用于测试的脚本: for size in 100 do cd /mnt/stec sysbench --test=fileio --file-num=1 --file-total-size=${size}G prepare sync echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches for numthreads in 4 do sysbench --test=fileio --file-total-size=${size}G --file-test-mode=rndwr --m…

接上篇:[翻译]Flink 异步I / O访问外部数据 最近看了大佬的博客,突然想起Async I/O方式是Blink 推给社区的一大重要功能,可以使用异步的方式获取外部数据,想着自己实现以下,项目上用的时候,可以不用现去找了. 最开始想用scala 实现一个读取 hbase数据的demo,参照官网demo: /** * An implementation of the 'AsyncFunction' that sends requests and sets the callback. */ c…

协程又叫做微线程,协程是一种用户态的轻量级的线程,操作系统根本就不知道协程的存在,完全由用户来控制,协程拥有自己的的寄存器的上下文和栈,协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切换回来后,恢复之前保存的寄存器的上下文关系,因此协程能保留上一次调用的状态,每次过程重入的时候,就相当于进入上一次调用的状态 协程一定在单线程中,协程的切换是在线程中切换,和单个线程在cpu之间不停的切换是一样的但是线程切换是cpu控制的,而协程的切换是用户控制的,操作系统根本无感知:协程的切换比线程的切换速…

解释性语言和编译型语言的区别: 计算器不能直接的理解高级语言,只能理解机器语言,所以必须把高级语言翻译为机器语言,翻译的方式有两种,一个是编译,一个是解释. 解释性语言的程序不需要编译,它是在运行程序的时候进行翻译,比如java,专门有一个解释器可以直接执行Java程序,每一个语句都是执行的时候才能翻译,编译型就是编译的时候直接编译成机器可以执行的,编译和执行时分开的,但是不能跨平台.因为翻译只做了一次,运行的时候不需要再去翻译,所以编译型语言的程序执行效率高. 对于解释性语言,程序运行时的控制…

前言 作为一名后台开发,对数据库进行基准测试,以掌握数据库的性能情况是非常必要的.本文介绍了MySQL基准测试的基本概念,以及使用sysbench对MySQL进行基准测试的详细方法. 文章有疏漏之处,欢迎批评指正. 目录 一.基准测试简介 1.什么是基准测试 2.基准测试的作用 3.基准测试的指标 4.基准测试的分类 二.sysbench 1.sysbench简介 2.sysbench安装 3.sysbench语法 4.sysbench使用举例 5.测试结果 三.建议 一.基准测试简介 1.什么…

目录 一.基准测试简介 1.什么是基准测试 2.基准测试的作用 3.基准测试的指标 4.基准测试的分类 二.sysbench 1.sysbench简介 2.sysbench安装 3.sysbench语法 4.sysbench使用举例 5.测试结果 三.建议 一.基准测试简介 1.什么是基准测试 数据库的基准测试是对数据库的性能指标进行定量的.可复现的.可对比的测试. 基准测试与压力测试 基准测试可以理解为针对系统的一种压力测试.但基准测试不关心业务逻辑,更加简单.直接.易于测试,数据可以由工具生…

mysql增加version字段实现乐观锁,实现高并发下的订单库存的并发控制,通过开启多线程同时处理模拟多个请求同时到达的情况 ============================================================= 完整的代码请到GIthub查看:https://github.com/AngelSXD/swapping 多个线程处理完后再做事情:https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/9456006.html =======…

1.多线程网络IO请求: #!/usr/bin/python #coding:utf-8 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests #线程池 # def get_page(url): # response = requests.get(url) # print response.url # return response # # urllist=["https://www.baidu.com/",…

Python的语法是简洁的,也是难理解的. 比如yield关键字: def fun(): for i in range(5): print('test') x = yield i print('good', x) if __name__ == '__main__': a = fun() # print(a.__next__()) # print(a.__next__()) # print(a.__next__()) y = a.send(None) y = a.send(-1) y = a.se…

并发 在编写爬虫时,性能的消耗主要在IO请求中,当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待,从而使得请求整体变慢 import requests def fetch_async(url): response = requests.get(url) return response url_list = ['http://www.github.com', 'http://www.bing.com'] for url in url_list: fetch_async(url) 1.同步执行(串行)…