似乎有人不知道nodejs是支持多核的?v0.10 Cluster可以搭建nodejs多核服务。v0.12重写了Cluster,据说提升了非常大的性能。
原文出处: 韩天峰(@韩天峰-Rango) 并 发IO问题一直是后端编程中的技术挑战,从最早的同步阻塞Fork进程,到多进程/多线程,到现在的异步IO、协程。PHP程序员因为有强大的LAMP框架,对底层方面的知识知之甚少,本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试,最后再介绍Swoole的使用,深入浅出全面理解并发IO问题。 多进程/多线程同步阻塞 最早的服务器端程序都是通过多进程、多线程来解决并发IO的问题。进程模型出现的最早,从Unix系统诞生就开始有了进程的概念。最早的服务器端程序一般都是
并发IO问题一直是后端编程中的技术挑战,从最早的同步阻塞Fork进程,到多进程/多线程,到现在的异步IO、协程。PHP程序员因为有强大的LAMP框架,对底层方面的知识知之甚少,本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试,最后再介绍Swoole的使用,深入浅出全面理解并发IO问题。
IBM有个家伙做了个测试,发现切换线程context的时候,windows比linux快一倍多。进出最快的锁(windows2k的 critical section和linux的pthread_mutex),windows比linux的要快五倍左右。当然这并不是说linux不好,而且在经过实际编程之后,综合来看我觉得linux更适合做high performance server,不过在多线程这个具体的领域内,linux还是稍逊windows一点。这应该是情有可原的,毕竟unix家族都是从多进程过来的,而 windows从头就是多线程的。
在学习廖雪峰老师的python教程,学习了多进程和多线程,记录下核心的思路和方法。
我的理解中PHP-FPM使用的是这个 , 单Reactor 多进程 , 主进程Reactor接收连接请求 , 子进程处理每个连接
多进程和多线程主要区别是:线程是进程的子集,一个进程可能由多个线程组成。多进程的数据是分开的、共享复杂,需要用IPC,但同步简单;多线程共享进程数据、共享简单,但同步复杂。
本文是这《Linux C/C++多进程同时写一个文件》系列文章的第三篇,上一篇文章演示了两个亲缘关系的进程(父子进程)同时写一个文件的情形,并得出了数据只会错乱但不会覆盖的结论。这篇文章主要是在第一篇文章的基础上,加上上篇文章的分析,更深下一步地探索两个非亲缘关系的进程同时写一个文件的问题。
nginx 使用的 epoll 是非阻塞的,但不是异步IO。 glibc 的 aio 有 bug , kernel 的 aio 只能以 O_DIRECT 方式做直接 IO , libeio 也是 beta 阶段。epoll 是成熟的,但是 epoll 本身是同步的。Linux 上目前没有像 IOCP 这样的成熟异步 IO 实现。
我们在Linux信号基础中已经说明,信号可以看作一种粗糙的进程间通信(IPC, interprocess communication)的方式,用以向进程封闭的内存空间传递信息。为了让进程间传递更多的信息量,我们需要其他的进程间通信方式。这些进程间通信方式可以分为两种: 管道(PIPE)机制。在Linux文本流中,我们提到可以使用管道将一个进程的输出和另一个进程的输入连接起来,从而利用文件操作API来管理进程间通信。在shell中,我们经常利用管道将多个进程连接在一起,从而让各个进程协作,实现复杂的功能。 传
. 经典的服务器结构概述(中) 今天将和大家详细探讨分服模型,本文结构如下: 1模型描述 分服模型是游戏服务器中最典型,也是历久最悠久的模型。其特征是游戏服务器是一个个单独的世界。每个服务器的帐号是独
在上一篇文章中,我们探讨了进程间通信的三种常见机制:管道、消息队列和共享内存。我们了解到,这些机制各有其特点和适用场景,可以根据实际需求选择合适的机制进行进程间通信。然而,进程间通信并不仅限于这三种方式。
Siege是由多线程实现的同步压测工具,它实现的是模拟n个用户不停地访问某个URL的场景。由于多线程开销会比多进程小一些,因此该压测工具比多进程的压测工具在系统开销上会好很多。程序提供了到时停止(到一定时间停止压测)和到量停止(访问一定次数后停止压测)两种压测方法,支持同时压测多个URL,也能够随机选取URL进行压测。支持ftp、http、https,可以发送GET、POST、HEAD等多种请求,可以设置鉴权、cookies。并且程序中特意增加了许多解决不同平台上兼容性的代码。已经是非常完善的一个工具了,并且到目前位置,Siege的版本依然在更新中。
非常想写点关于多进程和多线程的东西,我确实非常爱他们。可是每每想动手写点关于他们的东西,却总是求全心理作祟,始终动不了手。
共享变量:multiprocessing.Value 共享数组:multiprocessing.Array
MMKV——基于 mmap 的高性能通用 key-value 组件,底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现,性能高,稳定性强。 https://github.com/Tencent/MMKV/blob/master/readme_cn.md
别小看这两个东西,特别是 Reactor 模式,市面上常见的开源软件很多都采用了这个方案,比如 Redis、Nginx、Netty 等等,所以学好这个模式设计的思想,不仅有助于我们理解很多开源软件,而且也能在面试时吹逼。
多线程的东西。我确实非常爱他们。可是每每想动手写点关于他们的东西。却总是求全心理作祟。始终动不了手。
进程是程序执行时的一个实例,即它是程序已经执行到课中程度的数据结构的汇集。从内核的观点看,进程的目的就是担当分配系统资源(CPU时间、内存等)的基本单位。
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。
IO在计算机中指Input/Output,也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留,由CPU这个超快的计算核心来执行,涉及到数据交换的地方,通常是磁盘、网络等,就需要IO接口。
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进程 说明:本文是基于Py2.X环境, Python实现多进程的方式主要有两种:一种方法是使用os模块中的fork方法; 另一种是使用multiprocessing模块。这两种方法的区别在于前者仅适用于Unix/Linux操作操作。对win是不支持的,而后者则是跨平台的实现方式。 使用os模块中的fork方式实现多进程。 Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,它非常特殊。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制
本文介绍了多进程模型在游戏服务器端开发中的实践,重点讲解了如何利用多进程模型实现游戏服务器的负载均衡、服务状态管理、无缝扩展和容灾备份等方面的技术和实现方式。
学习步骤如下: 1、Linux 基础 安装Linux操作系统 Linux文件系统 Linux常用命令 Linux启动过程详解 熟悉Linux服务能够独立安装Linux操作系统 能够熟练使用Linux系统的基本命令 认识Linux系统的常用服务安装Linux操作系统 Linu
MMKV 是基于 mmap 内存映射的移动端通用 key-value 组件,底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现,性能高,稳定性强。从 2015 年中至今,在 iOS 微信上使用已有近 3 年,其性能和稳定性经过了时间的验证。近期已移植到 Android 平台。在腾讯内部开源半年之后,得到公司内部团队的广泛应用和一致好评。现在一并对外开源: https://github.com/tencent/mmkv 欢迎 Star、提 Issue 和 PR。 前言 MMKV 的源起、设计原理与具体实现参
场景一: 将关系型、非关系型数据的数据同步到ES中。 但是数据库中的表有多个, 一种方案是:一个配置文件中 if else 的方式配置多个表; 另外一种方案是:多个配置文件,多个进程并行执行。 如下图所示:
进程间通信 即 IPC机制,IPC 全称为 Inter-Process Communication。
1、Android中多进程是指一个应用中存在多个进程的情况,因此这里不讨论两个应用之间的情况,首先在Android中使用多进程只有一种方法,那就是给四大组件指定android:process。默认进程名是包名。
进程:对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(Process),比如打开一个浏览器(任务)就是启动一个浏览器进程。进程是系统中程序执行和资源分配的基本单位,每个进程都有自己的数据段、代码段和堆栈段。
近期会写关于《Linux C/C++多进程同时写一个文件》的系列文章,主要是探索在Linux下非亲缘关系的多进程和具有亲缘关系的多进程同时写一个文件的问题。例如,当两个进程同时写一个文件,那么写入结果是怎样的呢?是否会出现数据丢失的情况?是否会出现覆盖?是否会出现错乱?
近些年,随着互联网的大发展,高并发服务器技术也快速进步,从简单的循环服务器模型处理少量网络并发请求,演进到解决C10K,C10M问题的高并发服务器模型。本文结合自己的理解,主要以TCP为例,总结了几种常见的网络服务器模型的实现方式,优缺点,以及应用实例。
单进程单线程:一个人在一个桌子上吃菜。 单进程多线程:多个人在同一个桌子上一起吃菜。 多进程单线程:多个人每个人在自己的桌子上吃菜。
很多同学都听说过,现代操作系统比如Mac OS X,UNIX,Linux,Windows等,都是支持“多任务”的操作系统。
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
ngxin 相对于 apache 来说,占用资源更少,这是高度模块化设计的优势。 nginx 模块编写相对简单,各种高性能模块在社区上频繁亮相。 由于 apache 是同步多进程模型,每个连接对应一个进程,而 nginx 是异步非阻塞模型,因此在资源消耗和并发能力上都优于 apache,而 apache 不仅因为在连接量大时需要为每个连接提供一个处理进程而需要消耗大量资源,进程的创建和销毁也会伴随着较大的代价。 当然了,apache 的 prefork 机制在一定程度上缓解了这个问题。
进程、线程、多线程、并发、并行 首先,并行与并发都是程序多线程处理场景,因此,一旦提到并行与并发,那首先想到的是多线程。 #1 进程 狭义理解就是操作系统中一段程序的执行过程。那么广义上,进程是指一个具有一定独立功能的程序操作系统中关于某个数据集合进行的一次运行活动。是操作系统程序动态执行的基本单元。在传统的操作系统中,进程既是一个操作系统的基本分配单元,也是操作系统的基本执行单元。 进程共有三种状态:就绪、阻塞和运行 就绪态 就绪状态是指程序已达到可以运行的状态,只等CPU分配资源就可以运行
nginx采用多进程模型,含一个master进程和多个worker进程,worker进程数目可配置,一般与机器CPU核心数目一致,master进程主要职责是:接收外界信号,如star,stop,restart,监控worker进程状态。worker进程主要职责:负责处理客户端请求。
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。 1 循环服务器与并发服务器模型 在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。 目前最常用的服务器模型有: ·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求 ·并发服务器:服务器在同一时刻可以响应多个客户端的请求 1.1 UDP循环服务器的实现方法: UDP循环服务器每次从套接字上读取一个客户端的请求->处理->然后将结果返回给客户机
如今 Twemproxy 凭借其高性能的优势, 在很多互联网公司得到了广泛的应用,已经占据了不可动摇的地位,
阻塞与非阻塞的重点在于进/线程等待消息时候的行为,也就是在等待消息的时候,当前进/线程是挂起状态,还是非挂起状态。
今天遇到的新单词: terminal n终端 terminate v结束,使终结 basic adj基本的
这几天在做 学生考试系统,其中需要存储数据时要并发,然而我采用的sqlite3,小型数据库,导致了很多问题,特别是在多进程访问写的时候,特此分享给大家;
进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中,进程是程序的基本执行实体;在当代面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体。
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。
Python 既支持多进程,又支持多线程,本篇,我们看看如何编写这两种多任务程序。
在此种情景中为了保证 CUDA 进程的隔离仅能使用 spawn 模式运行多进程任务,如果没有使用则会报出上述错误
在开始讲今天的正文之前,先给大家介绍一个概念「多线程工作」,这个概念可能有的人听过,也可能有的人平常工作中就是这么做的。我再来给大家讲讲这个概念,所谓的「多线程工作」就是同时做好几件事情。
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