【教程主题】：rsync【课程录制】： 创E【主要内容】【1】 rsync介绍Rsync(Remote Synchronize) 是一个远程资料同步工具，可通过LAN/WAN快速同步多台主机，Rsync使用所为的“Rsync演算法”来使本地主机和远程主机之间达到同步，这个演算法并不是每次都整份传送，它只传送两台计算机之间所备份的资料不同的部分，因此速度相当快
目录一、了解多进程二、进程间通讯方式1、管道（1）有名管道（也称为命名管道）（2）无名管道2、信号量临界资源、临界区、同步/异步，P/V操作，阻塞/非阻塞，同步/互斥（1）何为信号量？（2）信号量的使用（3）P/V操作：用来操作信号量集3、消息队列（1）消息（2）消息队列（3）消息队列的操作4、共享内存（1）实现机制：内核地址（2）操作 头文件#include（3）共享内存是一种最快的
rsync简介优点：rsync具有安全性高、备份迅速、支持增量备份等优点，通过rsync可以解决对实时性要求不高的数据备份需求，例如定期的备份文件服务器数据到远端服务器，对本地磁盘定期做数据镜像等。缺点：rsync同步需要扫描所有文件进行对比，当文件非常大时，会消耗很多资源和时间============================================================
**实现rsync多进程并发的步骤**
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装rsync工具 |
| 2 | 编写一个脚本来实现多进程并发 |
| 3 | 执行脚本，进行多进程并发rsync操作 |
### 1. 安装rsync工具
在Linux系统上，rsync是一个非常强大的文件同步工具，可以跨多台服务器同步文件，首先需要安装rsync工具。
```she
服务器之间常常要保持些文件或目录的一致,比如一些视频网站,他们拥有众多服务器来提供下载服务.当一台服务器上的文件更新以后,其他服务器也需要更新,而且只更新改变或者新添的内容,从而节约带宽.rsync:就是一款保持文件同步的有效软件一、安装rsync：sudo apt-get install rsync 安装完成以后,使用rsync命令就可以去运行有rsync服务的服务器上取得内容,那么,如果我们
Linux下的多进程编程初步(转载)1 引言对于没有接触过Unix/Linux操作系统的人来说 ，fork是最难理解的概念之一 ：它执行一次却返回两个值。fork函数是Unix系统最杰出的成就之一 ，它是七十年代UNIX早期的开发者经过长期在理论和实践上的艰苦探索后取得的成果 ，一方面 ，它使操作系统在进程管理上付出了最小的代价 ，另一方面 ，又为程序员提供了一个简洁明了的多进程方法。与
最近在部署模型的时候发现需要多进程功能充分利用机器性能，提高推理的效率。因此研究了一下python的多进程操作，发现只需要短短的几行代码，非常方便，在此记录一下。利用processing包的进程池可以非常方便地构建，下面便是processing包使用的基础信息：在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段
转载
2023-05-31 00:13:52
374阅读
#!/usr/bin/python
#coding=utf-8
'''
程序员对于代码都有一种后天形成的敏感，代码是程序员的一种逻辑思维的体现，写程序这门活深深的影响了程序员对这个世界的思考方式，因此导致看代码反而比普通的文章来的更容易接受些（此结论纯属个人推测）
在此尝试以python程序的方式来写本文，好处是让自己更熟悉python，自己看起来更容易接受信息。坏处是没学过python的人可能有
# Python多进程读文件卡死实现方法
## 1. 简介
在Python中，多进程是一种利用多核心优势并行执行任务的方法。然而，并行执行时如果有多个进程同时读写同一个文件，就可能会发生文件卡死的情况。本文将介绍如何实现Python多进程读文件卡死，并给出解决方案。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建多个子进程]
pros:1. 初期实现起来比较简单快速，省去了进程间通信的工作2. 单一性使得部署和运营比较简单3. 内存占有少， 现在内存都很便宜，这个优势不明显4. 进程内部通信效率比IPC/socket等要高效cons:1. 中后期随着业务逻辑的复杂化和需求的增加，这个单进程会变得臃肿， 难以维护。 一个任务分解成多个进程会使单个进程的逻辑简单，而不容易出
# 多进程日志导致进程挂掉的问题及解决方案
## 引言
在使用Python进行多进程编程时，经常会遇到进程挂掉的问题。其中一个常见的原因是因为多个进程同时写入同一个日志文件，导致日志文件被锁定或者写入冲突，从而导致进程异常退出。本文将介绍这个问题的原因，并提供一种解决方案。
## 问题描述
当我们使用多进程编程时，通常会使用标准库中的`logging`模块来记录日志。`logging`模块
文章目录背景开发环境启动链路问题排查pdb调试给文件加共享锁查看进程fdstrace追踪堆栈<br />GDB调试python安装gdb和python-dbgpython-dbg和python版本编译python3.9的dbg文件gdb调试pytorch多进程卡死问题多进程的fork和spawn模式其他解决方式使用fastapi自带的backgroudTask使用多线程模式个人建议使
进行以下两步操作即可：1、第一步：创建空的文件夹： mkdir /tmp/blank2、第二步：执行以下命令：rsync --delete-before -d /tmp/blank/ /home/stormnode/store/html/new/也可以使用并行rm命令删除parallel rm -rf dir/{} ::: `ls -f dir/`Linux 快速删除大量小文件方法当我们
安装及启动停止yum -y install rsync
启动
rsync --daemon
停止
killall rsync
或
pkill rsync
或
kill `cat /var/run/rsyncd.pid`
或
ps aux |grep rsync |grep -v grep |awk '{print $2}' |xargs kill -9 && rm -f /v
前面讲了进程创建与进程通信的内容，接下来讲一下多进程编程最能发挥的地方。对于同时运行多个同质任务来讲，采用multiprocessing.Pool进程池去管理是最方便的。Pool的用法如下：from multiprocessing import Pool, process
import os
import pprint
def _test_func(a, b):
result = a
Tensor创建直接创建torch.tensor()功能： 从data创建tensordata: 数据，可以是list, numpydtype: 数据类型，默认与data一致device: 所在设备，cuda/cpurequires_grad: 是否需要梯度pin_memory: 是否存于锁页内存torch.tensor(
data,
dtype = None,
device =
文章目录1 进程1.1 基本应用1.2 子进程做为主进程的守护进程1.3 操作进程的常用方法1.4 子进程拥有独立的内存空间1.5 进程间的通信1.6 进程池2 线程2.1 基本使用2.2 本地线程2.3 线程锁2.4 死锁2.5 递归锁（解决死锁）2.6 信号量2.7 事件对象2.8 条件对象 任何一门语言都需要有多任务处理能力，Python自然也一样，有很多人诟病Python慢，Python
woshichuanqilz：我搜索了一些答案主要就是使用 pv 和 rsyncpv 是针对一个文件的不是整个文件夹rsync 也只能显示当前文件的复制的速度， 我看 windows 里面复制或者移动的时候就有一个 progressbar 我想知道这个在 linux 有类似实现吗， 命令行显示就好codehz：win 那个进度条是以牺牲复制速度为代价的(你要做的话也不是不可以，就是事先算出所有文件
# Python 多进程导致内存不足：从概念到实现
在现代计算中，多进程编程是一种常用的技巧，能够有效利用多核 CPU 来提高程序的性能。然而，错误的使用或设计不合理的多进程程序，可能导致内存不足的问题。本文将指导初学者如何实现一个简单的示例，以展示多进程如何导致内存改变。
## 文章结构
1. **流程概述**
2. **实现步骤和代码**
3. **详细解释代码每一行**
4. **结尾
最近使用nfs来存储文件，但是在客户端节点遇到了问题。用df -h的时候系统直接就卡住了。后来百度了一下，发现网上好多遇到这种问题的。是因为nfs的server其实已经挂了，但是客户端还存在。所以会出现这种情况，这里复制一段一位大神的语录：之前开发时就碰到过nfs客户端卡住的情况，umount -f /mnt提示device is busy，并且尝试访问挂载目录、df -h等操作都会使终端卡住，c
