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。
之前一直在看POSIX的多线程编程,上个周末结合自己的理解,写了一个基于Qt的用条件变量同步线程的例子。故此来和大家一起分享,希望和大家一起交流。
配置示例 user www www; worker_processes 2; error_log /var/log/nginx-error.log info; events { use kqueue; worker_connections 2048; } accept_mutex 用法 accept_mutext on | off; 默认值 off,在1.11.3版本前是on. 在events块中使用。 如果开启了这个指令,那么worker进程就会按顺序接受新的连接。否则所有的worker进程只是被通知
然后还有一个os.fork函数,可以调用系统api并且创建子进程。但是fork在Windows上并不存在,在Linux和Mac可以成功使用。因为手头没有Linux的机器,就没尝试这个。
http://www.cnblogs.com/dkblog/p/3806277.html
进程间通信有如下的目的:1、数据传输,一个进程需要将它的数据发送给另一个进程,发送的数据量在一个字节到几M之间;2、共享数据,多个进程想要操作共享数据,一个进程对数据的修改,其他进程应该立刻看到;3、通知事件,一个进程需要向另一个或一组进程发送消息,通知它们发生了某件事情;4、资源共享,多个进程之间共享同样的资源。为了做到这一点,需要内核提供锁和同步机制;5、进程控制,有些进程希望完全控制另一个进程的执行(如Debug进程),此时控制进程希望能够拦截另一个进程的所有陷入和异常,并能够及时知道它的状态改变。
Java线程使用技巧学习(一) Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。 从本文中你将会看到线程提供的一些不太常用的方法及技术。不管你是初学者还是高级用户或
上一期我们介绍了laravel命令行的创建,以及使用方法。使用了一个没有数据输入和输出的测试用例。本期我们来介绍带有命令行参数输入,和命令行输出信息的代码用法。
multiprocessing包是Python中的多进程管理包。它与 threading.Thread类似,可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以允许放在Python程序内部编写的函数中。该Process对象与Thread对象的用法相同,拥有is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()等方法。属性有:authkey、daemon(要通过start()设置)、exitcode(进程在运行时为None、如果为–N,表示被信号N结束)、name、pid。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类,用来同步进程,其用法也与threading包中的同名类一样。multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API,只不过换到了多进程的情境。这个模块表示像线程一样管理进程,这个是multiprocessing的核心,它与threading很相似,对多核CPU的利用率会比threading好的多。
补充说明:whereis 指令会在特定目录中查找符合条件的文件。这些文件的烈性应属于原始代码,二进制文件,或是帮助文件。
epoll 是 Linux 平台下的一种特有的 IO 多路复用的实现方式,与传统的 select/poll 相比,epoll 在性能上有很大的提升。本文主要讲解 epoll 的实现原理。
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
在介绍tc qdisc之前,先解释下tc是什么, tc(traffic control)是Linux内核中的一个网络流量控制工具,它可以用来控制网络流量的带宽、延迟、丢包等参数,从而实现网络流量的优化和管理。详细介绍可以参考Linux TC工具的官方文档和man手册。而qdisc (queueing disciplines), 是tc工具中的一部分,叫做队列规则,是一种可以定义Linux网络流量队列规则的一种机制,可以进行流量排队、调度以及限速等操作,达到对网络流量的精细控制和管理。如下是几个qdisc的例子:
昨天简单总结了看资料了解的MQ基本知识点,实际操作以后,会有地方与预想不一致,多次试验后解决,为了加强记忆,需要根据官网文档继续整理,并尽可能实践,没有什么特殊平台要求,不要跟我说直接读官网吗,读源码,你咋那能呢?专业名词那么多,语义表达逻辑又不一样,你要说你专业级口语畅通交谈,我自闭了!
因为epoll没有论文,就说说kqueue是怎么做的吧,kqueue会根据socket绑定的knote链表(每个监听的kqueue都可能创建一个knote),将knote通过反向指针获得kqueue,将knote加入kqueue的就绪队列末尾。如果此时恰好有进程正在监听的话,将会唤醒进程,kqueue会被扫描,并从就绪队列处获得所有的event,从而了解已经就绪的所有socket。
语法上和VBA差异挺大的,里面有let关键字,这个其实和VBA倒是差不多,在VBA里我们一般这么用:
在LINUX中,周期执行的任务一般由cron这个守护进程来处理[ps -ef|grep cron]。cron读取一个或多个配置文件,这些配置文件中包含了命令行及其调用时间。
导读:文章内容较多,也有不少代码,但是作者写的也很认真,对理解并发编程会有帮助,值得一读。 阅读完大约需要15分钟,如果对 linux 实在不太感冒,也可以选择性从 double-check 章节开始看起。
请理解并分析sched_class中各个函数指针的用法,并结合Round Robin 调度算法描ucore的调度执行过程
每次一发版导致服务A调用B服务超时, B没有任何请求记录日志, 初次定位到为网络问题
ActiveMQ 是 Apache 流行、强大的开源消息传递和集成模式服务器,它完全支持 JMS 1.1(严格实现“点对点”和“发布/订阅”两种消息模型) 和 J2EE 1.4。作为实验,本文实现了 ActiveMQ 单服务器的安装及其管理,并概述了集群部署的方法。
前几天我在看一篇公众号文章《DBA接招:一次因PAUSE指令变化引发的MySQL性能危机》 文章写得很棒,分析地也很彻底,但是更吸引我的是文中的几张图,例如
每个运行的进程,系统都会分配一个相关的运行环境,一般的可以将该运行环境认为是进程环境变量的集合,当进程启动的时候,环境变量就确定了,只有当前进程才能够修改其环境变量。Python的os模块中提供了environ属性,来记录当前进程的运行环境,environ是字典数据结构,以key-value的方式存储环境变量(key是环境变量的变量名,一般要求字母全部大写),value是对应的环境变量的值:
线程池的C++11简单实现,源代码来自Github上作者progschj,地址为:A simple C++11 Thread Pool implementation,具体博客可以参见Jakob’s Devlog,地址为:A Thread Pool with C++11
一、vivi虚拟摄像头驱动 基于V4L2(video for linux 2)摄像头驱动程序,我们减去不需要的ioctl_fops的函数,只增加ioctl函数增加的必要的摄像头流查询等函数; 1 #include <linux/module.h> 2 #include <linux/module.h> 3 #include <linux/delay.h> 4 #include <linux/errno.h> 5 #include <linux/fs.h> 6 #include <li
以上就是python Paramiko的SSH用法,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
linux下定时执行任务的方法 在LINUX中你应该先输入crontab -e,然后就会有个vi编辑界面,再输入0 3 * * 1 /clearigame2内容到里面 :wq 保存退出。 在LINUX中,周期执行的任务一般由cron这个守护进程来处理[ps -ef|grep cron]。cron读取一个或多个配置文件,这些配置文件中包含了命令行及其调用时间。 cron的配置文件称为“crontab”,是“cron table”的简写。 一、cron在3个地方查找配置文件: 1、/var/spool/cr
wq = create_singlethread_workqueue("mydrv");
Python 无栈(stack)这一数据结构,但 Python列表实当栈用极为方便。
FIFO即First in First Out,先进先出。Queue提供了一个基本的FIFO容器,使用方法很简单,maxsize是个整数,指明了队列中能存放的数据个数的上限。一旦达到上限,插入会导致阻塞,直到队列中的数据被消费掉。如果maxsize小于或者等于0,队列大小没有限制。
C++中的queue 实现一种先进先出的数据结构,是一个模板类 头文件 #include<queue> 用法(以int型为例): queue<int> Q; //定义一个int型队列 Q.empty(); //返回队列是否为空 Q.size(); //返回当前队列长度 Q.front(); //返回当前队列的第一个元素 Q.back();
本文涉及的队列规则(Qdisc)都可以作为接口上的主qdisc,或作为一个classful qdiscs的叶子类。这些是Linux下使用的基本调度器。默认的调度器为pfifo_fast。
在Python中,多线程是一种使程序能够同时执行多个任务的技术。🚀尽管Python的全局解释器锁(GIL)限制了线程的并行执行,但多线程仍然是IO密集型任务和提升用户界面响应性的有效手段。本文将深入探讨Python中多线程的高级用法,从基本知识点到高级技巧,助力开发者充分利用多线程的强大功能。
如下的代码中,先用 epoll_create 创建一个 epoll 文件描述符 epfd,再通过 epoll_ctl 将需要监听的 socket 添加到 epfd 中,最后调用 epoll_wait 等待数据。
环形缓冲区(ring buffer),环形队列(ring queue) 多用于2个线程之间传递数据,是标准的先入先出(FIFO)模型。一般来说,对于多线程共享数据,需要使用mutex来同步,这样共享数据才不至于发生不可预测的修改/读取,然而,mutex的使用也带来了额外的系统开销,ring buffer/queue 的引入,就是为了有效地解决这个问题,因其特殊的结构及算法,可以用于2个线程中共享数据的同步,而且必须遵循1个线程push in,另一线程pull out的原则。
随着科技的飞速发展,计算需求日益复杂和多样化,传统的单核处理器已难以满足所有应用场景的需求。在这样的背景下,异构多核系统应运而生,成为推动计算领域进步的重要力量。异构多核系统不仅提高了计算效率,还优化了能耗,为众多领域带来了革命性的变革。
webpack本质上是一种事件流的机制,它的工作流程就是将各个插件串联起来,而实现这一切的核心就是Tapable,webpack中最核心的负责编译的Compiler和负责创建bundles的Compilation都是Tapable的实例。
滑动窗口本质上是描述接受方的TCP数据报缓冲区大小的数据,发送方根据这个数据来计算自己最多能发送多长的数据。如果发送方收到接受方的窗口大小为0的TCP数据报,那么发送方将停止发送数据,等到接受方发送窗口大小不为0的数据报的到来。 关于滑动窗口协议,还有三个术语,分别是: 窗口合拢:当窗口从左边向右边靠近的时候,这种现象发生在数据被发送和确认的时候。 窗口张开:当窗口的右边沿向右边移动的时候,这种现象发生在接受端处理了数据以后。 窗口收缩:当窗口的右边沿向左边移动的时候,这种现象不常发生。
ipvsadm是一个用于管理Linux虚拟服务器(LVS)的命令行工具。LVS是一种常用的负载均衡技术,可以将来自客户端的请求分发给多个后端服务器,以实现高可用性和性能扩展。
上一篇梳理了RabbitMQ消费模式有多种模式。分别是简单模式,工作模式,发布/订阅模式,路由(direct)模式,主题(topic)模式,参数模式等等。
看到这里,也许你会疑惑。这很正常,所以让我们带着问题来阅读本文章吧。 问题: 1、Python 多线程为什么耗时更长? 2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程?
RabbitMQ(三)——发布订阅 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 RabbitMQ的发布订阅(Publish/Subscribe),其将生产者和消费者进一步解耦,生产者生
本文将介绍在Linux系统中,以一个UDP包的接收过程作为示例,介绍数据包是如何一步一步从网卡传到进程手中的。
查看当前用户 id: ” id“: 查看显示目前登陆账户的 uid 和 gid 及所属分组
萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
多线程与多进程大约是后端工程师面试最常被问的几个问题之一了,网上也有不少资料对多线程与多进程进行了详细的介绍,这里,我们就不多做赘述了。
上节我们介绍了ArrayList,ArrayList随机访问效率很高,但插入和删除性能比较低,我们提到了同样实现了List接口的LinkedList,它的特点与ArrayList几乎正好相反,本节我们就来详细介绍LinkedList。 除了实现了List接口外,LinkedList还实现了Deque和Queue接口,可以按照队列、栈和双端队列的方式进行操作,本节会介绍这些用法,同时介绍其实现原理。 我们先来看它的用法。 用法 构造方法 LinkedList的构造方法与ArrayList类似,有两个,一个
这是一篇个人认为非常非常厉害的文章,取自这里。讲述了如何提升UDP流的处理速率,但实际涉及的技术点不仅仅限于UDP。这篇文章中涉及的技术正好可以把前段时间了解的知识串联起来。作者:Toshiaki Makita
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