如果已经在LNMP架构下工作2-3年时间，这个阶段我们对自己常用的技术栈的工作原理一定需要有一个基本的认识。一方面，可以去学习这些优秀软件的设计思路，另一方面，可以为分析系统瓶颈和系统优化打好基础。今天我们就来看看php-fpm/nginx/redis/mysql的进程模型。
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。
PHP两种运行模式是WEB模式、CLI模式。无论哪种模式，PHP工作原理都是一样的，作为一种SAPI运行。
所有与 Java 相关的面试都会问到缓存的问题，基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据” ，复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题，这些看似不常见的概念，都与我们的缓存服务器相关，一般常用的缓存服务器有 Redis、Memcached 等，而笔者目前最常用的也只有 Redis 这一种。
Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统，它可以用作：数据库、缓存和消息中间件。
近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题，基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据” ，复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题，这些看似不常见的概念，都与我们的缓存服务器相关，一般常用的缓存服务器有Redis、Memcached等，而笔者目前最常用的也只有Redis这一种。
近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题，基础一点的会问到什么是“二八定律”、“热数据和冷数据” ，复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题，这些看似不常见的概念，都与我们的缓存服务器相关，一般常用的缓存服务器有Redis、Memcached等，而笔者目前最常用的也只有Redis这一种。
https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/79470556
近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题，基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据”，复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题，这些看似不常见的概念，都与我们的缓存服务器相关，一般常用的缓存服务器有Redis、Memcached等，而笔者目前最常用的也只有Redis这一种。
. 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
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。
大家好，我是易安！今天我们谈一谈架构设计中的高性能架构涉及到的底层思想。本文分为缓存架构，单服务器高性能模型，集群下的高性能模型三个部分，内容很干，希望你仔细阅读。
首先要实现多任务，我们需要设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务。因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Wroker。
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进程和线程是包含关系，但是多任务既可以由多进程实现，也可以由单进程内的多线程实现，还可以混合多进程＋多线程。
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；
通过前面几篇文章学会如何安装 MySQL 以及基础知识后，我们还需要学习体系结构，MySQL 和 Oracle 体系结构类似，如果学过 Oracle 可以类比记忆，基础牢固才能学好数据库，才能做一个合格的 DBA，下面一起来看看。
1. 进程: 通俗理解一个运行起来的程序或者软件叫做进程 1.1 每次启动一个进程都需要向操作系统索要运行资源，让进程中的线程去执行对应的代码，进程是操作系统分配资源的基本单位 1.2 默认情况下一个进程只有一个线程，线程是依附在进程里面的， 没有进程就没有线程， 当在进程里面还可以创建多个线程 1.3 如何理解进程： 把进程想成现实生活中的公司，公司可以给员工提供办公资源(办公桌椅，办公电脑等资源)， 真正干活的是员工，所以员工可以想成线程，公司就是进程 2. 进程和线程的对比 2.1 进程是操作系统资源分配的基本单位，每启动一个进程都需要向操作系统索要运行资源，默认一个进程只有一个线程，线程是依附在进程里面的 2.2 线程是cpu调度的基本单位， 通过线程去执行进程中代码， 线程是执行代码的分支 2.3 多进程开发比单进程多线程开发稳定性要强，但是多进程开发比多线程开发资源开销要大 2.4 多进程开发某个进程死了不会影响其它进程的运行，但是多线程开发该进程死了那么这些线程都要进行销毁 并发: 任务数大于cpu的核数，多个任务轮流执行，由于cpu切换速度特别快，看起来像是一起运行，其实是假象。 并行: 任务数小于或者等于cpu的核数，那么多个任务是真正意义一起执行。 3. 进程、线程、协程 1.1 先有进程，然后进程可以创建线程，线程是依附在进程里面的， 线程里面可以包含多个协程 1.2 进程之间不共享全局变量，线程之间共享全局变量，但是要注意资源竞争的问题 1.3 多进程开发比单进程多线程开发稳定性要强，但是多进程开发比多线程开发资源开销要大 1.4 多线程开发线程之间执行是无序的，协程之间执行按照一定顺序交替执行 1.5 协程以后主要用在网络爬虫和网络请求，开辟一个协程大概需要5k空间，开辟一个线程需要512k空间， 开辟一个进程占用资源最多
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。
首先关于在python中单线程，多线程，多进程对cpu的利用率实测如下： 单线程，多线程，多进程测试代码使用死循环。 1）单线程： 2）多线程： 3）多进程： 查看cpu使用效率： 开始观察分别执行时
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
MySQL的主从复制是一项重要功能，可以利用其实现读写分离、高可用，及备份等目的。众所周知，MySQL是一个单进程、多线程的数据库，在各项工作中调用了不同的线程，本篇将介绍在主从复制中所使用的线程。
因为nginx具备优秀的静态内容处理能力，然后将动态内容转发给uWSGI服务器，这样可以达到很好的客户端响应。支持的并发量更高，方便管理多进程，发挥多核的优势，提升性能。这时候nginx和uWSGI之间的沟通就要用到uwsgi协议。
对应的链接https://www.cnblogs.com/c-h-y/p/9391602.html
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。
需要注意的是，Netty的线程模型并非固定不变，而是取决于用户的启动参数配置。通过启动参数的设置，Netty可以支持Reactor单线程模型和多线程模型。
如果了解一些操作系统的相关知识的话，我们应该知道：进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位。
最近看到篇好文章《IO多路复用》，记得早期学习时，也去探索过select、poll、epoll的区别，但后来也是没有及时记录总结，也忘记了，学习似乎就是在记忆与忘记中徘徊，最后在心中留下的火种，是熄灭还是燎原就看记忆与忘记间的博弈
是计算机中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元，是操作系统结构的基础。进程是一个执行中的程序
高性能的服务器，不一定是多线程实现的，也就是说多线程不一定比单线程效率高，这得分具体的情况。以redis为例，核心处理请求的线程只有一个，所以我们常常理解其仅仅只有一个线程，但准确来说其实并不是单线程的，比如日志的备份需要单独的fork一个进程或者线程去做备份等，那么redis何来单线程还能达到如此10万+的qps呢？其实这取决于具体的实现，redis采用了基于高性能Reactor的IO多路复用的模式+内存数据结构+单线程处理网络请求这几块，决定了其性能高的原因。
项目中用到了限流，受限于一些实现方式上的东西，手撕了一个简单的服务端限流器。 服务端限流和客户端限流的区别，简单来说就是： 1）服务端限流 对接口请求进行限流，限制的是单位时间内请求的数量，目的是通过有损来换取高可用。 例如我们的场景是，有一个服务接收请求，处理之后，将数据bulk到Elasticsearch中进行索引存储，bulk索引是一个很耗费资源的操作，如果遭遇到请求流量激增，可能会压垮Elasticsearch（队列阻塞，内存激增），所以需要对流量的峰值做一个限制。 2）客户端限流 限制的是客户端进
协程，就是同时开启多个任务，但一次只顺序执行一个。等到所执行的任务遭到阻塞，就切换到下一个任务继续执行，从而节省阻塞所占用的时间。
现代操作系统对I/O操作的改进中最为重要的就是支持异步I/O。如果充分利用操作系统提供的异步I/O支持，就可以用单进程单线程模型来执行多任务，这种全新的模型称为事件驱动模型。Nginx就是支持异步I/O的Web服务器，它在单核CPU上采用单进程模型就可以高效地支持多任务。在多核CPU上，可以运行多个进程（数量与CPU核心数相同），充分利用多核CPU。用Node.js开发的服务器端程序也使用了这种工作模式，这也是当下实现多任务编程的一种趋势。
上一篇我们介绍了Nginx的是适用场景。今天我们来介绍一下Nginx的进程结构模型。
之前对这部分的内容很感兴趣，没想到读起来有点晦涩，还是因为对服务器的知识不是很了解。 说道服务器一般人都会想到tomcat或者Jboss或者weblogic，现在流行起来的Node总让人不太放心，JS代码也能做服务器？其实不然，首先一个误区就是Node的服务器是JS写出来的....其实它只有表面暴露给用户使用的模块是用js写的，底层的很多东西还是由C/C++完成的。如果运行在不同的操作系统上,node还会基于操作系统切换底层的实现方式。 再说说Nodejs的特性——最让人印象深刻的就是单线程事件
本次给大家介绍Python的多线程编程，标题如下： Python多线程简介 Python多线程之threading模块 Python多线程之Lock线程锁 Python多线程之Python的GIL锁 Python多线程之ThreadLocal 多进程与多线程比较 多进程与多线程比较之执行特点 多进程与多线程比较之切换 多进程与多线程比较之计算密集型和IO密集型 Python多线程简介 一个进程由若干个线程组成，在Python标准库中，有两个模块thread和threading提供调度线程的接口。介于thre
今天我们来介绍了一些爬虫的技术，实现基本的抓取需求。但是随着数据量变大时，我们之前的爬虫的效率或者说执行速度就会出现问题，之前我们都是一条数据爬取完成后才继续下一条数据的爬取，这种模式我们通常称它为单线程或者串行爬虫。那么该如何改善呢？通过本章的学习你将掌握以下内容：
Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库，由C语言编写，官方提供的数据是可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的 KV 数据库 Memcached 差！
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。
微观：多个计划任务，顺序执行。在飞快的切换。轮换使用 cpu 时间轮片。 【假 并行】
1）MySQL的最底层的物理结构是数据文件，也就是说，存储引擎层，打交道的文件，是数据文件。
架构本身就是一个伪命题，因为很多东西的考虑是一种权衡，也是一种选择，并且含有各种约束条件。
我们首先要明白，Redis很快！官方表示，因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis
多路-指的是多个socket连接，复用-指的是复用一个线程。多路复用主要有三种技术：select，poll，epoll。epoll是最新的也是目前最好的多路复用技术。
分布式系统是由多个节点组成的系统，每个节点就是个计算机机器，用户访问网站感知不到是多个机器组成的系统。当用户访问某个网站的时候,给浏览器发出一个请求，背后是一个大型分布式系统为我们提供服务，有的提供存储数据，有的提供计算，有的负责处理请求，最终他们相互调节把数据返回给浏览器。
引入线程是为了更为精细粒度的分配CPU时间片，节省系统公共资源，更为充分和有效的配置有限运算能力
周末被一位小同学憋的很窝火。他要和我探讨一下，redis到底是多线程的还是单线程的。这个问题本来比较好解释，但我遇到的却是一个杠精。
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