慢查询日志概念 MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL，则会被记录到慢查询日志中...默认情况下，Mysql数据库并不启动慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数，当然，如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。...慢查询日志支持将日志记录写入文件，也支持将日志记录写入数据库表。 相关的参数设置 slow_query_log ：是否开启慢查询日志，1表示开启，0表示关闭。...log_queries_not_using_indexes：未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中(可选项)。 log_output：日志存储方式。...系统变量log-queries-not-using-indexes：未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中(可选项)。如果调优的话，建议开启这个选项。
执行流程如下 那么根据流程所需要的功能，需要以下的实例进行支撑： 1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标：本章节先实现 2、3两点的实例。...查询数据库实例（PyMySQL连接mysql数据库） PyMySQL是一个纯Python写的MySQL客户端，它的目标是替代MySQLdb，可以在CPython、PyPy、IronPython和Jython...，然后调用API进行post请求即可，那么下面单独写一个查询的实例。...编写执行POST请求API的代码实例 注意：Python中的请求体需要填写null的时候用None替换。...在上面的内容中已经有了基本执行的示例，但是如果需要频繁操作，肯定需要抽象相关的方法类，下一篇章Python采用并发查询mysql以及调用API灌数据 （二） - PyMysql操作数据库基本类封装
前情回顾 上一篇文章已经编写了异步并发API请求灌数据，那么本章节我们来继续编写异步并发加锁，保证数据安全 实战任务 本次因为服务架构重构，表优化、重构，带来的任务就是需要从原来的mysql...执行流程如下 那么根据流程所需要的功能，需要以下的实例进行支撑： 1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标：循环查询处理并发数据，并且加锁保证数据安全 给查询数据表添加...is_import字段，在mysql表中添加查询标识，插入成功则为1，无插入则为0 然后初始化 is_import = 0 即可，下面来给我们之前的model方法的查询中添加条件查询。...在消费者方法中引用更新方法 此时消费者已经在上一个篇章中写了异步并发的方法，但是这样调用的话，会导致mysql更新的时候报错。 为了保证数据安全，我只能降低效率，增加锁了。...例如： 1、使用查询分页再开启线程并发处理。 2、拆分生产者与消费者，加入rabbitmq等中间件来对付异常处理
使用多线程实现并发服务器与使用多进程实现并发服务器 ? python支持的并发分为多线程并发和多进程并发还有异步IO。...多进程并发即运行多个独立的程序，优势在于并发处理的任务都由操作系统管理，不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便； 多线程并发则由程序员管理并发处理的任务，这种并发方式可以方便地在线程间共享数据...对于计算密集型程序，多进程并发优于多线程并发。...对于多进程并发，python支持两种实现方式 一种是采用进程安全的数据结构：multiprocessing.JoinableQueue,这种数据结构自己管理“加锁”的过程，程序员无需担心“死锁”的问题；...python还提供了一种更为优雅而高级的实现方式：采用进程池。
后来开通了服务，QPS提高到了20，阻塞式请求满足不了这个QPS了，于是使用了GRequests来并发请求数据，但这里又遇到了一个问题：并发太快，服务器通过发送错误码拒绝了很多数据的响应，造成了资源的浪费...for url in urls ] * 1000 rate = 20 # 表示 20 请求/秒 time.sleep(1) 这是最简单的方法，通过time.sleep(1)阻塞进程来控制每秒并发数量...grequests.map(req_group) sleep(1) print(ret) 令牌桶(token bucket)方法 这种方法较精确，可以确保误差不超过±1（当然前提是你的电脑和目标服务器都能承受的了高并发...，可以考虑使用time.sleep(1)简单快捷；当并发请求数量较大时，使用令牌桶(token bucket)方法能最大化利用每一秒；如果不想写太多代码，可以使用GRequests-Throttle包进行请求流量控制...到此这篇关于Python并发请求下限制QPS(每秒查询率)实现的文章就介绍到这了,更多相关Python并发请求下限制QPS(每秒查询率)实现内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
原来是推送结算信息的逻辑中，有一个对task表的查询，而这个查询的sql，没有建索引。这样当这类任务数量积压的比较多时，查询会越来越慢，慢查导致mysql堵塞。...堵塞导致消费者无法拉取任务，进而影响到其他通知BG的任务的消费；我们分析了一下日志，其实我们的程序查询数量当时3分钟大概查询了1万多次，可以说qps不多。...给我们研发的感觉，mysql是如此的脆弱，2w多条数据，查询没有索引，几千个select,就能把它打挂。 几乎类似的案例，一年前，我们也碰到过一次。...2、提前消灭慢查询； 3、对异步任务做好线程隔离；
前情回顾 上一篇文章已经编写了解决datetime类型需要序列化的问题，那么本章节我们来继续编写循环请求API灌入数据，以及并发实现的初步分析。...执行流程如下 那么根据流程所需要的功能，需要以下的实例进行支撑： 1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标：循环请求API灌入数据以及并发实现分析 循环请求API示例...那么下一步就是要考虑如何并发高效处理这些数据了。 那么下面来分析一下，哪个步骤耗时比较长。 看看代码，可以知道这个循环是需要等待每次API请求后，返回结果再进行下一个循环执行的。...# 结束计时 elapsed = (time.clock() - start) print("Time used:",elapsed) 那么将这个耗时较长请求API的工作进行异步并发...首先看一个并发异步的调用示例 参考：python 实现异步执行 #coding:utf-8 from threading import Thread from time import sleep
执行流程如下 那么根据流程所需要的功能，需要以下的实例进行支撑： 1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标：编写Http执行POST请求的基本类方法 编写test03....编写model类，抽象查询的过程方法 models.py 我新建了一个core文件夹目录，然后新建一个models，专门用来处理查询以及调用API发送请求的业务处理。...DB_NAME = '#####注释####' # 设置需要查询的表明 TABLE_NAME = '#####注释####' # 数据查询 select_fields...将返回的查询结果转化为字典类型数据 其中查询的旧表字段与新表的字段应该要用字典进行一一映射关联，方便后续调用。...1、定义字典存储 旧表字段 《==》新表字段的映射关系 2、获取旧表字段数据，进行数据查询 3、获取新表字段对应存储数据，再次使用API请求新表，灌入数据 # 设置字段映射字典： 旧表查询字段 ==
.qsize() 返回队列的大小 .empty() 如果队列为空，返回True,反之False .full() 如果队列满了，返回True,反之False .f...
死锁是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。
Python的Queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)QueueLIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列PriorityQueue。...>>>python多线程--优先级队列（Queue） ? ? # 创建新线程 ? # 填充队列 ? ? #执行结果 ? 队列算公共资源嘛？ 如果只是一个线程/进程在使用，那么它并不算公共资源。
Python 语言提供了多种并发执行任务的方法，其中ThreadPoolExecutor是concurrent.futures模块中一个非常实用的工具，它允许开发者轻松地创建线程池来并发执行任务。...在 Python 中，有多种实现并发的方法，包括多线程、多进程、异步编程等。...ThreadPoolExecutor 的工作原理ThreadPoolExecutor是 Python 标准库concurrent.futures模块中的一部分，它提供了一个简单的高层 API 来创建线程池...并发编程的优势使用并发编程，特别是ThreadPoolExecutor，可以带来以下优势：提高效率：通过并发执行多个任务，可以显著提高程序的执行速度。...结语并发编程是提高程序性能的有效手段之一。通过合理使用ThreadPoolExecutor，开发者可以在 Python 中轻松实现多任务并发执行，从而提高数据处理的效率。
/usr/bin/python #code to execute in an independent thread import time def countdown(n): while n...一旦执行，各个线程独立运行，直到目标函数返回结果，可以使用is_alive()查询一个线程实例是否正在运行。...基于这个原因，Python线程不能用于那些需要大量计算的任务。Python线程更适合用于I/O处理，处理那些执行阻塞操作例如等待I/O，等待数据库操作结果等的代码的并发执行。...2.判断一个线程是否已经启动 Problem： 已经启动一个线程，但是想要知道它什么时候开始运行的 Solution: Python线程的一个关键特性就是它们独立执行并且非确定性。...每次释放信号量，只有一个worker将被唤醒和运行 直接在python终端执行将无任何反应并且无法终止程序 # python semaphore.py ^C^C^C^C^C^C^C 在ipython终端中输入以上程序然后执行
ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor ，一个线程池，一个进程池.
先提交SQL到预发布，再去轮询查询是否ok。query的时候加上MYSQLI_ASYNC选项，query就直接提交到mysql，但是本身不等待执行结果。...sprintf("MySQLi Error: %s", mysqli_error($conn))); } }} while (count($allResult) == 5);// 4.输出查询结果
python并发编程的思维导图，原始文件请转到：processon链接查看 IO模型 阻塞IO 非阻塞IO IO多路复用 事件驱动IO 异步IO
Python 高级并发 Posted September 30, 2015 并发级别归纳为下列三种： 并发的归类 低级并发(Low-level Concurrency) 就是直接用『原子操作』(atomic...虽说Python本身的并发机制一般是用底层的操作实现的， 但开发者不能用Python语言编写这种级别的并发代码。...Python的threading.Semaphore、threading.Lock及multiprocessing.Lock等类都支持中级并发。...从3.2版本起，Python提供了支持高级并发的concurrent.futures模块，此外， queue.Queue及multiprocessing这两个『队列集合类』(queue collection...这样就不用加锁了， 而大部分并发问题也就随之消失了. 高级并发 后面会追加一些高级并发， 对于Python来说高级并发才显得Pythonic
最近在写一个简单的配置服务，用私有协议，用python写。用途是给某些局域网的机器提供配置服务。...挺有趣的 ：） 顺手写了一下并发的自测的代码： def go(server_ip): print 'test' def press_go(ip): os.fork() os.fork...thread = threading.Thread(target=go, name="thread_%s" % i, args=(ip,)) thread.start() 上面的代码并发执行了...200次，能顶下来，并发400次的时候，sqlite不行了。...不过目前的并发数也就在100左右，先这样吧。
实战任务 本次因为服务架构重构，表优化、重构，带来的任务就是需要从原来的mysql数据库中，读取原表数据（部分存在多张关联查询）然后通过调用API的服务方式灌入新的数据库表中（包含mysql、mongodb...执行流程如下 那么根据流程所需要的功能，需要以下的实例进行支撑： 1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标：编写Http执行POST请求的基本类方法 编写Http执行POST...print "insert sucessful" else: print "insert fail" 到了这里应该可以比较简化地使用Http的请求了，那么下一步就可以结合mysql查询出来的数据
asyncio asyncio 是Python3.4 之后引入的标准库的，这个包使用事件循环驱动的协程实现并发。...对 Python 来说，用来提供事件循环的 asyncio 被加入标准库中。...上一篇python并发 1：使用 futures 处理并发我们介绍过 concurrent.futures.Future 的 future，在 concurrent.futures.Future 中，future...BaseEventLoop.create_task() 方法只在Python3.4.2 及以上版本可用。 Python3.3 只能使用 asyncio.async(...)函数。...并发 1：使用 futures 处理并发 下载国旗的脚本了。
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