我先来问几个问题,然后带着问题思考,最后我再逐一解答。一台服务器究竟最大能支持多少个网络连接?一台服务器能做到百万的连接数吗?你想过怎么实现 百万的连接吗?理解服务器端与客户端服务器端:是指提供服务的一端,例如 WEB 服务器,服务器通常使用 1 ~ 1024 端口,WEB 服务器是 80 端口,服务器端的端口是固定的。客户端:是指消费服务的一端,例如浏览器,与服务器80端口建立连接,本地也会消耗            
                
         
            
            
            
            # Docker run 设置并发数量
在使用 Docker 运行容器时,有时我们需要控制并发数量,以避免资源过度占用或者提高性能。本文将介绍如何使用 Docker run 命令来设置并发数量,并提供相应的代码示例。
## 什么是 Docker
Docker 是一个开源的容器化平台,通过使用容器技术,可以将应用程序及其依赖打包为一个镜像,然后部署到任何支持 Docker 的环境中。使用 Do            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-12-17 08:47:19
                            
                                543阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            系统内核的优化此处就不说了,按链接中的操作即可
Apache Benchmark测试结果如下(未连接数据库的情况下):
(下载地址:https://www.apachelounge.com/download/)
(i7 8700k的CPU,12g内存,做到了15000并发)
--------------------------------------
PS C:\httpd-2.4.33-win6            
                
         
            
            
            
            JVM调优:调整JVM的堆内存大小(-Xms 和 -Xmx),确保它们与你的应用需求相匹配。调整新生代(Young Generation)与老年代(Old Generation)的比例(-XX:NewRatio)。调整新生代中Eden区与Survivor区的比例(-XX:SurvivorRatio)。启用GC日志和监控工具,以便更好地了解GC的行为并进行调优。异步处理:使用@Async注解来开启异            
                
         
            
            
            
            ## 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
                            
                                179阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            在jdk5中,java提供了一些非常有用的辅助工具类,包括CountDownLatch和CyclicBarrier(两者都可以实现线程之间的通信)、Semaphore(控制方法被线程访问的数量),他们三者都依赖于AQS实现,都是共享锁。今天我们就来学习一下这四个辅助类的用法。1、CountDownLatch       CountDownLatch基于AQS            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-09-16 20:50:02
                            
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            ## Python3线程池设置每秒并发数量
在Python中,线程池是一种用于并发执行任务的机制。线程池通过维护一组可重用的线程来执行任务,从而避免了频繁创建和销毁线程的开销。线程池可以提高程序的性能并减少资源消耗。
在某些场景下,我们可能希望限制线程池中线程的数量,并设置每秒并发的任务数量。本文将介绍如何使用Python3的线程池来实现这一功能,并提供相应的代码示例。
### 为什么需要限            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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             Grand Central Dispatch (GCD)是Apple开发的一个多核编程的解决方法。 dispatch queue分成以下三种: 1)运行在主线程的Main queue,通过dispatch_get_main_queue获取。可以看出,dispatch_get_main_queue也是一种dispatch_queue_t。 2)并行队列global dispatch queue,通            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            方式一、使用异步注解@aysnc
用法1、1.在启动类或者Controller类加上@EnableAsync注解/**
 * @EnableAsync注解可以开启多线程,
 * 可标注在方法、类上
 */
@SpringBootApplication
@EnableAsync
public class Application {
    public static void main(String            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-07-05 14:13:58
                            
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            Segment镜像允许数据库查询在主Segment失效或者不可用时转移到备份Segment上。Pivotal要求对其支持的生产Greenplum数据库系统采用镜像。为了确保高可用,主Segment及其镜像必须位于不同主机上。Greenplum数据库系统中的每一台主机都有相同数量的主Segment和镜像Segment。多连接主机应该在每个接口上有相同数量的主Segment和镜像Segment。这能确            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-03-15 21:03:28
                            
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             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            
                
         
            
            
            
            ## 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
                            
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            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            
                
         
            
            
            
            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
                            
                                130阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            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
                            
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            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            
                
         
            
            
            
            看过部分的参考书籍对于以下几个参数并没有很好的解释,现整理如下文:线程属性1.线程数:就是虚拟用户数,也就是30个并发,不代表真实的用户数,只代表jmeter的压力大小。图1
2. ramp-up   线程数递增时间  如果是5 ,则每秒的请求数是 30/5  或者每个请求的间隔时间是5/30=0.16s  (注意:如果设为0,表示每秒并发数为30,但实际不会这样去请求,因为设为0,一般在秒杀活动            
                
         
            
            
            
            怎么设置apache的并发数量呢?今天我们就从多方面来给各位介绍我们在windows 服务器中apache的并发数量的一个合理的参数配置与优化方法,希望文章对大家有用。1、在httpd.conf文件中修改 #Server-pool management (MPM specific)
  #Include conf/extra/httpd-mpm.conf 将上面一句的#注释去掉2、确定当前的apa            
                
         
            
            
            
            # iOS 并发数量:理论与实践
在移动应用开发中,处理并发是提高用户体验必不可少的一部分。尤其在 iOS 开发中,合理地管理并发任务可以显著提升应用的响应能力和性能。本文将探讨 iOS 并发的基本概念、相关工具及其使用示例,帮助开发者更好地掌握该领域的知识。
## 并发的基本概念
并发是指在同一时间段内同时进行多个任务的执行。在 iOS 开发中,线程是实现并发的基本单位,多个线程可以并行完            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-25 06:56:17
                            
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            # Python线程数量设置的科普文章
在现代编程中,尤其是在处理大量数据或需要并发操作的场景下,线程的使用愈加重要。Python作为一种广泛使用的编程语言,提供了多种方式来管理线程。但在使用线程时,如何设置线程数量就成为了一个关键的问题。本文将通过示例代码,以及图示化的方式,来帮助大家更好地理解Python中的线程数量设置。
## 什么是线程?
线程是轻量级的执行单元,通常被嵌入到进程中。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-08-30 05:35:03
                            
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