目录 1.概述2.多线程（threading模块）3.队列（queue模块）4.多进程（multiprocessing模块）之前学习的程序都是单步骤的，即执行完上一句才开始执行下一句，也称为单任务，单任务程序虽然简单易懂但性能低。多任务是解决这一问题引出的，它能同时让计算机执行多个任务，有着异步与高效的特点。Python中提供了threading、multiprocessing模块来实现
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2024-02-15 13:47:42
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传送门 在此基础上实践和改编某些点1. 并发编程实现让程序同时执行多个任务也就是常说的“并发编程”使用Python实现并发编程主要有3种方式：多进程、多线程、多进程+多线程。进程间通信必须通过进程间通信机制（IPC，Inter-Process Communication）来实现数据共享，具体的方式包括管道、信号、套接字、共享内存区等。2. Python的多进程Unix和Linux操作系统上提供了f
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2023-08-02 11:02:05
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文章目录索引解决方案和示例代码 PostgreSQL提供了多种索引类型，每种类型都有其特定的应用场景和优势。选择合适的索引类型可以显著提高查询性能，减少数据库负载。索引以下是PostgreSQL中常见的索引类型及其适用场景：1. B-tree 索引B-tree索引是PostgreSQL中最常用的索引类型，适用于大多数查询场景。它支持等值查询、范围查询和排序操作，且查询效率较高。当列中的数据具有唯
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2024-09-25 16:43:46
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# Python并发写入ES
## 引言
在处理大量数据时，为了提高效率和减少等待时间，我们通常需要使用并发编程来实现并发写入。本文将介绍如何使用Python进行并发写入Elasticsearch（以下简称ES）的操作。
## 什么是Elasticsearch？
Elasticsearch是一个开源的实时分布式搜索和分析引擎，它可以实现全文搜索、结构化搜索、分析和可视化等功能。它使用Luc
原创
2023-11-06 07:49:42
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目录协程介绍greenlet模块gevent模块1，协程介绍协程：是单线程下的并发，又称微线程，纤程。英文名Coroutine。协程是一种用户态的轻量级线程，即协程是由用户程序自己控制调度的。并发的本质：切换+保存状态在操作系统中进程：是资源分配的最小单位线程：是CPU调度的最小单位协程：是单线程内实现并发切换执行任务的使用yield也可以实现在一个主线程中切换执行# 生成器 yield
def
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2024-10-12 16:38:57
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PostgreSQL在2016年9月发布了9.6版本，在该版本中新增了并行计算功能，目前PG支持的并行查询主要是顺序扫描（Sequencial Scans），并且支持部分链接查询（join）和聚合（aggregation）。并行查询涉及的参数max_worker_processes：决定了整个数据库集群允许启动多少个work process（注意如果有standby，standby的参数必须大于等
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2023-08-08 20:58:32
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在临近上线之前，我们系统做了一次压力测试，发现有一个接口在高并发情况下会出现一个死锁的情况。。首先申明…不是我写的，我只是帮忙排查下。随着对Mysql锁的深入了解，于是就准备写几篇文章来记录下Mysql各种事物和索引的情况下出现死锁的情况。今天就介绍下在并发插入的情况下，哪几种情况会出现死锁：INNODB下的各种锁在介绍锁的时候只会介绍跟本节相关的锁，而且只会讲述大概是什么，至于锁的更加详细的讲解
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2023-08-08 14:36:47
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hbase整理1：hbase是啥： HBase（Hadoop Ddatabase）是一个开源的、面向列，适用于海量数据存储（TB、PB）的、具备高可用、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。2：hbase适用场景： 1.海量数据：TB,PB级别的 2.高吞吐量：HBase支持高并发读写，通过使用日志文件（HLOG）和内存存储来将随机写转换成顺序写，保证稳定的数据插入速率
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2023-08-18 23:12:02
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概述数据库系统一般采用WAL(write ahead log)技术来实现原子性和持久性，MYSQL也不例外。WAL中记录事务的更新内容，通过WAL将随机的脏页写入变成顺序的日志刷盘，可极大提升数据库写入性能，因此，WAL的写入能力决定了数据库整体性能的上限，尤其是在高并发时。在MYSQL 8以前，写日志被保护在一把大锁之下，本来并行事务日志写入被人为串行化处理。虽简化了逻辑，但也极大
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2023-10-26 14:27:38
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# Python与MySQL高并发写入的探索
在现代应用开发中，高并发写入数据库是一个常见且重要的需求。尤其在互联网、金融、游戏等领域，对数据处理速度和可靠性提出了更高的要求。本篇文章将重点探讨如何使用Python与MySQL实现高并发写入，并提供一些实用的代码示例。
## 1. 理解高并发写入
高并发写入指的是在同一时间内，有大量的请求要写入数据库。为了保证数据的安全和完整性，数据库的设计
ClickHouse特征列式存储可以读取很快数据压缩基于列式存储的特征,数据都是特征相似连续存储的,因此可以使得压缩去重效果较好,从而减少数据传输的IO开销向量化执行支持CPU寄存器层面的并行,向量化执行简单理解就是基于CPU指令集的并行执行,实现单条指令来操作多条数据,通过SSE4.2指令集实现向量化执行多线程与分布式1、数据表有分区的概念,因此可以基于分区做并行操作 2、纵向扩展：一份数据可以
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2024-03-11 12:15:21
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管理并发写入操作目录：事务隔离说明写入和读写操作 并发写入事务的潜在锁死情况并发写入实例一、事务隔离说明openGauss基于MVCC（多版本并发控制）并结合两阶段锁的方式进行事务管理，其特点是读写之间不阻塞。SELECT是纯读操作，UPDATE和DELETE是读写操作。读写操作和纯读操作之间并不会发生冲突，读写操作之间也不会发生冲突。每个并发事务在事务开始时创建事务快照，并发事务之间不能检测到对
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2023-09-17 00:43:50
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Mysql有很多坑，对Mysql多线程支持这块不是很熟的话就会莫名其妙地发生一些诡异的问题。多线程线程并发操作时最容易产生死锁问题。所以很多大数据的操作一般都采用NoSQL数据库方案来处理，或者读写分离，只需要做好幂等设计即可。如何避免数据库并发1.通过数据库连接池做分发处理：设置何时的数据库连接池参数。如配置：线程池大小，空闲时间，超时时间等。2.永远不要手动开启线程插入数据：不要手动开启线程去
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2023-08-02 16:30:36
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本文翻译自源代码包中的“pgpool-II Tutorial”文档
正如我们前边提到的，复制系统把每一个查询转发到每个数据库节点，而这些节点都保存有全部数据。而并发查询（Parallel query）则是根据预定义的规则将特定范围的数据分布到各个节点。
为了能够启用pgpool-II的并发查询功能，必须设置另外一个叫做“System Database”
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2023-10-18 10:10:07
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# Java批量写入PG库实现方法
## 1. 简介
在Java开发中，有时需要将大量数据批量写入PG库。本文将介绍如何使用Java实现这一功能。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 创建PG数据库连接 |
| 2. | 创建批处理对象 |
| 3. | 设置批处理参数 |
| 4. | 添加数据到批处理对象 |
| 5
原创
2023-12-14 04:34:51
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Kafka作为一个优秀的高性能消息中间件，广泛用于各种大数据高并发场景下，常常听一些技术大牛讲起kafka滔滔不绝，赞不绝口，但是它是如何保证数据的高并发写入，可靠性以及流数据处理中常见的EOS语义的呢？本篇文章让我们来一起深入探究其内部原理。一、 高并发写入作为一个消息队列，我们首先需要考虑消息如何传递，如何存储。在高并发场景下，我们常常会想到如何提高系统的吞吐量，Kafka在生产者写入消息的时
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2024-02-26 16:49:45
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java，多线程
多线程，并发，是经常遇到的问题，平时解决的方案也想过很多，比如说现在有1000行消息，需要开10个线程同时处理。 之前想过两个方案： 方案一： 一次开10个线程，每个线程处理一条消息，等10个线程全部处理结束之后，再开启下10个线程，直到全部处理完毕缺陷：需要等待其他n - 1个线程结束后，才能同时启动下n个线程&n
# Redis 写入并发：有效利用内存数据库
Redis 是一个高性能的键值数据库，用于缓存、实时数据分析和消息队列等场景。其在处理高并发写入时表现尤为突出，性能远超传统关系型数据库。这篇文章将探讨 Redis 的写入并发机制，并提供简要的代码示例。
## Redis 写入并发的工作原理
Redis 通过异步 I/O 和单线程的事件驱动架构来实现高性能的写入操作。尽管 Redis 是单线程的
坚持思考，就会很酷今天聊一个存储的实现细节，数据副本的并发写入。存储的高可靠性和高可用，必须依赖于数据的冗余机制。比如 3 副本就是把用户数据复制成 3 份。然后把 3 份数据分发到不同的地方。这个写下去的动作是有讲究的，因为肯定不希望时延线性增加，你肯定希望的是虽然多写 2 份数据，但还只耗费 1 份时间。换句话说，原则上数据虽然变多了，但是时间开销不能增加。那就只能并发写入喽！那这个动作怎么实
微科技
2017-07-10 10:11 1.3海量数据解决方案1.使用缓存：使用方式：1，使用程序直接保存到内存中。主要使用Map，尤其ConcurrentHashMap。2，使用缓存框架。常用的框架：Ehcache，Memcache，Redis等。最关键的问题是：什么时候创建缓存，以及其失效机制。对于空数据的缓冲：最好用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。2.数据库优
