多线程调试的主要任务是准确及时地捕捉被调试程序线程状态的变化的事件，并且GDB针对根据捕捉到的事件做出相应的操作，其实最终的结果就是维护一根叫thread list的链表。上面的调试命令都是基于thread list链表来实现的，后面会有讲到。
查看你的httpd使用了哪种模式： /usr/local/apache2/bin/httpd -V |grep 'Server MPM' 使用哪种模式，需要在编译的时候指定 --with-mpm=prefork|worker|event 当然也可以编译的时候，让三者都支持： --enable-mpms-shared=all 然后在配置文件中，修改 LoadModule mpm_worker_module modules/mpd_mpm_worker.so 2.2版本默认为worker，2.4版本默认为eve
Libevent 是一个基于事件通知机制的网络库，用来开发可扩展性的网络服务器。 Libevent提供了一种机制，可以在指定事件发生于某文件描述符或者一个超时事件到达的时候执行一个回调函数。进一步，Libevent也支持信号触发的回调。Libevent用来替换目前的基于事件驱动的网络服务器中的事件循环。应用程序只需要调用event_dispatch()，然后动态增加或移除事件，而不用修改事件循环。目前，Libevent支持/dev/poll, kqueue(2), select(2), poll(2), epoll(4), and evports。
为了减少频繁创建和销毁进程的开销，apache在启动之初，就预先fork一些子进程，然后等待请求进来。每个子进程只有一个线程，在一个时间点内，只能处理一个请求。
Java 中的 BIO、NIO和 AIO 理解为是 Java 语言对操作系统的各种 IO 模型的封装。
SFML (Simple and Fast Multimedia Library) 是一个开源的、跨平台的C++多媒体库，它提供了一系列简单易用的接口和工具，可以方便地创建各种图形、音频、视频等应用程序。SFML 支持 Windows, Linux, macOS 和 Android 四种操作系统。
最近要写一个库往 influxdb 中打点, 因为要被很多程序使用, 而又要创建新的进程, 为了避免引起使用方的异常, 简单深入了解了下 Python 的并发控制, 这才发现标准库真是坑. 之前没过多考虑过, 只是凭感觉在 CPU 密集的时候使用 multiprocessing, 而默认使用 threading, 其实两个还是有很多不一样的, 除了都是并发执行以外还有很大的不同. Python 中试图用 threading 和 multiprocessing 实现类似的接口来统一两方面, 结果导致更混乱了. 本文探讨几个坑.
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代，每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求，以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网)，所以多线程也就很自然被Python语言支持。 (关于多线程的原理和C实现方法，请参考我之前写的Linux多线程与同步，要了解race condition
进程是指运行中的应用程序，每个进程都有自己独立的地址空间(内存空间)。比如用户点击桌面的IE浏览器，就启动了一个进程，操作系统就会为该进程分配独立的地址空间。当用户再次点击IE浏览器，又启动了一个进程，操作系统将为新的进程分配新的独立的地址空间。多进程就是“多任务”，就像使用电脑时同时打开浏览器上网、打开播放器听歌、后台还默默运行着杀毒软件一样。现代操作系统如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等都支持多进程，每启动一个进程，操作系统便为该进程分配一个独立的内存空间。
本文介绍了多线程和并发的基本概念，以及常见的多线程服务器方案，如基于循环的迭代服务器、基于协程的并发服务器、基于事件驱动的非阻塞服务器和异步I/O服务器。作者还列举了一些常见的服务器应用场景，并给出了muduo库和Boost.Asio库的示例代码。
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。
作为老牌服务器，Apache仍在不断地发展，就目前来说，它一共有三种稳定的MPM（Multi-Processing Module，多进程处理模块）。它们分别是 prefork、worker 和 event 。
流指的是可以进行I/O操作的内核对象，例如: 文件，管道和套接字等，流的入口就是文件描述符fd。
哈哈，反正我在面试时候经常会问候选人这个问题，这个问题其实是对redis内部机制的一个考察，可以牵扯出好多涉及底层深入原理的一些列问题。
epoll是Linux提供的I/O event notification facility。在需要监听的fd数量很多（成千上万）而同一时刻可读/可写的数量又比较少（几个？几十个？几百个？）的情况下，性能要明显优于select、poll。
1.redis是基于内存的，内存的读写速度非常快（纯内存）; 数据存在内存中，数据结构用HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)。
linux系统也是一种应用，它是基于计算机硬件的一种操作系统软件。当我们接收一次网络传输，计算机硬件的网卡会从网络中将读到的字节流写到linux的buffer缓冲区内存中，然后用户空间会调用linux对外暴露的接口，将linux中的buffer内存中的数据再读取到用户空间。这一次读操作就是一次IO。同样写也是这样的。
作者：jaydenwen，腾讯 pcg 后台开发工程师 在互联网中提起网络，我们都会避免不了讨论高并发、百万连接。而此处的百万连接的实现，脱离不了网络 IO 的选择，因此本文作为一篇个人学习的笔记，特此进行记录一下整个网络 IO 的发展演变过程。以及目前广泛使用的网络模型。 1.网络 IO 的发展 在本节内容中，我们将一步一步介绍网络 IO 的演变发展过程。介绍完发展过程后，再对网络 IO 中几组容易混淆的概念进行对比、分析。 1.1 网络 IO 的各个发展阶段 通常，我们在此讨论的网络 IO 一
Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代，每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求，以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网)，所以多线程也就很自然被Python语言支持。
I/O Multiplexing 又被称为 Event Driven I/O, 它可以让单个进程具有处理多个 I/O 事件的能力.
异步IO多线程并发模型通常由监听线程组+工作线程组构成，监听线程负责接收新连接，然后把新连接转给工作线程。
NIO（Non-blocking I/O，在Java领域，也称为New I/O），是一种同步非阻塞的I/O模型，也是I/O多路复用的基础，已经被越来越多地应用到大型应用服务器，成为解决高并发与大量连接、I/O处理问题的有效方式。 那么NIO的本质是什么样的呢？它是怎样与事件模型结合来解放线程、提高系统吞吐的呢？ 本文会从传统的阻塞I/O和线程池模型面临的问题讲起，然后对比几种常见I/O模型，一步步分析NIO怎么利用事件模型处理I/O，解决线程池瓶颈处理海量连接，包括利用面向事件的方式编写服务端/客户端程序。
作者：美团点评技术团队 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23488863 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。
在对应用程序不断调优的过程中，除了制定完备的测试基准（Benchmark）外，还需要一把直中要害的利器——性能分析工具。
构建现代的服务器应用程序需要以某种方法同时接收数百、数千甚至数万个事件，无论它们是内部请求还是网络连接，都要有效地处理它们的操作。
在Unix/Linux中系统内核提供了fork系统调用来创建进程，根据不同的返回值来判断当前进程是子进程还是父进程，C语言代码示例如下：
http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/38638183（牛逼100多名）
你之所以问这样的问题。是因为你认为只有多线程分别接收connection才可以更快，就像过去的tomcat那样，同时开多个线程来响应。
摘要: redis是个单线程的程序，为什么会这么快呢？每秒10000？这个有点不解，具体是快在哪里呢？EPOLL？内存？
在分享这次面试经典题目汇总之前，预告一下，下期分享面试题目汇总，会把之前网友在群里分享的一份面试题目答案完善出来：
纯内存数据库，如果只是简单的 key-value，内存不是瓶颈。一般情况下，hash 查找可以达到每秒数百万次的数量级。 瓶颈在于网络 IO 上。 根据你测的的 10000/s 来看，客户端和 redis 应该是部署在两台不同的机器，并且是使用同步的方式请求 redis. 每次请求需要通过网络把请求发送到 redis 所在的机器，然后等待 redis 返回数据。时间大部分消耗在网络传输中。 如果把 redis 和客户端放在同一台机器，网络延迟会更小，一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高，取决于机器
（1）libevent源码深度剖析一 序 （2）libevent源码深度剖析二 Reactor模式 （3）libevent源码深度剖析三 libevent基本使用场景和事件流程 （4）libevent源码深度剖析四 libevent源代码文件组织 （5）libevent源码深度剖析五 libevent的核心：事件event （6）libevent源码深度剖析六 初见事件处理框架 （7）libevent源码深度剖析七 事件主循环 （8）libevent源码深度剖析八 集成信号处理 （9）libevent源码深度剖析九 集成定时器事件 （10）libevent源码深度剖析十 支持I/O多路复用技术 （11）libevent源码深度剖析十一 时间管理 （12）libevent源码深度剖析十二 让libevent支持多线程 （13）libevent源码深度剖析十三 libevent信号处理注意点
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。
要问计算机系统里，有哪些概念比较折腾人，nio绝对能算上一个。配合着多是异的网络编程，nio加上多线程一般能够完成双杀。
在使用libmpv的过程中，通过对mpv事件订阅，可以更准确和准时的得知一些事件，比如文件打开成功，播放状态的改变等，而不需要定时器去读取状态，尤其是打开成功这个事件，如果不采用事件订阅，有时候视频流会卡主一阵子，比如不存在的视频流或者网络不好的情况下，有两种办法可以规避这个情况，在vlc和ffmpeg解码中也是如此，一种方法是将这个打开直接放到线程中执行，本来解码处理就是一个完整的线程类，所以直接通过标志位的更改来在线程中执行初始化，毫无压力不卡主，还有一个办法就是采用事件回调，得到打开成功以后，再去执行其他的处理比如读取视频的宽度高度等信息，这些信息一般都是需要打开文件成功以后才能读取到的。
本文介绍Python的os包中有查询和修改进程信息的函数，Python的这些工具符合Linux系统的相关概念，所以可以帮助理解Linux体系。
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，
同步阻塞模式。在JDK1.4以前，使用Java建立网络连接时，只能采用BIO方式，在服务器端启动一个ServerSocket，然后使用accept等待客户端请求，对于每一个请求，使用一个线程来进行处理用户请求。线程的大部分时间都在等待请求的到来和IO操作，利用率很低。而且线程的开销比较大，数量有限，因此服务器同时能处理的连接数也很低。
首先，我们要明确，异步和多线程是两个概念，异步指的是不需要等待任务执行完毕就会接着执行接下来的任务，而多线程指的是多条线程一起执行任务。异步任务可以在单线程中执行，也可以在多线程中执行。
CPU密集型又叫做计算密集型，指I/O在很短时间就能完成，CPU需要大量的计算和处理，特点是CPU占用高。
在进程中，又可以创建一些线程，他们共享这些内存空间，并由操作系统调用，以便并行计算。
惊群效应也有人叫做雷鸣群体效应，不过叫什么，简言之，惊群现象就是多进程（多线程）在同时阻塞等待同一个事件的时候（休眠状态），如果等待的这个事件发生，那么他就会唤醒等待的所有进程（或者线程），但是最终却只可能有一个进程（线程）获得这个时间的“控制权”，对该事件进行处理，而其他进程（线程）获取“控制权”失败，只能重新进入休眠状态，这种现象和性能浪费就叫做惊群。
Event Loop 是一个很重要的概念，指的是计算机系统的一种运行机制。 JavaScript语言就采用这种机制，来解决单线程运行带来的一些问题。 本文参考C. Aaron Cois的《Unders
我们已经见过了使用subprocess包来创建子进程，但这个包有两个很大的局限性：1) 我们总是让subprocess运行外部的程序，而不是运行一个Python脚本内部编写的函数。2) 进程间只通过管道进行文本交流。以上限制了我们将subprocess包应用到更广泛的多进程任务。(这样的比较实际是不公平的，因为subprocessing本身就是设计成为一个shell，而不是一个多进程管理包) threading和multiprocessing (请尽量先阅读Python多线程与同步) multiproce
1、前言 我从事Linux系统下网络开发将近4年了，经常还是遇到一些问题，只是知其然而不知其所以然，有时候和其他人交流，搞得非常尴尬。如今计算机都是多核了，网络编程框架也逐步丰富多了，我所知道的有多进程、多线程、异步事件驱动常用的三种模型。最经典的模型就是Nginx中所用的Master-Worker多进程异步驱动模型。今天和大家一起讨论一下网络开发中遇到的“惊群”现象。之前只是听说过这个现象，网上查资料也了解了基本概念，在实际的工作中还真没有遇到过。今天周末，结合自己的理解和网上的资料，彻底将“惊群”
◼ SDL_Window 代表了一个“窗口”，即我们所看到的窗口界面。可以通过调用 SDL_CreateWindow() 函数来创建窗口。
正常情况下，我们在启动一个程序的时候。这个程序会先启动一个进程，启动之后这个进程会拉起来一个线程。这个线程再去处理事务。也就是说真正干活的是线程，进程这玩意只负责向系统要内存，要资源但是进程自己是不干活的。默认情况下只有一个进程只会拉起来一个线程。
一段代码能否把机器硬件性能发挥到极致，我们通常用cpu和IO利用率（本地存储io和网络io）来衡量。
C++语言并不支持多线程，C++的多线程编程是通过调用操作系统的低层函数实现的，常见的操作系统平台有MS的Windows、UNIX、LINUX、Open Solaris，Ｃ、C++都可以很好调用系统函数实现多线程。
ACE是一个很成熟的中间件产品，为自适应通讯环境，但它过于宏大，一堆的设计模式，架构是一层又一层，对初学者来说，有点困难。
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