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
线程是进程内部的一个执行流，作为 CPU 运行的基本单位，对于线程的合理控制与任务的执行效率息息相关，因此掌握线程基本操作（线程控制）是很有必要的
Redis 官方在 2020 年 5 月正式推出 6.0 版本，提供很多振奋人心的新特性，所以备受关注。
导语 | Redis 从本质上来讲是一个网络服务器，而对于一个网络服务器来说，网络模型是它的精华，搞懂了一个网络服务器的网络模型，你也就搞懂了它的本质，跟随本文视角带你吃透 Redis 整个核心网络模型的原理和源码。 引言 在目前的技术选型中，Redis 俨然已经成为了系统高性能缓存方案的事实标准，因此现在 Redis 也成为了后端开发的基本技能树之一，Redis 的底层原理也顺理成章地成为了必须学习的知识。 Redis 从本质上来讲是一个网络服务器，而对于一个网络服务器来说，网络模型是它的精华，
根据官方基准测试，在具有平均硬件的Linux机器上运行的单个Redis实例通常可以为简单命令（O(N)或O(log(N))）实现8w+的QPS，使用流水线批处理可以达到100w。
Redis作为一个高性能的键值数据库，已经成为了众多开发者青睐的内存数据库解决方案。网上经常看到有人说redis是单线程的，那事实真的是这样吗？
安全+效率：因为 UIKit 框架不是线程安全的框架，当在多个线程进行 UI 操作，有可能出现资源抢夺，导致问题。
以往计算机是单核处理器的，某一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”，这是一种并发的假象，不是真正的并发，这种切换叫上下文切换，是有时间开销的，比如操作系统要保存切换时的各种状态、执行的进度等信息，都需要时间，一会儿切换回来的时候需要复原这些信息。
前些天帮同事查一个问题，第一次接触到了 PHP 的多线程，原以为 PHP 普遍都是单线程模型，并不适合多线程领域，花些时间翻了几个多线程的项目源码之后，发现 PHP 的多线程也颇有可取之处，活用起来，用来解决某些问题竟然非常适合。
在全国一片祥和IT民工欢度五一节假日的时候，Redis 6.0不声不响地于5 月 2 日正式发布了，吓得我赶紧从床上爬起来，学无止境！学无止境！
传统的C++（C++98）中并没有引入线程这个概念。linux和unix操作系统的设计采用的是多进程，进程间的通信十分方便，同时进程之间互相有着独立的空间，不会污染其他进程的数据，天然的隔离性给程序的稳定性带来了很大的保障。而线程一直都不是linux和unix推崇的技术，甚至有传言说linus本人就非常不喜欢线程的概念。随着C++市场份额被Java、Python等语言所蚕食，为了使得C++更符合现代语言的特性，在C++11中引入了多线程与并发技术。
以bio前缀开始的都是异步线程，用于异步执行一些耗时任务。其中，线程bio_close_file用于异步删除文件，线程bio_aof用于异步将AOF文件刷到磁盘，线程bio_lazy_free用于异步删除数据（懒删除）。
很多人都遇到过这么一道面试题：Redis是单线程还是多线程？这个问题既简单又复杂。说他简单是因为大多数人都知道Redis是单线程，说复杂是因为这个答案其实并不准确。
本文主要对Linux下的多线程进行一个入门的介绍，虽然是入门，但是十分详细，希望大家通过本文所述，对Linux多线程编程的概念有一定的了解。具体如下。
作者：jolamjiang，腾讯 WXG 前端开发工程师 一篇关于 Web Worker、SharedArrayBuffer、Atomics 的文章。 为什么要多线程编程 大家看到文章的标题《Javascript 多线程编程》可能立马会产生疑问：Javascript 不是单线程的吗？Javascript IO 阻塞和其他异步的需求（例如 setTimeout, Promise, requestAnimationFrame, queueMicrotask 等）不是通过事件循环（Event Loop）来
本来呢应该先看多进程的，但是由于我的虚拟机之前删除了linux，所以现在没有这个系统，可能无法编译一些多进程的程序，于是我就想着先看多线程了。
最近在项目中遇到一个问题，就是需要采用正则匹配一些疑似暗链和挂马的HTML代码，而公司的老大给的正则表达式有的地方写的不够严谨，导致在匹配的时候发生卡死的现象，而后面的逻辑自然无法执行了。虽然用正则表达式来判断暗链和挂马可能不那么准确或者行业内很少有人那么做，但是本文不讨论如何使用正确的姿势判断暗链挂马，只关注与正则超时的处理。 在使用正则表达式的时候，如果正则写的太糟糕，所消耗的时间是惊人的，并且有可能会一直回溯，而产生卡死的现象，所以一般的大型公司都会有专门的人来对正则进行优化，从而提高程序效率。一般来说如果可能的话不要让用户来输入正则进行匹配。但是现在既没有专门的人进行正则的优化，本人也对正则了解的不够，所以只能从另外的角度来考虑处理超时的问题。 首先我想到的方法是另外开启一个线程来进行匹配，而在主线程中进行等待，如果发现子线程在规定的时间内没有返回就kill掉子线程。这也是一个方案，但是我现在要介绍另外一种方案，该方案来自我在网上看到的一篇博客.
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
地址空间是进程能看到的资源窗口：一个进程能看到代码区、共享区、内核区、堆栈区，大部分的资源都是在地址空间上看到的
进程： APP 启动时，应用会启动一个新的 Linux 进程， 一个app内可以有多个进程，进程之间不共享数据。 线程： 1个进程中可以包含多个线程，线程之间数据共享。
本文首发于我的个人博客：『不羁阁』 文章链接：传送门 本文更新：2018年01月26日13:42:11 本文用来介绍 iOS 多线程中，pthread、NSThread 的使用方法及实现。 第一部分：pthread 的使用、其他相关方法。 第二部分：NSThread 的使用、线程相关用法、线程状态控制方法、线程之间的通信、线程安全和线程同步，以及线程的状态转换相关知识。 文中 Demo 我已放在了 Github 上，Demo 链接：传送门 1. pthread 1.1 pthread 简介
有很多同学就有疑问了，既然官方都表示CPU不是Redis的性能瓶颈，那么为什么还要引入多线程呢？虽然单线程有很多优点，但对应的也必然会有一些缺点存在：
与线程有关的函数构成了一个完整的系列，大多数函数名都是以“pthread_”为开头的，要使用这些函数需要引入头文件pthread.h。链接这些线程函数库需要使用编译器命令的-lpthread选项。
关于linux线程 在许多经典的操作系统教科书中, 总是把进程定义为程序的执行实例, 它并不执行什么, 只是维护应用程序所需的各种资源. 而线程则是真正的执行实体. 为了让进程完成一定的工作, 进程必
进程是指系统中正在运行的一个应用程序。每个进程之间是独立的，每个进程均运行在其专用且受保护的内存空间内。
闷热的夏天终于过去了，二哥在初秋回来了。有不少人在后台问二哥为啥这么久不更新文章了。能有啥原因，热得呗。
知识点一： 当一个进程启动之后，会默认产生一个主线程，因为线程是程序执行流的最小单元，当设置多线程时，主线程会创建多个子线程，在python中，默认情况下（其实就是setDaemon(False)），主线程执行完自己的任务以后，就退出了，此时子线程会继续执行自己的任务，直到自己的任务结束，例子见下面一。
本文翻译自 C++11 Multithreading – Part 1 : Three Different ways to Create Threads，转载自C++11多线程-【1】创建线程的三种方式
Redis的单线程指的是网络IO处理和Key-Value数据信息处理共用一个线程；
Java程序的运行原理及JVM的启动是多线程的吗? A:Java程序的运行原理 Java通过java命令会启动java虚拟机。启动JVM，等于启动了一个应用程序，也就是启动了一个进程。
同一进程下的多个线程共享内存数据，多个线程之间没有主次关系，相互之间可以操作；cpu执行的都是线程，默认程序会开一个主线程；进程是程序以及和程序相关资源的集合；某些场景下我们可以使用多线程来达到提高程序执行效率的目的，下面就多线程的一些基础知识做简要说明
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）。
继承Thread必须重写run方法，（具体业务执行方法，需要执行的业务方法，定义在此方法中），注意此方法是线程启动后线程自动调用的；
在我们多线程编译并且使用PyQtGraph进行绘图时，我们需要确保所有的图形操作都在主线程中执行，主要是因为PyQtGraph是在主线程中创建的，并且不是线程安全的。下面我们将深入探讨在多线程环境下使用PyQtGraph绘图并做详细记录。
在图形化界面应用程序中，响应性和流畅性是至关重要的。用户希望应用程序能够快速响应他们的操作，而不会出现卡顿或无响应的情况。为了实现这一目标，我们可以使用多线程和异步编程技术。本篇博客将重点介绍如何在 Python 图形化界面应用程序中使用多线程和异步编程来提高性能和响应性。
今天开始打算开一个新系列，就是python的多线程和多进程实现，这部分可能有些新手还是比较模糊的，都知道python中的多线程是假的，但是又不知道怎么回事，首先我们看一个例子来看看python多线程的实现。
在使用Python处理任务时，限于单线程处理能力有限，需要将任务并行化，分散到多个线程或者是多个进程去执行。
进程是资源分配的基本单位，所有与进程有关的资源都记录在进程控制块PCB中，以表示进程拥有这些资源或者正在使用它们，进程也是抢占处理机的调度单位，它拥有完整的虚拟内存地址空间，当进程发生调度时，不同的进程拥有不同的地址空间，而同一进程内的不同线程共享同一地址空间。与进程相对应,线程与资源分配无关，它属于某一个进程，并与进程内的其它线程共享进程的资源。
我们开发应用程序的时候，处于线程安全的原因子线程通常是不能直接更新主线程（UI线程）中的UI元素的，那么在Android开发中有几种方法解决这个问题，其中方法之一就是利用Handler处理的。 下面说下有关Handler相关的知识。 多线程一些基础知识回顾： 在介绍Handler类相关知识之前，我们先看看在Java中是如何创建多线程的 方法有两种： 通过继承Thread类，重写Run方法来实现 通过继承接口Runnable实现多线程 具体两者的区别与实现，看看 这篇文章 中的介绍; 接下来让我们看看Hand
thread::sleep() 会让线程睡眠一段时间，某个线程睡眠的时候会让出 CPU，可以让不同的线程交替执行，要看操作系统如何调度线程。
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页表有许多条目。32位系统下，物理内存是4G即2^32字节，即有2^32个地址。其中物理内存中被划分为许多页框（或者叫块），页框大小4KB。相应的磁盘也被划分为许多页帧，页帧大小也是4KB，这样OS将数据从磁盘加载到内存或内存保存到磁盘上就是以4KB为单位。回到内存，内存有2^32个地址，那么就有2^32个地址需要被映射。页表就需要建立2^32个逻辑地址与物理地址的映射。
在写「垃圾回收-实战篇」时，按书中的一个例子做了一次实验，我觉得涉及的知识点挺多的，所以单独拎出来与大家共享一下，相信大家看完肯定有收获。
本文介绍了 Android 开发中多线程的必要性以及一些基础概念。Android 系统为我们提供了几种工具类来实现多线程，包括 AsyncTask、HandlerThread、ThreadPool 和 IntentService。这些工具类可以帮助我们在合适的时候选择合适的线程，优化应用的性能。同时，为了避免过度复杂的线程安全问题，Android 系统规定只能在主线程中更新 UI。
我们知道，多线程是Android开发中必现的场景，很多原生API和开源项目都有多线程的内容，这里简单总结和探讨一下常见的多线程切换方式。 我们先回顾一下Java多线程的几个基础内容，然后再分析总结一些经典代码中对于线程切换的实现方式。
曾经的浏览器对于 JS 的处理模式是单线程模式，页面更新要先 串行 做 2 件事情。
操作系统比如 Mac OS X，Linux，Windows 等，都是支持“多任务”的操作系统，操作系统可以同时运行多个任务。一边在逛淘宝，一边在听音乐，一边在用微信聊天，这就是多任务，至少同时有 3 个任务正在运行。
线程是轻量级的进程（LWP：light weight process），在 Linux 环境下线程的本质仍是进程。在计算机上运行的程序是一组指令及指令参数的组合，指令按照既定的逻辑控制计算机运行。操作系统会以进程为单位，分配系统资源，可以这样理解，进程是资源分配的最小单位，线程是操作系统调度执行的最小单位。
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