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,…

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…

同步或异步获取返回值 #p = Pool() #p.map(funcname,iterable) 默认异步的执行任务,且自带close,join功能 #p.apply(), 同步调用进程池的方法 #p.apply_async(),异步调用,和主进程完全异步,需要手动close和join from multiprocessing import Pool import time def func(i): #返回值只有进程池才有,父子进程没有返回值 time.sleep(0.5) return i*i…

1. 线程 queue queue is especially useful in threaded programming when information must be exchanged safely between multiple threads. queue 三种方法 : class queue.Queue(maxsize=0) #队列:先进先出 import queue q=queue.Queue() q.put('first') q.put('second') q.put('t…

进程 资源集合,调度和分配资源,说到进程就不得不提到线程,线程和进程是密不可分,进程申请了资源,但真正使用资源的是线程,其实本质上类似面向对象的思想,面向对象把数据和数据的操作封装在一个类中,进程把资源和对资源的操作封装在进程中,其实进程本质上是对资源的封装,那就比对进程和线程的区别来认识进程: 1. 进程是资源容器,真正使用资源的是线程,进程可以申请并拥有自己独立资源但线程不能,线程只能使用进程已有的资源 2. 进程在CPU上执行体现在线程,一个进程至少有一个主线程,可以有0个或者多个子线程…

第一,进程锁,本来进程是各自的,本不要加锁,但是在屏幕上输出打印时为了防止混乱,在进程模块有一个锁函数,使用如下,需要说明是在py3以上版本没 有出现在过屏幕输出混乱,可以不加,这方法不重要,但是作为学习,了解一下好,输出顺序乱是进程运算,我这儿说的是print("")这个输出!! pfrom multiprocessing import Process,Lockdef f(l,i): l.acquire() print("hello world") l.relea…

swoole_process 主要是用来代替 PHP 的 pcntl 扩展.我们知道 pcntl 是用来进行多进程编程的,而 pcntl 只提供了 fork 这样原始的接口,容易使用错误,并且没有提供进程间通信以及重定向标准输入输出的功能. 而 swoole_process 则提供了比 pcntl 更强大的功能,更易用的API,使PHP在多进程编程方面更加轻松. 本文使用 swoole_process 与 EventLoop 完成一个 php 的进程池,并且支持动态创建新进程. EventLoo…

回到python,用一下python的进程池. 记得之前面试的时候,面试官问:你知道进程池的默认参数吗? 我没有回答上来,后来才知道,是有默认参数的.下面就看看它的默认参数 1. 不加参数 from multiprocessing.pool import Pool from time import sleep def fun(a): sleep(5) print(a) if __name__ == '__main__': p = Pool() # 这里不加参数,但是进程池的默认大小,等于电脑CP…

from multiprocessing import Process,Pool def f1(n): for   i   in range(10): n = n+1 if  __name__ == "__main__": pool = Pool(4)#指定进程池里有多少个进程用,不传则是CPU的核心数 pool.map(f1,tange(10))#必须传入可迭代的参数,pool.map()会自动创建和提交任务  自带 start() 和 join()   以异步的方式提交任务…

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…