在博文<一种基于Qt的可伸缩的全异步C/S架构服务器实现>中提到的高度模块化的类可以进行任意拆解,实现非常灵活的功能.今天,我们来看一看一个公司局域网访问英特网云服务器的点对点代理例子.代理服务器代码在我的Github仓库下载. 1.应用场景 餐饮管理公司的业务员经常偷偷上班网购,老板决定实施断网.然而,原有餐饮系统的服务器在一家知名云虚拟机上,技术经理希望通过一个受控节点访问Internet .由于合同尾款已经结清,甲乙方都不想为了这个需求再折腾. 解决方案:征用旧计算机一台,IP地址为19…

Socket“服务器-客户端”模型的多线程并发实现效果的大体思路是:首先,在Server端建立“链接循环”,每一个链接都开启一个“线程”,使得每一个Client端都能通过已经建立好的线程来同时与Server通信,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # -*- Author: WangHW -*- import socket from threading import Thread def Communication(conn): # 通信循环 while 1: try:…

1.前言 第二篇设计模式的文章我们谈谈Visitor模式. 当然,不是简单的列个的demo,我们以电商网站中的购物车功能为背景,使用线程池实现并发的Visitor模式,并聊聊其中的几个关键点. 一,基于线程池的实现并发Visitor模式. 二,讨论下并发场景下的一些细节处理. 三,用模拟数据测试并做补充说明. 2.背景 当从网站的某个页面进入购物车时,服务端需要做各种数据处理,比如刷新商品价格,计算促销价.校验库存等等.这些操作会随着业务的增加不断扩展,那么Visitor模式就适合这种场景,这也…

继上回基于线程池的多线程售票demo,具体链接: http://www.cnblogs.com/xifenglou/p/8807323.html以上算是单机版的实现,特别使用了redis 实现分布式锁,实现了2.0版本.使用redis setNx getSet方法 实现分布式锁,获取到锁的线程 将进行售票核业务操作,具体见代码,欢迎讨论!一.redis命令讲解: setnx()命令: setnx的含义就是SET if Not Exists,其主要有两个参数 setnx(key, value).…

废话不多说,直接就开撸import org.springframework.util.StopWatch;import java.util.concurrent.*;/** * 基于线程池实现的多线程卖票demo * joey li * 2018-4-12 * qq: 1914295136 */public class TicketRunnable implements Runnable { private CountDownLatch count; private CyclicBarrier…

引入 有些时候,我们在使用爬虫程序去爬取一些用户相关信息的数据(爬取张三“人人网”个人主页数据)时,如果使用之前requests模块常规操作时,往往达不到我们想要的目的,例如: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import requests if __name__ == "__main__": #张三人人网个人信息页面的url url = 'http://www.renren.com/289676607/profile' #伪装…

了解线程池 在http://blog.csdn.net/ns_code/article/details/14105457(读书笔记一:TCP Socket)这篇博文中,服务器端采用的实现方式是:一个客户端对应一个线程.但是,每个新线程都会消耗系统资源:创建一个线程会占用CPU周期,而且每个线程都会建立自己的数据结构(如,栈),也要消耗系统内存,另外,当一个线程阻塞时,JVM将保存其状态,选择另外一个线程运行,并在上下文转换(context switch)时恢复阻塞线程的状态.随着线程数的增加,线…

本文概要 session处理cookie proxies参数设置请求代理ip 基于线程池的数据爬取 引入 有些时候,我们在使用爬虫程序去爬取一些用户相关信息的数据(爬取张三“人人网”个人主页数据)时,如果使用之前requests模块常规操作时,往往达不到我们想要的目的,例如: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import requests if __name__ == "__main__": #张三人人网个人信息页面的url u…

9.11 进程池与线程池 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 进程池: from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor,ThreadPoolExecutor import time,os,random ​ def task(x): print('%s 接客' %os.getpid()) time.…

多线程一直是工作或面试过程中的高频知识点,今天给大家分享一下使用 ThreadPoolTaskExecutor 来自定义线程池和实现异步调用多线程. 一.ThreadPoolTaskExecutor 本文采用 Executors 的工厂方法进行配置. 1.将线程池用到的参数定义到配置文件中 在项目的 resources 目录下创建 executor.properties 文件,并添加如下配置: # 异步线程配置 # 核心线程数 async.executor.thread.core_pool_si…

运用JAVA的concurrent.ExecutorService线程池实现socket的TCP和UDP连接 最近在项目中可能要用到socket相关的东西来发送消息,所以初步研究了下socket的TCP和UDP实现方式,并且结合java1.5的concurrent.ExecutorService类来实现多线程. 具体实现方式见代码: 一.TCP方式: 1.服务端实现方式: TCP的服务端实现方式主要用到ServerSocket类,接收等待客户端连接的方法是accept(); 代码如下:类Sock…

引言 现在的Android开发很多都使用Volley.OkHttp.Retrofit等框架,这些框架固然有优秀的地方(以后会写代码学习分享),但是我们今天介绍一种基于Java线程池的网络访问框架. 实现思路及实现 APP界面上面的数据都是通过网络请求获取的,我们能不能将网络请求依次入队,然后配合着Java线程池,让线程依次处理我们的请求,最后返回结果给我们.下面我们先来看一下线程池工具类的实现: public class ThreadPoolUtils { private ThreadPoolU…

引入 有些时候,我们在使用爬虫程序去爬取一些用户相关信息的数据(爬取张三“人人网”个人主页数据)时,如果使用之前requests模块常规操作时,往往达不到我们想要的目的. 一.基于requests模块的cookie操作 - cookie概念:当用户通过浏览器首次访问一个域名时,访问的web服务器会给客户端发送数据,以保持web服务器与客户端之间的状态保持,这些数据就是cookie. 思路: 1.我们需要使用爬虫程序对人人网的登录时的请求进行一次抓取,获取请求中的cookie数据 2.在使用个人信…

引言 并发是什么?企业在进行产品开发过程中为什么需要考虑这个问题?想象一下天猫的双11和京东的618活动,一秒的点击量就有几十万甚至上百万,这么多请求一下子涌入到服务器,服务器需要对这么多的请求逐个进行消化掉,假如服务器一秒的处理能力就几万,那么剩下的不能及时得到处理的这些请求作何处理?总不能让用户界面一直等着,因此消息队列应运而生,所有的请求都统一放入消息队列,工作线程从消息队列不断的消费,消息队列相当于一个缓冲区,可达到解藕.异步和削峰的目的. Kafka.ActiveMQ.RabbitMQ…

1: 线程池组件的配置文件: [log] ;DEBUG = 0 ;INFO = 1 ;WARN = 2 ;FAULT = 3 level=0 ;SCREENOUT = 0 ;FILEOUT = 1 ;BOTH = 2 director = 2 ;TEST = 0 ;RUN = 1 mode = 0 ;ONE = 0x00 ;FOUR = 0x01 split = 0 ;AUTODEL = 0x00 ;MANUALDEL = 0x01 manager=0 [threadpool] minthrea…

1.线程池管理类: public class ThreadPoolManager { private static ThreadPoolManager instance = new ThreadPoolManager(); private ExecutorService secLogThreadPool; private ExecutorService sysLogThreadPool; public ExecutorService getSysLogThreadPool() { return…

前言:首先简单模拟一个场景,前端有一个输入框,有一个按钮,点击这个按钮可以实现搜索输入框中的相关的文本和图片(类似于百度.谷歌搜索).看似一个简单的功能,后端处理也不难,前端发起一个请求,后端接受到这个请求,获取前端输入的内容,然后用搜索服务查找相关的数据返回给前端.但是问题来了,可能不是一个用户在搜索,假如有一万个用户同时发起请求呢?后端如何处理?如果按照单机的 处理方式,很容易线程堵死,程序崩溃.数据库崩塌.本文来介绍一下如何通过线程池来处理前端的请求. 本篇博客的目录 一:线程池的优点 二…

不应该让服务端随着 并发的客户端数量增多,而无数起线程,应该用线程池,限制线程数量,控制最大并发数 io密集型程序,最大并发数是2 客户端 from socket import * client = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1', 8080)) while True: msg = input(">>>:").strip() if not msg:break client.send(ms…

1,给定并行级别: 1,ExecutorService newWorkStealingPool(int parallelism): 创建持有足够的线程的线程池来支持给定的并行级别,该方法还会使用多个队列来减少竞争 2,ExecutorService newWorkStealingPool(): 该方法是前面方法的简化版本 如果前机器有4个CPU,则目标并行级别被设置为4 这两个方法是Java8新增的,这两个方法可充分利用多 CPU 并行的能力 这两个方法生成的 work stealing 池,都…

一.GIL锁 什么是GIL? 全局解释器锁,是加在解释器上的互斥锁 GC是python自带的内存管理机制,GC的工作原理:python中的内存管理使用的是应用计数,每个数会被加上一个整型的计数器,表示这个数据被引用的次数,当这个整数变为0时则表示该数据已经没有人使用,成为了垃圾数据,当内存占用达到某个阈值,GC会将其他线程挂起,然后执行垃圾清理操作,垃圾清理也是一串代码,也就需要一条线程来执行. 为什么需要GIL? 由于CPython的内存管理机制是非线程安全,于是CPython就给解释器加了一…

子进程回收资源两种方式 - 1) join让主进程等待子进程结束,并回收子进程资源,主进程再结束并回收资源. - 2) 主进程 “正常结束” ,子进程与主进程一并被回收资源. from multiprocessing import Process import time # 任务 def task(): print('start....') time.sleep(2) print('end......') if __name__ == '__main__': p = Process(target…

1.死锁 定义; 类似两个人分别被囚禁在两间房子里,A手上拿着的是B囚禁房间的钥匙,而B拿着A的钥匙,两个人都没法出去,没法给对方开锁,进而造成死锁现象.具体例子代码如下: # -*-coding:utf-8 -*- from threading import Thread,Lock,RLock import time muxeA=Lock() muxeB=Lock() class MyThread(Thread): def run(self): self.func1() self.func2(…

GIL锁定义 GIL锁:Global Interpreter Lock  全局解释器 本质上是一把互斥锁 官方解释: 在CPython中,这个全局解释器锁,也称为GIL,是一个互斥锁,防止多个线程在同一时间执行Python字节码, 这个锁是非常重要的,因为CPython的内存管理是非线程安全的,也有很多其他的特性依赖于GIL(比如有些 东西是依赖这个GIL写好的,要替换成本很高),所以即使它影响了程序的效率,也无法直接将其去除. 需要知道的是,解释器并不只有CPython,还有PyPy,Jpyt…

winform应用在使用一段时间后,切换到其他系统或者打开word.excel文档,再切换回winform应用时,系统有时出现不响应的现象.有时在锁屏后恢复桌面及应用时也发生此问题. 经微软支持确认,是因为 https://blogs.msdn.microsoft.com/dsui_team/2012/10/31/debugging-windows-forms-application-hangs-during-systemevents-userpreferencechanged/ Winform…

1 GIL:全局解释器锁 GIL本质就是一把互斥锁,是夹在解释器身上的, 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.GIL的优缺点: 优点: 保证Cpython解释器内存管理的线程安全 缺点: 同一进程内所有的线程同一时刻只能有一个执行, 也就说Cpython解释器的多线程无法实现并行 from threading import Thread,current_thread import time def task(): print('%s is running' %cu…

一.spring异步线程池类图 二.简单介绍 2.1. TaskExecutor---Spring异步线程池的接口类,其实质是java.util.concurrent.Executor 以下是官方已经实现的全部7个TaskExecuter.Spring宣称对于任何场景,这些TaskExecuter完全够用了: 名字 特点 SimpleAsyncTaskExecutor 每次请求新开线程,没有最大线程数设置.不是真的线程池,这个类不重用线程,每次调用都会创建一个新的线程. --[1] SyncTa…

一.增加配置属性类 package com.chhliu.springboot.async.configuration; import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.task.pool") // 该注解的locations已经被启用,现在只要是在环境中,都会优先加载 public class…

ThreadPool线程池的主要方法: 1. public static Boolean QueueUserWorkItem(WaitCallback wc, Object state); WaitCallback回调函数:通过将一些回调函数放入线程池中让其形成队列,然后线程池会自动创建或者复用线程去执行处理这些回调函数.State: 这个参数也是非常重要的,当执行带有参数的回调函数时,该参数会将引用传入,回调方法中,供其使用. eg:用于文件处理://删除ftp目录文件 DataTable d…

一.GIL全局解释器锁 全局解释器锁 在CPython中,全局解释器锁(GIL)是一个互斥锁,它可以防止多个本机线程同时执行Python代码.之所以需要这个锁,主要是因为CPython的内存管理不是线程安全的.(然而,自从GIL存在以来,其他特性已经逐渐依赖于它所执行的保证) 什么是GIL 全局解释器锁, 施加在解释器上的互斥锁 为什么需要GIL 由于CPython的内存管理时非线程安全,于是CPython就给解释器加上锁, 解决了安全问题. GIL的加锁与解锁时机 加锁的时机: 在调用解释器时…

背景:最新项目需求调用http接口,所以打算使用最新的httpClient客户端写一个工具类,写好了以后在实际应用过程中遇到了一些问题,因为数据量还算 大,每次处理大概要处理600-700次请求,平均算下来大概需要20分钟,这个速度虽然是跑在定时任务中的,但是也是不能忍受的,所以有了这个博客. 1.首先想到的解决办法就是多线程发请求了,但是这个有坑,最后会在结果处说明. 2.代码方面如下 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPoo…