操作系统到底在干啥?如果由笔者来概括，操作系统大概做了两件事情，计算与IO，任何具体数学计算或者逻辑判断，或者业务逻辑都是计算，而网络交互，磁盘交互，人机之间的交互都是IO。高并发的瓶颈在哪?大多数时候在IO上面。注意，这里说得是大多数，不是说绝对。因为大多数时候业务本质上都是从数据库或者其他存储上读取内容，然后根据一定的逻辑，将数据返回给用户，比如大多数web内容。而大多数逻辑的交互都算不上计算
一、ThreadLocal解密 如果让我们自己实现ThreadLocal功能，我们第一反应想到的应该是这么做新建一个类名为MyThreadLocal在类种创建一个Map类型的成员变量，key是Thread，value是Object但这样会有一个很严重的问题，内存泄漏。只要这个MyThreadLocal对象不回收，那Map中的对象也不会被回收，除非每次手动删除，但这样太麻烦了，一不注意就会
高性能假设这么个场景，你有个操作，一个请求过来，吭哧吭哧你各种乱七八糟操作查询mysql，半天查出来一个结果，耗时600ms。但是这个结果可能接下来几个小时都不会变了，或者变了也可以不用立即反馈给用户。那么此时咋办？缓存啊，折腾600ms查出来的结果，扔缓存里，一个key对应一个value，下次再有人查同样的数据，别走mysql折腾600ms了。直接从缓存里取出，通过一个key查出来一个value
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2023-07-10 10:16:31
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1、并发1.1、并发与并行并行，parallel，同一时刻，执行不同任务，并且相互没有干扰；并发，concurrency，一段时间内，交替执行不同的任务；串行，一个任务执行完成后执行下一个任务；1.2、并发的解决方法“高并发模型”：例如早高峰的北京地铁，在同一时刻，需要处理大量任务，可以理解为高并发模型；解决方法：（1）队列，缓冲区：将任务排队，形成队列，先进先出，就解决了资源的使用问题；形成的队
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2023-08-08 08:26:18
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实战Java高并发程序设计Hey，朋友们好，我又来了，写了这么久的文章，一直是在给大家分享书籍资料，希望对大家有所裨益，虽然大家的回馈也比较少，但是还是要坚持下去的。也不知道大家看到专业知识的的时候会不会枯燥，所以小编决定以后每篇文章后面都有彩蛋，请大家敬请期待哟，希望能让你开心一刻！由于单核CPU的主频逐步逼近极限，多核CPU架构成为了一种必然的技术趋势。所以，多线程并行程序便显得越来越重要。并
要具备高并发的经验确实需要有实际项目,因为业务逻辑其实很容易理清,但是要在高并发的情况下如何找到业务繁忙的热点并进行优化,完全只能凭经验.假如没有靠谱的公司,接触不到高并发的业务场景怎么办?从处理技巧上,可以通过大牛学习高并发的架构,比如张宴:张宴的博客 - Web系统架构与底层研发.至少你可以知道处理高并发的业务逻辑是:前端:异步请求+资源静态化+cdn后端:请求队列+轮询分发+负载均衡+共享缓
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2017-01-18 16:48:52
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处理高并发的六种方法1：系统拆分，将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。2：缓存，必须得用缓存。大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发啊。没问题的。所以你可以考的虑考虑你的项目里，那些承载主要请求读场景，怎
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2023-08-01 11:22:12
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java ee高并发项目 java项目高并发的处理
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2023-05-24 23:48:19
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总体来说python处理邮件还是比较方便的,库提供了很多工具.下面我把心得写出来,给新手一个启迪,也请高手给些更好的方法. 先说接受邮件. poplib 方法. 1.poplib.POP3('这里填入你pop邮件服务器地址') 登陆服务器.  
# Python高并发处理
在现代软件开发中，高并发处理是一个重要的概念。高并发指的是系统能同时处理大量请求的能力。Python作为一种极为流行的编程语言，由于其简单易用的特性，已经被广泛应用于高并发场景中。本文将探讨Python如何实现高并发处理，并提供相应的代码示例。
## 并发基础
并发是指多个任务 overlapping 在同一时刻，而不是在物理上同时进行。Python中的并发有多种
这一篇是Python并发的第四篇，主要介绍进程和线程的定义，Python线程和全局解释器锁以及Python如何使用thread模块处理并发，这篇文章之前发过，但是前几篇介绍到了并发，就顺便再发一下组成一个系列引言&动机考虑一下这个场景，我们有10000条数据需要处理，处理每条数据需要花费1秒，但读取数据只需要0.1秒，每条数据互不干扰。该如何执行才能花费时间最短呢？在多线程(MT)编程出现
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2023-08-22 14:12:58
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Write Behind Caching 这种模式通常是先将数据写入到缓存里面，然后再异步的写入到database使用加锁队列来应付这种问题。
原创
2022-12-07 10:28:26
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并发的基本概念并发与并行并发(concurrent)是指计算机可以处理多个任务，且并非像串行执行，这些任务并不需要等待计算机完成其中一个后再开始下一个，而是可以在多个任务间切换执行，或者同时执行多个任务。并行(parallelism)是指则是指多核计算机可以使用自己的多个CPU同时独立地执行多个任务。从定义上可以看出，并行的要求更为严格。必须是多核计算机利用其多核同时处理多个任务。而并发并不要求一
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2023-08-09 07:26:47
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现在高并发的解决方案都非常成熟了，不仅是Java能做好，Pyton和C#也是毫无问题的！个人比较擅长C#，就分享下C#的高并发处理方式(非系统架构，仅从开发角度)。
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2023-05-24 20:45:11
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某个时间段内，数据涌来，这就是并发。如果数据量很大，就是高并发高并发的解决方法：1、队列、缓冲区假设只有一个窗口，陆续涌入食堂的人，排队打菜是比较好的方式所以，排队（队列）是一种天然解决并发的办法排队就是把人排成 队列，先进先出，解决了资源使用的问题排成的队列，其实就是一个缓冲地带，就是 缓冲区假设女生优先，每次都从这个队伍中优先选出女生出来先打饭，这就是 优先队列例如queue模块的类Queue
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2023-06-29 13:21:04
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Python高级之网络编程多任务多任务-线程创建线程查看线程数量互斥锁死锁多任务进程进程实现多任务进程和线程的区别进程之间的通信进程池Pool创建进程池迭代对象判断是否为可迭代的对象迭代对象的原理迭代器for in机制创建可迭代对象完善迭代器生成器原理使用生成器创建斐波那契数列使用next()函数接受数据使用send(参数)方法接受数据使用yield实现多任务使用greenlet、geven完成
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2023-07-27 19:22:00
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一、应对高并发的基本思路1、加快单机的速度，例如使用Redis，提高数据访问频率；增加CPU的内核数，增大内存；2、增加服务器的数量，利用集群。二、分布式系统的设计1、无状态应用本身没有状态，状态全部通过配置文件或者集群的服务端提供并与之同步。比如不同的机房需要读取不同的数据源，那么他们直接通过配置文件或者中心来指定。进一步，在分布式集群中，如果数据请求的节点可以做到没有状态，意味着任意节点都可以
对于高并发问题，我认为总的来说可以分为三个方面：前端，服务器，数据库。
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2023-05-24 23:48:35
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从有界无界上分 常见的有界队列为ArrayBlockingQueue 基于数组实现的阻塞队列LinkedBlockingQueue 其实也是有界队列，但是不设置大小时就时Integer.MAX_VALUE，内部是基于链表实现的ArrayBlockingQueue 与 LinkedBlockingQueue 对比一哈
ArrayBlockingQueue 实现简单，表现稳定，添加和删除使用同一
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2023-07-28 16:17:54
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Python中实现异步和高并发，可以使用asyncio模块、多线程、多进程等方式。
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2023-05-24 23:54:31
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