傀儡进程（参见《动态加载并执行Win32可执行程序》），简单的说是指通过给CreateProcess传递一个CREATE_SUSPENDED参数可以使得被创建的子进程处于挂起状态，此时EXE的映像会被加载到进程空间中，但是并不会立即被执行，除非调用ResumeThread。在ResumeThread之前，通过GetThreadContext获取主线程的上下文以取得PEB等，调用ZwUnmapVi
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2023-09-25 19:05:53
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背景在之前的章节中，我们见识了如何用线程实现并发的应用。本章节将会介绍基于进程的并行。本章的重点将会集中在Python的 multiprocessing 和 mpi4py 这两个模块上。multiprocessing 是Python标准库中的模块，实现了共享内存机制，也就是说，可以让运行在不同处理器核心的进程能读取共享内存。mpi4py 库实现了消息传递的编程范例（设计模式）。简单来说，就是进程之
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2024-04-06 07:59:29
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1、multiprocessing模块——跨平台版本的多进程模块 multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束： from multiprocessing import Process
import os
#子进程要执行的代码
def run_proc(name):
print('Run c
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2024-03-06 18:21:31
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基于multiprocessing实现多进程并行multiprocessing库的介绍场景应用场景复现代码实现执行结果 multiprocessing库的介绍multiprocessing 是一个支持使用与 threading 模块类似的 API 来产生进程的包。 multiprocessing 包同时提供了本地和远程并发操作，通过使用子进程而非线程有效地绕过了 全局解释器锁。 因此，multi
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2024-04-30 14:43:48
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什么是 Multiprocessing和 threading 的比较多进程 Multiprocessing 和多线程 threading 类似, 他们都是在 python 中用来并行运算的. 不过既然有了 threading, 为什么 Python 还要出一个 multiprocessing 呢? 原因很简单, 就是用来弥补 threading 的一些劣势, 比如在 threading 教程中提到
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2024-04-28 20:04:54
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一、系统崩溃前的一些现象： 1.1、每次垃圾回收的时间越来越长，由之前的10ms延长到50ms左右，FullGC的时间也有之前的0.5s延长到5、6s； 1.2、FullGC的次数越来越多，最频繁时隔不到1分钟就
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2024-09-23 16:26:18
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内存泄漏：在堆空间， malloc/free要分配使用。要是内存分配了我们不释放称为内存泄漏； 内存泄漏多了迟早会出现Out of memory的错误，再分配内存就会失败。淡然释放时也只能释放分配出来的空间，释放无效的内存或者重复释放都是不行的，会造成程序crash。分配多少内存用多少，不管读写，读多了会读到随机数据，写多了会造成随机破坏，这种情况我们称为缓冲区溢出。
# Python Multiprocessing Queue 内存
在Python中，多进程编程是一种常见的方式来充分利用多核处理器的性能。而在多进程之间进行通信和数据传输时，使用`multiprocessing.Queue`是一种十分方便和高效的方式。本文将介绍Python中的`multiprocessing.Queue`的用法，以及一些关于内存管理的注意事项。
## `multiproce
原创
2024-03-14 05:26:59
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内容提供器简介内容提供器（Content Provider）主要用于在不同的应用程序之间实现数据共享的功能，它提供了一套完整的机制，允许一个程序访问另一个程序中的数据，同时还能够保证被访问数据的安全性。目前，使用内容提供器是Android实现扩平台共享数据的标准方式。不同文件储存和SharedPreferences储存中的两种全局可读写操作模式，内容提供器可以选择只对哪一部分数据进行共享，从而保证
System V 与Posix 共享内存区 二者的差别是： （1）Posix共享内存区是先调用shm_open然后再调用mmap，System V 共享内存区是先调用shmget再调用shmat。 （2）Posix共享内存区对象的大小可在任何时刻通过ftruncate修改，而System V 共享内存区对象的大小是在调用shmget创建时固定下来的。1、int shmget(key_t
# Python Multiprocessing设置内存
在Python中，`multiprocessing`模块提供了一种方便的方式来实现并行计算和多进程编程。在使用`multiprocessing`时，可能会遇到一些需要设置内存限制的情况，以便更好地控制进程的资源使用情况。本文将介绍如何使用`multiprocessing`设置内存，并提供相应的代码示例。
## 什么是多进程编程？
多进
原创
2023-08-12 12:57:45
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# Python Multiprocessing 内存超限
在使用Python进行并行计算时，我们常常会使用`multiprocessing`模块来创建多个进程以提高计算效率。然而，在处理大量数据时，有时会遇到内存超限的问题。本文将介绍在使用`multiprocessing`时可能遇到的内存超限问题，并提供解决方案。
## 内存超限问题分析
在使用`multiprocessing`创建多个进
原创
2024-05-27 03:37:13
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# Python Multiprocessing 共享内存实现
## 引言
Python的multiprocessing模块是用来实现多进程编程的工具，它能够更好地利用多核处理器的优势来提高程序的运行效率。在多进程中，每个进程都有各自独立的内存空间，不能直接共享数据。但是，有时候我们需要在多个进程之间共享数据，这就需要使用共享内存的方式来实现。
在本文中，我们将介绍如何在Python中使用mu
原创
2023-09-27 06:53:55
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linux下进程通信的方式有很多，共享内存，消息队列，管道等。共享内存可以传输大量数据，但是多个进程同时读取共享内存就会出现脏读，可以借助消息队列实现多进程消息发送和接收。这种组合方式在实际开发中应用还是很多的，接下来就看一下。目录1.共享内存操作api （1）创建共享内存（2）挂载共享内存到当前进程（3）取消挂载（4） 共享内存控制
# Redis爆内存实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我了解到Redis因其高性能和灵活性在开发中被广泛使用。然而，如果不正确地使用，Redis也可能会遇到一些问题，例如内存溢出。本文将指导刚入行的开发者如何模拟Redis爆内存的场景，以便更好地理解其潜在的风险。
## 步骤流程
以下是实现Redis爆内存的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装
原创
2024-07-21 10:03:20
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显卡“爆显存”就是指显卡的本地显存不够用了，显卡需要去借用内存;而“满显存”是指显存的使用量接近全部的本地显存容量。因为现在的主流显存都是GDDR5，速度达到了6000mhz以上，而主流的内存都是DDR4，频率一般也仅仅在2400到3000左右，可以说两者性能上存在很大的差距，因为显存频率直接影响着显存带宽，一般只有GDDR5才能充分发挥出当今显卡的性能。不管是“爆显存”还是“满显存”，都说明这个
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2023-07-05 19:43:07
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文章目录一、思维导图?二、有了多线程为甚么还要多进程？三、多进程multiprocessing知识梳理四、代码实战：单线程、多线程、多进程对比CPU密集计算速度五、CPU密集型计算实例六、在Flask服务中使用进程池加速 一、思维导图?二、有了多线程为甚么还要多进程？三、多进程multiprocessing知识梳理 通过对比不难发现，二者的使用几乎完全一致，更易于大家开发。四、代码实战：单
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2024-04-18 21:23:53
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前两个星期恳求一个显示器，好缓解我的眼睛疲劳问题。今天居然直接给我配了个苹果一体机。。。。(因为没有多余的显示器+该MAC无人使用) 近期由于新游刚上线，暴露出来的问题不少，上头在写新需求的同时给我分配了几个性能优化的工作，具体就
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2024-08-06 21:07:00
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本文作者：雨过天晴 前几天一个同事让我帮忙解决一个 bug，这个 bug 困扰他好几天了。这是一个 App 中的 Hybrid 页面，它瀑布流中的图片总是划着划着有几张图片是白图（加载不出来），越往下划出现的概率越大，而且这个问题只有 iOS 上才出现，Android 是正常的。首先我问他会不会是图片兼容性的问题，比如低版本的 Safari 是不支持 webp 格式的图片的。他说这个页面中的图片并
