“高并发和多线程”总是被一起提起,给人感觉两者好像相等,实则 高并发 ≠ 多线程 多线程是完成任务的一种方法,高并发是系统运行的一种状态,通过多线程有助于系统承受高并发状态的实现.   高并发是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况,主要发生在web系统集中大量访问或者socket端口集中性收到大量请求(例如:12306的抢票情况:天猫双十一活动).该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作,例如对资源的请求,数据库的操作等.如果高并发处理不好,不仅仅降低了用户的体验

首先搞清楚php-fpm与cgi的关系 cgi cgi是一个web server与cgi程序(这里可以理解为是php解释器)之间进行数据传输的协议,保证了传递的是标准数据. php-cgi php-cgi是php解释器,就是上文提到的cgi程序. Fastcgi Fastcgi是用来提高cgi程序(php-cgi)性能的方案/协议. cgi程序的性能问题在哪呢?"PHP解析器会解析php.ini文件,初始化执行环境",就是这里了.标准的CGI对每个请求都会执行这些步骤,所以处理的时间会

使用redis 解决美多商城超卖的问题 import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379) #定义过载 def limit_handler(): """ return True: 允许; False: 拒绝 """ amount_limit = 3  # 限制数量 keyname = 'limit123'  # redis key name incr_amount = 1  # 每次

一.什么是高并发 高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求. 高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发用户数等. 响应时间:系统对请求做出响应的时间.例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200ms就是系统的响应时间. 吞吐量:单位时间内处理的请求数量. QPS:每秒响应

  高并发可用应该是这次QCon的主要议题,目测超过一半的话题都在讨论这个主题或者和这个主题相关.看到Yun关于AWS re:Invent的总结,好像这个在AWS上也是很热的一个主题.就我个人而言,没有多少开发高并发可用系统的经验,所以这里的总结比较肤浅,希望大家不要鄙视.         首先,这次会议关于高并发可用的整体感受:觉得国内的后台开发人员确实比较苦逼些.因为现在国内还没有办法使用AWS这样的服务,各家公司都得花费大量时间在做自己的基础架构服务以满足业务需求.有余力的几个大玩家进而积

Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架(包括大多数 Python 的框架)有着明显的区别:它是非阻塞式服务器,而且速度相当快能实现高并发.得利于其 非阻塞的方式和对epoll的运用,Tornado 每秒可以处理数以千计的连接,这意味着对于实时 Web 服务来说,Tornado 是一个理想的 Web 框架.Tornado不同于其他python web框架,它是一个服务器,部署非常简单. 开发环境搭建: 1.Python3.7 2.Tornado 6.02 依赖包: peewee-asyn

========== ==多进程== ========== 要让Python程序实现多进程(multiprocessing),我们先了解操作系统的相关知识. Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,它非常特殊.普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回. 子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID.这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,

并发:看起来像同时运行就是并发 并行:同一时间同时被执行叫做并行,最大并行数就是CPU核数 协程不是实实在在存在的物理基础和操作系统运行逻辑,只是程序员从代码层面避开了系统对遇到IO的程序会切走CPU资源的一种方法,在IO密集型任务中,通过协程,可以让CPU尽可能多的时间在本程序上执行,由于协程的原理是遇到IO及让cpu去执行其他代码,不停的来回切,在基于socket TCP通信中,这便为并发提供了土壤,使得单线程也能实现并发 下面我们就来看下如何通过服务端开多线程和协程实现高并发 服务端: i

写在前面 在实际工作中,有一种非常普遍的并发场景:那就是读多写少的场景.在这种场景下,为了优化程序的性能,我们经常使用缓存来提高应用的访问性能.因为缓存非常适合使用在读多写少的场景中.而在并发场景中,Java SDK中提供了ReadWriteLock来满足读多写少的场景.本文我们就来说说使用ReadWriteLock如何实现一个通用的缓存中心. 本文涉及的知识点有: 文章已收录到: https://github.com/sunshinelyz/technology-binghe https://

http://blog.csdn.NET/ghj1976/article/details/27996095 典型的两个现实案例: 我们先看两个用Go做消息推送的案例实际处理能力. 360消息推送的数据: 16台机器,标配:24个硬件线程,64GB内存 Linux Kernel 2.6.32 x86_64 单机80万并发连接,load 0.2~0.4,CPU 总使用率 7%~10%,内存占用20GB (res) 目前接入的产品约1280万在线用户 2分钟一次GC,停顿2秒 (1.0.3 的 GC

Microsoft Orleans 在.net用简单方法构建高并发.分布式的大型应用程序框架. 原文:http://dotnet.github.io/orleans/ 在线文档:http://dotnet.github.io/orleans/What's-new-in-Orleans 源码地址:https://github.com/dotnet/orleans 简介:Orleans 框架可以构建大规模.高并发.分布式应用程序,而不需要学习专业分布式以及并发知识框架.它是由微软研究和设计应用于云计

一.nginx 高并发原理 简单介绍:nginx 采用的是多进程(单线程) + io多路复用(epoll)模型 实现高并发 二.nginx 多进程 启动nginx 解析初始化配置文件后会 创建(fork)一个master进程 之后 这个进程会退出 master 进程会 变为孤儿进程 由init进程托管.(可以通过python 或php 启动后创建子进程,然后杀死父进程得见子进程会由init进程托管) 如下图可以看到nginx master 进程由init(ppid 为1 )进程管理. maste

目录 一.并发编程之多进程 1.multiprocessing模块介绍 2.Process类的介绍 3.Process类的使用 3.1 创建开启子进程的两种方式 3.2 获取进程pid 3.3验证进程之间的空间隔离 3.4 进程对象的join方法 3.5进程对象的其他属性(了解) 3.6 僵尸进程和孤儿进程(了解) 4.守护进程 5.互斥锁(进程同步控制) 6.进程之间的通信 1.基于文件通信 2.基于队列通信 3.基于管道 7.生产者和消费者 1.为什么要使用生产者和消费者模式 2.什么是生产

1. 死锁现象与递归锁 进程也有死锁与递归锁,进程的死锁和递归锁与线程的死锁递归锁同理. 所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因为争夺资源而造成的一种互相等待的现象,在无外力的作用下,它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在相互等待的进程称为死锁进程 # 多个线程多个锁可能会产生死锁 from threading import Thread from threading import Lock import time lock_A = Lock

本文基本内容 多道技术 进程 线程 协程 并发 多线程 多进程 线程池 进程池 GIL锁 互斥锁 网络IO 同步 异步等 实现高并发的几种方式 协程:单线程实现并发 一 多道技术 产生背景 所有程序串行 导致资源浪费 多道技术的目的就是让多个程序并发执行 同时处理多个任务 提高计算机效率 1.1 空间复用 时间复用 空间复用 指的是 同一时间 内存中加载多个不同程序数据, 每个进程间内存区域相互隔离,物理层面的隔离 时间复用 切换+保存 切换条件 1 一个进程执行过程中遇到了IO操作 切换到其他

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.

先恶补一下知识点,上节回顾 上下文切换:当CPU从执行一个线程切换到执行另外一个线程的时候,它需要先存储当前线程的本地的数据,程序指针等,然后载入另一个线程的本地数据,程序指针等,最后才开始执行.这种切换称为"上下文切换"("context switch") CPU会在一个上下文中执行一个线程,然后切换到另外一个上下文中执行另外一个线程,上下文切换并不廉价.如果没有必要,应该减少上下文切换的发生 进程: 一个程序需要运行所需的资源的集合每个进程数据是独立的每个进程里

[实战Java高并发程序设计 1]Java中的指针:Unsafe类 [实战Java高并发程序设计 2]无锁的对象引用:AtomicReference [实战Java高并发程序设计 3]带有时间戳的对象引用:AtomicStampedReference [实战Java高并发程序设计 4]数组也能无锁:AtomicIntegerArray [实战Java高并发程序设计 5]让普通变量也享受原子操作 [实战Java高并发程序设计6]挑战无锁算法:无锁的Vector实现 在对线程池的介绍中,提到了一个非

用Netty开发中间件:高并发性能优化 最近在写一个后台中间件的原型,主要是做消息的分发和透传.因为要用Java实现,所以网络通信框架的第一选择当然就是Netty了,使用的是Netty 4版本.Netty果然效率很高,不用做太多努力就能达到一个比较高的tps.但使用过程中也碰到了一些问题,个人觉得都是比较经典而在网上又不太容易查找到相关资料的问题,所以在此总结一下. 1.Context Switch过高 压测时用nmon监控内核,发现Context Switch高达30w+.这明显不正常,但JV

PHP高并发高负载系统架构 1.为什么要进行高并发和高负载的研究 1.1.产品发展的需要 1.2.公司发展的需要 1.3.当前形式决定的 2.高并发和高负载的约束条件 2.1.硬件 2.2.部署 2.3.操作系统 2.4.Web 服务器 2.5.PHP 2.6.MySQL 2.7.测试 3.解决之道——硬件篇 处理能力的提升:部署多颗CPU,选择多核心.具备更高运算频率.更大高速缓存的CPU: 处理能力的提升最直接的反应在于Web请求的处理效率和PHP程序的执行效率. 内存带宽与容量:更大的内存