.net 的 HttpWebRequest 或者 WebClient 在多线程情况下存在并发连接限制,这个限制在桌面操作系统如 windows xp , windows  7 下默认是2,在服务器操作系统上默认为10. 如果不修改这个并发连接限制,那么客户端同时可以建立的 http 连接数就只有2个或10个.对于一些诸如浏览器或网络蜘蛛的应用,2个或10个并发数量实在太少,大大影响应用的性能.之所以有这个并发连接限制,是因为 http 1.0 和 http 1.1 标准规定并发连接数最大为2.

大家使用多线程无非是为了提高性能,但如果多线程使用不当,不但性能提升不明显,而且会使得资源消耗更大.下面列举一下可能会造成多线程性能问题的点: 死锁 过多串行化 过多锁竞争 切换上下文 内存同步 下面分别解析以上性能隐患 死锁 关于死锁,我们在学习操作系统的时候就知道它产生的原因和危害,这里就不从原理上去累述了,可以从下面的代码和图示重温一下死锁产生的原因: [java] view plaincopy public class LeftRightDeadlock { private final 

使用valgrind的callgrind工具进行多线程性能分析 yum install valgrind / wget http://valgrind.org/downloads/valgrind-3.4.1.tar.bz2tar xvf valgrind-3.4.1.tar.bz2cd valgrind-3.4.1/./configure --prefix=/usr/local/webserver/valgrindmakemake install 简介 valgrind是开源的性能分析利器.

python GIL 全局锁,多核cpu下的多线程性能究竟如何?GIL全称Global Interpreter Lock GIL是什么? 首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念.就好比C++是一套语言(语法)标准,但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码.有名的编译器例如GCC,INTEL C++,Visual C++等.Python也一样,同样一段代码可以通过CPython,PyPy,Psyco等不同的Python执

大家使用多线程无非是为了提高性能,但如果多线程使用不当,不但性能提升不明显,而且会使得资源消耗更大.下面列举一下可能会造成多线程性能问题的点: 死锁 过多串行化 过多锁竞争 切换上下文 内存同步 下面分别解析以上性能隐患 死锁 关于死锁,我们在学习操作系统的时候就知道它产生的原因和危害,这里就不从原理上去累述了,可以从下面的代码和图示重温一下死锁产生的原因: public class LeftRightDeadlock { private final Object left = new Obje

1.http://valgrind.org/downloads/old.html 2.yum install valgrind Valgrind的主要作者Julian Seward刚获得了今年的Google-O'Reilly开源大奖之一──Best Tool Maker.让我们一起来看一下他的作品.Valgrind是运行在Linux上一套基于仿真技术的程序调试和分析工具,它包含一个内核──一个软件合成的CPU,和一系列的小工具,每个工具都可以完成一项任务──调试,分析,或测试等.Valgrind

原文: http://cenalulu.github.io/python/gil-in-python/ GIL是什么 首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念.就好比C++是一套语言(语法)标准,但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码.有名的编译器例如GCC,INTEL C++,Visual C++等.Python也一样,同样一段代码可以通过CPython,PyPy,Psyco等不同的Python执行环境来执行.像其中

公司的一个系统需要去抓17Track的物流信息,贴上代码有需要的朋友可以参考一下↓ //17Track的抓取地址以及开启的线程数量 <add key="url" value="http://www.17track.net/restapi/handlertrack.ashx"/> <add key="threadCount" value="3"/> //使用HttpWebRequest去请求private

[原文]https://www.toutiao.com/i6594620107123589635/ 摘要 Redis做为高性能的K-V数据库,由于其高性能,丰富的数据结构支持,易用等特性,而得到广泛的应用.但是由于redis单进程单线程的模型限制,单Redis Server QPS最高只能达到10万级别.本文试图通过对Redis做多线程的优化,来达到增强性能的目的. 二.背景 众所周知redis是单进程单线程模型(不完全是单进程单线程,还有若干后端线程主要做刷脏数据,关闭文件描述符等后台清理工作

作者:卢钧轶(cenalulu) 本文原文地址: http://cenalulu.github.io/python/gil-in-python/ 前言:博主在刚接触Python的时候时常听到GIL这个词,并且发现这个词经常和Python无法高效的实现多线程划上等号.本着不光要知其然,还要知其所以然的研究态度,博主搜集了各方面的资料,花了一周内几个小时的闲暇时间深入理解了下GIL,并归纳成此文,也希望读者能通过次本文更好且客观的理解GIL. GIL是什么 首先需要明确的一点是 GIL 并不是Pyt

1.基本概念 GIL是CPython解释器引入的锁,GIL在解释器层面阻止了真正的并行运行.解释器在执行任何线程之前,必须等待当前正在运行的线程释放GIL,事实上,解释器会强迫想要运行的线程必须拿到GIL才能访问解释器的任何资源,例如栈或Python对象等,这也正是GIL的目的,为了阻止不同的线程并发访问Python对象.这样GIL可以保护解释器的内存,让垃圾回收工作正常.但事实上,这却造成了程序员无法通过并行执行多线程来提高程序的性能.如果我们去掉GIL,就可以实现真正的并行.GIL并没有影响

前言:博主在刚接触Python的时候时常听到GIL这个词,并且发现这个词经常和Python无法高效的实现多线程划上等号.本着不光要知其然,还要知其所以然的研究态度,博主搜集了各方面的资料,花了一周内几个小时的闲暇时间深入理解了下GIL,并归纳成此文,也希望读者能通过次本文更好且客观的理解GIL. 文章欢迎转载,但转载时请保留本段文字,并置于文章的顶部 作者:卢钧轶(cenalulu) 本文原文地址:http://cenalulu.github.io/python/gil-in-python/ G

hashlib - Secure hashes and message digests - Python 3.8.3 documentation https://docs.python.org/3.8/library/hashlib.html For better multithreading performance, the Python GIL is released for data larger than 2047 bytes at object creation or on updat

request.GetResponse();超时问题的解决,和HttpWebRequest多线程性能问题,请求超时的错误, 解决办法 1.将http的request的keepAlive设置为false  //如果不是必须的要keepalive的,那么就要设置KeepAlive为false: 2.修改System.Net.ServicePointManager.DefaultConnectionLimit = 50; //这个值默认是2,根据自己的情况修改 3.释放资源(比如HttpWebRequ

[问题] 用C#模拟网页登陆,其中去请求几个页面,会发起对应的http的请求request,其中keepAlive设置为true,提交请求后,然后会有对应的response: resp = (HttpWebResponse)req.GetResponse(); 之前的多次调试,一直都是可以正常获得对应的response,然后读取html页面的. 但是后来几次的调试,在没有改变代码的前提下,结果GetResponse却始终会超时死掉. [解决过程] 1.默认request的timeout是1000

为了提高httpwebrequest的执行效率,查到了一些如下设置 request.ServicePoint.Expect100Continue = false; request.ServicePoint.UseNagleAlgorithm = false; request.ServicePoint.ConnectionLimit = 65500; request.AllowWriteStreamBuffering = false; request.Proxy = null; 然后就看到了如下相

[问题] 用C#模拟网页登陆,其中去请求几个页面,会发起对应的http的请求request,其中keepAlive设置为true,提交请求后,然后会有对应的response: resp = (HttpWebResponse)req.GetResponse(); 之前的多次调试,一直都是可以正常获得对应的response,然后读取html页面的. 但是后来几次的调试,在没有改变代码的前提下,结果GetResponse却始终会超时死掉. [解决过程] 1.默认request的timeout是1000

request.GetResponse();超时问题的解决,和HttpWebRequest多线程性能问题,请求超时的错误, 解决办法 1.将http的request的keepAlive设置为false  //如果不是必须的要keepalive的,那么就要设置KeepAlive为false: 2.修改System.Net.ServicePointManager.DefaultConnectionLimit = 50; //这个值默认是2,根据自己的情况修改 3.释放资源(比如HttpWebRequ

  问题概述 单核CPU的计算机上, 多线程能够提高程序运行的性能吗? 这个问题看起来简单,实际很复杂,设计到多方面的因素. 首先我们要把概念搞清楚, 那就是什么是性能? 一般来说, 我们把运行一个任务所花的时间来评价性能, 所花的时间可以是在CPU上, 也可能是在I/O操作上, 运行任务的程序, 也可能同时在运行另外若干的任务(吞吐量). 这里我们把概念给缩小一下: 我们这里把性能限制在一个程序运行一个任务, 这个任务是只消耗CPU资源(CPU bound), 所花的时间越小, 说明性能越好.

iOS多线程安全的概念在很多地方都会遇到,为什么不安全,不安全又该怎么去定义,其实是个值得深究的话题. 共享状态,多线程共同访问某个对象的property,在iOS编程里是很普遍的使用场景,我们就从Property的多线程安全说起. Property 当我们讨论property多线程安全的时候,很多人都知道给property加上atomic attribute之后,可以一定程度的保障多线程安全,类似: @property (atomic, strong) NSString* userName;事

原文:http://www.dreamingwish.com/article/ios-multi-threaded-programming-a-multi-threaded-programming.html 第一章      关于多线程编程 多年来,计算机的最大性能主要受限于它的中心微处理器的速度.然而由于个别处理器已经开始达到它的瓶颈限制,芯片制造商开始转向多核设计,让计算机具有了同时执行多个任务的能力.尽管Mac OS X利用了这些核心优势,在任何时候可以执行系统相关的任务,但自己的应用程序