一、概述 内存回收，分析出所以然，为什么如此设计，内存回收，如整理屋子。用户就是系统，其实和普通的系统没有大区别。 需求： 正确 高效（不能对用户线程有较大的影响） 二、设计 我来设计的话，一些基本
本文分为以下几个部分说明介绍redis单线程 1.redis为何使用单线程 2.redis使用单线程为何性能那么高 3.redis哪些功能不是单线程
进程的出现是为了更好的利用CPU资源使到并发成为可能。 假设有两个任务A和B，当A遇到IO操作，CPU默默的等待任务A读取完操作再去执行任务B，这样无疑是对CPU资源的极大的浪费。聪明的老大们就在想若在任务A读取数据时，让任务B执行，当任务A读取完数据后，再切换到任务A执行。注意关键字切换，自然是切换，那么这就涉及到了状态的保存，状态的恢复，加上任务A与任务B所需要的系统资源（内存，硬盘，键盘等等）是不一样的。自然而然的就需要有一个东西去记录任务A和任务B分别需要什么资源，怎样去识别任务A和任务B等等。登登登，进程就被发明出来了。通过进程来分配系统资源，标识任务。如何分配CPU去执行进程称之为调度，进程状态的记录，恢复，切换称之为上下文切换。进程是系统资源分配的最小单位，进程占用的资源有：地址空间，全局变量，文件描述符，各种硬件等等资源。
在 Wallaroo Labs，我是工程副总裁，我们正在构建一个用 Pony 编程语言编写的 高性能分布式流处理器。大多数人没有听说过 Pony，但它一直是 Wallaroo 的最佳选择，它也可能成为你的下一个项目的最佳选择。
进入正题，首先为啥要协程，总结来说也是为了更高效的性能，具体来说就是使用cpu上，协程定义成轻量级的线程，在异步解决io任务的时候，有点类似多线程，不过协程开销小，没有线程切换开销，而且相对于回调机制，代码易于阅读。
RC 和 快照隔离 级别可防止某些竞争条件，但并非全部。一些棘手案例，如写偏斜 和 幻读，会发现可悲情况：
上篇文章 我们介绍了 Java 内存运行时区域的各个部分，其中程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈三个区域随线程而生，随线程而灭，在这几个区域内就不需要过多考虑回收的问题，因为方法结束或者线程结束时，内存自然就跟着回收了。
java对线程的支持其实是一把双刃剑。虽然java提供了响应的语言和库，以及一种明确的跨平台内存模型（该内存模型实现了java中开发“编写一次，随处运行”的并发应用程序），这些工具简化了并发应用程序的开发，但同时也提高了对开发人员的技术要求，因为在更多的程序中会使用线程。当线程还是一项鲜为人知的技术时，并发性是一个“高深的”主题，但现在主流开发人员都必须了解线程方面的内容，同时也带来了一定的风险：
程序在没有流程控制的前提下，代码都是从上而下逐行依次执行的。基于这样的机制，如果我们使用程序来实现边打游戏，边听音乐的需求时，就会很困难；因为按照执行顺序，只能从上往下依次执行；同一时刻，只能执行听音乐和打游戏的其中之一。
在使用爬虫爬取数据的时候，当需要爬取的数据量比较大，且急需很快获取到数据的时候，可以考虑将单线程的爬虫写成多线程的爬虫。下面来学习一些它的基础知识和代码编写方法。
全面讲解Redis基本功能及其应用，并结合线上开发与运维监控中的实际使用案例，深入分析并总结了实际开发运维中遇到的“陷阱”，以及背后的原因， 包含大规模集群开发与管理的场景、应用案例与开发技巧，为高效开发运维提供了大量实际经验和建议。本书不要求读者有任何Redis使用经验,对入门与进阶DevOps的开发者提供有价值的帮助。主要内容包括：Redis的安装配置、API、各种高效功能、客户端、持久化、复制、高可用、内存、哨兵、集群、缓存设计等，Redis高可用集群解决方案，Redis设计和使用中的问题，最后提供了一个开源工具：Redis监控运维云平台CacheCloud。
上一节我们讲解分代和垃圾回收算法，这一节我们来讲解老年代重要的垃圾收集器：cms收集器。这一节的内容同样比较多。
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？ 有同学可能知道答案，因为 Python 中臭名昭著的 GIL。 那么 GIL 是什么？为什么会有 GIL？多线程真的是鸡肋吗？ GIL 可以去掉吗？带着这些问题，我们一起往下看，同时需要你有一点点耐心。 多线程是不是鸡肋，我们先做个实验，实验非常简单，就是将数字 “1亿” 递减，减到 0 程序就终止，这个任务如果我们
最近在研究Spring Boot中的异步处理，发现涉及到异步和多线程的很多知识点，就先写几篇关于异步与多线程的文章，带大一起回顾或学习一下相关的知识点。下面开始正文内容：
JVM之垃圾回收器学习（一） 概念 并行收集：多条垃圾收集线程并行工作，用户线程处于等待状态。 并发收集：用户线程与垃圾收集线程同时工作（单cpu的话就是交替执行）。 吞吐量：CPU用于运行用户代码的时间与CPU总消耗时间的比值（吞吐量=运行用户代码时间/（总时间）），例如虚拟机运行100分钟，垃圾回收占用1分钟，那么吞吐量就是99%。 垃圾收集开销：吞吐量的补数，垃圾收集器所占时间与总时间的比例。 暂停时间：执行垃圾收集时，程序的工作线程被暂停的时间。 收集频率：相对于应用程序的执行，收集操作发生的频率。
Python语言近年来人气爆棚。它广泛应用于网络开发运营，数据科学，网络开发，以及网络安全问题中。
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？
线程类似于进程。如同进程，线程由内核按时间分片进行管理。在单处理器系统中，内核使用时间分片来模拟线程的并发运行。这样的方式和进程的同样。
总共用时 28 秒，如果开启两条线程来执行上面的操作（假设处理器为多核 CPU），如下所示：
Redis，一个以超高的性能和强大的数据结构功能著称的内存数据库，在处理各种复杂数据操作时，速度却能达到惊人的水平。那么，Redis为什么能如此之快呢？今天，我们就来深入解析一下Redis的线程模型，揭开这个问题的神秘面纱。
学术上说，进程是一个具有一定独立功能的程序在一个数据集上的一次动态执行的过程，是操作系统进行资源分配和调度的一个独立单位，是应用程序运行的载体。我们这里将进程比喻为工厂的车间，它代表CPU所能处理的单个任务。任一时刻，CPU总是运行一个进程，其他进程处于非运行状态。
项目中使用Redis，主要考虑性能和并发。如果仅仅是分布式锁这些，完全可以用中间件ZooKeeper等代替。
Python判断对象存活的算法用的是引用计数法，而Java则使用的是可达性分析法。
当我们使用计算机时，可以同时做许多事情，例如一边打游戏一边听音乐。这是因为操作系统支持并发任务，从而使得这些工作得以同时进行。
多线程、单线程、进程、任务、线程池...等等一些术语到底是什么意思呢？到底什么是多线程？它到底怎么用？我们一起来学习一下多线程的处理
说起Python的多线程，很多人都嗤之以鼻，说Python的多线程是假的多线程，没有用，或者说不好用，那本次就和大家一起来分享一下Python的多线程，看看是不是这样的。
先回顾一下上一篇介绍的JVM中常见几种垃圾收集算法： 标记-清除算法（Mark-Sweep）。 复制算法（Copying）。 标记整理算法(Mark-Compact)。 分代收集算法（Generati
答案在很大程度上取决于您正在运行的应用程序的类型。没有一个基准测试是完美的，但是计算机语言基准测试游戏是一个很好的起点。
然而，我要告诉你的是，这句话前半句是对的，后半句是 错的。Python 的多线程确实本质上是单线程。但你依然需要考虑线程并发冲突。
转一篇关于Python GIL的文章。 归纳一下，CPU的大规模电路设计基本已经到了物理意义的尽头，所有厂商们都开始转向多核以进一步提高性能。Python为了能利用多核多线程的的优势，但又要保证线程之间数据完整性和状态同步，就采用了最简单的加锁的方式（所以说Python的GIL是设计之初一时偷懒造成的！）。Python库的开发者们接受了这个设定，即默认Python是thread-safe，所以开始大量依赖这个特性，无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。但是GIL的设计有时会显得笨拙低效，但是此时由于内
本节的主题是基于单线程来实现并发，即只用一个主线程（很明显可利用的cpu只有一个）情况下实现并发，为此我们需要先回顾下并发的本质：切换+保存状态
前段时间有同事问了一个问题：JavaScript是单线程运行代码，那么如下代码片段中，同样是执行func1和func2，为什么只用 Promise.all 相比于直接执行 await func1();await func2(); 速度更快：
前言 📷 前段时间在某个第三方平台看到我写作字数居然突破了 10W 字，难以想象高中 800 字作文我都得巧妙的利用换行来完成(懂的人肯定也干过😏)。 干了这行养成了一个习惯：能撸码验证的事情都自己验证一遍。 于是在上周五通宵加班的空余时间写了一个工具： https://github.com/crossoverJie/NOWS 利用 SpringBoot 只需要一行命令即可统计自己写了多少个字。 java -jar nows-0.0.1-SNAPSHOT.jar /xx/Hexo/source/_posts
由于 Java 内存模型( JMM)规定，所有的变量都存放在主内存中，而每个线程都有着自己的工作内存(高速缓存)。
协程，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。一句话说明什么是线程：协程是一种用户态的轻量级线程。
按线程数分，可以分为串行垃圾回收器和并行垃圾回收器；按照工作模式分，可以分为并发式垃圾回收器和独占式垃圾回收器；按碎片处理方式可分为压缩式垃圾回收器和非压缩式垃圾回收器；而按工作的内存区间，又可分为新生代垃圾回收器和老年代垃圾回收器。本文就基于工作的内存区间划分，来介绍七种经典的垃圾回收器，下图是它们的工作区间以及搭配方式。
基于以上两点，收集器应该将Java堆划分出不同的区域，然后将回收对象依据年龄等分配到不同的区域中存储。但是可能会有跨代引用，于是就有了
我们讲以Python 3.7 上的asyncio为例讲解如何使用Python的异步IO。
之前学习了线程、进程的概念，了解了在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题，都要消耗一定的时间来创建进程、创建线程、以及管理他们之间的切换。
Serial收集器是最基础、历史最悠久的收集器，曾经（在JDK 1.3.1之前）是HotSpot虚拟机新生代收集器的唯一选择。大家只看名字就能够猜到，这个收集器是一个单线程工作的收集器，但它的“单线程”的意义并不仅仅是说明它只会使用一个处理器或一条收集线程去完成垃圾收集工作，更重要的是强调在它进行垃圾收集时，必须暂停其他所有工作线程，直到它收集结束。“StopThe World”。
前言 之前花了一个星期回顾了Java集合： Collection总览 List集合就这么简单【源码剖析】 Map集合、散列表、红黑树介绍 HashMap就是这么简单【源码剖析】 LinkedHashMap就这么简单【源码剖析】 TreeMap就这么简单【源码剖析】 ConcurrentHashMap基于JDK1.8源码剖析 Set集合就这么简单！ Java集合总结【面试题+脑图】，将知识点一网打尽！ 在写文章之前通读了一遍《Java 核心技术 卷一》的并发章节和《Java并发编程实战》前面的部分，回顾了一下
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。
由于 Java 内存模型(JMM)规定，所有的变量都存放在主内存中，而每个线程都有着自己的工作内存(高速缓存)。
如果说垃圾收集算法是内存回收的方法论，那垃圾收集器就是内存回收的实践者。本次要介绍的是几款“经典”的垃圾收集器，之所以被称之为“经典”，是为了与几款目前仍处于实验状态，但是执行效果上哟革命性改进的高性能低延迟收集器区分开来，虽然算不上最先进的技术，但却是在实践中千锤百炼，足够成熟，可以在商用生产环境上放心使用的全部垃圾收集器。 这些“经典”收集器之间的关系图
“为什么单线程的 Redis 能那么快？”通常说，Redis 是单线程，主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的，这也是 Redis 对外提供键值存储服务的主要流程。但 Redis 的其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等，其实是由额外的线程执行的。
我们知道，在 CPython 中，有一个全局解释器锁，英文叫 global interpreter lock，简称 GIL，是一个互斥锁，用来保护 Python 世界里的对象，防止同一时刻多个线程执行 Python 的字节码，从而确保线程安全，这导致了 Python 的线程无法利用多核 CPU 的优势，因此有人说 Python 的多线程是伪多线程，性能不高，那么 Python 将来有可能去除 GIL 吗？
第一篇《Jvm垃圾回收器（基础篇）》主要讲述了判断对象的生死？两种基础判断对象生死的算法、引用计数法、可达性分析算法，方法区的回收。在第二篇《Jvm垃圾回收器（算法篇）》中主要介绍了垃圾回收的几种常用算法：标记-清除、复制算法、标记-整理算法、分代收集算法。那么接下来我们重点研究Jvm的垃圾收集器（serial收集器、parnew收集器、parallel scavenge收集器、serial old 收集器、parallel old收集器、cms收集器、g1收集器）。前面说了那么多就是为它做铺垫的。
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