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

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

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

1.定时器 指定n秒后,执行任务 from threading import Timer,current_thread import os def hello(): print("%s hello, world"%os.getpid()) print("%s hello, world"%current_thread().name) t = Timer(3, hello) t.start() # after 1 seconds, "hello, world&

进程池和线程池 开进程开线程都需要消耗资源,只不过两者比较的情况线程消耗的资源比较少 在计算机能够承受范围之内最大限度的利用计算机 什么是池? ​ 在保证计算机硬件安全的情况下最大限度地利用计算机 ​ 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 ​ (硬件的发展跟不上软件的速度) 线程池进程池 括号内可以传参数指定线程池内的线程个数 也可以不传 不传默认是当前cpu核数*5 ​ 提交任务的方式: 同步:提交任务之后,原地等待任务的结果,期间不做任何事 异步:提交任务后,不等待任务的

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

昨日内容回顾 GIL全局解释器锁 1.在python解释器中 才有GIL的存在(只与解释器有关) 2.GIL本质上其实也是一把互斥锁(并发变串行 牺牲效率保证安全) 3.GIL的存在 是由于Cpython解释器中的内存管理不是线程安全的 内存管理>>>垃圾回收机制 4.在python中 同一个进程下的多个线程无法实现并行的(可以并发) 验证GIL中的各种特性 1.python代码要想被运行 必须先获取到解释器 但是解释器的获取需要抢夺和释放GIL全局解释器锁 剥夺CPU权限的两种情况:

线程池 介绍 线程池: 一种线程使用模式.线程过多会带来调度开销,进而影响缓存局部性和整体性能.而线程池维护着多个线程,等待着监督管理者分配可并发执行的任务.这避免了在处理短时间任务时创建与销毁线程的代价.线程池不仅能够保证内核的充分利用,还能防止过分调度.可用线程数量应该取决于可用的并发处理器.处理器内核.内存.网络sockets等的数量 线程池的价值: 需要大量的线程来完成任务,且完成任务的时间比较短.可同时处理多任务,多请求. 有任务可以立即从线程池中调取线程取处理,节省了线程创建的时间

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

需要注意一下不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f

今日内容: 1.GIL 全局解释器锁 2.Cpython解释器并发效率验证 3.线程互斥锁和GIL对比 4.进程池与线程池 一.全局解释器锁 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 统一进程内的所有线程都需要先抢到GIL锁,才能执行pai解释器代码 2.GIL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, 也就是锁Cpython解释器多线程无法实现真正的并行 from threading impo

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 介绍 官网:https://docs.pyth

一.进程池与线程池 实现并发的手段有两种,多线程和多进程.注:并发是指多个任务看起来是同时运行的.主要是切换+保存状态. 当我们需要执行的并发任务大于cpu的核数时,我们需要知道一个操作系统不能无限的开启进程和线程,通常有几个核就开几个进程,如果进程开启过多,就无法充分利用cpu多核的优势,效率反而会下降.这个时候就引入了进程池线程池的概念. 池的功能就是限制启动的进程数或线程数 concurent.future模块: concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 Pro

需要注意一下不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f

concurrent.futures:是关于进程池 和 线程池 的 官方文档 https://docs.python.org/dev/library/concurrent.futures.html 现讲进程池把,看文档你会发现,两种池的用法几乎是一样的 一段代码来了: from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor impor time,os def work(n): print('%s is running'% os.getpid()) p

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

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

一.进程池与线程池介绍 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 当并发的任务数远远超过了计算机的承受能力时,即无法一次性开启过多的进程数或线程数时就应该用池的概念将开启的进程数或线程数 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 不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你

queue 英 /kjuː/ 美 /kju/ 队列 1.class queue.Queue(maxsize=0) #队列:先进先出 import queue q=queue.Queue() q.put('first') q.put('second') q.put('third') print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) ''' 结果(先进先出): first second third ''' 2.class queue.LifoQueue(max

GIL 1.什么是GIL(这是Cpython解释器) GIL本质就是一把互斥锁,既然是互斥锁,原理都是一样的,都是让多个并发线程同一时间只能有一个执行 即:有了GIL的存在,同一进程内的多个线程同一时刻只能有一个在运行,意味着Cpython中一个进程下的多个线程无法实现并行,所以就无法利用多核优势,但不影响并发的实现 GIL可以被比喻成执行权限,同一进程下的所有线程,想要执行都需要先抢执行权限 2.为何要有GIL 因为Cpython解释器自带垃圾回收机制不是线程安全的 3.如何用 GIL vs