对于单线程下，我们不可避免程序中出现io操作，但如果我们能在自己的程序中（即用户程序级别，而非操作系统级别）控制单线程下的多个任务能在一个任务遇到io阻塞时就切换到另外一个任务去计算，这样就保证了该线程能够最大限度地处于就绪态，即随时都可以被cpu执行的状态，相当于我们在用户程序级别将自己的io操作最大限度地隐藏起来，从而可以迷惑操作系统，让其看到：该线程好像是一直在计算，io比较少，从而更多
文章目录1. 并发冲突问题2. ES的乐观锁并发控制3. _version元数据4. Replica Shard 数据同步机制5. 基于internal_version进行乐观锁并发控制实战6. 基于external_version进行乐观锁并发控制实战 1. 并发冲突问题当我们更新文档时 ，可以一次性读取原始文档，做我们的修改，然后重新索引整个文档 。 最近的索引请求将获胜：无论最后哪一个文档被
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2024-07-27 14:51:02
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我们知道 RPC(Remote Procedure Call)就是远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序请求服务。调用远程计算机上的服务，就像调用本地服务一样丝滑。
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图片来自 Pexels下面是 RPC 的演进历史，一开始是 RMI，但是局限 Java 与 Java 之前的通信，不能跨语言；接下来是 http+xml，即 webservic
python编程使用协程并发的优缺点协程协程是一种用户态的轻量级线程，又称微线程。协程拥有自己的寄存器上下文和栈，调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，>在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：协程能保留上一次调用时的>状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的>状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置.优点:
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2023-10-08 09:16:14
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# Java单机并发上限实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何实现Java单机并发上限。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，并提供必要的代码示例和注释，以帮助你更好地理解每个步骤。
## 1. 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述实现Java单机并发上限的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定并发上限 |
| 2 | 使用Se
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2024-07-21 06:01:17
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python中实现并发的方式有很多种，通过多进程并发可以真正利用多核资源，而多线程并发则实现了进程内资源的共享，然而Python中由于GIL的存在，多线程是没有办法真正实现多核资源的。对于计算密集型程序，应该使用多进程并发充分利用多核资源，而在IO密集型程序中，多核优势并不明显，甚至由于大多数时间都是在IO堵塞状态，多进程的切换消耗反而让程序效率更加低下。而当需要并发处理IO密集型任务时，就需要用
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2024-04-09 10:28:17
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本文实例讲述了python使用协程实现并发操作的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：协程协程是一种用户态的轻量级线程，又称微线程。协程拥有自己的寄存器上下文和栈，调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所
协程并发
import gevent
from gevent import monkey
monkey.parch_all()
from socket import *
from time import ctime
def server(port):
s=socket()
s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)
s.bind((’’,port))
s.lis...
原创
2022-04-02 18:33:43
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协程并发import geventfrom gevent import monkeymonkey.parch_all()from socket import *from time import ctimedef server(port):s=socket()s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)s.bind((’’,port))s.lis...
原创
2021-04-22 19:31:26
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1 什么是协程 coroutine 协程： 又称微线程，纤程。在一个线程内执行。 子程序： 函数，调用是通过栈来实现的。一个调用一个返回。 多线程： 避免程序顺序执行的方式之一是多线程。GIL锁只能一个点一个线程，对于io操作会有性能提升，但是依然 有线程的管理和切换，同步的开销等等 协程与一般函数的不同： 协程内部可以中断并切换，且保存当前执行状态。 协程和多线程对比的优势： 协程具有极高的执
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2023-09-25 08:09:26
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文章目录P1 Python并发编程简介一、具体应用：二、几种方式的联系与Python的支持：1）对比2）python的支持P2 怎样选择多线程、多进程、多协程一、CPU密集型计算、IO密集型计算CPU密集型（CPU-bound）：I/O密集型（I/O bound）：二、多线程、多进程、多协程的对比：1、Python并发编程有三种方式：2、 对比1）多进程Process（multiprocessi
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2023-08-05 21:07:17
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Python并发编程25.协程5.1 协程的概念5.2 生成器函数—协程发展史5.3 协程的实现5.3.1 使用生成器yield实现5.3.2 greenlet实现协程5.3.3 gevent 实现协程5.3.4 Asyncio5.4 Asyncio模块5.4.1 重要概念和相关方法5.4.2 定义协程5.4.3 运行协程5.4.4 回调函数5.4.5 多个协程并行5.4.6 run_until
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2023-08-30 10:27:37
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python asyncio网络模型有很多中，为了实现高并发也有很多方案，多线程，多进程。无论多线程和多进程，IO的调度更多取决于系统，而协程的方式，调度来自用户，用户可以在函数中yield一个状态。使用协程可以实现高效的并发任务。Python的在3.4中引入了协程的概念，可是这个还是以生成器对象为基础，3.5则确定了协程的语法。下面将简单介绍asyncio的使用。实现协程的不仅仅是asyncio
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2023-08-12 14:16:20
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协程协程是一种用户态的轻量级线程，又称微线程。协程拥有自己的寄存器上下文和栈，调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。优点：无需线程上下文切换的开销无需原子操作锁定及同步的开销方便切换控制
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2023-10-03 17:42:18
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所谓「异步 IO」，就是你发起一个 IO 操作，却不用等它结束，你可以继续做其他事情，当它结束时，你会得到通知。Asyncio 是并发（concurrency）的一种方式。当然对 Python 来说，并发编程还可以通过线程（threading）和多进程（multiprocessing）来实现。Asyncio 并不能带来真正的并行（parallelism）。当然，因为 GIL（全局解释器锁）的存在，
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2023-11-03 22:28:50
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1、单线程 在Java、PHP或者.net等服务器端语言中，会为每一个客户端连接创建一个新的线程。而每个线程需要耗费大约2MB内存。也就是说，理论上，一个8GB内存的服务器可以同时连接的最大用户数为4000个左右。要让Web应用程序支持更多的用户，就需要增加服务器的数量，而Web应用程序的硬件成本当然就上升了。 Node.js不为每个客户连接创建一个新的线程，而仅仅
一、 协程简介首先还是先抛出一系列的问题，大家搞清楚这些问题后学习 Kotlin 协程可能会轻松一点：1、什么是并发？什么是并行？2、什么是多任务？什么是协作式多任务？什么是抢占式多任务？3、什么是同步？什么是异步？4、什么是非阻塞式？什么是阻塞式？5、什么是挂起？6、什么是非阻塞式挂起？7、什么是协程？8、什么是 Kotlin 协程？9、Kotlin 协程有什么用？1、什么是并发？什么是并行？1
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2024-07-31 10:25:06
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补充：数据安全问题进程：
多个进程操作同一个文件,会出现数据不安全
线程：
多个线程操作同一个全局变量，会出现数据不安全
对于共享的数据操作：
如果是 += *= /= -= 操作，都存在数据不安全问题
如果是append，extend，p
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2024-06-11 00:12:40
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python线程多并发，是指在一个进程中开启n个线程，以此来达到并发执行任务。但是python中的线程有GIL解释锁，只能在同一时间运行一个线程。多线程的并发是多个线程来回切换去执行任务。线程少的话没什么影响，如果开的线程特别多，就会导致线程切换太耗费资源，达不到想要的多线程并发的效果。个人观点（python中的线程有点鸡肋）。 &nb
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2023-10-14 02:10:01
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文章目录一个协程的简单演示产出两个值的协程使用协程计算移动平均值预激协程的装饰器终止协程和异常处理`yield from`的使用委派生成器和子生成器`yield from` 结构的另外两个特性 一个协程的简单演示from inspect import getgeneratorstate
def simple_coroutine():
print('-> coroutine star
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2024-04-15 15:06:00
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