多进程和多线程数据共享
多线程之间的数据共享是通过线程共享同一个进程的内存空间来实现的，因此多个线程可以直接访问相同的内存地址，从而实现数据的共享。这使得多线程编程更加方便，因为不需要像多进程那样使用额外的机制进行进程间通信。然而，多线程共享数据也带来了潜在的问题，比如数据竞争和并发访问问题。当多个线程同时访问共享的数据时，可能会导致数据的不一致性或损坏。因此，在进行多线程编程时，需要合理地处理数
前言：进程之间内存资源都是相互独立的，互不影响和干涉。那么如何让进程能共享资源或通信呢？python中提供了一些方法，代码如下 1）共享队列# 进程同步1：使用Queue实现
# 消费者与生产者模式
from multiprocessing import Process, Queue
import time, random
def write(q):
for value in ['A
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2023-08-27 20:03:36
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Python多进程是一种为了提高程序运行效率的方式。当我们面临需要处理大量数据或者执行耗时较长的任务时，可以使用多进程来同时执行多个任务，从而节省时间。
在Python中，有多个库可以用来实现多进程，比如`multiprocessing`库。同时，为了提高数据库操作的效率，我们可以使用连接池技术。连接池可以在程序启动时创建一定数量的数据库连接，并在需要时从连接池中获取连接，使用完毕后将连接归还给
原创
2024-01-23 05:03:04
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下面以访问MySQL为例，执行一个SQL命令，如果不使用连接池，需要经过哪些流程。不使用数据库连接池的步骤： TCP建立连接的三次握手 MySQL认证的三次握手 真正的SQL执行 MySQL的关闭 TCP的四次握手关闭可以看到，为了执行一条SQL，却多了非常多我们不关心的网络交互。优点： 实现简单缺点： 网络IO较多 数据库的负载较高 响应时间较长及QPS较低 应用频繁的创建连接和关闭连接，导致
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2024-10-06 12:55:46
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如果你在开线程请求数据库中如果你觉得所用时间太长的话，你就可以通过python数据库连接池去改善一下在此方面的不足之处，以下是文章的具体介绍，你可以通过我们的文章对python数据库连接池有一个更好的了解。昨天测试了一下开500个线程去请求数据库，不过这个时间不清楚会耗多少。即同时发起这么多的线程其效率会如何。于是想到是不是用数据库连接池技术可以明显改善一下这样的连接操作呢。呆会整理完了之后要测试
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2023-10-18 20:36:32
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# MySQL共享连接池的科普
在现代软件开发中，数据库操作无处不在，而对数据库的连接管理往往是影响系统性能的关键因素。为了提高资源的利用效率和降低连接的开销，采用连接池技术成为了一种普遍的做法。本文将深入探讨MySQL共享连接池的概念，原理及其在实际开发中的应用。
## 什么是连接池？
连接池是一个缓存数据库连接的机制，允许应用程序在不必频繁创建和销毁数据库连接的情况下进行数据库操作。这种
### Python 多进程池共享列表的实现
在Python中，使用多进程可以充分利用多核处理器的优势，提升程序的执行效率。然而，当多个进程需要共享数据时，我们需要谨慎处理。下面，我将为你详细介绍如何通过多进程池实现共享列表的功能。
#### 实现流程
首先，我们需要明确流程的每一步，可以按以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-15 09:46:14
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多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响，而多线程中，所有变量都由所有线程共享，所以，任何一个变量都可以被任何一个线程修改，因此，线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量，把内容给改乱了。不同进程之间内存是不共享的，要实现两个进程间的数据交换，可以用以下方法：queues使用方法和threading里面的queue差不多from mu
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2023-06-15 09:47:14
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socketpool是一个通用的python连接池库，通过它可以实现任意类型连接的管理，在一些找不到合适连接池实现、而又不想自己造轮子的时候使用起来会节省很多精力。
简介在软件开发中经常要管理各种“连接”资源，通常我们会使用对应的连接池来管理，比如mysql数据库连接可以用sqlalchemy中的池来管理，thrift连接可以通过thriftpool管理
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2023-08-03 19:25:19
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按照正常修改字典的逻辑修改字典，代码如下：import multiprocessing
multi_dict = multiprocessing.Manager().dict()
multi_dict.update({"dev1": {"app1": [11], "app2": [22]}, "dev2": {"app3": [33], "app4": [44]}})
print(multi_di
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2023-06-25 18:59:04
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数据库
Mysql
Mysql
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，后来被Sun公司收购，Sun公司后来又被Oracle公司收购，目前属于Oracle旗下产品MySQL 软件采用了双授权政策，它分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点
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2024-07-11 00:33:45
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一 .什么是mysql连接池场景：每秒同时有1000个并发，但是这个mysql同时只能处理400个连接，mysql会宕机。解决方案：连接池，这个连接池建立了200个和mysql的连接，这1000个并发就有顺序的共享这连接池中的200个连接。这个连接池能够带来额外的性能提升，因为这个和mysql建立连接的这个过程消耗较大，使用连接池只需连接一次mysql。连接池定义：永不断开，要求我们的这个程序是一
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2024-04-29 21:24:34
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5.1 JAVA内存模型JMM是Java Memory Model, 它定义了主存，工作内存抽象概念，底层对应着CPU寄存器（缓存，硬件内存，CPU指令优化等）。JMM体现在以下几个方面原子性：保证指令不会受到线程上下文切换的影响可见性：保证指令不会受cpu缓存的影响有序性：保证指令不会受cpu指令并行优化的影响5.2 可见性循环问题static boolean run = true;
publi
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2024-04-11 08:51:38
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都知道django每次请求都会连接数据库和释放数据库连接。Django为每个请求使用新的数据库连接。一开始这个方法行得通。然而随着服务器上的负载的增加,创建/销毁连接数据库开始花大量的时间。要避免这个，你可以使用数据库连接池。本文使用 DBUtils的连接池， 使Django持久化数据库连接。DBUtils实现django连接池DBUtils 是一套用于管理数据库连接池的Python包，为高频度高
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2023-10-23 09:19:02
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目录10.数据库连接池模式一模式二示例：使用数据库连接池进行登录验证 10.数据库连接池参考：通过DBUtils实现数据库连接池安装：pip install DBUtils==1.2注意：python3现在回安装最新2.0版本的，from DBUtils.PersistentDB import PersistentDB这样导入时会找不到模块，要安装低版本到1.2版本。模式一为每个线程创建一个连接
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2023-11-10 09:24:58
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MySQL连接池详解使用场景
数据库连接是一种关键的、有限的、昂贵的资源，这一点在多用户的网页应用程序中体现得尤为突出。对数据库连接的管理能显著影响到整个应用程序的伸缩性和健壮性，影响到程序的性能指标。数据库连接池正是针对这个问题提出来的。
原理
连接池基本的思想是在系统初始化的时候，将数据库连接作为对象存储在内存中，当用户需要访问数据库时，并非建立一个新的连接，而是从
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2023-08-23 12:09:49
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安装DBUtils包 DBUtils测试步骤1: 数据库准备步骤2: DBUtils连接测试程序代码如下:import pymysql
from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
# 创建数据库连接池
POOL = PooledDB(
creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块
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2024-01-10 17:47:53
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通过c3p0配置连接池的时候，在进行压力测试的时候,日志出现了这样一个错误:Data source rejected establishment of connection, message from server: “Too many connections” 数据库的连接过多。 然后查看mysql的最大连接数，为100。 于是便更改最大连接池。 由于MySQL默认的最大连接数为100，
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2023-11-06 20:04:17
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不同的进程不能同时修改一份数据，但是不同的进程能对一份数据进行修改可通过Manager来实现进程间的数据共享# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = "MuT6 Sch01aR"
from multiprocessing import Process,Manager
import os
def Child_Process(a,b):
a[os.getpid
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2023-07-03 15:48:49
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在我的程序中，我需要在使用Python进行多处理的进程之间共享一个字典。我简化了代码，在此举一个例子： import multiprocessing
def folding (return_dict, seq):
dis = 1
d = 0
ddg = 1
'''This is irrelevant, actually my program sends seq p
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2023-10-18 19:50:25
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