设置控件的值 /// <summary> /// 根据ID,NAME双重判断并设置值 /// </summary> /// <param name="tagName"></param> /// <param name="id"></param> /// <param name="value"></param> private void SetTxt(s

大家使用多线程无非是为了提高性能,但如果多线程使用不当,不但性能提升不明显,而且会使得资源消耗更大.下面列举一下可能会造成多线程性能问题的点: 死锁 过多串行化 过多锁竞争 切换上下文 内存同步 下面分别解析以上性能隐患 死锁 关于死锁,我们在学习操作系统的时候就知道它产生的原因和危害,这里就不从原理上去累述了,可以从下面的代码和图示重温一下死锁产生的原因: [java] view plaincopy public class LeftRightDeadlock { private final 

使用valgrind的callgrind工具进行多线程性能分析 yum install valgrind / wget http://valgrind.org/downloads/valgrind-3.4.1.tar.bz2tar xvf valgrind-3.4.1.tar.bz2cd valgrind-3.4.1/./configure --prefix=/usr/local/webserver/valgrindmakemake install 简介 valgrind是开源的性能分析利器.

python GIL 全局锁,多核cpu下的多线程性能究竟如何?GIL全称Global Interpreter Lock GIL是什么? 首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念.就好比C++是一套语言(语法)标准,但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码.有名的编译器例如GCC,INTEL C++,Visual C++等.Python也一样,同样一段代码可以通过CPython,PyPy,Psyco等不同的Python执

大家使用多线程无非是为了提高性能,但如果多线程使用不当,不但性能提升不明显,而且会使得资源消耗更大.下面列举一下可能会造成多线程性能问题的点: 死锁 过多串行化 过多锁竞争 切换上下文 内存同步 下面分别解析以上性能隐患 死锁 关于死锁,我们在学习操作系统的时候就知道它产生的原因和危害,这里就不从原理上去累述了,可以从下面的代码和图示重温一下死锁产生的原因: public class LeftRightDeadlock { private final Object left = new Obje

1.http://valgrind.org/downloads/old.html 2.yum install valgrind Valgrind的主要作者Julian Seward刚获得了今年的Google-O'Reilly开源大奖之一──Best Tool Maker.让我们一起来看一下他的作品.Valgrind是运行在Linux上一套基于仿真技术的程序调试和分析工具,它包含一个内核──一个软件合成的CPU,和一系列的小工具,每个工具都可以完成一项任务──调试,分析,或测试等.Valgrind

原文: http://cenalulu.github.io/python/gil-in-python/ GIL是什么 首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念.就好比C++是一套语言(语法)标准,但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码.有名的编译器例如GCC,INTEL C++,Visual C++等.Python也一样,同样一段代码可以通过CPython,PyPy,Psyco等不同的Python执行环境来执行.像其中

[原文]https://www.toutiao.com/i6594620107123589635/ 摘要 Redis做为高性能的K-V数据库,由于其高性能,丰富的数据结构支持,易用等特性,而得到广泛的应用.但是由于redis单进程单线程的模型限制,单Redis Server QPS最高只能达到10万级别.本文试图通过对Redis做多线程的优化,来达到增强性能的目的. 二.背景 众所周知redis是单进程单线程模型(不完全是单进程单线程,还有若干后端线程主要做刷脏数据,关闭文件描述符等后台清理工作

作者:卢钧轶(cenalulu) 本文原文地址: http://cenalulu.github.io/python/gil-in-python/ 前言:博主在刚接触Python的时候时常听到GIL这个词,并且发现这个词经常和Python无法高效的实现多线程划上等号.本着不光要知其然,还要知其所以然的研究态度,博主搜集了各方面的资料,花了一周内几个小时的闲暇时间深入理解了下GIL,并归纳成此文,也希望读者能通过次本文更好且客观的理解GIL. GIL是什么 首先需要明确的一点是 GIL 并不是Pyt

1.基本概念 GIL是CPython解释器引入的锁,GIL在解释器层面阻止了真正的并行运行.解释器在执行任何线程之前,必须等待当前正在运行的线程释放GIL,事实上,解释器会强迫想要运行的线程必须拿到GIL才能访问解释器的任何资源,例如栈或Python对象等,这也正是GIL的目的,为了阻止不同的线程并发访问Python对象.这样GIL可以保护解释器的内存,让垃圾回收工作正常.但事实上,这却造成了程序员无法通过并行执行多线程来提高程序的性能.如果我们去掉GIL,就可以实现真正的并行.GIL并没有影响

前言:博主在刚接触Python的时候时常听到GIL这个词,并且发现这个词经常和Python无法高效的实现多线程划上等号.本着不光要知其然,还要知其所以然的研究态度,博主搜集了各方面的资料,花了一周内几个小时的闲暇时间深入理解了下GIL,并归纳成此文,也希望读者能通过次本文更好且客观的理解GIL. 文章欢迎转载,但转载时请保留本段文字,并置于文章的顶部 作者:卢钧轶(cenalulu) 本文原文地址:http://cenalulu.github.io/python/gil-in-python/ G

hashlib - Secure hashes and message digests - Python 3.8.3 documentation https://docs.python.org/3.8/library/hashlib.html For better multithreading performance, the Python GIL is released for data larger than 2047 bytes at object creation or on updat

  备忘   using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Windows.Forms; using Fizzler; using Fizzler.Systems; using Fizzler.Systems.HtmlAgilityPack; using Fizzler.Systems.XmlNod

  问题概述 单核CPU的计算机上, 多线程能够提高程序运行的性能吗? 这个问题看起来简单,实际很复杂,设计到多方面的因素. 首先我们要把概念搞清楚, 那就是什么是性能? 一般来说, 我们把运行一个任务所花的时间来评价性能, 所花的时间可以是在CPU上, 也可能是在I/O操作上, 运行任务的程序, 也可能同时在运行另外若干的任务(吞吐量). 这里我们把概念给缩小一下: 我们这里把性能限制在一个程序运行一个任务, 这个任务是只消耗CPU资源(CPU bound), 所花的时间越小, 说明性能越好.

iOS多线程安全的概念在很多地方都会遇到,为什么不安全,不安全又该怎么去定义,其实是个值得深究的话题. 共享状态,多线程共同访问某个对象的property,在iOS编程里是很普遍的使用场景,我们就从Property的多线程安全说起. Property 当我们讨论property多线程安全的时候,很多人都知道给property加上atomic attribute之后,可以一定程度的保障多线程安全,类似: @property (atomic, strong) NSString* userName;事

原文:http://www.dreamingwish.com/article/ios-multi-threaded-programming-a-multi-threaded-programming.html 第一章      关于多线程编程 多年来,计算机的最大性能主要受限于它的中心微处理器的速度.然而由于个别处理器已经开始达到它的瓶颈限制,芯片制造商开始转向多核设计,让计算机具有了同时执行多个任务的能力.尽管Mac OS X利用了这些核心优势,在任何时候可以执行系统相关的任务,但自己的应用程序

1.简介 对象关系映射框架是一种在面向对象的应用程序中提供数据访问抽象的便捷方式.对于 .NET 应用程序,Microsoft 推荐的 O/RM 是实体框架.但任何抽象都要考虑性能. 本白皮书旨在介绍在使用实体框架开发应用程序时的性能注意事项,使开发人员了解能够影响性能的实体框架内部算法,以及提供有关进行调查及在使用实体框架的应用程序中提高性能的提示.网络上有大量很好的有关性能的主题,我们还尽可能地指出这些资源的链接. 性能是一个很微妙的主题.对于使用实体框架的应用程序,可将本白皮书作为资源来帮

Python 多线程.多进程 (一)之 源码执行流程.GIL Python 多线程.多进程 (二)之 多线程.同步.通信 Python 多线程.多进程 (三)之 线程进程对比.多线程 一.多线程与多进程的对比 在之前简单的提过,CPython中的GIL使得同一时刻只能有一个线程运行,即并发执行.并且即使是多核CPU,GIL使得同一个进程中的多个线程也无法映射到多个CPU上运行,这么做最初是为了安全着想,慢慢的也成为了限制CPython性能的问题. 一个线程想要执行,就必须得到GIL,否则就不能拿

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龙芯处理器性能怎么样?下一代CPU同频性能可达英特尔90% 在高性能处理器领域,英特尔是天花顶一般的存在(先不算地位特殊的IBM公司),国内发展CPU处理器的公司很多,绝大多数实力跟英特尔相比都差很远,但是大家都非常想看到国内这些小公司跟英特尔比拼处理器性能.在国产CPU领域,龙芯是起步较早的公司之一,不过龙芯处理器走的是MIPS指令集体系,目前已经发展出了多款龙芯处理器,其中针对桌面市场的最新产品是龙芯3A3000,它的性能到底如何呢? 有龙芯爱好者做了实际性能测试,测试下来单核性能相当于in

1 多线程 1.1 简介 大部分时候,我们编写的程序都是单线程的.也就是都只有一条顺序执行流:程序从main方法开始执行,依次向下执行每行代码,如果程序执行某行代码遇到了阻塞,则程序会停滞在该处.如果我们使用IDE工具的单步调试功能,将可以很清楚的看出这一点. 实际情况是,单线程的程序往往功能非常有限,例如我们需要开发一个简单的服务器程序,这个服务器程序需要面向不同客户端提供服务时,不同客户端之间应该互不干扰,否则会让客户端不停的等待一次请求完,而其他的客户端在等待.多线程听上去非常专业概念,其