就需要引入循环语句和事件循环，循环机制保证线程
在这篇博客里，我们将深入探讨鸿蒙开发中的三个关键概念：进程、线程、和协程，这些是每位鸿蒙开发者都必须掌握的核心知识。我们将详细解析它们各自的功能、优势，以及它们是如何解决特定编程问题的。本文内容涵盖鸿蒙操作系统、并发编程、性能优化等多个关键词，旨在为各级开发者提供有价值的参考。🚀
作者：大宽宽 链接：https://www.zhihu.com/question/332042250/answer/734115120 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
首先，我们需要肯定的是，它的出现是为了弥补php更准确的是laravel的短板：性能和资源利用率。其次，就我们现有的场景来说，更多的是开发http的相关功能。
很多年以前的时候，技术面试的时候面试官经常会问“程序什么时候需要开启新的线程”这样的问题，那个时候多核 CPU 才刚开始普及，很多人也是才开始逐渐接触多线程技术。而如今多核 CPU 和多线程编程技术已经是下里巴人的技术了。
提到分布式系统，我们会想到很多机器，分别部署着各自的服务，然后整体组成一个分布式系统。在这类系统中，分布式系统与常规的集中式系统存在着以下三个区别。（来自分布式算法导论） 1、缺乏全局状态知识 2、缺乏全局时间帧 3、非确定性 这三大特点也成为分布式系统设计的难点。也正是如此，分布式系统的设计比常规的集中式系统要难的多。为了区别，我们称这种分布式系统为，群体分布式。这种犹如社会群体。 golang语言天生具有分布式的特点，其主要是基于协程与chan的概念。如果对gola
Java 21发布了令人振奋的协程特性，让Java开发者们热切期待未来的发展。但这是否意味着Netty等网络编程框架将被淘汰？本文将探讨Java 21的协程特性，以及它们对Netty和网络编程的影响，帮助你更好地理解这一话题。
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？
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读写锁：是计算机程序的并发控制的一种同步机制，也称“共享-互斥锁”、多读者-单写者锁。读操作可并发重入，写操作是互斥的。
协程与线程向来焦孟不离，但事实上是，线程更被我们所熟知，在Python编程领域，单核同时间内只能有一个线程运行，这并不是什么缺陷，这实际上是符合客观逻辑的，单核处理器本来就没法同时处理两件事情，要同时进行多件事情本来就需要正在运行的让出处理器，然后才能去处理另一件事情，左手画方右手画圆在现实中本来就不成立，只不过这个让出的过程是线程调度器主动抢占的。
上两篇帖子主要说了一下nsq的拓扑结构，如何进行故障处理和横向扩展,保证了客户端和服务端的长连接，连接保持了，就要传输数据了，nsq如何保证消息被订阅者消费，如何保证消息不丢失，就是今天要阐述的内容。
进程：进程是一个具有独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。进程是操作系统动态执行的基本单元。
在 Jetpack Compose 中，没有像传统 Android 中的生命周期函数那样的概念。
因项目需要，需要做php框架的后端技术选型，于是开始着手测试基于swoole的框架swoft与laravel的扩展包laravel-swoole进行评估。 刚开始打算是在cygwin中使用laravel-s这个laravel扩展包，然而报出了一个cli_set_process_title() failed异常。 找了半天原因，从swoole的官方文档中看到，在macOS与低版本的linux系统中，是无法使用cli_set_process_title这个函数的。搜索了半天，也没有找到有效的解决方案，于是最后选择了替代方案：laravel-swoole。
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在Android领域，面试是展示个人技能和经验的重要场合。本文将围绕Android中的Flow相关技巧展开，深入分析高级疑难问题，帮助Android技术人员提升面试水平。
在 C 标准库中，有两个威力很猛的函数：setjmp 和 longjmp，不知道各位小伙伴在代码中是否使用过？我问了身体的几位同事，一部分人不认识这两个函数，有一部分人知道这个函数，但从来没有使用过。
多任务可以充分利用系统资源,极大提升程序运行效率,多任务的实现往往与 多线程,多进程,多协程有关 稳定性: 进程 > 线程 > 协程 系统资源占用量:进程 > 线程 > 协程 父子关系: 进程(父
【新智元导读】人工智能（AI）已经成为一个热门话题，也是一个大的研究领域，每个巨头科技公司以及创业公司都在其中努力。这是一个非常广泛的话题，从基本的计算器、自我导航技术到能够彻底改变未来的具有自我意识
之前学习了线程、进程的概念，了解了在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题，都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理他们之间的切换。
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Nim语言有很多语言上先进的特性和接近Python的语法，Rust定位成C++的直接竞争者。 但是请认真思考：这两个语言从一出生开始，都没有解决，而且以后也很难解决本世纪软件业的一次重大危机：多核编程危机。 它们的出现就不是冲着解决多核编程问题来的，基因决定了，靠这两门语言解决不了多核编程的问题。 怎么解决多核编程的问题？ 屏蔽硬件上的复杂特性，例如缓存、一致性、内存屏障、原子操作，给程序员简单的并发特性，在编程时存在尽量少的心智负担。 GO可以在内存中创建成千上万的协程，并且提供了协程间通信的基础设施，单
目录： 计算复杂性与NP问题 上溢和下溢 导数，偏导数及两个特殊矩阵 函数导数为零的二三事 方向导数和梯度 梯度下降法 牛顿法 读完估计需要10min，这里主要讲解第一部分，剩余部分期待下期～ 计算复杂性与NP问题 算法的复杂性：现实中大多数问题都是离散的数据集，为了反映统计规律，有时数据量很大，而且多数目标函数都不能简单地求得解析解。而为了记录在解决问题的算法的性能或者说好坏，就引入了算法的复杂性。 算法理论被认为是解决各类现实问题的方法论。而衡量算法理论的计算复杂度可分为：时间复杂度和空间复杂度，这是对
今天我们将深入研究Kotlin中的Mutex（互斥锁）原理以及在实际开发中的使用技巧。Mutex是多线程编程中的关键工具，它可以有效地解决多线程访问共享资源时可能发生的竞态条件问题。
我们已经知道可以对list、tuple、str等类型的数据使用for...in...的循环语法从其中依次拿到数据进行使用，我们把这样的过程称为遍历，也叫迭代
协程（Coroutine）是一种并发编程技术，它允许我们在一个线程中执行多个任务，而不需要创建多个线程。协程与线程的区别在于，线程是操作系统的概念，而协程是编程语言的概念。协程可以暂停和恢复执行，而线程只能被终止。
摘要：本文介绍了如何使用Python的asyncio库和多线程实现高并发的异步IO操作，以提升爬虫的效率和性能。通过使用asyncio的协程和事件循环，结合多线程，我们可以同时处理多个IO任务，并实现对腾讯新闻网站的高并发访问。
在进行业务开发时，我们通常会基于官方的协程框架(kotlinx.coroutines)来运用Kotlin协程优化异步逻辑，不过这个框架过于庞大和复杂，如果直接接触它容易被劝退。所以，为了我们在后续的学习中游刃有余，在使用官方给出的复合协程时能够胸有成竹，我们暂且抛开它，按照它的思路实现一个轻量版的协程框架。
协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。协程是一种用户态的轻量级线程，即线程是由用户程序自己控制调度的。
在 Android 应用开发中，异步编程是不可避免的，而 Kotlin Flow 是一个强大的库，能够使异步操作更加优雅和易于管理。本文将深入探讨 Kotlin Flow 的使用方法，同时也会解析其背后的实现原理，帮助你更好地理解这一技术。
在今天的文章中，我要向大家介绍一个强大而实用的功能 - 使用Go实现的协程池。协程池是一个极为有效的工具，可以帮助我们在编写并发程序时实现更优的资源控制和调度。
一个coroutine创建好之后，就交给协程框架去调度了。这篇主要讲从launch{...}开始，到最终得到执行的时候，所涉及到的协程框架内部概念。
本文的主体内容大部分来自对 PEP 492 原文的翻译，剩余部分是本人对原文的理解，在整理过程中我没有刻意地区分二者，这两部分被糅杂在一起形成了本文。因此请不要带着「本文的内容是百分百正确」的想法阅读。如果文中的某些内容让你产生疑惑，你可以给我留言与我讨论或者对比 PEP 492 的原文加以确认。
在操作系统中，我们知道进程和线程的概念以及区别。而协程相比于线程更加轻量级，协程又称微线程。
上一章节介绍了协程的现状，并以libco为例介绍了主流有栈协程的实现原理。这一篇，我们开始进入C++20原生协程的研究。
作为即时通讯技术的开发者来说，高性能、高并发相关的技术概念早就了然与胸，什么线程池、零拷贝、多路复用、事件驱动、epoll等等名词信手拈来，又或许你对具有这些技术特征的技术框架比如：Java的Netty、Php的workman、Go的gnet等熟练掌握。但真正到了面视或者技术实践过程中遇到无法释怀的疑惑时，方知自已所掌握的不过是皮毛。
作者简介：郑淼，腾讯高级工程师，深入参与腾讯自研协程Kona Fiber以及ZGC的优化 本文主要介绍腾讯大数据编译器研发团队自研的Java协程Kona Fiber最近一年来完善易用性（支持synchronized锁、死锁检测、网络操作）的工作。 ▍协程用于解决什么问题？ 图1.1展示了线程模型的常见做法，图中左侧的queue是一个任务队列，线程从任务队列里取任务执行，遇到IO操作时线程让出cpu。 图1.1 互联网业务通常是高并发的，所谓高并发是指同时有多个任务被执行。如果用图1.1的线程模型去实现，就
在上一篇中我们主要研究了python的多线程困境，发现多核情况下由于GIL的存在，python的多线程程序无法发挥多线程该有的并行威力。在文章的结尾，我们提出如下需求： 既然python的多线程只是实现了并发功能，那么我们是否能够进一步的提升并发的能力，减小多线程的切换开销以及避免应对多线程复杂的同步问题？那么一个较好的解决方案就是我们本篇要介绍的协程技术。本篇仍然主要注重理论知识介绍，不着重讲python的协程代码实现。
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