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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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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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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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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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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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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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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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.cdn加速 &nbs
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2023-06-20 14:31:50
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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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1.Redis的信息（1）单线程容易实现。（2）效率高轻松处理每秒几十万数据（因为是占内存的所以CPU不是瓶颈）。（3）支持数据类型多（String，List，hash，set，zSet）。使用 NoSQL 从数据库中读取数据进行缓存，就可以从内存中读取数据了，而不像数据库一样读磁盘。现实是读操作远比写操作要多得多，所以缓存很多常用的数据，提高其命中率有助于整体性能的提高，并且能减缓数据库的压力，
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2023-05-30 10:59:06
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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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汇聚层：1、希望所有的外部请求都将数据保存到汇聚层就可结束，类似于消息中间件。汇聚的重点在于数据的可聚合性，比如文章的点赞数量，访问数量等等。若请求过来的时候，发现汇聚层中有同一篇文章的数据，那么可以直接将此次的数据和已有数据进行结合（相加），那么就可以将相同文章的多次请求在内存中进行逻辑聚合。可以大大的减少数据库持久压力。2、希望请求过来的时候，有数据的FIFO特性，就是数据的
一、背景描述 并发就是可以使用多个线程或进程，同时处理（就是并发）不同的操作。 高并发的时候就是有很多用户在访问，导致系统数据不正确、糗事数据的现象。对于一些大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。这几
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2023-08-24 17:07:12
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一、并发和并行 并发：同一时间段多个任务在执行（单个CPU执行多个任务）。go使用go协程（goroutine）和信道（channel）来处理并发 并行：同一时刻多个任务在执行（多个cpu支持） 1、Goroutine ---->协程 goroutine--->协程---2kb大小，100 线程----》几个m大小 go协程会复用线程 goro
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2024-05-21 14:35:32
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系统在正式上线后必将会面对大量用户访问，面对各种层级的高并发请求，因此我们会采用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、高性能的Web容器等。但是这几个方面，还无法从根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。因此我们必须对此做出相应的策略和技术解决方案。负载均衡负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。（1）单个重负载的运算分担到多台节点设备上做并行处理，每个节
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2023-09-27 10:01:07
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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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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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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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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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