1、并发1.1、并发与并行并行，parallel，同一时刻，执行不同任务，并且相互没有干扰；并发，concurrency，一段时间内，交替执行不同的任务；串行，一个任务执行完成后执行下一个任务；1.2、并发的解决方法“高并发模型”：例如早高峰的北京地铁，在同一时刻，需要处理大量任务，可以理解为高并发模型；解决方法：（1）队列，缓冲区：将任务排队，形成队列，先进先出，就解决了资源的使用问题；形成的队
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2023-08-08 08:26:18
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总体来说python处理邮件还是比较方便的,库提供了很多工具.下面我把心得写出来,给新手一个启迪,也请高手给些更好的方法. 先说接受邮件. poplib 方法. 1.poplib.POP3('这里填入你pop邮件服务器地址') 登陆服务器.  
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2023-11-04 23:02:33
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操作系统到底在干啥?如果由笔者来概括，操作系统大概做了两件事情，计算与IO，任何具体数学计算或者逻辑判断，或者业务逻辑都是计算，而网络交互，磁盘交互，人机之间的交互都是IO。高并发的瓶颈在哪?大多数时候在IO上面。注意，这里说得是大多数，不是说绝对。因为大多数时候业务本质上都是从数据库或者其他存储上读取内容，然后根据一定的逻辑，将数据返回给用户，比如大多数web内容。而大多数逻辑的交互都算不上计算
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2024-01-09 12:58:26
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# Python高并发处理
在现代软件开发中，高并发处理是一个重要的概念。高并发指的是系统能同时处理大量请求的能力。Python作为一种极为流行的编程语言，由于其简单易用的特性，已经被广泛应用于高并发场景中。本文将探讨Python如何实现高并发处理，并提供相应的代码示例。
## 并发基础
并发是指多个任务 overlapping 在同一时刻，而不是在物理上同时进行。Python中的并发有多种
原创
2024-09-08 05:31:58
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现在高并发的解决方案都非常成熟了，不仅是Java能做好，Pyton和C#也是毫无问题的！个人比较擅长C#，就分享下C#的高并发处理方式(非系统架构，仅从开发角度)。
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2023-05-24 20:45:11
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某个时间段内，数据涌来，这就是并发。如果数据量很大，就是高并发高并发的解决方法：1、队列、缓冲区假设只有一个窗口，陆续涌入食堂的人，排队打菜是比较好的方式所以，排队（队列）是一种天然解决并发的办法排队就是把人排成 队列，先进先出，解决了资源使用的问题排成的队列，其实就是一个缓冲地带，就是 缓冲区假设女生优先，每次都从这个队伍中优先选出女生出来先打饭，这就是 优先队列例如queue模块的类Queue
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2023-06-29 13:21:04
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并发的基本概念并发与并行并发(concurrent)是指计算机可以处理多个任务，且并非像串行执行，这些任务并不需要等待计算机完成其中一个后再开始下一个，而是可以在多个任务间切换执行，或者同时执行多个任务。并行(parallelism)是指则是指多核计算机可以使用自己的多个CPU同时独立地执行多个任务。从定义上可以看出，并行的要求更为严格。必须是多核计算机利用其多核同时处理多个任务。而并发并不要求一
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2023-08-09 07:26:47
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一、应对高并发的基本思路1、加快单机的速度，例如使用Redis，提高数据访问频率；增加CPU的内核数，增大内存；2、增加服务器的数量，利用集群。二、分布式系统的设计1、无状态应用本身没有状态，状态全部通过配置文件或者集群的服务端提供并与之同步。比如不同的机房需要读取不同的数据源，那么他们直接通过配置文件或者中心来指定。进一步，在分布式集群中，如果数据请求的节点可以做到没有状态，意味着任意节点都可以
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2023-11-15 17:22:35
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Python高级之网络编程多任务多任务-线程创建线程查看线程数量互斥锁死锁多任务进程进程实现多任务进程和线程的区别进程之间的通信进程池Pool创建进程池迭代对象判断是否为可迭代的对象迭代对象的原理迭代器for in机制创建可迭代对象完善迭代器生成器原理使用生成器创建斐波那契数列使用next()函数接受数据使用send(参数)方法接受数据使用yield实现多任务使用greenlet、geven完成
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2023-07-27 19:22:00
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这一篇是Python并发的第四篇，主要介绍进程和线程的定义，Python线程和全局解释器锁以及Python如何使用thread模块处理并发，这篇文章之前发过，但是前几篇介绍到了并发，就顺便再发一下组成一个系列引言&动机考虑一下这个场景，我们有10000条数据需要处理，处理每条数据需要花费1秒，但读取数据只需要0.1秒，每条数据互不干扰。该如何执行才能花费时间最短呢？在多线程(MT)编程出现
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2023-08-22 14:12:58
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Python中实现异步和高并发，可以使用asyncio模块、多线程、多进程等方式。
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2023-05-24 23:54:31
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Android 常见的多线程设计一. Android 上层业务常见的多线程设计二. 一个播放器的多线程设计1. 视频播放器的原理图:2.播放器的多线程设计三. 总结 Android端的开发多线程并发编程其实并不是很复杂,因为大多数业务都比较简单,都是从服务器拉去数据,在UI上面进行渲染显示,再加上好多网络库内部都封装好了多线程的处理,我们直接使用就好了,但它的内部实现也比较简单 (线程池 +
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2023-09-01 10:25:14
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高并发处理的基本思路 1)从客户端看 ：尽量减少请求数量，比如：依靠客户端自身的缓存或处理能力；尽量减少对服务端资源的不必要耗费，比如：重复使用某些资源，如连接池客户端处理的基本原则就是：能不访问服务端就不要访问。2)从服务端看：增加资源供给，比如：更大的网络带宽，使用更高配置的服务器，使用高性能的Web服务器，使用高性能的数据库；请求分流，比如：使用集群,分布式的系统架构；应用优化，比如：使用更
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2023-10-17 08:24:13
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python是一门非常主流的语言，在各个领域都有应用，但是python一直有个诟病，那就是GIL，这导致python无法开启真正的多线程，go、java、rust他们可以通过多线程的方式实现高并发，通过压榨多核性能更高的任务处理，如果在单线程里面对比python的异步并发能力还是比较强的，我一直想解决这个问题，这个问题也困扰了我很久，今天分享一下我的解决方案。首先我们先认识一下python在有GI
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2023-08-18 16:29:30
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GIL（Global Interpreter Lock）：全局解释器锁GIL的由来 GIL并非python语言的问题，而是C语言写的python解释器的问题，为了解决多线程之间的状态和全局变量问题（互斥锁会有死锁的可能性），在整个进程中添加的全局锁，使得python的多线程在Cpython中没有并行的可能性，同一时间执行的线程只能有一个，因此完全无法发挥多核CPU的能力。GIL的工作原理和缺陷 p
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2024-06-03 21:56:58
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处理高并发问题的一些方式1.拆表：大表拆小表（垂直拆，水平拆；分表，分区partition，分片sharding），可以在应用层实现，也可以在数据库层面实现一部分；提高系统性能。2.分库：把表放到不同的数据库，这也是分布式数据库的基础；提高系统性能。3.分布式：不同的数据库放到不同的服务器；提高系统性能。4.集群：使用数据库复制等技术组建集群，实现读写分离、备份等；提高系统性能、可用性。5.缓存：
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2023-10-19 08:48:28
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一、秒杀会给系统带来的问题 1、商品库存减成负数 2、不停的访问数据库，导致数据库宕机，对数据库的压力很大 3、用户体验极差，500并发，在我的电脑上，当然是windows，2核，16G，4s，加载4s。。。。好吧 二、解决方案 1、将商品的库存，存到redis中，这样不用从mysql中，一直获取数据库，提高性能，使用redis的decr方法，再判断的方法，而不是先查询再判断的方
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2023-09-03 09:40:01
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# Python高并发处理文件
## 引言
在实际开发中，我们经常会遇到需要对大量文件进行处理的情况，而串行处理文件的效率往往会比较低。因此，我们可以利用Python的高并发特性来提升文件处理的效率，本文将介绍如何使用Python实现高并发处理文件的方法。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B(创建线程池)
B --> C(遍历文
原创
2023-09-30 12:02:19
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了解一点高并发性问题，比如一W人抢一张票时，如何保证票在没买走的情况下所有人都能看见这张票，显然是不能用同步机制，因为synchronize是锁同步一次只能一个人进行。这时候可以用到锁机制，采用乐观锁可以解决这个问题。乐观锁的简单意思是在不锁定表的情况下，利用业务的控制来解决并发问题，这样即保证数据
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2019-10-15 15:24:00
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对以下文章内容我要说明下，在财大气粗的互联网公司或为财大气粗的客户服务的不缺钱的主，请立即绕行，以下内容不适合您。
以下内容为客户计算资源紧缺，预算紧缺，无法通过增大带宽，增多服务器，购买各种高级服务的程序员们进行讨论。
谢谢
对于如何提高应用程序的性能（无论是互联网应用还是企业级应用）我的观点一直是考虑一个核心：IO处理。因为我认为目前的CPU的处理能力已经是非常高了，正常编写的在内存中
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2016-05-25 17:25:00
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