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？
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Redis作为一个基于内存的缓存系统，一直以高性能著称，因没有上下文切换以及无锁操作，即使在单线程处理情况下，读速度仍可达到11万次/s，写速度达到8.1万次/s。但是，单线程的设计也给Redis带来一些问题：
作者：景同学 链接：https://juejin.cn/post/6928407842009546766
Redis是单线程的，这话搁以前，是横着走的，谁都知道的真理。现在不一样，Redis 变了。再说这句话，多少得有质疑的语气来跟你辩驳一番。意志不坚定的，可能就缴械投降，顺着别人走了。
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？ 有同学可能知道答案，因为 Python 中臭名昭著的 GIL。 那么 GIL 是什么？为什么会有 GIL？多线程真的是鸡肋吗？ GIL 可以去掉吗？带着这些问题，我们一起往下看，同时需要你有一点点耐心。 多线程是不是鸡肋，我们先做个实验，实验非常简单，就是将数字 “1亿” 递减，减到 0 程序就终止，这个任务如果我们
# 使用多线程方式运行连续加法,对比单线程运行连续加法时间，证明多线程对计算密集型没有太好的效果（python没有真正的多线程） """ 1、由于python的GIL机制，导致python并没有真正的多线程，所以对于计算密集型模型，多线程的效率甚至有可能会低于单线程（因为会有线程切换） 2、python2多线程确实会比单线程慢，python3经过优化后多线程略高于单线程 """ import threading import time def add(n): num = 0 for i
相同的代码，为何有时候多线程会比单线程慢，有时又会比单线程快？ 这主要跟运行的代码有关： 1、 CPU密集型代码 (各种循环处理、计数等等 )，在这种情况下，由于计算工作多， ticks计数很快就会达到 100阈值，然后触发 GIL的释放与再竞争 （多个线程来回切换当然是需要消耗资源的），所以 python下的多线程遇到 CPU密集型代码时，单线程比多线程效率高。 IO密集型代码 (文件处理、网络爬虫等 )，多线程能够有效提升效率 (单线程下有 IO操作会进行 IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在 线程 A等待时，自动切换到线程 B，可以不浪费 CPU的资源，从而能提升程序执行效率 )。
不过，Julia自2009年出现以来，凭借其速度、性能、易用性及语言的互操性等优势，已然掀起一股全新的浪潮。
但是为了论证Python背后社区的强大性，显然还需要一个对比，这里拿StackOverflow上的不同tag来进行比较。
众所周知，Redis是一个单线程架构的NoSQL数据库，但是是单线程模型的Redis为什么性能如此之高?这就是我们接下来要探究学习的内容。 1、Redis的单线程架构 1.1、Redis单线程简介 首
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 之前只用过单线程处理，加载模型进行测试，运行时间上也可以接受。但是现在需要处理比较大量的数据，如果进行线性处理，可能测试一次就花10个小时，而且还不知道结果怎么样，所以多线程就必须使用上了。有关线程部分主要参考：https://junyiseo.com/python/211.html 1 多线程 多线程类似于同时执行多个不同程序，线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程
腾讯CVM标准型SR1是腾讯云推出的首款搭载ARM架构处理器的新一代CVM标准型计算实例规格。SR1基于全核一致主频3.0GHz的Ampere Altra处理器，实例核数从1核到64核，并支持1: 2、1: 4等多种处理器与内存配比，相对x86架构实例为用户提供卓越的性价比。
首先我们几乎可以忽略队列本身占内存的情况，主要考虑多线程取队列数据竞争问题以及线程数量
（ps：对于如何在Intel CPU，ARM架构CPU，以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型，以及部署遇到的速度问题，该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch，TensorFlow，使得CNN模型在CPU，GPU，ARM架构和X86架构，都能快速运行，需要对每一个平台，有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。）
该文讲述了浏览器进程、线程、渲染线程、JS引擎线程、GUI渲染线程、事件触发线程、异步http请求线程之间的关系。描述了浏览器多进程架构的好处。同时介绍了JavaScript单线程机制的由来，以及其设计的目的。同时描述了浏览器中各个线程的交互关系。
进程和线程是操作系统的基本概念，许多人会有所了解，但不能较为清晰的分辨。 这里我们需要了解下面几个点。
规模为N的问题,如果N<阈值,直接解决,N>阈值,将N分解为K个小规模子问题,子问题互相对立,与原问题形式相同,将子问题的解合并得到原问题的解
作者简介：曾任职于阿里巴巴，每日优鲜等互联网公司，任技术总监。15年电商互联网经历。
一般人理解 Node 是单线程的，所以 Node 启动后线程数应该为 1，我们做实验看一下。
在web2.0的时候，其实前端就很熟悉异步编程了，只不过那时大家使用的是ajax（典型的网络请求）实现的，还有一些前端的事件机制（针对事件定义回调事件）。
上周发了一篇：3 万字 + 40 张图 ｜ 突击 40 道 Redis 常见面试题 ，由于文章很长，可能有的小伙伴很难吸收，所以决定拆开分开发，这样大家每天学几道面试题就行，压力不会那么大。
超过十年以上，没有比解释器全局锁（GIL）让Python新手和专家更有挫折感或者更有好奇心。 未解决的问题 随处都是问题。难度大、耗时多肯定是其中一个问题。仅仅是尝试解决这个问题就会让人惊讶。之前是整个社区的尝试，但现在只是外围的开发人员在努力。对于新手，去尝试解决这样的问题，主要是因为问题难度足够大，解决之后可以获得相当的荣誉。计算机科学中未解决的 P = NP 就是这样的问题。对此如果能给出多项式时间复杂度的答案，那简直就可以改变世界了。Python最困难的问题比证明P = NP要容易一些，不过迄
超过十年以上，没有比解释器全局锁（GIL）让Python新手和专家更有挫折感或者更有好奇心。 未解决的问题 随处都是问题。难度大、耗时多肯定是其中一个问题。仅仅是尝试解决这个问题就会让人惊讶。之前是整个社区的尝试，但现在只是外围的开发人员在努力。对于新手，去尝试解决这样的问题，主要是因为问题难度足够大，解决之后可以获得相当的荣誉。计算机科学中未解决的 P = NP 就是这样的问题。对此如果能给出多项式时间复杂度的答案，那简直就可以改变世界了。Python最困难的问题比证明P = NP要容易一些，不过迄今仍
上一节我们讲解分代和垃圾回收算法，这一节我们来讲解老年代重要的垃圾收集器：cms收集器。这一节的内容同样比较多。
redis-benchmark 是一个压力测试工具！ 官方自带的性能测试工具！ redis-benchmark 命令参数！
libvpx是Google开发的视频编解码器VP8和VP9的开源软件实现库。libvpx中包含了VP9视频编码算法，相比H.264/AVC，在高质量配置的2 pass编码模式下能提供40%多的 BD-rate增益。这使得libvpx（VP9）在OTT(Over The Top)视频传输服务中潜力巨大。 然而，与H.264/AVC编码器相比，libvpx编码速度较慢，会产生较长的turnaround时间。例如，使用libvpx 1.6.0版本，’good’-CPU-used
Redis是一个开源的远程内存型数据库（Remote Dictionary Server（远程字典服务器）），它不仅性能强劲，而且提供了5 种不同类型的数据结构，我们项目实践中可能会遇到的大部分问题都可以很自然地映射到这些数据结构上。除此之外，Redis通过复制、持久化（persistence）、Redis Sentinel、客户端分片（client-side sharding）等特性，让用户可以很方便地将Redis 扩展成一个高可用能够包含数百GB 数据、每秒处理上百万次请求的系统。
引言：在Java中看似顺序的代码在JVM中，可能会出现编译器或者CPU对这些操作指令进行了重新排序；在特定情况下，指令重排将会给我们的程序带来不确定的结果…..
最近我的markdown笔记软件做了一次升级，升级内容主要是将单线程的文本渲染做成了多线程的，这样避免了笔记打开时候卡顿的情况。本篇聊一下如何做多线程的文本渲染，以及如何使用chromium的基础模块进行跨平台开发，对于做App客户端、游戏客户端的同学还是比较有实际意义的。
观察了周围，工作了几年，大部分人都是埋着头拉车，而不愿去抬头思考一下，思考spring为什么能够管理那么多的javabean，思考Tomcat为什么能够把用户的请求转发给java类，这些都是怎么做到的。
选自towardsdatascience 作者：Dasaradh S K 机器之心编译
我们首先要明白，Redis很快！官方表示，因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis
CPU不是Redis性能瓶颈，Redis的瓶颈是根据机器的内存和网络带宽，既然可以使用单线程来实现，就使用单线程了
上半部分代表 100 个并发写入 10w 条数据，每次写入 3 个字节，keep-alive：1 代表服务器数量只有 1 台，并且在没有开启多线程的情况下只花了 2.86s ( tips：多线程是 redis 6.0 新增的 )
并发编程的目的是为了让程序运行的更快，但是并不是启动更多的线程就能让程序更大限度地并发执行。--例如上下文切换的问题，死锁的问题，受限于软件和硬件的资源问题。
我们知道，在 CPython 中，有一个全局解释器锁，英文叫 global interpreter lock，简称 GIL，是一个互斥锁，用来保护 Python 世界里的对象，防止同一时刻多个线程执行 Python 的字节码，从而确保线程安全，这导致了 Python 的线程无法利用多核 CPU 的优势，因此有人说 Python 的多线程是伪多线程，性能不高，那么 Python 将来有可能去除 GIL 吗？
在模型训练过程中，通常大家都会将注意力集中在模型加速以及提升GPU使用率，但是有时我们的耗时瓶颈也会在读取数据上，gpu处理太快，反而cpu喂数据跟不上。当然框架也会提供一些数据读取加速方案，比如tensorflow的 tf.data.TFRecordDataset，pytorch的DataLoader使用num_workers参数内部采用多线程方案等，还有些代码是将所有数据制作到一个二进制文件读入内存，然后从内存中快速读取数据，但是这种方案无法处理大数据项目。
根据文章内容总结的摘要
最近同事分享了一个叫做disruptor的并发框架，很感兴趣，觉得很神奇，所以浏览了一下代码，也发现了一些剖析的特好的博客。就想着记录一下，也分享给大家。
大家好，本人是 我是哪吒，个人Github账号 webVueBlog ，系列文章更多来源，欢迎 Follow
这不，连特斯拉前 AI 总监、年初重回 OpenAI 的 Andrej Karpathy 也坐不住了。他利用周末时间，做了一个关于 Llama2 的有趣项目 ——「llama2.c」。
正如即将上映的星球大战那样，Java 8的并行流也是毁誉参半。并行流(Parallel Stream)的语法糖就像预告片里的新型光剑一样令人兴奋不已。现在Java中实现并发编程存在多种方式，我们希望了解这么做所带来的性能提升及风险是什么。从经过260多次测试之后拿到的数据来看，还是增加了不少新的见解的，这里我们想和大家分享一下。
当今分布式服务大行其道，微服务，微应用解耦的需求层层推进，这个时候，我们经常会用到redis这款中间件作为分布式系统的缓存来使用，以提高系统应用的响应速度，或者说降低服务器的负载难度。那么问题来了，redis速度快的flag是直接写官网的公屏上，那我们不妨来推演一下，redis变慢的原因，知其然而知其所以然。
Redis，全名REmote DIctionary Server，开源的高性能的KV内存数据库，支持数据持久化。 开源的支持多种数据结构的基于键值的存储服务系统，高性能、功能丰富。
1、都继成了AbstractStringBuilder这个抽象类，实现了CharSequence接口
选自towardsdatascience 作者：Dasaradh S K 机器之心编译 机器之心编辑部 Go为什么是2020年最受欢迎的语言？这篇文章也许能够给你答案。 30年前，Python首次出现，但它花了20年的时间才获得开发者们的赏识。直到2019年，Python才成为最受开发者喜爱的第二大语言。Python在过去，尤其是在过去5年中的增长是非常巨大的。如今它已成为机器学习和数据科学开发者的首选语言。 在接下来的几年中，Python无疑还将继续在这些领域占据主导地位。但是，与一些新兴语言相比
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