#!/usr/bin/env python3 from functools import partial from itertools import repeat from multiprocessing import Pool, freeze_support def func(a, b): return a + b def main(): a_args = [1,2,3] second_arg = 1 with Pool() as pool: L = pool.starmap(func, [(

INNODB维护了一个缓存数据和索引信息到内存的存储区叫做buffer pool,他会将最近访问的数据缓存到缓冲区.通过配置各个buffer pool的参数,我们可以显著提高MySQL的性能. INNODB的buffer pool是基于LRU算法来实现的,我们可以简单了解以下LRU算法: LRU: least recently used ,INNODB管理buffer poll是将buffer pool作为一个list管理,基于LRU算法的管理.当有新的页信息要读入到buffer pool里面的

  建议看这个链接的内容:http://cpp.winxgui.com/cn:mempool-example-boost-pool Pool分配是一种分配内存方法,用于快速分配同样大小的内存块,    尤其是反复分配/释放同样大小的内存块的情况. 1. pool     快速分配小块内存,如果pool无法提供小块内存给用户,返回0. Example:     void func()    {      boost::pool<> p(sizeof(int));                 

概要 前面分别介绍了"Java多线程基础"."JUC原子类"和"JUC锁".本章介绍JUC的最后一部分的内容--线程池.内容包括:线程池架构图线程池示例 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3509903.html 线程池架构图 线程池的架构图如下: 1. Executor 它是"执行者"接口,它是来执行任务的.准确的说,Executor提供了execute()接口来执行

概要 前面分别介绍了"Java多线程基础"."JUC原子类"和"JUC锁".本章介绍JUC的最后一部分的内容——线程池.内容包括:线程池架构图线程池示例 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3509903.html 线程池架构图 线程池的架构图如下: 1. Executor 它是"执行者"接口,它是来执行任务的.准确的说,Executor提供了execute()接口来执行

OCP 052 课堂笔记 目录 第一部分: Oracle体系架构... 4 第一章:实例与数据库... 4 1.Oracle 网络架构及应用环境... 4 2.Oracle 体系结构... 4 3. SGA. 5 4 Oracle的进程: 9 5 PGA. 12 6.用户与Oracle服务器的连接方式... 12 第二章:实例管理及数据库的启动/关闭... 14 2.1 实例和参数文件... 14 2.2 数据库启动与关闭:... 16 2.3 告警日志:alert_SID.log. 18 2.

前面的文章:多线程爬坑之路-学习多线程需要来了解哪些东西?(concurrent并发包的数据结构和线程池,Locks锁,Atomic原子类) 多线程爬坑之路-Thread和Runable源码解析 多线程爬坑之路-Thread和Runable源码解析之基本方法的运用实例 一.线程池ThreadPool的基本定义? 线程池是一种多线程处理形式,处理过程中将任务添加到队列,然后在创建线程后自动启动这些任务.线程池线程都是后台线程.每个线程都使用默认的堆栈大小,以默认的优先级运行,并处于多线程单元中.如

下面是nginx源码程序的configure参数: --prefix= 指向安装目录.默认为:/usr/local/nginx --sbin-path= 指定执行程序文件存放位置.默认为:prefix/sbin/nginx --modules-path= 指定第三方模块的存放路径. --conf-path= 指定配置文件存放位置.默认为:prefix/conf/nginx.conf --error-log-path= 指定错误日志存放位置.默认为:prefix/logs/error.log --

转载  http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3509903.html 为什么引入Executor线程池框架 new Thread()的缺点 1. 每次new Thread()耗费性能 2. 调用new Thread()创建的线程缺乏管理,而且可以无限创建,大量线程会占用系统资源导致系统瘫痪 3. 不能进行扩展,比如延时执行或者周期执行 线程池的优点 1. 线程可以重复使用,减少线程创建和销毁的成本 2. 可以控制线程最大并发数,避免系统资源被过多的占用 3

参考官方文档 http://nginx.org/en/docs/configure.html --with开头的,默认是禁用的(没启动的,想使用的话需要在编译的时候加上) --without开头的,默认是启用的(不想启用此模块时,可以在编译的时候加上这个参数) 编译安装示例(从生产上贴下来的,nginx-1.16) ./configure --prefix=/etc/nginx --conf-path=/etc/nginx/nginx.conf --error-log-path=/var/log

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3509903.html 线程池架构图 线程池的架构图如下: 1. Executor 它是"执行者"接口,它是来执行任务的.准确的说,Executor提供了execute()接口来执行已提交的 Runnable 任务的对象.Executor存在的目的是提供一种将"任务提交"与"任务如何运行"分离开来的机制.它只包含一个函数接口: void execute(

一.概述 1.1.线程池架构图 1. Executor 它是"执行者"接口,它是来执行任务的.准确的说,Executor提供了execute()接口来执行已提交的 Runnable 任务的对象.Executor存在的目的是提供一种将"任务提交"与"任务如何运行"分离开来的机制. 它只包含一个函数接口: void execute(Runnable command) Executor是用来执行提交的Runnable任务的对象,并以接口的形式定义,提供

首先,python 多线程不能充分利用多核CPU的计算资源(只能共用一个CPU),所以得用多进程.笔者从3.7亿数据的索引,取200多万的数据,从取数据到构造pandas dataframe总共大概用时14秒左右.每个分片用一个进程查询数据,最后拼接出完整的结果. 由于返回的json数据量较大,每次100多万到200多万,如何快速根据json构造pandas 的dataframe是个问题 — 笔者测试过read_json().json_normalize().DataFrame(eval(pan

subprocess 作用 模块用于生产新的进程,连接到其输入.输出.错误管道,并获取其返回值 1. 如何使用subprocess模块 启动子进程的推荐方法是使用以下方便功能. 对于更高级的用例,当这些不满足您的需要时,使用底层的Popen interface subprocess.call(args, *, stdin=None, stdout=None, stderr=None, shell=False) 作用:调用如args所示的系统命令,等待命令完成,返回returncode Examp

本系列文章会深入研究 Ceph 以及 Ceph 和 OpenStack 的集成: (1)安装和部署 (2)Ceph RBD 接口和工具 (3)Ceph 物理和逻辑结构 (4)Ceph 的基础数据结构 (5)Ceph 与 OpenStack 集成的实现 (6)QEMU-KVM 和 Ceph RBD 的 缓存机制总结 (7)Ceph 的基本操作和常见故障排除方法 1. Ceph 集群的物理结构 1.1 Ceph 内部集群 从前一篇文章 我们知道,从物理上来讲,一个 Ceph 集群内部其实有几个子集群

使用springboot 线程池连接MySQL时,mysql数据库wait_timeout 为8个小时,所以程序第二天发现报错,在url配置了 autoReconnect=true 也不行,查询配置以下 #验证连接的有效性 spring.datasource.test-while-idle=true #获取连接时候验证,会影响性能spring.datasource.test-on-borrow=true spring.datasource.validation-query=SELECT 1 FR

来源:廖雪峰 讲解看来源吧 把例子记一下 1.用fork创建进程 import os print "Process (%s) start..." % os.getpid() pid = os.fork() if pid == 0: print 'I am child process (%s) and my parent is %s' % (os.getpid(), os.getppid()) else: print 'I (%s) just created a child proces

现在你可以看到它正常地处理了转义. 注意 实际上你也可以在shell=False那里直接使用一个单独的字符串作为参数, 但是它必须是命令程序本身,这种做法和在一个列表中定义一个args没什么区别.而如果当shell=False时候直接执行字符串命令,则会报错: >>> subprocess.Popen('echo "Hello world!"', shell=False)Traceback (most recent call last):File "<

参考資料 http://docs.oracle.com/cd/E37934_01/html/E36658/toc.html https://www.freebsd.org/doc/en_US.ISO8859-1/books/handbook/zfs.html 内核支持 方式一:ZFS 静态編译进内核 # 确保内核启用如下三项支持 options ZFS #/usr/src/sys/amd64/conf/MyKernel options NFSD #krpc options UFS_ACL #ac

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