无锁编程 / lock-free / 非阻塞同步无锁编程，即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步，也就是在没有线程被阻塞的情况下实现变量的同步，所以也叫非阻塞同步（Non-blocking Synchronization）。实现非阻塞同步的方案称为“无锁编程算法”（ Non-blocking algorithm）。lock-free是目前最常见的无锁编程的实现级别（一共三种级别）。为
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2023-12-23 22:21:07
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BlockingQueue实现生产者-消费者是一个不错的选择，它很自然地实现了作为生产者和消费者的内存缓冲区。但是，BlockingQueue并不是一个高性能的实现，它完全使用锁和阻塞等待来实现线程间的同步。在高并发场合，它的性能并不是特别优越。 就像我们之前提过的ConcurrentLinkedQueue是一个高性能的队列，但是BlockingQueue只是为了方便数据共享。而
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2023-08-12 20:38:51
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## 如何实现“无锁队列 python”
### 概述
在Python中，实现无锁队列可以使用`queue`模块的`Queue`类。无锁队列是一种线程安全的队列结构，可以在多线程环境下进行数据交换而不需要额外的锁来保护数据的一致性。
### 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 创建队列
创建队列 --> 添加元素
添加元素 --> 获
原创
2024-03-15 05:19:20
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ZeroMQ无锁队列分析
1. 概述ZeroMQ使用了一个无锁队列，用于线程间的高性能数据交换。这个无锁队列由两个对象组成：yqueue_t: 一个普通的队列，实现内存块链表，以及内存块的回收和重复利用。ypipe_t: 基于yqueue_t实现的无锁管道队列，实现一读一写的无锁操作。
2. yqueue_t类yqueue_t类实现了一个普通的队列（多线程不安全），但为了提高
# Python无锁Queue实现
## 引言
在并发编程中，锁（Lock）是一种常见的同步机制，用于控制对共享资源的访问。然而，在某些情况下，使用锁会带来一些性能问题，比如在高并发场景下，锁会引起线程的阻塞，从而降低系统的吞吐量。为了解决这个问题，Python提供了一种无锁队列（Lock-Free Queue）的实现方式，它可以在没有锁的情况下实现并发安全的队列操作。本文将介绍如何使用Pyt
原创
2023-10-13 09:13:32
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前言首先，必须得承认Python 是一门优雅、易入门的编程语言。往往用很少量的代码，就能帮助你完成一件很漂亮的事儿。这也是我使用python多年的心里话。比起那些难、麻烦的的软件，python圆了我的程序梦.最开始学习 Python，不需要太过复杂。只要玩儿的开心就行，慢慢培养兴趣，等你上手后，你会学习的更有信心。今天我们就来玩玩儿，5 行代码能做啥？这里我为大家介绍两个好玩儿的小项目，介绍如下：
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2023-08-28 14:42:25
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计算机意义上的数据结构总的来说,分为以下两种,线性结构和非线性结构.对于线性结构,我们有时也叫做线性表,它的特点是它里面的任何元素(结点)都只有一个前驱(头结点除外)和一个后继(尾结点除外).二叉树之所以是非线性结构,就是因为它的每个结点只能有一个前驱,却可以有两个后继.而链表和顺序表就符合这个要求.并且,线性表按照存储方式的不同可以分为链表和顺序表这两种.按照种类的不同可以分为数组,栈,队列,字
由于普通锁的粒度比较大，以至于在并发量高的环境下，锁对于并发性能影响很大，本文章对无锁队列做探索，该无锁队列目前只支持单读单写，上干货 该队列由链表组成，每个节点有N个泛型T组成，该队列实现对T类型元素单读单写的无锁操作，可以方便的用在单生产者消费者模型中 &nbs
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2024-07-25 08:37:17
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首先 python的队列有很多种Python标准库中包含了四种队列，分别是queue.Queue / asyncio.Queue / multiprocessing.Queue / collections.deque可见deque是标准库collections中的这其中最好用的是deque 以下是deque的基本操作： 它的操作很像list 同时 相比于list实现的
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2023-06-16 21:24:46
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前几期简单介绍了一些线程方面的基础知识，以及一些线程的一些基础用法以及通过jvm内存模型的方式去介绍了一些并发中常见的问题（想看往期文章的小伙伴可以直接拉到文章最下方飞速前往）。本文重点介绍一个概念“无锁”本期精彩什么是无锁无锁类的原理AtomicIntegerUnsafeAtomicReferenceAtomicStampedReference什么是无锁 在高并发编程中最重要的就是获取临界区资
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2024-06-24 18:49:34
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队列是我们非常常用的数据结构，用来提供数据的写入和读取功能，而且通常在不同线程之间作为数据通信的桥梁。不过在将无锁队列的算法之前，需要先了解一下CAS（compare and swap）的原理。由于多个线程同时操作同一个数据，其中肯定是存在竞争的，那么如何能够针对同一个数据进行操作，而且又不用加锁呢？ 这个就需要从底层，CPU层面支持原子修改操作，比如在X86的计算机平台，提供了XCHG指令，
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2023-07-19 02:27:15
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并发编程十六】无锁数据结构（2）——无锁队列一、简介二、原理图三、代码：实现三、代码：demo四、其他知识点1、delete 关键字2、delete 的扩展上一节我们讲解了无锁栈容器，这节我们讲解下无锁队列，如果大家还有基础知识不了解，建议先看下我的上两篇原子操作和无锁栈容器两篇文章。
原理图
无锁队列的实现方式，网上也是五花八门，挺多的。在此，我们讲解下：仅服务单一生产
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2023-07-14 15:33:54
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1.GIL是什么？GIL全称Global Interpreter Lock，即全局解释器锁。 作用就是，限制多线程同时执行，保证同一时间内只有一个线程在执行。GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。python 与 python解释器是两个概念，切不可混为一谈，也就是说，GIL只存在于使用C语言编写的解释器CPython中。通俗地说，就是如
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2023-11-02 22:20:30
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一.python线程互斥锁Lockpython中，当有多个线程threading同时执行时，对同一个全局变量或者同一个文件操作时，如果没有设置互斥锁，容易造成数据混乱，比如下面这两个案例：1.案例一：两个线程对全局变量分别累加1000000次，不加互斥锁，看全局变量的计算结果是否为2000000# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Au
单生产者 初始位置：生产者的头和尾指向相同的位置；并只有生产者的头和尾被修改 1.生产者的头和消费者的尾指向临时变量，prond_next指向表的下一位置，如果没有足够的空间，返回错误 2.prod_head（原变量而非临时变量）指向prod_next，新元素入队 3.修改prod_tail指向pr
原创
2021-07-13 17:16:43
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目录一、并发相关概念二、并发下的原子操作三、并发的原子性问题三、并发控制策略四、锁带来的问题五、无锁编程实现六、性能比较多线程编程中，锁是大家比较熟悉的概念，但对无锁编程则没有太多了解。无锁编程是指不用加锁的方式去解决原本需要加锁才能解决的问题，从而使程序具有更高的性能，降低硬件成本。我们从并发开始说起。一、并发相关概念并发数：服务器同时并行处理的请求数量。QPS：每秒处理完成的请求数量，是衡量系
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2024-10-08 20:26:28
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单生产者——单消费者模型 此种场景不需要加锁，定长的可以通过读指针和写指针进行控制队列操作，变长的通过读指针、写指针、结束指针控制操作。此模型基于linux内核提供的kfifo的实现。 本文分析的原代码版本： 2.6.24.4 kfifo的定义文件： kernel/kfifo.c kfifo的头文件
原创
2021-09-06 13:39:05
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无锁多线程栈的实现主要是依赖了C的原子操作特性，例如：C++11里面的atomic的co\
原创
2022-11-17 00:35:29
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Java高并发编程利用CAS实现一个无锁队列-刘宇一、什么是无锁(Lock-Free)队列二、线程不安全的队列三、线程安全的无锁队列 作者：刘宇 一、什么是无锁(Lock-Free)队列在多线程操作中，我们通常会添加锁来保证线程的安全，那么这样势必会影响程序的性能。那么为了解决这一问题，于是就有了在无锁操作的情况下依然能够保证线程的安全，实现无锁的原理就是利用了Campare and swap(
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2023-11-03 22:29:12
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死锁、活锁、饥饿是关于多线程是否活跃出现的运行阻塞障碍问题，如果线程出现了这三种情况
原创
2022-10-18 16:21:04
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