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。
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
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
muduo是陈硕大神个人开发的C++的TCP网络编程库。muduo基于Reactor模式实现。Reactor模式也是目前大多数Linux端高性能网络编程框架和网络应用所选择的主要架构，例如内存数据库Redis和Java的Netty库等。
这篇文章主要介绍了Linux多线程及多线程并发访问同一块内存的问题怎么解决的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Linux多线程及多线程并发访问同一块内存的问题怎么解决文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
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。
本文说的随机文件读写的随机的反义词是顺序，这里的随机文件读写对应顺序文件读写。表示文件可以不按照顺序进行读写
在linux多线程环境下对同一变量进行读写时，经常会遇到读写的原子性问题，即会出现竞争条件。为了解决多个线程对同一变量访问时的竞争条件问题，操作系统层面提供了锁、信号量、条件变量等几种线程同步机制。如果对变量的每次访问都使用上述机制，由于系统调用会陷入内核空间，需要频繁的进行上下文切换，这就导致了程序的时间开销比较大。
线程的使用目的是提高运行速度，提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
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muduo是chenshuo开源的一个基于reactor pattern的多线程网络库。同时他也写了一本关于此网络库的书《Linux多线程服务端编程:使用muduo C++网络库》，推荐阅读。
CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。
多线程 多线程(multiple thread)是计算机实现多任务并行处理的一种方式。 在单线程情况下，计算机中存在一个控制权，并按照顺序依次执行指令。单线程好像是一个只有一个队长指挥的小队，整个小队
多线程编程是一种利用操作系统的多任务处理机制，以实现程序并发执行的编程模型。在Linux环境下，使用线程可以充分利用多核处理器的优势，提高程序的性能。然而，多线程编程涉及到共享资源的访问，需要特别注意资源同步问题，以避免竞态条件和数据不一致性。
如果你觉得这些问题都很简单，都能很明确的回答上来。那么很遗憾这篇文章不是为你准备的，你可以关掉网页去做其他更有意义的事情了。如果你觉得无法明确的回答这些问题，那么就耐心地读完这篇文章，相信不会浪费你的时间。受限于个人时间和文章篇幅，部分议题如果我不能给出更好的解释或者已有专业和严谨的资料，就只会给出相关的参考文献的链接，请读者自行参阅。
多线程应用实际上和多进程类似，只不过将一个请求分配一个进程换成了一个请求分配一个线程。线程对比进程更轻量，在系统资源占用上更少，上下文切换（ps：所谓上下文切换，稍微解释一下：单核心CPU的情况下同一时间只能执行一个进程或线程中的任务，而为了宏观上的并行，则需要在多个进程或线程之间按时间片来回切换以保证各进、线程都有机会被执行）的开销也更小；同时线程间更容易共享内存，便于开发
最近各大厂的春招已经陆续开始了，目前还是提前批，各位还没投简历的，一定要快速投起来。 最近朋友在帮组里做初筛面试，发现基础、算法、项目这三块有两块好的同学都比较少，很多本科三年都在打 ACM 算法不错，但是基本没怎么复习计算机基础的东西，项目也是随便找的那种，这种也没法继续往后面推。 还有的是基础八股文背得很熟悉，但是呢数据结构不扎实，算法也刷得不多，一两道简单级别的剑指offer原题都没做出来，这种也没法继续往后面推，因为微信面委算法会考察得更严。 还有更气人的一类，连语言基础都有问题，比如 s
嵌入式Linux要学哪些？一些人总在寻思，怕走了弯路，又怕学的东西离企业需求远。那么今天就请华清远见高级讲师曹大神告诉你，9点浅析嵌入式学习步骤。下面是他本人亲笔。
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。
程序运行中，可能会遇到BUG、用户输入异常数据以及其它环境的异常，这些都需要程序猿进行处理。Python提供了一套内置的异常处理机制，供程序猿使用，同时PDB提供了调试代码的功能，除此之外，程序猿还应该掌握测试的编写，确保程序的运行符合预期。
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。
一 自我介绍二 面试情况三 相关知识点汇总1 c/c++相关2 计算机网络3 数据结构相关4 数据库相关5 操作系统6 Linux基础知识及应用编程(后台必备！)7 大数问题8 手撕算法(递归非递归)9 针对项目相关10 场景题11 架构/分布式/中间件相关12 总结
Think技术社区是一个专注于IT技术分享的线下社区，社区由广大互联网技术的爱好者，工作者，支持者组成，致力于举办专业的，有创见的，具有广泛影响力的互联网社区聚会，为广大社区成员提供最佳的知识交流和自由分享的平台。在这一理念的支持下，Think技术社区与社区的所有成员共同致力于互联网技术的推广，普及和运用，努力为社会，企业，个人创造更大的价值。
白嫖不好，要不先赞在看！ 一 自我介绍 本人小硕，秋招期间参加了不少安全类相关公司(深信服，绿盟等)，另外参加了京东，小米，滴滴等互联网公司面试，同时也面试了几个研究所和一个银行，下面总结下秋招相关情况。 二 面试情况 公司名称 面试岗位 面试情况 小米 Linux内核开发 三面！挂 深信服
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
广义上Cache的同步方式有两种，即Write Through（写穿）和Write back（写回）. 从名字上就能看出这两种方式都是从写操作的不同处理方式引出的概念（纯读的话就不存在Cache一致性了，不是么）。对应到Linux的Page Cache上所谓Write Through就是指write(2)操作将数据拷贝到Page Cache后立即和下层进行同步的写操作，完成下层的更新后才返回。而Write back正好相反，指的是写完Page Cache就可以返回了。Page Cache到下层的更新操作是异步进行的。
目前我们所提到的容器技术、虚拟化技术（不论何种抽象层次下的虚拟化技术）都能做到资源层面上的隔离和限制。
---上一篇文章我们详细的讲解了lseek函数的用法，其实还是那句话，在linux系统下，对于一个陌生的命令、函数、库函数，完全可以用man手册去查看，为了给大家了解一些基本的linux命令使用，这里
上面是说的cgroups 是内核提供的功能，但现在我们在用户空间想使用的是cgroup的功能。其原理是：linux 内核有一个很强大的模块叫做VFS(vritual File System)，VFS 把具体的文件系统的细节隐藏起来，给用户态进程提供一个完备的文件系统API接口。linux 也是通过VFS 把cgroups 功能暴漏给用户态进程的，cgroups 与VFS 之间的衔接部分叫做cgroups 文件系统。
牛客，知乎，开源中国，CSDN，思否，掘金，InfoQ，简书，博客园，慕课，51CTO，helloworld，腾讯开发者社区，阿里开发者社区
本次的DEMO是对多线程知识点的回顾，因为多线程技术在我们平常开发中经常用到。这次的DEMO是通过发送信号量去控制线程的运行和停止。相当于我们通过输入一个指令让某个线程启动和停止。
这篇文章来源于我的一位朋友，和我一样参加了去年了秋招，这份面经我看了下，很多问题都是高频面试题，而且总结的挺全，在此分享给大家。先看下大致目录
题目内容：给定陌陌一段时间的Nginx AccessLog（多个文件，估计66G左右），以最快的方式找到访问次数最多的5个IP。提交脚本或是可执行程序，约定以命令行参数的形式传入文件所在路径。按照次数降序输出5个IP，每个IP一行。
已经过去的中间件性能挑战赛，和正在进行中的 第一届 PolarDB 数据性能大赛 都涉及到了文件操作，合理地设计架构以及正确地压榨机器的读写性能成了比赛中获取较好成绩的关键。正在参赛的我收到了几位公众号读者朋友的反馈，他们大多表达出了这样的烦恼：“对比赛很感兴趣，但不知道怎么入门”，“能跑出成绩，但相比前排的选手，成绩相差10倍有余”…为了能让更多的读者参与到之后相类似的比赛中来，我简单整理一些文件IO操作的最佳实践，而不涉及整体系统的架构设计，希望通过这篇文章的介绍，让你能够欢快地参与到之后类似的性能挑战赛之中来。
上一节教程讲解了最基本的RxJava2的使用, 在本节中, 我们将学习RxJava强大的线程控制.
众所周知，Python 中的多线程是一个假的多线程，对于多核 CPU，由于受限于 GIL 全局解释锁，同一时刻只能有一个线程在运行。
项目中遇到一个bug，因为接入了几家越狱平台：91、同步推、PP助手，在设备上安装了三个应用，启用其中任意一个，另外二个启动后无法创建发送socket消息，从而导致游戏直接死在登录那里，再次点击登录时线程才会被唤醒(无法发送的原因定位到，是因为在调用sem_post方法后无法将线程唤醒)。之后我尝试将信号量改为条件变量，就再也没有遇到那个问题了。具体改写的几个方法：
早在LINUX2.2内核中。并不存在真正意义上的线程，当时Linux中常用的线程pthread实际上是通过进程来模拟的，也就是同过fork来创建“轻”进程，并且这种轻进程的线程也有个数的限制：最多只能有4096和此类线程同时运行。 2.4内核消除了个数上的限制，并且允许在系统运行中动态的调整进程数的上限，当时采用的是Linux Thread 线程库，它对应的线程模型是“一对一”，而线程的管理是在内核为的函数库中实现，这种线程得到了广泛的应用。但是它不与POSIX兼容。另外还有许多诸如信号处理，进程ID等方面的问题没有完全解决。 相似新的2.6内核中，进程调度通过重新的编写，删除了以前版本中的效率不高的算法，内核框架页也被重新编写。开始使用NPTL(Native POSIX Thread Library)线程库，这个线程库有以下几个目标： POSIX兼容，都处理结果和应用，底启动开销，低链接开销，与Linux Thread应用的二进制兼容，软硬件的可扩展能力，与C++集成等。 这一切是2.6的内核多线程机制更加完备。
在做大数据的时候刚开始把所有数据都存入lhbase中，结果导致hbase每天都有很多数据 而且key设置的是ip虽然散列了，但是随着数据量的增加，用spark查询是越来越慢，因为新学习当时没有了解到Hbase的具体存储模式。在知道之后，就考虑写文件的方式。这个只是暂时想出来的方案。后来改成写Hadoop文件。 我们经常用的IO 大部分都是BIO但是在我们提高性能的方式上都是AIO,NIO.他们有什么区别呢？我们今天就来看看。 明白两个概念 阻塞与非阻塞： 阻塞就是当满足条件后，程序会等待该方式或者方法执行完
线程池是一种管理线程的机制，它可以在需要时自动创建和销毁线程，以及分配和回收线程资源。线程池的主要优点是减少了频繁创建和销毁线程所带来的开销，提高了系统的稳定性和可扩展性。此外，线程池还可以有效地控制线程的数量，避免过多线程导致的资源竞争和系统过载
Java 在 JDK 1.4 引入了 ByteBuffer 等 NIO 相关的类，使得 Java 程序员可以抛弃基于 Stream ，从而使用基于 Block 的方式读写文件，另外，JDK 还引入了 IO 性能优化之王—— 零拷贝 sendFile 和 mmap。但他们的性能究竟怎么样？ 和 RandomAccessFile 比起来，快多少？ 什么情况下快？到底是 FileChannel 快还是 MappedByteBuffer 快……
题目是golang下文件锁的使用，但本文的目的其实是通过golang下的文件锁的使用方法，来一窥文件锁背后的机制。
在Python中，计算密集型任务适用于多进程，IO密集型任务适用于多线程 正常来讲，多线程要比多进程效率更高，因为进程间的切换需要的资源和开销更大，而线程相对更小，但是我们使用的Python大多数的解释器是Cpython，众所周知Cpython有个GIL锁，导致执行计算密集型任务时多线程实际只能是单线程，而且由于线程之间切换的开销导致多线程往往比实际的单线程还要慢，所以在 python 中计算密集型任务通常使用多进程，因为各个进程有各自独立的GIL，互不干扰。 而在IO密集型任务中，CPU时常处于等待状态，操作系统需要频繁与外界环境进行交互，如读写文件，在网络间通信等。在这期间GIL会被释放，因而就可以使用真正的多线程。 上面都是理论，接下来实战看看实际效果是否符合理论
上面的代码其实没啥要介绍的，就是一个for循环然后逻辑和单个文件读操作一样，只是多了个写操作。
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