展示如何使用无缓冲的通道创建一个goroutine池,控制并发频率1.无缓冲通道保证了两个goroutine之间的数据交换2.当所有的goroutine都忙的时候,能够及时通过通道告知调用者3.无缓冲的通道不会有工作在队列里丢失或卡住4.创建一个工作池,比如这时候会创建出2个goroutine,被一个无缓冲通道阻塞住,等待在那里,除非通道关闭,在当前的gorotine上会无限循环读取通道,不会退出5.当有一堆的任务goroutine被发送过来的时候,会先传送给那一个通道,这时候不管有多少个,都会…

worker pool简介 worker pool其实就是线程池thread pool.对于go来说,直接使用的是goroutine而非线程,不过这里仍然以线程来解释线程池. 在线程池模型中,有2个队列一个池子:任务队列.已完成任务队列和线程池.其中已完成任务队列可能存在也可能不存在,依据实际需求而定. 只要有任务进来,就会放进任务队列中.只要线程执行完了一个任务,就将任务放进已完成任务队列,有时候还会将任务的处理结果也放进已完成队列中. worker pool中包含了一堆的线程(worker,…

之前的处理中每一个连接都会创建一个主groutine , 每个连接中的主groutine中创建出读groutine 和写groutine 每个连接处理业务再单独开出一个groutine ,这样如果有10万并发的连接 , 将会出现30万groutine ,其中读写占20万阻塞住的 , 不占用资源.处理业务的有10万groutine ,会不停的切换 , 比较占有CPU资源 , 现在把处理业务的groutine限制住 ,创建出一个工作池,里面存的是每个worker ,每个worker groutine…

在这个例子中,我们将看到如何使用 Go 协程和通道实现一个工作池 . Example: package main import "fmt" import "time" //这是我们将要在多个并发实例中支持的任务了.这些执行者将从 jobs 通道接收任务, //并且通过 results 发送对应的结果.我们将让每个任务间隔 1s 来模仿一个耗时的任务 func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- i…

在进行工作池的代码练习时候,我发现了一个有趣的事情,首先看下面一段代码: package main import "fmt" import "time" func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) { for j := range jobs { fmt.Println("worker", id, "processing job", j) time…

代码演示 package main import "fmt" import "time" func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) { for j := range jobs { fmt.Println("worker", id, "processing job", j) time.Sleep(time.Second) results <…

目录 工作池 速率限制 原子计数器 互斥锁 工作池 在这个例子中,我们将看到如何使用 Go 协程和通道实现一个工作池 . func worker(id int, jobs <-chan int, results chan<- int) { for j := range jobs { fmt.Println("worker", id, "processing job", j) time.Sleep(time.Second) results <- j…

名词解释 工作池:一组等待任务分配的线程.一旦完成了所分配的任务,这些线程可继续等待任务的分配. .NET管道:命名空间System.Threading.Channels中的Channel和Channel<T>对象,看nuget包,最低支持 .NETStandard 1.3 动机 最近在挑选.NET5项目动态编译运行字符串方案,最后选定了两个脚本语言库,想要测试一下高并发下的效率如何,就有了自己写个工作池来测试的念头. Talk is cheap, show me the code. ///…

先启动固定数量的goroutine,每个goroutine都在从channel中获取数据,如果这个channel为空,就阻塞等待在那里channel中传递一个Car类型,这个类型主要负责具体做的任务也就是channel就是运输通道,在这个通道上传递Car这样一个汽车,来一辆车就处理这辆车的工作,没有车过来那这些工人就在那等着 package main import ( "log" "sync" "time" ) type Pool struct…

如何实现一个线程池 线程池:一种线程使用模式.线程过多会带来调度开销,进而影响缓存局部性和整体性能.而线程池维护着多个线程,等待着监督管理者分配可并发执行的任务.这避免了在处理短时间任务时创建与销毁线程的代价.线程池不仅能够保证内核的充分利用,还能防止过分调度.可用线程数量应该取决于可用的并发处理器.处理器内核.内存.网络sockets等的数量. 例如,对于计算密集型任务,线程数一般取cpu数量+2比较合适,线程数过多会导致额外的线程切换开销. 如何定义线程池Pool呢,首先最大线程数量肯定要作…

go语言使用goroutines和channel实现一个工作池相当简单.使用goroutines开指定书目线程,通道分别传递任务和任务结果.简单的线程池代码如下: package main import "fmt" import "time" // Here's the worker, of which we'll run several // concurrent instances. These workers will receive // work on t…

一. 线程池简介 1. 线程池的概念: 线程池就是首先创建一些线程,它们的集合称为线程池.使用线程池可以很好地提高性能,线程池在系统启动时即创建大量空闲的线程,程序将一个任务传给线程池,线程池就会启动一条线程来执行这个任务,执行结束以后,该线程并不会死亡,而是再次返回线程池中成为空闲状态,等待执行下一个任务. 2. 线程池的工作机制 2.1 在线程池的编程模式下,任务是提交给整个线程池,而不是直接提交给某个线程,线程池在拿到任务后,就在内部寻找是否有空闲的线程,如果有,则将任务交给某个空闲的线程…

前言 关于线程池原理分析请参看<http://objcoding.com/2019/04/25/threadpool-running/>,建议对原理不太了解的童鞋先看下此文然后再来看本文,这里通过对原理的学习我谈谈对线程池的理解,若有错误之处,还望批评指正. 线程池思考 线程池我们可认为是准备好执行应用程序级任务的预先实例化的备用线程集合,线程池通过同时运行多个任务来提高性能,同时防止线程创建过程中的时间和内存开销,例如,一个Web服务器在启动时实例化线程池,这样当客户端请求进入时,它就不会花…

1.线程池常用接口介绍 1.1.Executor public interface Executor { void execute(Runnable command); } 执行提交的Runnable任务.其中的execute方法在将来的某个时候执行给定的任务,该任务可以在新线程.池化线程或调用线程中执行,具体由Executor的实现者决定. 1.2.ExecutorService ExecutorService继承自Executor,下面挑几个方法介绍: 1.2.1.shutdown() vo…

一,概述 本人认为在开发过程中,需要挑战更高的阶段和更优的代码,虽然在真正开发工作中,代码质量和按时交付项目功能相比总是无足轻重.但是个人认为开发是一条任重而道远的路.现在本人在网上找到一个自定义连接池的代码,分享给大家.无论是线程池还是db连接池,他们都有一个共同的特征:资源复用,在普通的场景中,我们使用一个连接,它的生命周期可能是这样的: 一个连接,从创建完毕到销毁,期间只被使用一次,当周期结束之后,另外的调用者仍然需要这个连接去做事,就要重复去经历这种生命周期.因为创建和销毁都是需要对应服…

1. 概念本质上是生产者.消费者模型可以有效的控制goroutine数量,防止暴涨案例:生成一个随机数,计算该随机数每一个数字相加的和,例如:123:1+2+3=6主协程负责生产数据发送到待处理通道中去(发送的不仅仅是数据,而是包含数据的结构体指针)一个子协程负责监听结果通道,一旦有数据,取出来打印(取出来的不仅仅是结果数据,而是包含结果数据的结构体指针,而该结果结构体指针内部又嵌入了原生产数据的结构体指针)还有一个协程池负责相对来说耗时的数据处理操作,从生产通道中读取数据,处理完成后,构建结果…

1 模块简介 concurrent.futures模块是在Python3.2中添加的.根据Python的官方文档,concurrent.futures模块提供给开发者一个执行异步调用的高级接口.concurrent.futures基本上就是在Python的threading和multiprocessing模块之上构建的抽象层,更易于使用.尽管这个抽象层简化了这些模块的使用,但是也降低了很多灵活性,所以如果你需要处理一些定制化的任务,concurrent.futures或许并不适合你. concu…

python中的进程.线程(threading.multiprocessing.Queue.subprocess) Python中的进程与线程 学习知识,我们不但要知其然,还是知其所以然.你做到了你就比别人NB. 我们先了解一下什么是进程和线程. 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器…

Python中的进程与线程 学习知识,我们不但要知其然,还是知其所以然.你做到了你就比别人NB. 我们先了解一下什么是进程和线程. 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专…

ySQL数据库对每个客户端连接都会分配一个线程,所以连接非常宝贵.开发一个异步的MySQL代理服务器,PHP应用服务器可以长连接到这台Server,既减轻MYSQL的连接压力,又使PHP保持长连接减少connect/close的网络开销. 此Server考虑到了设置了数据库连接池尺寸,区分忙闲,mysqli断线重连,并设置了负载保护.基于swoole扩展开发,io循环使用epoll,是全异步非阻塞的,可以应对大量TCP连接. 程序的逻辑是:启动时创建N个MySQL连接,收到客户端发来的SQL后,…

上次提到了一些行为树的基本概念,包括行为节点,控制节点(选择,序列,并行),这次来更多,更深入的讨论行为树的一些东西,如果对行为树不是很了解,请参看这里. 一. 关于选择节点的讨论 我们说过选择节点的定义是通过判断子节点的前提条件来选择一个节点执行,这就牵涉到判断顺序的问题,是自左向右,还是随机选择,或者其他的一些规则等等,这样就延伸出各种各样的选择节点. 带优先级的选择节点(Priority Selector): 这种选择节点每次都是自左向右依次选择,当发现找到一个可执行的子节点后就停止搜索后…

前记: 相信大家在搞IOS推送服务的开发时, 会直接使用javapns api来简单实现, 调试也直连Apple的APNS服务(产品/测试版)来实现. 很少有人会写个APNS的桩服务, 事实也是如此. 只是当时我所面临的应用场景有些特殊, 为了测试服务的性能和调试功能方便, 特地写了APNS的桩服务(其实主要原因是当时的iphone测试机, 被小组长"霸占"占为己用, ⊙﹏⊙b汗). 在此写一篇关于APNS桩服务的文章, 以此纪念逝去的"青春", 也希望对读者有所帮…

前言 并发编程一直是Golang区别与其他语言的很大优势,也是实际工作场景中经常遇到的.近日笔者在组内分享了我们常见的并发场景,及代码示例,以期望大家能在遇到相同场景下,能快速的想到解决方案,或者是拿这些方案与自己实现的比较,取长补短.现整理出来与大家共享. 简单并发场景 很多时候,我们只想并发的做一件事情,比如测试某个接口的是否支持并发.那么我们就可以这么做: func RunScenario1() { count := 10 var wg sync.WaitGroup for i := 0;…

线程池的奥义 在开发程序的过程中,很多时候我们会遇到遇到批量执行任务的场景,当各个具体任务之间互相独立并不依赖其他任务的时候,我们会考虑使用并发的方式,将各个任务分散到不同的线程中进行执行来提高任务的执行效率. 我们会想到为每个任务都分配一个线程,但是这样的做法存在很大的问题: 1.资源消耗:首先当任务数量庞大的时候,大量线程会占据大量的系统资源,特别是内存,当线程数量大于CPU可用数量时,空闲线程会浪费造成内存的浪费,并加大GC的压力,大量的线程甚至会直接导致程序的内存溢出,而且大量线程在竞争…

什么是Gearman? Gearman提供了一个通用的应用程序框架,用于将工作转移到更适合于工作的其他机器或流程.它允许你并行工作,负载平衡处理,并在语言间调用函数.它可用于从高可用性网站到传输数据库复制事件的各种应用程序.换句话说,它是分布式处理交流的神经系统.关于Gearman的一些优点: 开源它是免费的!(在这个词的两个意思中)Gearman有一个活跃的开源社区,如果你需要帮助或者想贡献,很容易参与进来.担心授权?Gearman是BSD. 多语言 - 有一些语言的接口,这个列表正在增长.您…

0.背景 校验系统的正确性和可靠性时,仅靠用例场景无法覆盖全生产环境下的所有场景,需要一套引流工具,在系统正式上线前,用线上的请求测试待上线系统,在正常请求下,是否有报错:在数倍请求下,系统的性能瓶颈.引流工具有goreplay, tcpcopy等,下面介绍goreplay,原名叫gor,因为其易上手,且功能比较全. 关于 GoReplay是在投入生产之前使用真实流量测试您的应用的最简单和最安全的方式. 随着应用程序的增长,测试所需的工作量也呈指数增长.GoReplay为您提供了重复使用现有流量…

一.golang介绍与安装 二.golang-hello world 三.golang的变量 四.golang的类型 五.golang的常量 六.golang的函数(func) 七.golang的包 八.golang的if_else语句 九.golang的循环语句 十.golang的switch语句 十一.golang的数组与切片 十二.golang的可变参数函数 十三.golang的maps 十四.golang的字符串 十五.golang的指针 十六.golang的结构体 十七.golang的…

这个系列写的不是很好,未来重构. Go基础系列 Go基础 Go基础 1.Go简介 2.Go数据结构struct 3.构建Go程序 4.import导包和初始化阶段 5.array 6.Slice详解 7.map 8.常量和变量 9.简单数据类型 10.数据类型转换(strconv包) 11.流程控制结构 12.函数(1) 13.defer.panic和recover 14.函数(2):回调函数和闭包 15.struct和嵌套struct 16.Go中的方法 17.struct的导出和暴露问题 1…

目录: <Linux中断管理> <Linux中断管理 (1)Linux中断管理机制> <Linux中断管理 (2)软中断和tasklet> <Linux中断管理 (3)workqueue工作队列> 关键词: 工作队列的原理是把work(需要推迟执行的函数)交由一个内核线程来执行,它总是在进程上下文中执行. 工作队列的优点是利用进程上下文来执行中断下半部操作,因此工作队列允许重新调度和睡眠,是异步执行的进程上下文,它还能解决软中断和tasklet执行时间过长导…

▶ 并行计算八字原则:负载均衡,通信极小 ▶ 并行计算基本形式:主从并行.流水线并行.工作池并行.功能分解.区域分解.递归分治 ▶ MPI 主要理念:进程 (process):无共享存储:显式消息传递:松散同步 / 完全异步:SPMD 方式编程 ▶ MPI 的主要实现版本 ● MPICH,Argonne 国家实验室与 Mississippi 州立大学开发,是最早.最流行的实现 ● MVAPICH,Ohio 州立大学开发,基于 MPICH,强调对各类硬件和网络的个性化支持. ● OpenMPI,S…