1.定义一块名为my_cache的共享内存空间，内存大小为size。2.通过该命令定义的共享内存对象对于Nginx中所有worker进程都是可见的3.当Nginx通过reload命令重启时，共享内存字典项会从新获取它的内容4.当时当Nginx退出时，字典项的值将会丢失[code="nginx.conf"]http{ lua_shared_dict my_cache 128...
原创
2023-04-11 00:22:11
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因为以前对接过C++版的ShareSDK，所以这次对接起来比较轻松，然而这次对接lua版本的，所以就没有采用cocos2dx的文档，而是IOS和Android分开对接的。先说一下IOS平台：打开ShareSDK官网，找到对接IOS平台下的文档，然后按照文档上的介绍一一对接，当代码都集成好之后，在lua文件中，实现与OC互调。我是这样实现的，点击一个按钮，调用OC，贴代码：local shareIt
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2024-10-20 18:58:04
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目的目的是将加载的选定模块列入黑名单。操作系统和软件版本操作系统：-Debian，Ubuntu，薄荷要求以root或通过特权访问Ubuntu系统sudo命令是必需的。困难简单约定＃-要求给出linux命令可以直接以root用户身份或通过使用root特权以root特权执行sudo命令$-给linux命令以普通非特权用户身份执行使用说明可能有时候需要在系统启动期间禁止加载某些模块。在此”how to”
【nginx流程分析之内存分配】写在前面ngx_create_poolngx_pool_tngx_pool_data_tmaxcurrentngx_chain_tlargecleanuplog进行初始化ngx_create_pool 结束 写在前面这个文章主要是为了分析nginx中是如何进行内存分配，是对上一篇文章nginx流程分析的继承 所以这篇文章主要就是为了写ngx_create_pool
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2024-03-19 13:17:56
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Linux系统的内存分配swap交换区Linux共享内存sharedfree命令在终端中敲入：free显 示： total used free shared buffers cachedMem: 255268 238332 16936 0 85540 126384-/+ buffers/cache:26408 228860buffer，cached，sharedbuffer缓冲区，使用过IO的同学
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2024-09-22 23:03:59
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Redis replication 官网 Redis 主从模式 复制（Replication）Redis 命令参考（红色） Redis 配置项汇总 1、定义 replica即主从复制，master以写为主，Slave以读为主。 当master数据变化的时候，自动将新的数据异步同步到其它slave数据库。 2、功能 读写分离 容灾恢复 数据备份
protobuf是后台开发中，比较常用的数据通信协议。相对于json，具有数据压缩率高等优点。但是，在某些情况下，稍不留神容易用错。最近使用protobuf的时候，使用了相对陌生的复合类型的赋值。结果用错了，然后就莫名其妙core dump了。使用的数据类型简化如下：message Answer
{
optional uint32 choice = 1;
optional uin
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2024-03-26 23:31:49
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在 Lua 中， table 是唯一的数据结构。共享内存字典shared dict， 是在 OpenResty 编程中最为重要的数据结构。它不仅支持数据的存放和读取，还支持原子计数和队列操作。基于 shared dict，可以实现多个 worker 之间的缓存和通信，以及限流限速、流量统计等功能。可以把 shared dict 当作简单的 Redis 来使用，只不过 shared dict 中的数
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2024-10-18 08:51:16
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# Python 并发 Dictionary 的实现：小白开发者的指南
在现代编程中，尤其是处理大数据和网络请求时，能够高效地管理数据是极其重要的。Python 的标准字典（`dict`）并不是线程安全的，因此在并发场景下，使用传统字典可能会导致数据不一致的情况。为了解决这个问题，我们可以使用 `threading` 模块和 `collections` 模块中的 `UserDict` 创建一个线
标题：实现Python字典的并发操作
## 引言
在Python开发中，字典（dict）是一种常用的数据结构，用于存储键值对。然而，在并发编程中，多个线程或进程同时对字典进行访问和修改可能会引发竞态条件（Race Condition）等问题。为了解决这个问题，我们需要实现字典的并发操作。本文将介绍一种实现字典并发操作的方法，并给出具体的步骤和代码示例。
## 实现流程
下表展示了实现字典并发操
原创
2024-01-23 04:57:14
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--------------------------------这些方法你全会吗？反正不总结之前的我不是！-------------------------------- 文章目录一、两个字典的合并1. 第一种方法：字典的常规处理方法2. 第二种方法 dict(a,**b)3. 第三种方法 c = {} c.update(a) c.update(b)4. 第四种方法 ：dict(a.items()
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2023-08-22 15:33:41
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Lua I/O 库用于读取和处理文件。分为简单模式（和C一样）、完全模式。 简单模式（simple model）拥有一个当前输入文件和一个当前输出文件，并且提供针对这些文件相关的操作。 完全模式（complete model） 使用外部的文件句柄来实现。它以一种面对对象的形式，将所有的文件操作定义为文件句柄的方法 简单模式在做一些简单的文件操作时较为合适。但是在进行一些高级的文件操作的时候，
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2024-10-11 19:04:46
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由于需要在各worker之间共享一些关键数据，选用了lua_shared_dict dict_name dict_size;这个共享内存功能
原创
2021-07-06 17:32:35
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// 进行下面步骤前先将 table 压入栈顶
int nIndex = lua_gettop( pLua ); // 取 table 索引值
lua_pushnil( pLua ); // nil 入栈作为初始 key
while ( 0 != lua_next( pLua, nIndex ) )
{
// 现在栈顶（-1）是
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2024-03-29 17:01:41
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1. 什么是并发操作？并发操作是指同一时间可能有多个用户对同一数据进行读写操作.2. 并发操作对数据的影响如果对并发操作不做任何控制的话，会造成数据的不完整性。可能造成读脏数据，不可重复读，丢失修改还有幻读。 3. 对数据不完整性的举例(1) 丢失修改当两个或多个事务（或两个或多个用户）选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，会发生丢失更新问题
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2024-07-06 14:28:21
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这个时候如果不做任何保护措施，服务器就会承受很大的处理压力，请求量很高，服务器负载也很高，并且当请求超过服务器承载极限的时候，系统就会崩溃，导致所有人都不能访问。为了应用服务的高可用，一个常用的办法是对大流量的请求（秒杀/抢购）进行限流，拦截掉大部分请求，只允许一部分请求真正进入后端服务器，这样就可以防止大量请求造成系统压力过大导致的系统崩溃，从而保护服务正常可用。令牌桶(Token
并发工具J.U.C - AQSjava.util.concurrent(J.U.C)大大提高了并发性能，AQS 被认为是 J.U.C 的核心。1. CountDownLatch用来控制一个或者多个线程等待多个线程。维护了一个计数器 cnt，每次调用 countDown() 方法会让计数器的值减 1，减到 0 的时候，那些因为调用 await() 方法而在等待的线程就会被唤醒。public clas
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2024-10-28 13:01:06
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并发和并行是一个相似而本质上又有不同的一个概念。 并发：在操作系统同一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个CPU上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。&nb
高并发编程（一） 概念： &
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2024-02-27 22:07:34
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并发：讲并发之前，要先看一张图：Concurrency，是并发的意思。并发的实质是一个物理CPU(也可以多个物理CPU) 在若干道程序（或线程）之间多路复用，并发性是对有限物理资源强制行使多用户共享以提高效率。微观角度：所有的并发处理都有排队等候，唤醒，执行等这样的步骤，在微观上他们都是序列被处理的，如果是同一时刻到达的请求（或线程）也会根据优先级的不同，而先后进入队列排队等候执行。宏观角度：多个
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2024-10-16 19:44:47
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