PHP 支持多进程而不支持多线程:PHP-FPM 在进程池中运行多个子进程并发处理所有连接请求.通过 ps 查看PHP-FPM进程池(pm.start_servers = 2)状态如下: root@d856fd02d2fe:~# ps aux -L USER PID LWP %CPU NLWP %MEM VSZ RSS TTY STAT START TIME COMMAND root ? Ss : : /bin/sh /usr/local/php/bin/php-fpm start root ?…

一,php-fpm的启动参数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 #测试php-fpm配置 /usr/local/php/sbin/php-fpm -t /usr/local/php/sbin/php-fpm -c /usr/local/php/etc/php.ini -y /usr/local/php/etc/php-fpm.conf -t   #启动php-fpm /usr/local/php/sbin/php-fpm /usr/local/php/sbin/php-…

Swoole 的进程之间有两种通信方式,一种是消息队列(queue),另一种是管道(pipe),对swoole_process 的研究在swoole中显得尤为重要. 预备知识 IO多路复用 swoole 中的io多路复用表现为底层的 epoll进程模型,在C语言中表现为 epoll 函数. epoll 模型下会持续监听自己名下的素有socket 描述符 fd 当触发了 socket 监听的事件时,epoll 函数才会响应,并返回所有监听该时间的 socket 集合 epoll 的本质是阻塞IO,…

本文转至http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4465768.html,在其基础上进行了一些小小改动. 在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间.当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个目标,手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效.Pool可以提供指定数量的进程供用户…

背景 net旧项目使用32位生成的HashCode,存储到数据库中.迁移到64位上,就需要对HashCode做兼容处理. 解决方案 1:进程池配置支持32位程序. 2:对Hashcode做兼容处理,[推荐]. 兼容实现 static void Main(string[] args) { string test = "hello"; //-327419862 64位下 //-695839 32位下 int bit = test.GetHashCode(); int hashCode =…

引言 让服务器在启动阶段调用fork创建一个子进程池,通过子进程来处理客户端请求.子进程与父进程之间使用socketpair进行通信(为了方便使用sendmsg与recvmsg,如果使用匿名管道,则无法使用以上两个函数).以下针对TCP进行分析. server端使用select轮询用于监听客户端请求的被动套接字fd_listen以及用于父子之间通信的socketpair.每当客户端有请求时,server端会将由accept返回的用于与客户端通信的socket描述符通过socketpair发送给一…

结束昨晚开始的测试. 最后一个POOL. A,使用POOL的返回结果 #coding: utf-8 import multiprocessing import time def func(msg): print 'msg:', msg time.sleep(3) print 'end' return 'done', msg if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(processes=3) result = [] for i i…

进程池 import multiprocessing import time def do_calculation(data): print(multiprocessing.current_process().name + " " + str(data)) time.sleep(3) return data * 2 def start_process(): print ('Starting', multiprocessing.current_process().name) if __n…

之前文章对python中进程池的原理.数据流以及应用从代码角度做了简单的剖析,现在让我们回头看看标准库中对进程池的实现都有哪些值得我们学习的地方.我们知道,进程池内部由多个线程互相协作,向客户端提供可靠的服务,那么这些线程之间是怎样做到数据共享与同步的呢?在客户端使用apply/map函数向进程池分配任务时,使用self._taskqueue来存放任务元素,_taskqueue定义为Queue.Queue(),这是一个python标准库中的线程安全的同步队列,它保证通知时刻只有一个线程向队列添加…

之前文章中介绍了python中multiprocessing模块中自带的进程池Pool,并对进程池中的数据结构和各个线程之间的合作关系进行了简单分析,这节来看下客户端如何对向进程池分配任务,并获取结果的. 我们知道,当进程池中任务队列非空时,才会触发worker进程去工作,那么如何向进程池中的任务队列中添加任务呢,进程池类有两组关键方法来创建任务,分别是apply/apply_async和map/map_async,实际上进程池类的apply和map方法与python内建的两个同名方法类似,ap…