简介 Master-Worker模式是常用的并行设计模式.它的核心思想是,系统有两个进程协议工作:Master进程和Worker进程.Master进程负责接收和分配任务,Worker进程负责处理子任务.当各个Worker进程将子任务处理完后,将结果返回给Master进程,由Master进行归纳和汇总,从而得到系统结果.处理过程如下图: Master-Worker模式的好处是,它能将大任务分解成若干个小任务,并发执行,从而提高系统性能.而对于系统请求者Client来说,任务一旦提交,Master进

这一章讲了MPI非阻塞通信的原理和一些函数接口,最后再用非阻塞通信方式实现Jacobi迭代,记录学习中的一些知识. (1)阻塞通信与非阻塞通信 阻塞通信调用时,整个程序只能执行通信相关的内容,而无法执行计算相关的内容: 非阻塞调用的初衷是尽量让通信和计算重叠进行,提高程序整体执行效率. 整体对比见下图: (2)非阻塞通信的要素 非阻塞通信调用返回意味着通信开始启动:而非阻塞通信完成则需要调用其他的接口来查询. 要素1:非阻塞通信的调用接口 要素2:非阻塞通信的完成查询接口 理想的非阻塞通信设计应

nginx平台初探(100%) — Nginx开发从入门到精通 http://ten 众所周知,nginx性能高,而nginx的高性能与其架构是分不开的.那么nginx究竟是怎么样的呢?这一节我们先来初识一下nginx框架吧. nginx在启动后,在unix系统中会以daemon的方式在后台运行,后台进程包含一个master进程和多个worker进程.我们也可以手动地关掉后台模式,让nginx在前台运行,并且通过配置让nginx取消master进程,从而可以使nginx以单进程方式运行.很显然,

Nginx是并发处理框架的代表者,很多后台业务都会放在Nginx容器中运行,以实现高吞吐,而Nginx能够支持高并发也是由于使用了异步非阻塞处理模型,本文将用通俗的话讲解异步.同步.阻塞.非阻塞的区别,以及IO多路复用. 一.同步和异步 同步与异步的重点是在消息通知的方式上,也就是调用后结果通知的方式不同. 同步与异步的区别 同步:当一个同步调用发出去后,调用者要一直等待调用结果的通知后,才能执行后续的操作. 异步:当一个异步调用发出去后,调用者不用一直死等调用结果的通知,可以立即返回,执行后续

1. 阅前热身 为了更加形象的说明同步异步.阻塞非阻塞,我们以小明去买奶茶为例. 1.1 同步与异步 同步与异步的理解 同步与异步的重点在消息通知的方式上,也就是调用结果通知的方式. 同步: 当一个同步调用发出去后,调用者要一直等待调用结果的通知后,才能进行后续的执行. 异步:当一个异步调用发出去后,调用者不能立即得到调用结果的返回. 异步调用,要想获得结果,一般有两种方式: 主动轮询异步调用的结果; 被调用方通过callback来通知调用方调用结果. 生活中的例子 同步买奶茶:小明点单交钱,然

akka actor, akka cluster akka是一系列框架,包括akka-actor, akka-remote, akka-cluster, akka-stream等,分别具有高并发处理模型--actor模型,远程通信,集群管理,流处理等功能. akka支持scala和java等JVM编程语言. akka actor akka actor是一个actor模型框架.actor模型是一种将行为定义到actor,actor间通过消息通信,消息发送异步进行,消息处理(在actor内)同步有序

前段时间在自己的异步网络框架handy中添加openssl的支持,当时在网络上搜索了半天也没有找到很好的例子,后来自己慢慢的摸索,耗费不少时间,终于搞定.因此把相关的资料整理一下,并给出简单的例子,让后学者可以少费些力气. 同步的openssl调用网上已经有许多的例子,这里就不再详细介绍,大家也可以直接读源代码: 同步客户端:https://github.com/yedf/openssl-example/blob/master/sync-ssl-cli.cc该例子连接www.openssl.co

同步与异步 同步和异步关注的是消息通信机制 (synchronous communication/ asynchronous communication).所谓同步,就是在发出一个*调用*时,在没有得到结果之前,该*调用*就不返回.但是一旦调用返回,就得到返回值了.换句话说,就是由*调用者*主动等待这个*调用*的结果.而异步则是相反,*调用*在发出之后,这个调用就直接返回了,所以没有返回结果.换句话说,当一个异步过程调用发出后,调用者不会立刻得到结果.而是在*调用*发出后,*被调用者*通过状态.

本人是本文的作者,首发于ifeve(非阻塞同步算法实战(三)-LatestResultsProvider) 前言 阅读本文前,需要读者对happens-before比较熟悉,了解非阻塞同步的一些基本概念.本文主要为happens-before法则的灵活运用,和一些解决问题的小技巧,分析问题的方式. 注:该工具类已分享到https://github.com/trytocatch/concurrent-tools 背景介绍 原始需求为:本人当时在编写一个正则替换工具,里面会动态地显示所有的匹配结果(

同步非阻塞IO (NIO) NIO是基于事件驱动思想的,实现上通常采用Reactor(http://en.wikipedia.org/wiki/Reactor_pattern)模式,从程序角度而言,当发起IO的读或写操作时,是非阻塞的:当socket有流可读或可写入socket时,操作系统会相应的通知引用程序进行处理,应用再将流读取到缓冲区或写入操作系统. 对于网络IO而言,主要有连接建立.流读取及流写入三种事件.linux2.6以后的版本使用epoll(http://lse.sourcefor

http://www.dongwm.com/archives/shi-yong-tornadorang-ni-de-qing-qiu-yi-bu-fei-zu-sai/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 前言 也许有同学很迷惑:tornado不是标榜异步非阻塞解决10K问题的嘛?但是我却发现不是torando不好,而是你用错了.比如最近发现一个事情:某网站打开页面很慢,服务器cpu/内存都正常.网络状态也良好. 后来发现,打开页面会有很多请求后端数据库

除了自己实现之外,还有个c语言写的基于事件的开源网络库:libevent http://www.cnblogs.com/Anker/p/3265058.html 最简单的select示例: #include <stdio.h> #include <sys/time.h> #include <sys/types.h> #include <unistd.h> #define STDIN 0 // file descriptor for standard inpu

前言也许有同学很迷惑:tornado不是标榜异步非阻塞解决10K问题的嘛?但是我却发现不是torando不好,而是你用错了 比如最近发现一个事情:某网 前言 也许有同学很迷惑:tornado不是标榜异步非阻塞解决10K问题的嘛?但是我却发现不是torando不好,而是你用错了.比如最近发现一个事情:某网站打开页面很慢,服务器cpu/内存都正常.网络状态也良好. 后来发现,打开页面会有很多请求后端数据库的访问,有一个mongodb的数据库业务api的rest服务.但是它的tornado却用错了,一

Merlin 给 Java 平台带来了非阻塞 I/O 新增的功能大幅降低了线程开销 Java 技术平台早就应该提供非阻塞 I/O 机制了.幸运的是,Merlin(JDK 1.4)有一根几乎在各个场合都适用的魔杖,而解除阻塞了的 I/O 的阻塞状态正是这位魔术师的专长.软件工程师 Aruna Kalagnanam 和 Balu G 介绍了 Merlin 的新 I/O 包 ― java.nio(NIO)― 的这种非阻塞功能,并且用一个套接字编程示例向您展示 NIO 能做些什么.请单击本文顶部或底部的

转自:https://www.cnblogs.com/welhzh/p/4950341.html 除了自己实现之外,还有个c语言写的基于事件的开源网络库:libevent http://www.cnblogs.com/Anker/p/3265058.html 最简单的select示例: #include <stdio.h> #include <sys/time.h> #include <sys/types.h> #include <unistd.h> #de

参考: http://pythonhosted.org/gearman/client.html?highlight=submit_multiple_jobs#gearman.client.GearmanClient.submit_multiple_jobs http://blog.csdn.net/y2701310012/article/details/44035959 github上一个使用GearmanAdminClient获取gearman任务状态的例子: https://github.c

简单点说: 阻塞就是干不完不准回来,    非组赛就是你先干,我现看看有其他事没有,完了告诉我一声 我们拿最常用的send和recv两个函数来说吧... 比如你调用send函数发送一定的Byte,在系统内部send做的工作其实只是把数据传输(Copy)到TCP/IP协议栈的输出缓冲区,它执行成功并不代表数据已经成功的发送出去了,如果TCP/IP协议栈没有足够的可用缓冲区来保存你Copy过来的数据的话...这时候就体现出阻塞和非阻塞的不同之处了:对于阻塞模式的socket send函数将不返回直到

线程同步技术: 解决多个线程争抢同一个资源的情况,线程协作工作.一份数据同一时刻只能有一个线程处理. 解决线程同步的几种方法: Lock.RLock.Condition.Barrier.semaphore 1)Lock 锁 锁,一旦线程获得锁,其它试图获取锁的线程将被阻塞. 当用阻塞参数设置为 False 时, 不要阻止.如果将阻塞设置为 True 的调用将阻止, 则立即返回 False;否则, 将锁定设置为锁定并返回 True. Lock的方法:acquire(blocking=True,ti

前言 也许有同学很迷惑:tornado不是标榜异步非阻塞解决10K问题的嘛?但是我却发现不是torando不好,而是你用错了.比如最近发现一个事情:某网站打开页面很慢,服务器cpu/内存都正常.网络状态也良好. 后来发现,打开页面会有很多请求后端数据库的访问,有一个mongodb的数据库业务api的rest服务.但是它的tornado却用错了,一步步的来研究问题: 说明 以下的例子都有2个url,一个是耗时的请求,一个是可以或者说需要立刻返回的请求,我想就算一个对技术不熟,从道理上来说的用户,

同步异步,阻塞非阻塞 和nginx的IO模型  原文:https://www.cnblogs.com/wxl-dede/p/5134636.html 同步与异步 同步和异步关注的是消息通信机制 (synchronous communication/ asynchronous communication).所谓同步,就是在发出一个*调用*时,在没有得到结果之前,该*调用*就不返回.但是一旦调用返回,就得到返回值了.换句话说,就是由*调用者*主动等待这个*调用*的结果.而异步则是相反,*调用*在发出

上面讲了很多关于nginx的进程模型,接下来,我们来看看nginx是如何处理事件的. 有人可能要问了,nginx采用多worker的方式来处理请求,每个worker里面只有一个主线程,那能够处理的并发数很有限啊,多少个worker就能处理多少个并发,何来高并发呢?非也,这就是nginx的高明之处,nginx采用了异步非阻塞的方式来处理请求,也就是说,nginx是可以同时处理成千上万个请求的.想想apache的常用工作方式(apache也有异步非阻塞版本,但因其与自带某些模块冲突,所以不常用),每