MySql连接数与线程池 by:授客 QQ:1033553122 连接数 1.  查看允许的最大并发连接数 SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections'; 2.  修改最大连接数 方法1:临时生效 SET GLOBAL max_connections=200; SET语法参考: http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/set-statement.html 方法2:永久生效 查找my.ini 或 my.cnf文件,进行编辑设置:

paip.提升性能----数据库连接池以及线程池以及对象池 目录:数据库连接池c3po,线程池ExecutorService:Jakartacommons-pool对象池 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax //////////为什么要使用数据库连接池 建立连接是一个费时的活动,每次都得花费0.05s-1s的时间,而且系统还要分配内存资源. 对于共享资源,有一个

一.进程池和线程池 当被操作对象数目不大时,我们可以手动创建几个进程和线程,十几个几十个还好,但是如果有上百个上千个.手动操作麻烦而且电脑硬件跟不上,可以会崩溃,此时进程池.线程池的功效就能发挥了.我们可以通过维护一个进程池.线程池来控制进程数目和线程数目.在保证计算机硬件安全的情况下最大限度的利用计算机,池其实是降低了程序的运行效率,但是保证了计算机硬件的安全. 注意点:在使用进程池.线程池,Pool可以提供指定数量的进程,线程,供用户调用,当有新的请求提交到pool中时,如果池还没有满,那么

目录 互斥锁 multiprocessing Lock类 锁的种类 线程理论 进程和线程对比 开线程的两种方式(类似进程) 方式1 使用Thread()创建线程对象 方式2 重写Thread类run方法 创建1000个进程 vs 创建1000个线程 线程的诸多特性 验证线程数据共享 查看线程名字 current_thread().name 验证线程在同一个进程 os.getpid() 进程下存活的线程数 active_count() 补充 GIL全局解释器锁 流程推导(重要) 多个cpu情况 验

目录 多进程实现TCP服务端并发 互斥锁代码实操 线程理论 创建线程的两种方式 多线程实现TCP服务端并发 线程的诸多特性 GIL全局解释器锁 验证GIL的存在 GIL与普通互斥锁 python多线程是否有用 死锁现象 信号量 event事件 进程池与线程池 协程 协程实现并发 多进程实现TCP服务端并发 就是将服务端的单进程一次只能服务一个客户端 进行封装成函数引进多进程 from multiprocessing import Process import socket def task():

目录 一.互斥锁代码实操 1.互斥锁的概念 2.互斥锁的使用 3.死锁现象 4. 小结 二.线程理论 进程 线程 线程简介 为什么要使用多线程? 多线程概念 多进程的优点: 线程与进程的区别 线程的特点 三.创建线程的两种方式 四.线程的诸多特性 五.GIL全局解释器锁 一.全局解释器锁GIL 二.为什么会有GIL 三.GIL的副作用 四.GIL的总结 官方文档对GIL的解释: 六.验证GIL的存在 七.GIL与普通互斥锁 八.python多线程是否有用 九.信号量 概念 举例 代码 十.eve

目录 一.多进程实现TCP服务端并发 二.互斥锁代码实操 1.互斥锁的概念 2.互斥锁的使用 3.死锁现象 4. 小结 三.线程理论 进程 线程 线程简介 为什么要使用多线程? 多线程概念 多进程的优点: 线程与进程的区别 线程的特点 四.创建线程的两种方式 五.线程的诸多特性 六.GIL全局解释器锁 一.全局解释器锁GIL 二.为什么会有GIL 三.GIL的副作用 四.GIL的总结 官方文档对GIL的解释: 七.验证GIL的存在 八.GIL与普通互斥锁 九.python多线程是否有用 十.信号

进程池和线程池 池的概念 由于server的硬件资源"充裕".那么提高server性能的一个非常直接的方法就是以空间换时间.即"浪费"server的硬件资源.以换取其执行效率.这就是池的概念. 池是一组资源的集合,这组资源在server启动之初就全然被创建并初始化,这称为静态资源分配. 当server进入正是执行阶段.即開始处理客户请求的时候.假设它须要相关的资源,就能够直接从池中获取,无需动态分配.非常显然,直接从池中取得所需资源比动态分配资源的速度要快得多.由于

前言 多线程的异步执行方式,虽然能够最大限度发挥多核计算机的计算能力,但是如果不加控制,反而会对系统造成负担.线程本身也要占用内存空间,大量的线程会占用内存资源并且可能会导致Out of Memory.即便没有这样的情况,大量的线程回收也会给GC带来很大的压力. 为了避免重复的创建线程,线程池的出现可以让线程进行复用.通俗点讲,当有工作来,就会向线程池拿一个线程,当工作完成后,并不是直接关闭线程,而是将这个线程归还给线程池供其他任务使用. 接下来从总体到细致的方式,来共同探讨线程池. 总体的架构

1.什么是GIL? 官方解释: ''' In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (Howe

本文转载于:https://blog.csdn.net/ywcpig/article/details/52557080 内存池 平常我们使用new.malloc在堆区申请一块内存,但由于每次申请的内存大小不一样就会产生很多内存碎片,造成不好管理与浪费的情况. 内存池则是在真正使用内存之前,先申请分配一定数量的.大小相等(一般情况下)的内存块留作备用.当有新的内存需求时,就从内存池中分出一部分内存块,若内存块不够再继续申请新的内存.这样做的一个显著优点是尽量避免了内存碎片,使得内存分配效率得到提升

进程池与线程池 在刚开始学多进程或多线程时,我们迫不及待地基于多进程或多线程实现并发的套接字通信,然而这种实现方式的致命缺陷是:服务的开启的进程数或线程数都会随着并发的客户端数目地增多而增多, 这会对服务端主机带来巨大的压力,甚至于不堪重负而瘫痪,于是我们必须对服务端开启的进程数或线程数加以控制,让机器在一个自己可以承受的范围内运行,这就是进程池或线程池的用途, 例如进程池,就是用来存放进程的池子,本质还是基于多进程,只不过是对开启进程的数目加上了限制 Python--concurrent.fu

转载  http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3509954.html  http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3512947.html Executors创建线程池 Executors是个静态工厂类.它通过静态工厂方法返回ExecutorService.ScheduledExecutorService.ThreadFactory 和 Callable 等类的对象. Executors创建线程池的函数列表 public

目录 1. 死锁与递归锁 2. 信号量Semaphor 3. GIL全局解释器锁:(Cpython) 4. IO.计算密集型对比 4.1 计算密集型: 4.2 IO密集型 5. GIL与Lock锁的区别 6. 多线程实现socket通信 7. 进程池.线程池 1. 死锁与递归锁 死锁:两个或者两个以上的进程或者线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种等待现象,称为死锁现象. 递归锁可以解决死锁现象. 递归锁有一个计数的功能,原数字为0,锁一次计数+1,释放一次,计数-1:只要数字不为0,其他线程

一.进程池. 当并发的任务数量远远大于计算机所能承受的范围,即无法一次性开启过多的任务数量就应该考虑去 限制进程数或线程数,从而保证服务器不会因超载而瘫痪.这时候就出现了进程池和线程池. 二.concurrent.futures模块介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor:进程池,提供异步调用 Both implement the same interface,

为什么会进行池化? 一切都是为了效率,每次开启进程都会分配一个属于这个进程独立的内存空间,开启进程过多会占用大量内存,系统调度也会很慢,我们不能无限的开启进程. 进程池原来大概如下图 假设有100个任务 ,如果不使用进程池就需要创建100个进程.但是使用进程池假设进程池里有25个进程,那么100个任务 每个都从进程池分配一个进程执行,如果进程池为空就会等待别的任务完成归还进程再分配进程执行任务. 更高级的进程池,会根据任务数量自动收缩和扩充进程池大小,不过python暂时不具备.我猜的原因是因为

目录 Event事件 进程池与线程池 多线程爬取梨视频 协程 协程目的 gevent TCP服务端socket套接字实现协程 Event事件 用来控制线程的执行 出现e.wait(),就会把这个线程设置为False,就不能执行这个任务: 只要有一个线程出现e.set(),就会告诉Event对象,把有e.wait的用户全部改为True,剩余的任务就会立马去执行.由一些线程去控制另一些线程,中间通过Event. from threading import Event from threading i

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

1.GIL 定义: GIL:全局解释器锁(Global Interpreter Lock) 全局解释器锁是一种互斥锁,其锁住的代码是全局解释器中的代码 为什么需要全局解释器锁 在我们进行代码编写时,实际上我们只是编写了符合python语法的文本文件,如果我们的代码不交给解释器进行解释,那么我们的代码就是一堆字符串,只有在我们将代码交给解释器进行解释时,解释器把我们的代码进行一行一行的解释,解释成一堆二进制,此时再交给cpu进行执行,执行后电脑就会按照我们的代码执行相应的操作. 在python中,

今日内容 GIL 全局解释器锁(重要理论) 验证 GIL 的存在及功能 验证 python 多线程是否有用 死锁现象 进程池与线程池(使用频率高) IO模型 详细参考: https://www.bilibili.com/video/BV1QE41147hU?p=500 内容详细 一.GIL 全局解释器锁 1.简介 In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native th

GIL与普通互斥锁区别 GIL锁和互斥锁的异同点 相同: 都是为了解决解释器中多个线程资源竞争的问题 异: 1.互斥锁是Python代码层面的锁,解决Python程序中多线程共享资源的问题(线程数据共共享,当各个线程访问数据资源时会出现竞争状态,造成数据混乱): 2.GIL是Python解释层面的锁,解决解释器中多个线程的竞争资源问题(多个子线程在系统资源竞争是,都在等待对象某个部分资源解除占用状态,结果谁也不愿意先解锁,然后互相等着,程序无法执行下去). GIL对程序的影响: 1.Python