内置模块:resource 在mac环境下功能会存在问题.linux下可以使用:但是for i in range(10000)的值必须是10000或者更大的数值才有用.没有搞清楚为什么 #/usr/bin/env python #-*-coding:utf--*- import resource #soft,hard=resource.getrlimit(resource.RLIMIT_STACK) #resource.setrlimit(resource.RLIMIT_STACK,(,hard

Android应用程序都是在自己单独的进程中运行.Android为不同类型的进程分配了不同的内存使用上限,如果应用进程使用的内存超过了这个上限,则会抛出Out Of Memory异常,接着进程也被kill掉.

转载:http://drmingdrmer.github.io/tech/programming/2017/05/06/python-mem.html#pyrasite-%E8%BF%9E%E6%8E%A5%E8%BF%9B%E5%85%A5python%E7%A8%8B%E5%BA%8F 表现 解决方法 定位问题过程 gdb-python: 搞清楚python程序在做什么 准备gdb 接入gdb 查看线程 查看调用栈 coredump 其他命令 pyrasite: 连接进入python程序 p

python中两个常用来处理进程的模块分别是subprocess和multiprocessing,其中subprocess通常用于执行外部程序,比如一些第三方应用程序,而不是Python程序.如果需要实现调用外部程序的功能,python的psutil模块是更好的选择,它不仅支持subprocess提供的功能,而且还能对当前主机或者启动的外部程序进行监控,比如获取网络.cpu.内存等信息使用情况,在做一些自动化运维工作时支持的更加全面.multiprocessing是python的多进程模块,主要

我们现在都知道python的多线程是个坑了,那么多进程在这个时候就变得很必要了.多进程实现了多CPU的利用,效率简直棒棒哒~~~ 拥有一个多进程程序: #!/usr/bin/env python #-*-coding:utf-8-*- __author__ = 'Eva_J' import multiprocessing import time def func(msg): for i in range(3): print msg time.sleep(1) if __name__ == "__

进程和线程的解释 进程(process)和线程(thread)是操作系统的基本概念,计算机的核心是CPU,它承担了所有的计算任务: 单个CPU一次只能运行一个任务,代表单个CPU总是运行一个进程,其他进程处于非运行状态: 一个进程有且最少包括一个线程: 一个进程内存空间是共享的,每个线程可以使用这个共享内存:一个线程使用某些共享内存时,其他线程必须等它结束,才能使用这一块内存: 防止其它进程占用某一块内存区域使用互斥锁(Mutual exclusion,缩写 Mutex): 保证多个线程不会互相

使用gdb调试Python进程 有时我们会想调试一个正在运行的Python进程,或者一个Python进程的coredump.例如现在遇到一个mod_wsgi的进程僵死了,不接受请求,想看看究竟是运行到哪行Python代码呢?这时就需要祭出gdb了.   主要是三步: 1)确保你的gdb版本>=7 2)安装python-debuginfo包(如:python-debuginfo-2.6.6-29.el6_2.2.x86_64.rpm,这个版本号一定要跟你所用的python版本一致(可以rpm -q

python 线程与进程简介 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专门的管理和控制执行程序的数据结构--进程控制块. 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程. 

进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专门的管理和控制执行程序的数据结构——进程控制块. 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程. 进程一般由程序.数据集.进程控

Python线程 Threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time    def show(arg):     time.sleep(1)     print 'thread'+str(arg)    for i in range(10):     t = t

一.多道程序设计技术(详情参考:https://www.cnblogs.com/clschao/articles/9613464.html) 所谓多道程序设计技术,就是指允许多个程序同时进入内存并运行.即同时把多个程序放入内存,并允许它们交替在CPU中运行,它们共享系统中的各种硬.软件资源.当一道程序因I/O请求而暂停运行时,CPU便立即转去运行另一道程序. 在A程序计算时,I/O空闲, A程序I/O操作时,CPU空闲(B程序也是同样):必须A工作完成后,B才能进入内存中开始工作,两者是串行的,

全文拷贝自:http://blog.csdn.net/BaishanCloud/article/details/76422782 问题定位过程解读 gdb-python:搞清楚python程序在做什么 首先确定python在做什么,是否有大内存消耗任务正在运行,或出现死锁等异常行为. 从gdb-7开始,gdb支持用python实现gdb扩展,可以像调试c程序一样,用gdb对python程序检查线程.调用栈等:且可同时打印python代码和内部c代码的调用栈. 这对于定位是python代码问题还是

1.  /proc/pid/status 可以查看进程相关的详细信息,当内存异常时可查看 参考:http://blog.csdn.net/beckdon/article/details/48491909 2. top -p 进程号 实时查看进程相关内存 3. 内存调试 参考:http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/73128353 memory_profiler  查看函数中各行代码的内存增长 guppy  查看python对象占用的堆内存大小

最近遇到多进程共享数据的问题,到网上查了有几篇博客写的蛮好的,记录下来方便以后查看. 一.Python multiprocessing 跨进程对象共享  在mp库当中,跨进程对象共享有三种方式,第一种仅适用于原生机器类型,即python.ctypes当中的类型,这种在mp库的文档当中称为shared memory 方式,即通过共享内存共享对象:另外一种称之为server process , 即有一个服务器进程负责维护所有的对象,而其他进程连接到该进程,通过代理对象操作服务器进程当中的对象:最后一

进程: 进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础.在早期面向进程设计的计算机结构中,进程是程序的基本执行实体:在当代面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器.程序是指令.数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体.. 狭义定义:进程是正在运行的程序的实例(an instance of a computer program that is being executed). 广义定义:进程是一个具有一定独立功能的

1.进程.与线程区别2.cpu运行原理3.python GIL全局解释器锁4.线程 1.语法 2.join 3.线程锁之Lock\Rlock\信号量 4.将线程变为守护进程 5.Event事件 6.queue队列 7.生产者消费者模型 8.Queue队列 9.开发一个线程池5进程 1.语法 2.进程间通讯 3.进程池 进程与线程 什么是线程(thread)? 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中

二.代码知识部分 一 multiprocessing模块介绍: python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看),在python中大部分情况需要使用多进程.Python提供了multiprocessing.    multiprocessing模块用来开启子进程,并在子进程中执行我们定制的任务(比如函数),该模块与多线程模块threading的编程接口类似.  multiprocessing模块的功能众多:支持子进程.通信和共享数据.

Python 进程线程协程 GIL 闭包 与高阶函数(五) 1 GIL线程全局锁 ​ 线程全局锁(Global Interpreter Lock),即Python为了保证线程安全而采取的独立线程运行的限制,说白了就是一个核只能在同一时间运行一个线程.对于io密集型任务,python的多线程起到作用,但对于cpu密集型任务,python的多线程几乎占不到任何优势,还有可能因为争夺资源而变慢. 在分析线程全局锁之前我们先聊下python. (1) python语言的症结 ​ python是解释型语言

一.从操作系统角度 操作系统处理任务, 调度单位是 进程 和 线程 . 1.进程: 表示一个程序的执行活动 (打开程序.读写程序数据.关闭程序) 2.线程: 执行某个程序时, 该进程调度的最小执行单位 (执行功能1,执行功能2) 一个程序至少有一个进程 一个进程至少有一个线程 1.并行: 需要处理的任务数 == CPU核心数量 两个任务 两个核心 任务1:------------- 任务2:------------- 2.并发: 需要处理的任务数 > CPU核心数量 三个任务 一个核心 任务1:

Python进程 接下来我主要按照下图中思维导图上的关键点对进程和线程进行一个总结 进程知识点总结:   一.Python进程 1.概念 程序和进程: 程序:是可执行文件,是静态的,占据磁盘空间,程序运行的时候会产生进程. 进程:进程是一个动态的过程,占有计算机资源,有一定的生命周期. 并行和并发: 并行:多个任务利用计算机多核资源在同时执行,此时多个任务为并行关系. 并发:计算机在同时处理多个问题的时候,内核在不同的任务之间不断的切换达到好像多个任务被同时执行的结果,实际上每个时刻只有一个任务

还有一篇文章 讲解guava如何删除过期数据的,与redis不同,guava没有维护线程删除过期key,只是在设置 key 或者 读取key的时候,顺带删除参考:GuavaCache简介(一)是轻量级的框架 少量数据,并且 过期时间相同 可以用 GuavaCache 内存上限Redis可以通过 maxmemory 参数来限制最大可用内存,主要为了避免Redis内存超过操作系统内存,从而导致服务器响应变慢甚至死机的情况. maxmemory 参数限制的是Redis的对象内存大小,也就是 used_