检查是否安装redis(没有请自行百度安装): phpinfo: 配置thinkphp-queue,没有请执行 composer require topthink/think-queue 加入: 创建 队列 文件: use think\Queue; class TestQueue { // 测试 public function queue() { // 推迟 n 秒执行 $queue = '指定队列名' Queue::later(', 'app\message\job\Work','aa@qq.

skynet的启动时需带个配置文件,这个文件其实是作为lua全局变量用的,见 int main(int argc, char *argv[]) { const char * config_file = NULL ; ) { config_file = argv[]; } else { fprintf(stderr, "Need a config file. Please read skynet wiki : https://github.com/cloudwu/skynet/wiki/Confi

1. 什么是队列? 学过数据结构的人都知道,如果不知道队列,请Google(或百度). 2. 在python中什么是多生产者,多消费模型? 简单来说,就是一边生产(多个生产者),一边消费(多个消费者).比如,一边有m个线程生产数据,另一边有n个线程消费(使用)数据,这就是多生产者,多消费者模型. 注:消费依赖生产(没有厂家生产产品,就不会有关于这种产品的消费),在python中,如果生产者线程没有产生数据,那么消费者线程有关于消费行为的操作就应当处于阻塞状态. 3. 在python中为什么有qu

用VMware 10启动linux,总是出现VMware Workstation 不可恢复错误: (vmx)...   然后网上查了好多类似问题始终不能解决.后来发现每次出现这个问题腾讯的TP是启动的,然后就把它关了.嘿!还真是这个问题,关上TP后win xp和linux都能正常启动了.虽然不知道原理,但感觉这应该是限制多开的手段吧.

1  队列读写 # -*- coding: utf-8 -*- """ 多进程 共享 队列 multiprocessing.Process 逻辑: 一个进程往队列写数据,一个进程从读写读数据 写进程完了后,主进程强行结束读进程 使用: 1. 创建队列 q = multiprocessing.Queue() ,默认无限大小,可以指定大小 2. 把队列 q 当参数传给 子进程 执行代码, 猜测应该不能通过全局变量的方式访问 3. 在子进程中读写队列数据 q.put(<dat

过 DNF TP 驱动保护(二)   文章目录:                   01. 博文简介: 02. 环境及工具准备: 03. 分析 TP 所做的保护: 04. 干掉 NtOpenProcess 中的 Deep InLine Hook: 05. 干掉 NtOpenThread 中的 Deep InLine Hook: 06. 干掉 NtReadVirtualMemory 中的 InLine Hook: 07. 干掉 NtWriteVirtualMemory 中的 InLine Hoo

概念: 什么是线程池? 诸如web服务器.数据库服务器.文件服务器和邮件服务器等许多服务器应用都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务.构建服务器应用程序的一个过于简单的模型是:每当一个请求到达就创建一个新的服务对象,然后在新的服务对象中为请求服务.但当有大量请求并发访问时,服务器不断的创建和销毁对象的开销很大.所以提高服务器效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数,特别是一些很耗资源的对象创建和销毁,这样就引入了"池"的概念,"池"的概念使得人们可以定制

iOS多线程的方法有3种: NSThread NSOperation GCD(Grand Central Dispatch) 其中,由苹果所倡导的为多核的并行运算提出的解决方案:GCD能够访问线程池,并且可在应用的整个生命的周期里面使用,一般来说,GCD会尽量维护一些适合机器体系结构的线程,在有工作需求的时候,自动利用更多的处理器核心,以此来充分使用更强大的机器系统性能.在以前,iOS设备为单核处理器的,线程池的用处并不大,但是现在的移动设备,包括iOS设备,愈发地朝多核的方向迈进,因此GCD中

定义一下观察者模式: 观察者模式又叫  发布-订阅  模式,定义的两个对象之间是一种一对多的强依赖关系,当一个对象的状态发生改变,所有依赖它的对象 将得到通知并自动更新(摘自Hand First). 关键角色: 1.主题(Subject) 抽象主题以及具体的主题 2.观察者(Observer) 抽象观察者以及具体观察者 我们可以这样理解两者之间的关系: 这就好比一个多个用户订阅同一个微信公众号,当公众号有内容更新,就立马通知所有的订阅用户.如图: 举个例子: 先来定义一个主题抽象类Subject

经常要连接到远程数据库上,因此常常碰到这个错误,然后又屡次忘记解决方法,所以今天坐下笔迹,好下次能快速回忆起来. 一.首先检查数据库的TCP/TP是否启动 1.启动Sql server配置管理器 2.开启TCP/IP 二.检查防火墙 如果上面的方法还是不行,则要检查防火墙是否开放1433端口(因为sqlserver默认的Tcp/Ip端口是1433). 首先按照以下路径进入防火墙控制页面: 控制面板 -> 检查防火墙状态 -> 高级设置 然后按照上图所示 1.点击入站规则 2.点击新建规则 然后

介绍:前面内容源自网络 Grand Central Dispatch 简称(GCD)是苹果公司开发的技术,以优化的应用程序支持多核心处理器和其他的对称多处理系统的系统.这建立在任务并行执行的线程池模式的基础上的.它首次发布在Mac OS X 10.6 ,iOS 4及以上也可用. 练习简介:点击ok按钮就会计算从1-很大的数的和,不用多线程就会出现假死状态,其他操作不能执行,现在用多线程解决这个问题 注意:(Dispatch queue启动时默认状态是挂起的,我们创建完毕之后得主动恢复,否则事件不

原文:javascript实现数据结构:广义表  广义表是线性表的推广.广泛用于人工智能的表处理语言Lisp,把广义表作为基本的数据结构. 广义表一般记作: LS = (a1, a2, ..., an) LS是广义表的名称,n是它的长度,ai可以是单个元素,也可以是广义表,分别称为广义表LS的原子和子表.习惯上,用大写字母表示广义表的名称,小写字母表示原子.当广义表LS非空时,称第一个元素a1为LS的表头,称其余元素组成的表(a2, a3, ..., an)是LS的表尾. 下面列举一些广义表的例

接上一篇,原帖地址:http://www.dreamingwish.com/dream-2012/intro-to-grand-central-dispatch-part-iii-the-dispatch-sources.html 何为Dispatch Sources 简单来说,dispatch source是一个监视某些类型事件的对象.当这些事件发生时,它自动将一个block放入一个dispatch queue的执行例程中. 说的貌似有点不清不楚.我们到底讨论哪些事件类型? 下面是GCD 10

Python的进程和线程是使用的操作系统的原生线程和进程,其是去调用操作系统的相应接口实现 进程:之间不可直接共享数据,是资源的集合,进程必须有一个线程 线程:基于进程,之间可直接共享数据,可执行,只有所有的线程执行完毕程序才会退出 守护线程:生命值依赖于创建它的主线程,主程序亡,不管守护进程执行到何步也必须立即亡 多线程:不适用与CPU操作任务大的(如计算等),较适合于IO操作任务大的(如文件读写等) 进程 简单的进程 在Windows上启动进程必须加入[if __name__=="__mai

4.端点ENDPOINT Endpoint类是一个单例类,应用程序必须在此类实例之前创建一个并且最多只能创建一个,然后才能执行任何操作.同样,一旦这个类被销毁,应用程序就不能调用该库的任何API.这个类是PJSUA2的核心类,它提供了以下功能: 启动和关机 配置的定制,如核心UA(用户代理)SIP配置,媒体配置和日志配置 本章将介绍上述功能. 要使用Endpoint类,通常应用程序不需要进行子类化(再写继承于该类的子类,简称子类化(subclass)),除非: 应用程序希望实现/重载端点回调方法

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1072 思路:深搜每一个节点,并且进行剪枝,记录每一步上一次的s1,s2:如果之前走过的时间小于这一次, 就说明有更短的:路径,所以就不用继续遍历下去. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; ][],step[][],tim[][],m,n,ans; ][]={{-

为什么要使用celery Celery是一个使用Python开发的分布式任务调度模块,因此对于大量使用Python构建的系统,可以说是无缝衔接,使用起来很方便.Celery专注于实时处理任务,同时也支持任务的定时调度.因此适合实时异步任务定时任务等调度场景.Celery需要依靠RabbitMQ等作为消息代理,同时也支持Redis甚至是Mysql,Mongo等,当然,官方默认推荐的是RabbitMQ. broker的选择 虽然官方支持的broker有很多,包括RabbitMQ,Redis甚至是数据

在运维工作中,经常要处理大量数据,或者要跑一些时间比较长的任务,可能都需要用到多进程,不管是管理端下发任务,还是客户端执行任务,如果服务器配置还可以,跑多进程还是挺能解决问题的 Multiprocessing Pool 如果任务需要启动大量子进程,用一下multiprocessing Pool 是比较好的,类似如下用法 #!/usr/bin/env python # coding:utf8 #author:shantuwqk@163.com from multiprocessing import

Graph_Master_连通分量_H 题目描述: 一个有向图G=(V,E)称为半连通的(Semi-Connected),如果满足:?u,v∈V,满足u→v或v→u,即对于图中任意两点u,v,存在一条u到v的有向路径或者从v到u的有向路径.若G'=(V',E')满足V'?V,E'是E中所有跟V'有关的边,则称G'是G的一个导出子图.若G'是G的导出子图,且G'半连通,则称G'为G的半连通子图.若G'是G所有半连通子图中包含节点数最多的,则称G'是G的最大半连通子图.给定一个有向图G,请求出G的最

前一篇中我们介绍了使用RabbitMQ Java Client访问RabbitMQ的方法.但是使用这种方式访问RabbitMQ,开发者在程序中需要自己管理Connection,Channel对象,Consumer对象的创建,销毁,这样会非常不方便.我们下面介绍使用spring AMQP连接RabbitMQ,进行消息的接收和发送. Spring AMQP是一个Spring子项目,它提供了访问基于AMQP协议的消息服务器的解决方案.它包含两部分,spring-ampq是基于AMQP协议的消息发送和接

题目链接:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1656 题意: 给你一个n*m的地图,'.'表示空地,'X'表示树林,'*'表示起点. 所有'X'为一个连通块. 对于每一个点,你可以向周围八个方向走,均算作一步. 让你找出一条路径,能够将所有'X'包围. 问你路径最短为多少. 题解: bfs + 射线法. 找出最上面(x坐标最小)的一个'X',并向上方作一条射线,标记为'#'. 从起点开始bfs,并且不能穿过射线(即'#'不能到达).