方式一：通过线程池或者进程池导入库futures是python3自带的库，如果是python2，需要pip安装future这个库备注：进程池和线程池写法相同1 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
2 from tornado.concurrent import run_on_ex
# Java 如何测试并发数量
在现代软件开发中，尤其是在后端服务中，处理并发请求是一项重要的任务。为了确保我们的应用能够在高负载下表现良好，进行并发测试是不可或缺的步骤。本文将介绍如何测试 Java 应用的并发数量，包括相关的代码示例和一些实用的技巧。
## 并发测试的必要性
在处理并发时，了解系统能够同时处理的请求数量非常重要。进行并发测试可以帮助开发人员发现并解决潜在的性能瓶颈。常见的
## Python限制并发数量实现指南
在编程中，尤其是在使用 Python 进行网络请求、文件处理等并发任务时，控制并发数量是非常重要的。这不仅可以避免系统过载，还能提高代码的运行效率。本文将通过具体的步骤逐步教你如何在 Python 中限制并发数量。
### 整体流程
我们将通过下表展示实现限制并发数量的步骤。流程包括模块安装、代码编写、执行和调试。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-17 10:29:09
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这是一篇由junly总结的大型java项目开发经验，文章从多个方面讨论了如何提高服务器的并发效率。从常用的使用数据库连接池，减少对象的创建，开发架构，框架选型，到不太常用的数据缓存，数据库分级存储，服务器优化等23个方面，作出了比较全面的解析。 1 .对Collection、Map接口的类对象初始化时要先分配合理的空间大小，同时还要按照自已的实际需求选择合适的对象。 例如：声明
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2024-05-18 07:02:24
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第1章 课程简介本章内容会带领大家通览整体架构，功能模块，及学习建议。 让大家在一个清晰的开发思路下，进行后续的学习。同时领着大家登陆 http://movie.54php.cn/ 一起来演示一下项目。第2章 课程准备工作本章节是准备开发环境。会分别在windows 和 linux 操心系统 给大家演示如何安装开发环境所需的python3.7 和 数据库MySQL。 大家一定要使用自己熟悉的操作系
Java高并发锁优化——一点建议和java虚拟机所做的努力仅作为笔记 文章目录Java高并发锁优化——一点建议和java虚拟机所做的努力前言一、有助于提高“锁”性能的几点建议1.1、减小锁持有时间1.2、减小锁粒度1.3、读写分离锁替换独占锁1.4、锁分离1.5、锁粗化二、Java虚拟机对锁优化所做的努力2.1、偏向锁2.2、轻量级锁2.3、自旋锁2.4、锁消除2.5 逃逸分析 前言仅作为笔记一、
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2024-09-05 17:57:38
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MVCC基本概念系统版本号：每当启动一个事务时，系统版本号会递增。事务版本号：事务开始时的系统版本号作为事务版本号，用于在select操作中与记录的DATA_TRX_ID字段做对比记录的隐藏列
DATA_TRX_ID：记录某行记录的系统版本号，每当事务commit对该行的修改操作时事务的版本号记录。DATA_ROLL_PTR：记录了此行记录的回滚记录指针，通过它召回历史版本。DELETE B
## Python ThreadPoolExecutor查看并发数量
在并发编程中，我们常常需要控制并发的数量，以避免过多的线程或进程导致系统资源的浪费。Python提供了`concurrent.futures`模块，其中的`ThreadPoolExecutor`类可以方便地管理线程池，并且提供了一种简单的方法来查看当前并发的数量。
### ThreadPoolExecutor简介
`Thr
原创
2024-01-23 05:01:01
231阅读
Python多线程编程时，经常会用到join()和setDaemon()方法，今天特地研究了一下两者的区别。1、join ()方法：主线程A中，创建了子线程B，并且在主线程A中调用了B.join()，那么，主线程A会在调用的地方等待，直到子线程B完成操作后，才可以接着往下执行，那么在调用这个线程时可以使用被调用线程的join方法。原型：join([timeout])里面的参数时可选的，代表线程运行
一、storm的并发 （1）Workers(JVMs):在一个物理节点上可以运行一个或多个独立的JVM进程。一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的物理机上),所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology （2）Executors(threads):在一个workerJVM进程中运行
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2024-04-26 20:28:06
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关于性能测试的一些个人小结 作者: 51Testing 1、并发用户数的问题，LoadRunner虽然有集结点的概念，但由于网络传输和程序处理的原因，并不能达到真正意义上的并发，实际上是有计算公式，可以推算出需要模拟用户数才能达到并发用户数。 这块的影响点就是服务器的连接处理，当连接数达到服务器操作系统设定值时，有些服务器的操作系统能自适应，比如Aix，Solaris，HP则需要管
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2023-10-19 20:03:39
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Axios请求并发限制 标签NodeJS并发请求，并行请求，QPS限制，Axios并发限制，Axios并发请求背景由于调用第三方服务的API的时候，第三方对请求的QPS会有一定的限制，如百度的人脸识别接口，QPS=5，腾讯地图开放平台的普通账号QPS=5，那么在使用的过程中如果每秒请求数超过此限制，接口就会返回报错。导致请求失败。因此，需要在本地实现QPS的控制，当把多个Axios的请求扔到Pro
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2023-06-30 18:41:00
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# Spark 提升 Map 数量的探索
Apache Spark 是一个强大的大规模数据处理框架，它的高效性使得我们能够处理大量的数据集。在 Spark 中，数据处理任务通常包括多个阶段，其中 Map 阶段是最关键的部分之一。本文将深入探讨如何通过提升 Map 数量来提高 Spark 的处理性能，并结合代码示例进行解析。
## 什么是 Map 阶段？
在 Spark 中，Map 阶段是数据
# Docker Cgroup Systemd如何提升并发能力
## 问题描述
在使用Docker部署的应用程序中，我们经常遇到并发能力不足的问题。当应用程序的并发请求数量增加时，性能会下降，响应时间变长，甚至可能导致系统崩溃。为了解决这个问题，我们可以利用Docker的Cgroup和Systemd功能来提升并发能力。
## Cgroup简介
Cgroup（Control Group）是Lin
原创
2023-10-16 07:22:44
70阅读
1、代码中尽量避免group by函数，如果需要数据聚合，group形式的为rdd.map(x=>(x.chatAt(0),x)).groupbyKey().mapValues((x=>x.toSet.size)).collection() 改为 rdd.map(x=>(x.chatAt(0）,x)).countByKey();或进行reduceByKey,效率会提高3倍。2、p
1、基本概念并发和并行的区别：1）并行，parallel同时做某些事，可以互不干扰的同一时刻做几件事。（解决并发的一种方法）高速公路多个车道，车辆都在跑。同一时刻。2）并发 concurrency同时做某些事，一个时段内有事情要处理。（遇到的问题）高并发，同一时刻内，有很多事情要处理。2、并发的解决1）队列、缓冲区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
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2024-01-25 09:28:43
55阅读
编者按：Nginx是目前比较重要的开源性负载均衡技术，新浪、网易、六间房等很多网站都将Nginx部署进自己的网站系统架构，并解决部分问题。本文是作者长期的实战经验，很有参考价值。本文是我撰写的关于搭建“Nginx + PHP（FastCGI）”Web服务器的第4篇文章。本系列文章作为国内最早详细介绍 Nginx + PHP 安装、配置、使用的资料之一，为推动 Nginx 在国内的发展产
# 如何控制外部并发业务数量
在实际开发中，我们经常会遇到需要控制外部并发业务数量的情况，比如限制同时发送的请求数量，或者控制同时执行的任务数量等。这样做可以有效地避免系统资源被过度占用，提高系统的稳定性和性能。在Java中，我们可以利用一些工具和技术来实现对外部并发业务数量的控制。
## 问题描述
假设我们有一个需求：要求系统最多同时处理5个并发请求，超过5个请求时需要等待之前的请求完成后
原创
2024-03-04 03:53:52
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同步容器类Vector和ArayList： ArrayList是最常用的List实现类，内部是通过数组实现的，它允许对元素进行快速随机访问。数组的缺点是每个元素之间不能有间隔，当数组大小不满足时需要增加存储能力，就要讲已经有数组的数据复制到新的存储空间中。当从ArrayList的中间位置插入或者删除元素时，需要对数组进行复制、移动、代价比较高。
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2024-10-09 12:14:00
26阅读
写在前面我们先来看几个常见的说法nodejs是单线程 + 非阻塞I/O模型nodejs适合高并发nodejs适合I/O密集型应用，不适合CPU密集型应用在具体分析这几个说法是不是、为什么之前，我们先来做一些准备工作从头聊起一个常见web应用会做哪些事情运算（执行业务逻辑、数学运算、函数调用等。主要工作在CPU进行）I/O（如读写文件、读写数据库、读写网络请求等。主要工作在各种I/O设备，如磁盘、网
