文章目录前言并发性生产者/消费者架构使用锁的资源约束使用信号量的资源约束使用条件的速率控制器多进程机制Python中的异步执行Python中的asyncio模块concurrent.future——高级并发处理 前言Python是一门高效的语言，使用Python可以轻松的开发出可扩展的高性能应用。什么叫做可扩展呢？横向扩展：一个系统通过增加更多的计算机节点来扩展，比如创建一个负载均衡的服务器集群
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2023-08-21 02:27:27
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上一篇，看到了使用多线程实现并发服务器与使用多进程实现并发服务器python支持的并发分为多线程并发和多进程并发还有异步IO。多进程并发即运行多个独立的程序，优势在于并发处理的任务都由操作系统管理，不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便；多线程并发则由程序员管理并发处理的任务，这种并发方式可以方便地在线程间共享数据(前提是不能互斥)。对于计算密集型程序，多进程并发优于多线程并发。计算密
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2024-04-15 21:06:40
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Gevent是一个基于greenlet的Python的并发框架，以微线程greenlet为核心，使用了epoll事件监听机制以及诸多其他优化而变得高效。于greenlet、eventlet相比，性能略低，但是它封装的API非常完善，最赞的是提供了一个monkey类，可以将现有基于Python线程直接转化为greenlet，相当于proxy了一下（打了patch）。今天有空就迫不及待的试一下效果。1
在进行“Python并发性能测试”时，我们需要全方位评估并发场景下的性能表现，包括环境搭建、依赖管理、版本管理等多个方面。以下是该过程的详细记录。
在环境预检的环节，我们确定了基本的系统要求，使用如下表格来进行总结：
| 项目 | 最低要求 | 推荐要求 |
|------------|--------------|--------------|
| 操作系统
ES2020新特性一、Promise.allSettledPromise.all 具有并发执行异步任务的能力，但最大的问题就是只要有一个任务出现异常(reject)，所有的任务都会直接走异常reject状态，走catch回调； Promise.allSettled 如果并发任务中，无论一个任务正常或者异常，都会返回对应的的状态（fulfilled 或者 rejected）与结果（业务value 或
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2024-06-10 16:58:21
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Python几种并发实现方案的性能比较
1. 前言
偶然看到Erlang vs. Stackless python: a first benchmark，对Erlang和Stackless Python的并发处理性能进行了实验比较，基本结论认为二者有比较相近的性能。我看完产生的问题是，Stackless Python与Python的其他并发实
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2024-03-06 06:01:08
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关于Niginx，还是推荐使用Linux版本，Windows版本太鸡肋，很多配置局限，请自行感受。下面是一个简单的nginx 配置文件：
user www www;
worker_processes 8;
worker_cpu_affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 00010000 00100000
01000000;
error_lo
安装 欢迎来到BigBlueButton 1.1的安装指南。BigBlueButton是用于在线学习的开源网络会议系统。该项目的目标是使教师能够让远程学生参与高质量的在线学习体验。BigBlueButton 1.1，我们的最新版本，提供更快的桌面共享，隐藏字幕和分组房间（详见BigBlueButton 1.1）。本文档适用于希望安装和安装BigBlueButton 1.1的系统管理员和开发人员。
一、AB压力测试工具（ApacheBench）1. 安装linux安装yum -y install httpd-toolswindos安装// 下载Apache软件(ab软件不单独更新，而是独立集成到Apache)
download https://de.apachehaus.com/downloads/httpd-2.4.39-o102s-x64-vc14.zip
// 打开压缩包
unzip
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2024-07-18 08:50:06
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1.管道chan吞吐极限10,000,000，单次Put,Get耗时大约100ns/op，无论是采用单Go程，还是多Go程并发(并发数:100, 10000, 100000)，耗时均没有变化，Go内核这对chan进行优化。解决之道：在系统设计时，避免使用管道chan传递主业务数据，避免将业务流程处理流程分割到对个Go程中执行，这样做减少chan传输耗时，和Go程调度耗时，性能会有很大的提升。案例分
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2023-10-26 19:29:20
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Python中的并发编程-3 文章目录Python中的并发编程-3基本概念阻塞非阻塞同步异步生成器和协程异步函数aiohttp库 爬虫是典型的 I/O 密集型任务，I/O 密集型任务的特点就是程序会经常性的因为 I/O 操作而进入阻塞状态，比如我们之前使用requests获取页面代码或二进制内容，发出一个请求之后，程序必须要等待网站返回响应之后才能继续运行，如果目标网站不是很给力或者网络状况不是很
Java程序员进阶三条必经之路：数据库、虚拟机、异步通信。前言虽然异步是我们急需掌握的高阶技术，但是不积跬步无以至千里，同步技术的学习是不能省略的。今天这篇文章主要用Python来介绍Web并发模型，直观地展现同步技术的缺陷以及异步好在哪里。最简单的并发import socketresponse = 'HTTP/1.1 200 OK\r\nConnection: Close\r\nContent-
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2023-08-20 21:21:15
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描述对于python来说， 多线程是python的软肋。在官方文档表明，根据程序的不同类型，如是I/O密集型，CPU密集型，分别使用多线程，多进程会使性能达到最佳。本文的主要目的是笔者在面试过程中，提及到线程，进程，协程对于爬虫来说，哪个性能会更好（笔者本人认为是进程加协程二者配合会达到更好的效果）。希望通过本文来让其他人对于爬虫的线程，进程，协程使用有更深的理解。 本文涉及的环境模块有
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2023-09-25 16:23:49
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先来看查询的sql 语句： select id, t1,t2 from t_table where id in(232922924); 以上查询语句造成数据库的运行线程高，导致页面响应比较缓慢。那么需要从哪些方面来优化查询sql呢？ 一般优化s
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2023-06-25 14:37:50
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httpd 并发性能测试
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精选
2014-07-04 15:28:23
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# Redisson高并发性能
## 引言
Redisson是一个基于Redis协议的Java驻留程序，提供了许多分布式和并发工具，使Java开发人员可以更轻松地使用Redis。在高并发场景下，Redisson可以帮助我们实现高效的数据访问和操作。
本文将介绍Redisson的高并发性能，并提供相应的代码示例。
## Redisson简介
Redisson是一个开源的Java Redis
原创
2023-09-13 05:44:09
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## Redis的并发性能
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，被广泛应用于缓存、消息队列、实时分析等场景中。它使用简单且高效的键值存储方式，支持多种数据类型，并且具备良好的并发性能。
在处理大量并发请求时，Redis的性能表现出色。它通过单线程的方式处理客户端请求，并使用事件驱动的机制实现非阻塞的IO操作。这种设计使得Redis能够高效地处理大量的并发请求，并具备较低的延迟。
为了
原创
2023-07-27 02:23:33
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.NET 大数据量并发解决方案大并发大数据量请求一般会分为几种情况：大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找、更新操作
大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的大数据量进行查询操作
大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表进行更新操作
第一类情况 ：大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找、更新操作
一、对服务器层面的处理1. 调整IIS 7应用程序池队列长度由原来的默认1000改为65
ps aux|sort -k5nr|awk 'BEGIN{print "PID VSZ"}{print $2,$5}'|awk 'NR<3' 查看占内存大的pid
ps aux|awk '{print $4"\t"$11}'|grep -v MEM|sort -r 查看站内存大
ps aux | awk '{print $2, $4, $11}' | sort -k2rn | h
前言B+树是1970年Rudolf Bayer教授在《Organization and Maintenance of Large Ordered Indices》一文中提出的[1]。它采用多叉树结构，降低了索引结构的深度，避免传统二叉树结构中绝大部分的随机访问操作，从而有效减少了磁盘磁头的寻道次数，降低了外存访问延迟对性能的影响。它保证树节点中键值对的有序性，从而控制search/insert/d
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2024-09-03 19:18:10
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