使用线程池实现高IO并发 模块:ThreadPoolExecutor, as_completed 测试代码如下: #!/opt/python3/bin/python3 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import time def test(arg1, arg2, arg3): time.sleep(int(arg1)) print('参数1:%s 参数2:%s 参数3:%s' % (arg1,arg…

1.前言 第二篇设计模式的文章我们谈谈Visitor模式. 当然,不是简单的列个的demo,我们以电商网站中的购物车功能为背景,使用线程池实现并发的Visitor模式,并聊聊其中的几个关键点. 一,基于线程池的实现并发Visitor模式. 二,讨论下并发场景下的一些细节处理. 三,用模拟数据测试并做补充说明. 2.背景 当从网站的某个页面进入购物车时,服务端需要做各种数据处理,比如刷新商品价格,计算促销价.校验库存等等.这些操作会随着业务的增加不断扩展,那么Visitor模式就适合这种场景,这也…

# -*- coding: utf-8 -*- #Python的线程池实现 import Queue import threading import sys import time import urllib #替我们工作的线程池中的线程 class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, workQueue, resultQueue,timeout=30, **kwargs): threading.Thread.__init__(self,…

不应该让服务端随着 并发的客户端数量增多,而无数起线程,应该用线程池,限制线程数量,控制最大并发数 io密集型程序,最大并发数是2 客户端 from socket import * client = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1', 8080)) while True: msg = input(">>>:").strip() if not msg:break client.send(ms…

线程池概念 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一定量的资源,然后对这些资源…

一.线程池(concurrent.futures模块) #1 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 Both implement the same interface, which is defined by the abstract Executor class. #2 基本方法 #submit(fn, *args, **kwargs…

初识 Python中已经有了threading模块,为什么还需要线程池呢,线程池又是什么东西呢?在介绍线程同步的信号量机制的时候,举得例子是爬虫的例子,需要控制同时爬取的线程数,例子中创建了20个线程,而同时只允许3个线程在运行,但是20个线程都需要创建和销毁,线程的创建是需要消耗系统资源的,有没有更好的方案呢?其实只需要三个线程就行了,每个线程各分配一个任务,剩下的任务排队等待,当某个线程完成了任务的时候,排队任务就可以安排给这个线程继续执行. 这就是线程池的思想(当然没这么简单),但是自己编…

python的GIL In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, sinc…

版本一: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import Queue import threading class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num=20): self.queue = Queue.Queue(max_num) for i in xrange(max_num): self.queue.put(threading.Thread) def get_thread(self…

TPS00-J. 用线程池实现应用在流量暴涨时优雅降级 很多程序都要解决这样一个问题——处理一系列外来的请求.Thread- Per-Message这种设计模式是最简单的并发策略了,它为每一个请求创建一个线程.这种模式在耗时较长,受io约束,基于session或者,任务相互独立等场景下表现优于顺序处理. 但是,这种设计也有几个缺陷,包括线程创建和调用,任务处理,资源分配和释放,和频繁的上下文切换等带来的的开销.此外,攻击者可以通过一下子发起铺天盖地的请求造展开DoS攻击.系统不能优雅的降级,而是…

关于python的多线程,由与GIL的存在被广大群主所诟病,说python的多线程不是真正的多线程.但多线程处理IO密集的任务效率还是可以杠杠的. 我实现的这个线程池其实是根据银角的思路来实现的. 主要思路: 任务获取和执行: 1.任务加入队列,等待线程来获取并执行. 2.按需生成线程,每个线程循环取任务. 线程销毁: 1.获取任务是终止符时,线程停止. 2.线程池close()时,向任务队列加入和已生成线程等量的终止符. 3.线程池terminate()时,设置线程下次任务取到为终止符. 流程…

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ concurrent 用于线程池和进程池编程而且更加容易,在Python3.2中才有. """ import sys from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed, wait from multiprocessing import Manager Manager().…

初识 Python中已经有了threading模块,为什么还需要线程池呢,线程池又是什么东西呢?在介绍线程同步的信号量机制的时候,举得例子是爬虫的例子,需要控制同时爬取的线程数,例子中创建了20个线程,而同时只允许3个线程在运行,但是20个线程都需要创建和销毁,线程的创建是需要消耗系统资源的,有没有更好的方案呢?其实只需要三个线程就行了,每个线程各分配一个任务,剩下的任务排队等待,当某个线程完成了任务的时候,排队任务就可以安排给这个线程继续执行. 这就是线程池的思想(当然没这么简单),但是自己编…

java.util.concurrent 包是在 Java5 时加入的,与 concurrent 的相关的有 JMM及 AbstractQueuedSynchronizer (AQS),两者是实现 concurrent 的基础,下面我们来看一下 1 JMM JMM 是 Java Memory Model,围绕着并发过程中如何处理可见性.原子性.有序性这三个特征而建立的模型. 1.1 主内存和工作内存 JMM 中规定了所有变量都储存在主内存中,每条线程都有自己的工作内存(类似处理器的高速缓存),线…

线程池 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…

介绍   在项目开发中,经常遇到定时任务,今天通过自定义多线程池总结一下SpringBoot默认实现的定时任务机制. 定时任务模板 pom依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <depend…

线程池和进程池 一.池的概念 池是用来保证计算机硬件安全的情况下最大限度的利用计算机 它降低了程序的运行效率但是保证了计算机硬件的安全从而让你写的程序能够正常运行 ''' 无论是开设进程也好还是开设线程也好 是不是都需要消耗资源 只不过开设线程的消耗比开设进程的稍微小一点而已 我们是不可能做到无限制的开设进程和线程的 因为计算机硬件的资源更不上!!! 硬件的开发速度远远赶不上软件 我们的宗旨应该是在保证计算机硬件能够正常工作的情况下最大限度的利用它 ''' 二.线程池 基本使用方式: from…

线程池 简单线程池 import queue import threading import time class ThreadPool(object): #创建线程池类 def __init__(self, max_num=20): #创建一个最大长度为20的队列 self.queue = queue.Queue(max_num) #创建一个队列 for i in range(max_num): #循环把线程对象加入到队列中 self.queue.put(threading.Thread) #…

2.绝版线程池设计思路:运用队列queue a.队列里面放任务 b.线程一次次去取任务,线程一空闲就去取任务 import queueimport threadingimport contextlibimport time StopEvent = object() class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num, max_task_num = None): if max_task_num: self.q = queue.Queue(max…

"""思路1,将任务放在队列 1)创建队列:(初始化) 2)设置大小,线程池的最大容量 3)真实创建的线程 列表 4)空闲的线程数量 2,着手开始处理任务 1)创建线程 2)空闲线程数量大于0,则不再创建线程 3)创建线程池的数量 不能高于线程池的限制 4)根据任务个数判断 创建线程的数量 2)线程去队列中取任务 1)取任务包(任务包是一个元祖) 2)任务为空时,不再取(终止)""" import timeimport threadingimpo…

# coding=utf-8 import threading import Queue import time import traceback class ThreadPoolExecutor(object): def __init__(self, max_works): self._q = Queue.Queue() self.max_works=max_works self.started=0 def worker(self): while True: (fn, args) = self…

import sys import threading import Queue import traceback # 定义一些Exception,用于自定义异常处理 class NoResultsPending(Exception): """All works requests have been processed""" pass class NoWorkersAvailable(Exception): """N…

背景 在有200W的任务需要取抓取的时候,目前采用的是线程池去抓取,最终导致内存暴涨. 原因 Threadpoolexcutor默认使用的是无界队列,如果消费任务的速度低于生产任务,那么会把生产任务无限添加到无界队列中.导致内存被占满 解决方案 修改无界队列为有界队列 import queue from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor class ThreadPoolExecutor(ThreadPoolExecutor): ""…

一.DBUtils DBUtils 是一套允许线程化 Python 程序可以安全和有效的访问数据库的模块,DBUtils提供两种外部接口: PersistentDB :提供线程专用的数据库连接,并自动管理连接. PooledDB :提供线程间可共享的数据库连接,并自动管理连接. 操作数据库模板: import datetime import sys import os import configparser import logging import psycopg2 from DBUtils.…

public class CountDownLatchTest1 implements Runnable{ final AtomicInteger number = new AtomicInteger(); volatile boolean bol = false; @Override public void run() { System.out.println(number.getAndIncrement()); synchronized (this) { try { if (!bol) {…

python 的线程池主要有threadpool,不过它并不是内置的库,每次使用都需要安装,而且使用起来也不是那么好用,所以自己写了一个线程池实现,每次需要使用直接import即可.其中还可以根据传入的特征量handlerkey来获取每个任务的结果. #!/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ @lx created on 2016-04-14 """ import Queue import sys…

目录 一.线程池监控参数 二.线程池监控类 三.注意事项 在上一篇博文中,我们介绍了线程池的基本原理和使用方法.了解了基本概念之后,我们可以使用 Executors 类创建线程池来执行大量的任务,使用线程池的并发特性提高系统的吞吐量.但是,线程池使用不当也会使服务器资源枯竭,导致异常情况的发生,比如固定线程池的阻塞队列任务数量过多.缓存线程池创建的线程过多导致内存溢出.系统假死等问题.因此,我们需要一种简单的监控方案来监控线程池的使用情况,比如完成任务数量.未完成任务数量.线程大小等信息. 一.…

6. 线程池 6.1 基本概念 在web开发中,服务器需要接受并处理请求,所以会为一个请求来分配一个线程来进行处理.如果每次请求都新创建一个线程的话实现起来非常简便,但是存在一个问题:如果并发的请求数量非常多,但每个线程执行的时间很短,这样就会频繁的创建和销毁线程,如此一来会大大降低系统的效率.可能出现服务器在为每个请求创建新线程和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源要比处理实际的用户请求的时间和资源更多. 那么有没有一种办法使执行完一个任务,并不被销毁,而是可以继续执行其他的任务呢?这就是线程…

合理的控制线程池的大小: 下面内容来自网络.不过跟作者说的一致.不想自己敲了.留个记录. 要想合理的配置线程池的大小,首先得分析任务的特性,可以从以下几个角度分析: 任务的性质:CPU密集型任务.IO密集型任务.混合型任务. 任务的优先级:高.中.低. 任务的执行时间:长.中.短. 任务的依赖性:是否依赖其他系统资源,如数据库连接等. 性质不同的任务可以交给不同规模的线程池执行. 对于不同性质的任务来说,CPU密集型任务应配置尽可能小的线程,如配置CPU个数+1的线程数,IO密集型任务应配置尽可…

今日内容: 1.GIL 全局解释器锁 2.Cpython解释器并发效率验证 3.线程互斥锁和GIL对比 4.进程池与线程池 一.全局解释器锁 1.GIL:全局解释器锁 GIL本质就是一把互斥锁,是夹在解释器身上的 统一进程内的所有线程都需要先抢到GIL锁,才能执行pai解释器代码 2.GIL优缺点: 优点: 保证Cpython解释器内存管理的线程安全 缺点: 同一进程内所有的线程同一时刻只能有一个执行, 也就是锁Cpython解释器多线程无法实现真正的并行 from threading impo…