作为一个服务器维护人员,经常遇到不可解决的问题,这问题一直存在,一直困扰我多时,经常凌晨1-2点起床,就为了重启一下进程池 错误应用程序名称: w3wp.exe,版本: 7.5.7600.16385,时间戳: 0x4a5bd0eb错误模块名称: ntdll.dll,版本: 6.1.7600.16385,时间戳: 0x4a5be02b异常代码: 0xc0000374错误偏移量: 0x00000000000c6cd2错误进程 ID: 0xb54c错误应用程序启动时间: 0x01d0c0d94f915…

操作系统 : CentOS7.3.1611_x64 python版本:2.7.5 问题描述 Python的GIL会对CPU密集型的程序产生影响,如果完全使用Python来编程,怎么避开GIL的限制呢? 解决方案 在多线程中使用进程池来规避GIL的限制.具体如下: 1.使用multiprocessing模块来创建进程池: 2.将计算任务分配给不同的线程: 3.在任务线程中把任务提交给之前创建的进程池: 每当有线程要执行cpu密集型任务时,就把该任务提交到进程池中,然后进程池会将任务交给运行在另一个…

一,共享数据 展望未来,基于消息传递的并发编程是大势所趋 即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合 通过消息队列交换数据.这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求, 还可以扩展到分布式系统中 进程间通信应该尽量避免使用本节所讲的共享数据的方式 进程间数据是独立的,可以借助于队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的 虽然进程间数据独立,但可以通过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此 A manager object returned by Ma…

需要注意一下不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f…

第一种创建进程的方式: from multiprocessing import Process def f(name): print(name,"在子进程") if __name__ == "__main__": p = Process(target=f,args=("aaa",)) p.start() print("执行主进程内容") # 打印内容如下 执行主进程内容 aaa 在子进程 从打印结果我们可以看出程序先执行了主进…

一.队列(先进先出) 进程间通信:IPC(Inter-Process Communication) 队列是使用管道和锁定实现,所以Queue是多进程安全的队列,使用Queue可以实现多进程之间的数据传递. 1.Queue([maxsize]) 创建共享的进程队列.maxsize是队列中允许的最大项数.如果省略此参数,则无大小限制. Queue的实例q具有以下方法: q.get( [ block [ ,timeout ] ] ) 返回q中的一个项目.如果q为空,此方法将阻塞,直到队列中有项目可用为…

一.线程池 1.concurrent.futures模块 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 在这个模块中进程池和线程池的使用方法完全一样 这里就只介绍ThreadPoolExecutor的使用方法,顺便对比multiprocessing的Pool进程池 .基本方法 submit(fn, *args, **kwargs):异步提交任务…

1.进程池 当有成千上万个任务需要被执行的时候,有了进程池我们就不必去创建大量的进程. 首先,创建进程需要消耗时间,销毁进程(空间,变量,文件信息等等的内容)也需要消耗时间, 第二即便开启了成千上万的进程,操作系统也不能让他们同时执行,维护一个很大的进程列表的同时,调度的时候,还需要进行频繁切换并且记录每个进程的执行节点, 这样反而会影响程序的效率. 创建一个有固定数量的进程池, 执行任务的时候就拿池中的进程来处理任务,等到处理完毕,进程并不关闭,而是将进程再放回进程池中继续等待任务, 可以减少…

一,前言 进程:是程序,资源集合,进程控制块组成,是最小的资源单位 特点:就对Python而言,可以实现真正的并行效果 缺点:进程切换很容易消耗cpu资源,进程之间的通信相对线程来说比较麻烦 线程:是进程中最小的执行单位. 特点无法利用多核,无法实现真正意义上是并行效果. 优点:对于IO密集型的操作可以很好利用IO阻塞的时间 二,多进程 2.1 multiprocessing模块介绍 在上一节多线程中讲到,由于GIL的原因,多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在pytho…

内容回顾 11:30 码云 :王老师检查作业+定期抽查 注册账号 考试的时间 threading.enumerate(),能够获取到当前正在运行的所有线程对象列表 守护线程 守护线程会等待所有的非守护线程结束之后结束 守护线程的结束是因为主进程的结束 在start之前设置daemon = True ####锁 GIL锁 : 全局解释器锁,在Cpython解释器中,同一时刻同一个进程内只能有一个线程访问CPU 互斥锁 锁的是代码,一段代码被多个线程执行,并且要对全局的变量进行非原子性操作 互斥锁…

并发:一个处理器同时处理多个任务. 并行:多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务. fork创建子进程 import os import time #fork出一个子进程,子进程也从这一行开始执行 ret = os.fork() if ret == 0: while True: print("---1---") time.sleep(1) else: while True: print("---2---") time.sleep(1) 输出 ---2--…

一.管道(Pipe)(了解) (详情参考:https://www.cnblogs.com/clschao/articles/9629392.html) 进程间通信(IPC)方式二:管道(不推荐使用,了解即可),会导致数据不安全的情况出现,后面我们会说到为什么会带来数据 不安全的问题. #创建管道的类: Pipe([duplex]):在进程之间创建一条管道,并返回元组(conn1,conn2),其中conn1,conn2表示管道两端的连接对象,强调一点:必须在产生Process对象之前产生管道 #…

参考博客 https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9025072.html#autoid-1-1-0 进程同步(multiprocess.Lock.Semaphore.Event) 锁 —— multiprocess.Lock 通过刚刚的学习,我们千方百计实现了程序的异步,让多个任务可以同时在几个进程中并发处理,他们之间的运行没有顺序,一旦开启也不受我们控制.尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源,但是也给我们带来了新的问题. 当多个进程使用同一份数据…

一.为什么要有进程池? 在程序实际处理问题过程中,忙时会有成千上万的任务需要被执行,闲时可能只有零星任务.那么在成千上万个任务需要被执行的时候,我们就需要去创建成千上万个进程么?首先,创建进程需要消耗时间,销毁进程(空间,变量,文件信息等等的内容)也需要消耗时间.第二,即便开启了成千上万的进程,操作系统也不能让他们同时执行,维护一个很大的进程列表的同时,调度的时候,还需要进行切换并且记录每个进程的执行节点,也就是记录上下文(各种变量等等乱七八糟的东西,虽然你看不到,但是操作系统都要做),这样反而…

一:进程池与线程池(同步,异步+回调函数)先造个池子,然后放任务为什么要用“池”:池子使用来限制并发的任务数目,限制我们的计算机在一个自己可承受的范围内去并发地执行任务池子内什么时候装进程:并发的任务属于计算密集型池子内什么时候装线程:并发的任务属于IO密集型 #提交任务的两种方式:    # 同步调用:提交完一个任务之后,就在原地等待,等待任务完完整整地运行完毕拿到结果后,再执行下一行代码,会导致任务是串行执行的    # 异步调用:提交完一个任务之后,不在原地等待,结果???,而是直接执行下…

一.数据共享 1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式 2.进程间的数据是独立的,可以借助队列或管道实现通信,二者都是基于消息传递的. 虽然进程间数据独立,但可以用过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于此. 命令就是一个程序,按回车就会执行(这个只是在windows情况下) tasklist 查看进程 tasklist | findstr pycharm #(findstr是进行过滤的),|就是管道(tasklist执行的内容就放到管道里面了, 管道后面的findst…

需要注意一下不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f…

进程间通信 进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的. 进程队列queue 不同于线程queue,进程queue的生成是用multiprocessing模块生成的. 在生成子进程的时候,会将代码拷贝到子进程中执行一遍,及子进程拥有和主进程内容一样的不同的名称空间. 示例1: 1 import multiprocessing 2 def foo(): 3 q.put([11,'hello',True]…

为什么会有进程池的概念? 当我们开启50个进程让他们都将100这个数减1次减到50,你会发现特别慢! 效率问题,原因: 1,开辟内存空间.因为每开启一个进程,都会开启一个属于这个进程池的内存空间,因为进程与进程之间数据是完全隔离的. 2,并且这些独立的内存空间会有许多寄存器,堆栈,文件等,他们存着这个进程里面的变量和数据等.所以生成这些东西都会耗时. 3,生成这么多进程,都需要系统调度,这个也会耗时.不仅这样,还会涉及到进程使用cpu的时候,当a进程使用一段时间cpu,b进程要去使用cpu,za…

一.进程池 (同步 异步 返回值) 缺点: 开启进程慢 几个CPU就能同时运行几个程序 进程的个数不是无线开启的 应用: 100个任务 进程池 如果必须用多个进程 且是高计算型 没有IO型的程序 希望并行 最充分的使用CPU 示例: import os import time from multiprocessing import Pool def func1(): time.sleep(2) print(os.getpid(),i) if __name__=="__main__"&q…

进程池的概念 在程序实际处理问题过程中,忙时会有成千上万的任务需要被执行,闲时可能只有零星任务.那么在成千上万个任务需要被执行的时候,我们就需要去创建成千上万个进程么?首先,创建进程需要消耗时间,销毁进程也需要消耗时间.第二即便开启了成千上万的进程,操作系统也不能让他们同时执行,这样反而会影响程序的效率.因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程.那么我们要怎么做呢? 进程池: 定义一个池子,在里面放上固定数量的进程,有需求来了,就拿一个池中的进程来处理任务,等到处理完毕,进程并不关闭,而是将…

进程:程序正在执行的过程,就是一个正在执行的任务,而负责执行任务的就是cpu 操作系统:操作系统就是一个协调.管理和控制计算机硬件资源和软件资源的控制程序. 操作系统的作用: 1:隐藏丑陋复杂的硬件接口,提供良好的抽象接口 2:管理.调度进程,并且将多个进程对硬件的竞争变得有序. 多道技术产生的背景:针对单核,实现并发. 多道技术:多道技术中的多道指的是多个程序,多道技术的实现是为了解决多个程序竞争或者说共享同一个资源(比如cpu)的有序调度问题,解决方式即多路复用,多路复用分为时间上的复用和空…

需要注意一下不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f…

1concurent.furtrue实现线程池与进程池 2协程 1concurent.furtrue实现线程池与进程池 实现进程池 #进程池 from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor import os,time,random def task(n): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) return n**2 if __name__ == '__main__': p=Pr…

5.GIL vs 互斥锁(*****) 1.什么是GIL(Global Interpreter Lock) GIL是全局解释器锁,是加到解释器身上的,保护的就是解释器级别的数据 (比如垃圾回收的数据) 同一个进程内的所有线程都需要先抢到GIL锁,才能执行解释器代码 2 为什么需要GIL python 中内存管理依赖于 GC(一段用于回收内存的代码) 也需要一个线程 除了你自己开的线程 系统还有一些内置线程 就算你的代码不会去竞争解释器 内置线程也可能会竞争 所以必须加上锁 3.GIL的影响 GI…

昨日内容回顾 进程 multiprocess Process —— 进程 在python中创建一个进程的模块 start daemon 守护进程 join 等待子进程执行结束 锁 Lock acquire release 锁是一个同步控制的工具 如果同一时刻有多个进程同时执行一段代码, 那么在内存中的数据是不会发生冲突的 但是,如果涉及到文件,数据库就会发生资源冲突的问题 我们就需要用锁来把这段代码锁起来 任意一个进程执行了acquire之后, 其他所有的进程都会在这里阻塞,等待一个releas…

Python之进程 进程 本节目录 一 背景知识 二 什么是进程 三 进程调度 四 并发与并行 五 同步\异步\阻塞\非阻塞 六 进程的创建与结束 七 multiprocess模块 八 进程池和mutiprocess.Poll 一 背景知识 顾名思义,进程即正在执行的一个过程.进程是对正在运行程序的一个抽象. 进程的概念起源于操作系统,是操作系统最核心的概念,也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一.操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的. 所以想要真正了解进程,必须事先了解操作…

1.基于多线程实现套接字服务端支持并发 服务端 from socket import * from threading import Thread def comunicate(conn): while True: # 通信循环 try: data = conn.recv(1024) if len(data) == 0: break conn.send(data.upper()) except ConnectionResetError: break conn.close() def server…

本文转载于:https://blog.csdn.net/ywcpig/article/details/52557080 内存池 平常我们使用new.malloc在堆区申请一块内存,但由于每次申请的内存大小不一样就会产生很多内存碎片,造成不好管理与浪费的情况. 内存池则是在真正使用内存之前,先申请分配一定数量的.大小相等(一般情况下)的内存块留作备用.当有新的内存需求时,就从内存池中分出一部分内存块,若内存块不够再继续申请新的内存.这样做的一个显著优点是尽量避免了内存碎片,使得内存分配效率得到提升…

一.进程间通信---队列和管道(multiprocess.Queue.multiprocess.Pipe) 进程间通信:IPC(inter-Process Communication) 1.队列 概念介绍: 创建共享的进程队列,Queue是多进程的安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. # Queue([maxsize]) 创建共享的进程队列. 参数 :maxsize是队列中允许的最大项数.如果省略此参数,则无大小限制. 底层队列使用管道和锁定实现. # Queue([maxs…