一、问题发生说一个现象，当收到服务器报警之后，数据库服务器CPU使用超过90%，通过 show processlist 一看，满屏都是 Waiting for table metadata lock 状态的连接。第一反应就是kill掉这些连接，奈何连接实在太多，实在kill不过来，于是重启服务，重启果真能解决90%的问题，但如果不找到问题原因，问题也肯定会再
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2024-10-10 14:34:37
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前一段时间在写web时自己写了几个JS文件用于前后台展示与交互，在后来要压缩js时发现基本都是带命令行的压缩工具，而且不能批量处理，在线压缩压缩完毕之后得一个个下，最可悲的是还需要自己重命名文件并且选择下载位置，太麻烦了。后来再网上搜了一下，发现这类GUI工具确定比较少，即使有功能也少的可怜（最无语的是有的出错不报，很郁闷)，恰好最近想再练练winform，所以就萌生了自己写一个相关用途的小工具的
前言multiprocessing.shared_memory 模块是 Python3.8 引入的新功能，目的是为了多进程编程提供共享内存功能，该模块主要包含两个类 SharedMemory 与 SharebleList， 后者在前者的基础之上进一步进行了封装。同时为了管理共享内存，在multiprocessing.managers定义了SharedMemoryManager， 进一步封装Shar
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2023-09-02 10:14:56
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目的实现生产者和消费者这种并行分布式的框架，来分布式的服务实时进行处理。即实时生产者端产生数据，数据产生在消费者端实时处理，并行计算，没有for循环那种前后关系，实现并行代码demo#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import sys
curPath = os.path.abspath(os.path.dirname(__f
# 如何在Python中实现共享内存
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Python中实现共享内存。共享内存是一种用于在多个进程之间共享数据的机制，它可以提高进程之间的通信效率。
## 流程概述
在开始教你实现共享内存之前，让我们先来概述一下整个流程。下面的表格将展示实现共享内存的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建共享内存对象 |
|
原创
2024-01-23 04:04:52
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# Python shared_memory详解
## 简介
在Python中，我们经常需要处理大量数据。在多进程或多线程的环境中，通常会存在多个进程或线程同时对同一个数据进行读写的情况。这时，为了保证数据的一致性和性能，我们可以使用共享内存来实现数据的共享。共享内存是一种进程间或线程间共享数据的机制，它可以使得不同的进程或线程能够访问同一块内存区域。
Python提供了`multiproc
原创
2024-01-20 10:24:50
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进程：进程就是一段程序的执行过程。线程：通常在一个进程中可以包含若干个线程，当然一个进程中至少有一个线程，不然没有存在的意义。线程可以利用进程所拥有的资源，在引入线程的操作系统中，通常都是把进程作为分配资源的基本单位，而把线程作为独立运行和独立调度的基本单位，由于线程比进程更小，基本上不拥有系统资源，故对它的调度所付出的开销就会小得多，能更高效的提高系统多个程序间并发执行的程度。多线程：在一个程序
在处理“python shared_memory 互斥”问题时，涉及到多个方面的技术，本文将围绕备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和监控告警进行深入探讨。
在多进程环境下，Python的`shared_memory`模块为多个进程间共享内存提供了方便的方法。然而，多个进程同时访问共享内存时，可能会造成数据竞争与不一致。因此，我们需要采用互斥措施，以确保数据的完整性和一致性。
#
一、前言 在linux内核中支持3中内存模型，分别是flat memory model，Discontiguous memory model和sparse memory model。所谓memory model，其实就是从cpu的角度看，其物理内存的分布情况，在linux kernel中，使用什么的方式来管理这些物理内存。另外，需要说明的是：本文主要focus在share memory的系统，
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2024-10-29 12:15:15
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如何使用 Python 共享内存传递 JSON 数据
## 1. 概述
在开发过程中，我们有时需要在不同的进程之间传递大量的数据。为了避免数据的复制和传输带来的性能损失，可以使用共享内存来实现高效的数据传递。本文将介绍如何使用 Python 的共享内存机制来传递 JSON 数据。
## 2. 整体流程
下面是整个过程的步骤概览：
```mermaid
erDiagram
partic
原创
2023-12-29 11:29:35
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虽然真正做android开发也快将近一年了，但由于平时开发的内容的缘故，很多知识还是会因为没有用到而被忽略掉，所以最近重新翻回了当时的入门书籍《第一行代码》，发现有不少知识当时是看的一头雾水，现在理解能力多少有些提升了，可以再回来学习，把最基础的四大组件的知识巩固巩固。以下笔记是我对书里的内容再加上自己的理解进行复述，因为有一种学习方法就是把学过的知识让自己以老师的身份讲出来，会让自己更好地掌握。
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2024-04-08 22:44:18
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目录引用计数python内部的引用计数机制循环引用调试内存泄漏总结python 程序在运行的时候，需要在内存中开辟出一块空间，用于存放运行时产生的临时变量；计算完成后，再将结果输出到永久性存储器中。如果数量过大，内存空间管理不善，就会出现 OOM(out of memory), 俗称爆内存，程序可能被操作系统终止。引用计数Python 中一切皆对象。因此，一切变量，本质上都是对象的一个指针。imp
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2023-08-19 18:03:55
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# 实现 Python3 共享内存的步骤及代码示例
## 1. 理解共享内存
在开始之前，我们需要明确什么是共享内存。共享内存是一种用于在多个进程之间共享数据的方法。通过共享内存，多个进程可以访问相同的内存区域，从而实现高效的数据交换和通信。在 Python3 中，我们可以使用 `multiprocessing` 模块中的 `Value` 和 `Array` 类来实现共享内存。
## 2. 安
原创
2023-10-21 11:08:13
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# 实现 Python 多线程 shared_memory
## 导言
在 Python 中，多线程是一种常用的并发编程方式，它能够提高程序的执行效率。然而，多线程编程中存在一个常见的问题，就是线程之间共享数据的安全性和同步问题。为了解决这个问题，我们可以使用 shared_memory 模块来实现多线程共享内存。在本文中，我将向你介绍如何在 Python 中实现多线程 shared_memo
原创
2023-12-28 07:31:15
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内存映射文件（Memory-Mapped Files）是一种强大的文件处理技术，允许将文件直接映射到进程的地址空间，使得文件的读写操作更加高效。本篇文章将详细介绍Python中的内存映射文件，包括基本概念、使用方法以及实际应用场景。基本概念内存映射文件允许程序直接操作文件内容，而无需使用传统的文件读写操作。这是通过将文件映射到虚拟内存中实现的。在Python中，可以使用mmap模块来实现内存映射。
# Python3多进程中的共享内存与unlink
在Python的多进程编程中，进程之间需要共享数据时，最常见的方式之一是使用共享内存。Python在其`multiprocessing`模块中提供了`shared_memory`类，可以使得不同进程能够有效地共享数据。在这篇文章中，我们将探讨如何使用`shared_memory`以及在结束进程时使用`unlink`来清理共享内存的相关知识。
浏览器都有访问历史记录，Chrome 浏览器点击右上角。进入 chrome://history/ 可以看到你访问过的所有网页。除了本地记录，谷歌还帮你保存在云端，前提是你登录了谷歌账号 https://myactivity.google.com/myactivity这里一样可以搜索历史访问记录的ps: 现在注册谷歌账号比较麻烦，为了防止机器人注册会检测各种注册环境，可以将浏览器语言换成英语或在移动
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2024-03-13 21:27:56
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python3 进程1多任务编程： 可以有效的利用计算机资源，同时执行多个任务，进程：进程就是程序在计算机中一次执行的结果；进程和程序的区别：程序是一个静态文件的描述，不占用计算机的系统资源；进程是一个动态的过程，占有cpu内存等资源，有一定的生命周期；* 同一个程序的不同执行过程即为不同的进程；问题1 ，什么决定了进程的创建；用户通过应用层程序进行进程的创建申请 ----》》调用操作系统接口进行
进程、线程进程：可以看作是线程的集合，由一个或多个线程构成。同时进程也是系统进行资源分配和调度的最小独立单位，所以各进程之间的数据是无法共享的，如多个进程无法共享一个全局变量，进程之间的数据共享需要由单独的机制来实现。线程：是操作系统进行运算调度的最小单位，是进程中的最小运行单元。也是CPU调度的最小单元并发、并行。我们知道，在计算机中运行一个程序，底层是通过处理器运行一条条指今来实现的。处理器同
多进程实践——multiprocessing笔者最近在实践多进程发现multiprocessing，真心很好用，不仅加速了运算，同时可以GPU调用，而且互相之间无关联，这样可以很放心的进行计算。譬如（参考：多进程）：from multiprocessing import Pool
import os, time, random
def long_time_task(name):
prin
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2023-08-17 22:31:12
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