协程虽然是轻量级的线程,但到达一定数量后,仍然会造成服务器崩溃出错.最好的方法通过限制协程并发数量来解决此类问题. server代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Cain # @Email : 771535427@qq.com # @Filename : gevnt_sockserver.py # @Last modified : 2017-11-24 16:31 # @Description : impo

================================ 详解:https://blog.csdn.net/achenyuan/article/details/77867661 ================================ 使用命令 top 统计信息区前五行是系统的统计信息,每一行代表了不同的数据内容. 第一行是任务队列信息,跟 uptime 命令的执行结果一样,说明如下: 17:01:28 系统当前时间up 95 days,4:53 系统的运行时间:95天4个小时5

package com; import java.util.concurrent.Semaphore; /** * Created by yangyu on 16/11/28. */ /** * Semaphore控制并发线程数量 * * 使用场景: * 当大批量的并发请求来到系统当中时,为了保证系统稳定,真正执行业务逻辑的线程其实数量有限: * 为了保证业务系统的稳定,不会被峰值请求给击垮,那么应该对执行业务逻辑的线程进行并发控制: * 而Semaphore就可以用于控制并发线程数量 */ p

Flask, Tornado, GEvent, 以及它们的结合的性能比较 英文: http://blog.wensheng.com/2011/10/performance-of-flask-tornado-gevent-and.html 我在选一个python的互联网框架, 本来已经定下来用Tornado了.  但我还听到很多人推荐Flask的简单性和灵活性, 还有gevent的高性能, 所以决定也试试它们以及它们和Tornado的结合.  我的示例就比”Hello World”应用稍微复杂一点

修改server.xml <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="500" minSpareThreads="400" /> <Connector executor="tomcatThreadPool" port="8080" protocol="HTT

int arg1=2;//核心线程 int arg2=40;//最大线程数量 int arg3=100;//空余保留时间 ThreadPoolExecutor pool=new ThreadPoolExecutor(arg1, arg2, arg3,TimeUnit.MILLISECONDS, // 时间单位 new LinkedBlockingQueue<Runnable>());//默认构造的队列大小为Integer.Max, 可指定大小new LinkedBlockingQueue<

建议78:应避免线程数量过多 在多数情况下,创建过多的线程意味着应用程序的架构设计可能存在着缺陷.经常有人会问,一个应用程序中到底含有多少线程才是合理的.现在我们找一台PC机,打开Windows的任务管理器,看看操作系统中正在运行的程序有多少个线程. 在笔者当前的PC机上,线程数最多的一个应用程序是某款杀毒软件,它一共拥有116个线程数:其次是Windows自身的System进程,当前共有104个线程:第三多的进程是Sqlservr.exe,锐减到了35个线程:剩下还有63个进程,估计它们平均约

D. Distance in Tree time limit per test 3 seconds memory limit per test 512 megabytes input standard input output standard output A tree is a connected graph that doesn't contain any cycles. The distance between two vertices of a tree is the length (

POJ 1741. Tree Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 30000K Total Submissions: 34141   Accepted: 11420 Description Give a tree with n vertices,each edge has a length(positive integer less than 1001). Define dist(u,v)=The min distance between node u and

说明:这部分内容比较基础,主要是分析几个容易混淆的OpenMP函数,加以理解. (1)并行区域数量的确定: 在这里,先回顾一下OpenMP的parallel并行区域线程数量的确定,对于一个并行区域,有一个team的线程去执行,那么该分配多少个线程去执行呢? OpenMP的遇到parallel指令后创建的线程team的数量由如下过程决定: 1. if子句的结果 2. num_threads的设置 3. omp_set_num_threads()库函数的设置 4. OMP_NUM_THREADS环境

给线程池增加自动扩充线程数量,以及闲时自动回收的功能 package com.dwz.concurrency.chapter13; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.LinkedList; import java.util.List; public class SimpleThreadPool4 extends Thread { private static int size; priv

如果是IO密集型应用,则线程池大小设置为2N+1: 如果是CPU密集型应用,则线程池大小设置为N+1: N代表CPU的核数. 假设我的服务器是4核的,且一般进行大数据运算,cpu消耗较大,那么线程池数量设置为5为最优. (现在很多项目线程池滥用,注意分配线程数量,建议不要动态创建线程池,尽量将线程池配置在配置文件中,这样方便以后整体的把控和后期维护.每个核心业务线程池要互相独立,互不影响.) 例子(spring): <bean class="org.springframework.sche

原文:http://blog.csdn.net/kirayuan/article/details/6321967 我们可以在cat 里面发现processor数量,这里的processor可以理解为逻辑上的cpu. 这里摘抄的一段blog来说明: 什么是线程池大小的阻抗匹配原则? 我在<常用模型>中提到“阻抗匹配原则”,这里大致讲一讲. 如果池中线程在执行任务时,密集计算所占的时间比重为 P (0 < P <= 1),而系统一共有 C 个 CPU,为了让这 C 个 CPU 跑满而又

我在选一个python的互联网框架, 本来已经定下来用Tornado了.  但我还听到很多人推荐Flask的简单性和灵活性, 还有gevent的高性能, 所以决定也试试它们以及它们和Tornado的结合.  我的示例就比”Hello World”应用稍微复杂一点儿, 它用到了模板.  下面是代码: 1, 纯粹Flask (pure_flask.py) from flask import Flask, render_templateapp = Flask(__name__)@app.route('

优点:使用gevent协程,可以更好的利用线程资源.(基于线程实现) 需求:使用一个线程,去请求多个网站的资源(注意,请求上会有延时)<实际上是去请求了大量的网站信息,我们使用了多线程,只不过每个线程依旧会分配到多个网站资源,这里我们只需要去讨论这一条线程即可> 可以看出,由于网络延迟等因素,当我们去获取信息时,有一段时间呗浪费,用于空等信息返回,当我们去获取大量网站的时候,那这个时间是非常大的.我们需要去避免他. 解决方案:使用协程,充分利用我们中间等待的这一段时间,去做其他的事情,比如其请

思路来源:http://bbs.csdn.NET/topics/390819824,引用该页面某网友提供的方法. 题目:我现在有100个任务,需要多线程去完成,但是要限定同时并发数量不能超过5个. 原理:初始启用5个线程,然后让线程中的过程执行完毕之后,自己去取下一个任务,启动下一个线程. public class MyTaskList { public List<Action> Tasks = new List<Action>(); public void Start() { f

转:https://www.cnblogs.com/wangmingtao/p/9372611.html   30.LocalStack作为线程隔离对象的意义 30.1 数据结构 限制了某些能力 30.2 线程隔离 # -*- coding=utf-8 -*- import threading import time from werkzeug.local import LocalStack my_stack = LocalStack() my_stack.push(1) print('in m

Local对象在flask中,类似于request对象,其实是绑定到了werkzeug.local.Local对象上,这样即使是同一个对象,在多线程中都是隔离的,类似的对象还有session以及g对象 Thread Local对象只要满足绑定到这个对象上的的属性,在每个线程中都是隔离的,那么此对象就叫Thread Local对象 一般情况下的多线程 werkzeug.local.Local下的多线程

1. 计算机科学领域的任何问题都可以通过增加一个间接的中间层来解决, 上下文机制就是这句话的体现. 2. 如果一次封装解决不了问题,那就再来一次 上下文:相当于一个容器,保存了Flask程序运行过程中的一些信息 源码:flask/ctx.py 请求上下文:Flask从客户端收到请求时,要让视图函数能访问一些对象,这样才能处理请求,要想让视图函数能够访问请求对象,一个显而易见的方式是将其作为参数传入视图函数,不过这会导致程序中的每个视图函数都增加一个参数,除了访问请求对象,如果视图函数在处理请求时

您好,我是码农飞哥,感谢您阅读本文,欢迎一键三连哦. 本文只是记录我优化的心酸历程.无他,唯记录尔.....小伙伴们可围观,可打call,可以私信与我交流. 干货满满,建议收藏,需要用到时常看看. 小伙伴们如有问题及需要,欢迎踊跃留言哦~ ~ ~. 问题背景 现有一个古诗自动生成的训练接口,该接口通过Pytorch来生训练模型(即生成古诗)为了加速使用到了GPU,但是训练完成之后GPU未能释放.故此需要进行优化,即在古诗生成完成之后释放GPU. 该项目是一个通过Flask搭建的web服务,在服务

转自:https://www.cnblogs.com/caosiyang/archive/2012/10/15/2724585.html 有些时候需要确实进程内部当前运行着多少线程,那么以下几个方法值得一用. 1.根据进程号进行查询: # pstree -p 进程号 # top -Hp 进程号 2.根据进程名字进行查询: # pstree -p `ps -e | grep server | awk '{print $1}'` # pstree -p `ps -e | grep server |