转自:http://blog.csdn.net/raptor/article/details/69218271 问题 在一个Python web应用中需要定时执行一些任务,所以用了APScheduler这个库.又因为是用flask这个web框架,所以用了flask-apscheduler这个插件(本质上与直接用APScheduler一样,这里不作区分). 在开发中直接测试运行是没有问题的,但是用gunicorn部署以后发生了重复运行的问题: 每个任务在时间到的时刻会同时执行好几遍. 注意了一下重

---恢复内容开始--- 打开monitor时出现 An error has occurred. See the log file... --------------------------------------------- 打开log一看,妈的,全是报错日志 真是闻者伤心,见者落泪. 随便摘录一篇日志: !SESSION 2018-03-11 17:28:19.559 ----------------------------------------------- eclipse.build

1 cluster多进程 cluster经过好几代的发展,现在已经比较好使了.利用cluster,可以自动完成子进程worker分配request的事情,就不再需要自己写代码在master进程中robin式给每个worker分配任务了. const cluster = require('cluster'); const http = require('http'); const numCPUs = require('os').cpus().length; if (cluster.isMaster

 http://www.slideshare.net/matthewrdale/demystifying-the-go-scheduler http://www.cs.columbia.edu/~aho/cs6998/reports/12-12-11_DeshpandeSponslerWeiss_GO.pdf 转 http://ga0.github.io/golang/2015/09/20/golang-runtime-scheduler.html 1 为什么Golang需要调度器? Goro

启动: $gdb <file>  || $gdb 然后(gdb)file <file> 运行: (gdb)run <该程序本身的命令行参数> 查看代码: (gdb)list  简写为 (gdb)l 技巧(gdb)list 1,20   //查看1到20行的代码   使用断点: 建立断点 (gdb)break  //可以简写为(gdb)b (gdb)b <function>   || <file>:<function>  //这种是为还

一.基本原理: Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件.它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule),并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用.scrapy-redi重写了scrapy一些比较关键的代码,将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫. 参考Scrapy-Redis官方github地址 二.准备工作: 1.安装并启动redis,Windows和lunix可以参考这篇 2.scrapy

转自:Mapreduce多进程与spark多线程 Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型(这里指server/driver 端采用的模型),这与Hadoop 2.0(包括YARN和MapReduce)是一致的.Hadoop 2.0自己实现了类似Actor的异步并发模型,实现方式是epoll+状态机,而Apache Spark则直接采用了开源软件Akka,该软件实现了Actor模型,性能非常高.尽管二者在server端采用了一致的并发模型,但在任务级别(特指 Spar

简介 APScheduler:强大的任务调度工具,可以完成定时任务,周期任务等,它是跨平台的,用于取代Linux下的cron daemon或者Windows下的task scheduler. 内置三种调度调度系统: Cron风格 间隔性执行 仅在某个时间执行一次 作业存储的backends支持: Memory SQLAlchemy (any RDBMS supported by SQLAlchemy works) MongoDB Redis RethinkDB ZooKeeper 基本概念:4个

前言: 实际项目中的用例数量会非常多,几百上千:如果采用单进程串行执行的话会非常耗费时间.假设每条用例耗时2s,1000条就需要2000s $\approx$ 33min:还要加上用例加载.测试前/后置套件等耗时:导致测试执行效率会相对低. 想象一下如果开发改动一块代码,我们需要回归一下,这时候执行一下自动化用例需要花费大半个小时或者好几个小时的时间,这是我们无法容忍的. 为了节省项目测试时间,需要多个测试用例同时并行执行:这就是一种分布式场景来缩短测试用例的执行时间,提高效率. 分布式执行用例

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地

我有个windows服务程序,今天重点在测试系统逻辑.部署后,在看系统日志时,不经意看到一行:scheduler is shutted down. 2016-12-29 09:40:24.175 {"当前期计息日期":"2016/12/29","计息类型":"利息","当前期利息":0.36666666666666664,"总利息":0.36666666666666664,"月

In this post we will see how to schedule Jobs using Quartz Scheduler with Spring. Spring provides couple of classes that simplify the usage of Quartz within Spring-based applications. Step 1: Provide Dependencies in Maven pom.xml <project xmlns="h

Android的SharedPreferences用来存储一些键值对, 但是却不支持跨进程使用. 跨进程来用的话, 当然是放在数据库更可靠啦, 本文主要是给作者的新库PreferencesProvider打个广告. 这是一个用ContentProvider实现的, 可以像SharedPreferences一样用于存储键值对, 支持跨进程使用. SharedPreferences不支持多进程 SharedPreferences对多进程的支持不好, 你用什么mode也没用, 所以官方已经废弃了原先的

有一台SQL Server(SQL Server 2014 标准版)服务器中的scheduler_count与cpu_count不一致,如下截图所示: SELECT  cpu_count ,         scheduler_count FROM    sys.dm_os_sys_info; SQL Server中Scheduler数量应该与逻辑CPU的核数一致,而sys.dm_os_sys_info中的scheduler_count 为8,少于cpu_count的12个数量,那么很有可能,有

python中的多进程主要使用到 multiprocessing 这个库.这个库在使用 multiprocessing.Manager().Queue时会出问题,建议大家升级到高版本python,如2.7.11,可具体参考<python版本升级>. python使用线程池可参考<python线程池实现> 一.多进程使用 1.linux下可使用 fork 函数 #!/bin/env python import os print 'Process (%s) start...' % os

一.进程模型        Nginx之所以为广大码农喜爱,除了其高性能外,还有其优雅的系统架构.与Memcached的经典多线程模型相比,Nginx是经典的多进程模型.Nginx启动后以daemon的方式在后台运行,后台进程包含一个master进程和多个worker进程,具体如下图: 图1 Nginx多进程模型 master进程主要用来管理worker进程,具体包括如下4个主要功能:        (1)接收来自外界的信号.        (2)向各worker进程发送信号.        (

进程:程序的一次执行(程序载入内存,系统分配资源运行).每个进程有自己的内存空间,数据栈等,进程之间可以进行通讯,但是不能共享信息. 线程:所有的线程运行在同一个进程中,共享相同的运行环境.每个独立的线程有一个程序入口,顺序执行序列和程序的出口. 线程的运行可以被强占,中断或者暂时被挂起(睡眠),让其他的线程运行.一个进程中的各个线程共享同一片数据空间. 多线程 import threading def thread_job(): print "this is added thread,numb

Problem: Windows Task Scheduler Fails With Error Code 2147943785 Solution: This is usually due to a permissions issue. It’s due to the user that is running the scheduled task not having the Log On As Batch Job assignment. To fix it, have your Network

Python的socket高级应用(多进程,协程与异步)

PHP使用PCNTL系列的函数也能做到多进程处理一个事务.比如我需要从数据库中获取80w条的数据,再做一系列后续的处理,这个时候,用单进程?你可以等到明年今天了...所以应该使用pcntl函数了. 假设我想要启动20个进程,将1-80w的数据分成20份来做,主进程等待所有子进程都结束了才退出: $max = 800000; $workers = 20; $pids = array(); for($i = 0; $i < $workers; $i++){ $pids[$i] = pcntl_for