from threading import Thread from werkzeug.local import Local local = Local()#实例化一个线程隔离对象 request = ' class MyThread(Thread): def run(self): global request request = 'abc' print('子线程',request) mythread = MyThread() mythread.start() mythread.join() pr…

认识Hystrix Hystrix是Netflix开源的一款容错框架,包含常用的容错方法:线程隔离.信号量隔离.降级策略.熔断技术. 在高并发访问下,系统所依赖的服务的稳定性对系统的影响非常大,依赖有很多不可控的因素,比如网络连接变慢,资源突然繁忙,暂时不可用,服务脱机等.我们要构建稳定.可靠的分布式系统,就必须要有这样一套容错方法. 本文主要讨论线程隔离技术. 为什么要做线程隔离 比如我们现在有3个业务调用分别是查询订单.查询商品.查询用户,且这三个业务请求都是依赖第三方服务-订单服务.商品服…

Local对象在flask中,类似于request对象,其实是绑定到了werkzeug.local.Local对象上,这样即使是同一个对象,在多线程中都是隔离的,类似的对象还有session以及g对象 Thread Local对象只要满足绑定到这个对象上的的属性,在每个线程中都是隔离的,那么此对象就叫Thread Local对象 一般情况下的多线程 werkzeug.local.Local下的多线程…

转:https://www.cnblogs.com/wangmingtao/p/9372611.html   30.LocalStack作为线程隔离对象的意义 30.1 数据结构 限制了某些能力 30.2 线程隔离 # -*- coding=utf-8 -*- import threading import time from werkzeug.local import LocalStack my_stack = LocalStack() my_stack.push(1) print('in m…

1. 计算机科学领域的任何问题都可以通过增加一个间接的中间层来解决, 上下文机制就是这句话的体现. 2. 如果一次封装解决不了问题,那就再来一次 上下文:相当于一个容器,保存了Flask程序运行过程中的一些信息 源码:flask/ctx.py 请求上下文:Flask从客户端收到请求时,要让视图函数能访问一些对象,这样才能处理请求,要想让视图函数能够访问请求对象,一个显而易见的方式是将其作为参数传入视图函数,不过这会导致程序中的每个视图函数都增加一个参数,除了访问请求对象,如果视图函数在处理请求时…

线程之间本身是数据共享的,当多个线程同时修改一份数据的时候,数据就可能不 准确,特别是线程量特别大的时候,为了保证数据准确性: (1) 通过线程锁Lock (2)通过local数据隔离 from threading import local, Thread loc = local() # 生成一个对象 def func(name, age): global loc loc.name = name loc.age = age print(loc.name, loc.age) Thread(targ…

线程之间本身是数据共享的,当多个线程同时修改一份数据的时候,数据就可能不 准确,特别是线程量特别大的时候,为了保证数据准确性: (1) 通过线程锁Lock (2)通过local数据隔离 from threading import local, Thread loc = local() # 产生一个对象 def func(name, age): global loc loc.name = name loc.age = age print(loc.name, loc.age) Thread(targ…

保存全局对象的g对象g对象是在整个flask应用运行期间都是可以使用的,并且也是和request一样,是线程隔离的,这个对象是专门用来存放开发者自己定义的一些数据,方便在整个flask程序中都可以使用,一般使用就是将一些经常会用到的数据绑定到上面,以后就直接从g上面取就可以了,而不需要通过传参的方式,这样更加方便 def log_a(username): print(f'log_a{username}') def log_b(username): print(f'log_b{username}'…

一.首先要明白Semaphore和线程池各自是干什么? 信号量Semaphore是一个并发工具类,用来控制可同时并发的线程数,其内部维护了一组虚拟许可,通过构造器指定许可的数量,每次线程执行操作时先通过acquire方法获得许可,执行完毕再通过release方法释放许可.如果无可用许可,那么acquire方法将一直阻塞,直到其它线程释放许可. 线程池用来控制实际工作的线程数量,通过线程复用的方式来减小内存开销.线程池可同时工作的线程数量是一定的,超过该数量的线程需进入线程队列等待,直到有可用的工…

ThreadLocal是什么 早在JDK 1.2的版本中就提供java.lang.ThreadLocal,ThreadLocal为解决多线程程序的并发问题提供了一种新的思路.使用这个工具类可以很简洁地编写出优美的多线程程序. 当使用ThreadLocal维护变量时,ThreadLocal为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本,所以每一个线程都可以独立地改变自己的副本,而不会影响其它线程所对应的副本. 从线程的角度看,目标变量就象是线程的本地变量,这也是类名中"Local"所要表达的意…

在Spring Cloud中我们用Hystrix来实现断路器,Zuul中默认是用信号量(Hystrix默认是线程)来进行隔离的,我们可以通过配置使用线程方式隔离. 在使用线程隔离的时候,有个问题是必须要解决的,那就是在某些业务场景下通过ThreadLocal来在线程里传递数据,用信号量是没问题的,从请求进来,但后续的流程都是通一个线程. 当隔离模式为线程时,Hystrix会将请求放入Hystrix的线程池中去执行,这个时候某个请求就有A线程变成B线程了,ThreadLocal必然消失了. 下面我…

一.Hystrix是什么在微服务的架构系统中,每个服务都可能会调用很多其他服务,被调用的那些服务就是依赖服务.有的时候某些依赖服务出现故障也是很正常的.Hystrix可以让我们在对服务间的调用进行控制,加入一些调用延迟或者依赖故障的容错机制.Hystrix通过将依赖服务进行资源隔离,进而组织某个依赖服务出现故障的时候,这种故障在整个系统所有的依赖服务调用中进行蔓延,同时Hystrix还提供故障时的fallback降级机制.总而言之,Hystrix通过这些方法帮助我们提升系统的可用性和稳定性. 二…

背景 在我们的项目中,比较广泛地使用了ThreadLocal,比如,在filter层,根据token,取到用户信息后,就会放到一个ThreadLocal变量中:在后续的业务处理中,就会直接从当前线程,来获取该ThreadLocal变量,然后获取到其中的用户信息,非常的方便. 但是,hystrix 这个组件一旦引入的话,如果使用线程隔离的方式,我们的业务逻辑就被分成了两部分,如下: public class SimpleHystrixCommand extends HystrixCommand<S…

作者 蒋彪,腾讯云高级工程师,10+年专注于操作系统相关技术,Linux内核资深发烧友.目前负责腾讯云原生OS的研发,以及OS/虚拟化的性能优化工作. 导语 混部,通常指在离线混部(也有离在线混部之说),意指通过将在线业务(通常为延迟敏感型高优先级任务)和离线任务(通常为 CPU 消耗型低优先级任务)同时混合部署在同一个节点上,以期提升节点的资源利用率.其中的关键难点在于底层资源隔离技术,严重依赖于 OS 内核,而现有的原生 Linux kernel 提供的资源隔离能力在面对混部需求时,再次显得…

前言 Docker系列文章: 此篇是Docker系列的第九篇,之前的文章里面或多或少的提到Docker的隔离技术,但是没有很清楚的去聊这个技术,但是经过这么多文章大家一定对Docker使用和概念有了一定的理解,接下来我们聊下底层一些技术,帮助大家解解惑,先从隔离技术开始吧.此外大家一定要按照我做的Demo都手敲一遍,印象会更加深刻的,加油! 为什么要学习Docker Docker基本概念 Docker镜像基本原理 Docker容器数据卷 Dockerfile Docker单机网络上 Docker…

本系列代码地址:https://github.com/JoJoTec/spring-cloud-parent 在前面一节,我们实现了 FeignClient 粘合 resilience4j 的 Retry 实现重试.细心的读者可能会问,为何在这里的实现,不把断路器和线程限流一起加上呢: @Bean public FeignDecorators.Builder defaultBuilder( Environment environment, RetryRegistry retryRegistry…

本系列代码地址:https://github.com/JoJoTec/spring-cloud-parent 在前面两节,我们梳理了实现 Feign 断路器以及线程隔离的思路,并说明了如何优化目前的负载均衡算法.但是如何更新负载均衡的数据缓存,以及实现重试.断路器以及线程隔离的源码还没提,这一节我们会详细分析. 首先,从 spring.factories 引入,增加我们自定义 OpenFeign 配置的加载: spring.factories # AutoConfiguration org.sp…

本系列代码地址:https://github.com/JoJoTec/spring-cloud-parent 上一节我们通过单元测试验证了重试的正确性,这一节我们来验证我们线程隔离的正确性,主要包括: 验证配置正确加载:即我们在 Spring 配置(例如 application.yml)中的加入的 Resilience4j 的配置被正确加载应用了. 相同微服务调用不同实例的时候,使用的是不同的线程(池). 验证配置正确加载 与之前验证重试类似,我们可以定义不同的 FeignClient,之后检查…

前面博客讲了互斥量(MUTEX)和关键段(CRITICAL SECTION)的使用,想来总觉不妥,就如盲人摸象一般,窥其一脚而言象,难免以偏概全,追加一篇博客查遗补漏. win32下的线程同步技术分为用户模式下的线程同步和用内核对象进行线程同步两大类. 用户模式下的线程同步和用内核对象进行线程同步有以下的明显差异: 1.用户模式下的线程同步不需要进入操作系统核心,直接在用户模式就可以进行操作. 2.用内核对象进行线程同步需要进入操作系统核心,用户模式切换至核心模式大约花费1000个CPU周期.…

RS485\RS232磁隔离中继模块MRD-5012能够实现232转485或者485转485通信信号的电气隔离,同时提高驱动能力,能够在实现通信信号隔离并且延长通信距离,使485节点可以最大增加到256个,纯硬件自动识别方向,自动控制数据流方向,传输过程完全透明,适应任何协议,采用ADI磁隔离技术,速度搞到256000bps. 电源端口和通信端口都具有防浪涌,防雷600W保护,能够最大限度防止工业现场的静电和浪涌冲击.广泛用于工业自动化控制系统.门禁系统.考勤管理系统.工业通讯.电力监控系统.楼…

版权声明:本文出自汪磊的博客,转载请务必注明出处. Java线程池技术属于比较"古老"而又比较基础的技术了,本篇博客主要作用是个人技术梳理,没什么新玩意. 一.Java线程池技术的由来 我们平时使用线程来进行异步操作时,线程的创建,销毁等相对来说都是比较消耗资源的,试想这样一个业务情景:高并发请求,但是每次请求的时间非常短.如果我们为每一个请求都单独创建一个线程来执行,就会消耗大量设备资源,使设备处于高负荷状态,显然这样的处理就有很大问题了.这时候我们就可以用线程池技术来解决了,我们在…

接着上一篇的Hystrix进行进一步了解. 当系统用户不断增长时,每个微服务需要承受的并发压力也越来越大,在分布式环境中,通常压力来自对依赖服务的调用,因为亲戚依赖服务的资源需要通过通信来实现,这样的依赖方式比起进程内的调用方式会引起一部分的性能损失, 在高并发的场景下,Hystrix 提供了请求缓存的功能,我们可以方便的开启和使用请求缓存来优化系统,达到减轻高并发时的请求线程消耗.降低请求响应时间的效果 Hystrix的缓存,这个功能是有点鸡肋的,因为这个缓存是基于request的,为什么这么…

Java基础-Java中的并法库之线程池技术 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.什么是线程池技术 二.…

一.多线程技术应用场景介绍 本期同样带给大家分享的是阿笨在实际工作中遇到的真实业务场景,请跟随阿笨的视角去如何采用基于开源组件SmartThreadPool线程池技术实现多任务批量处理.在工作中您是否遇到过如何快速高效的处理Job任务列表.如何通过多线程批量处理订单.如何多线程群发短信.如何批量上传图片到远程图片服务器或者云存储图片服务器.如何通过多线程让应用程序提高对CPU的利用率从而增加应用程序的处理效率,等等.如果您有遇到类似的业务场景的而感到烦恼的话,那么今天您看完阿笨的分享课后下次碰到…

前言:首先简单模拟一个场景,前端有一个输入框,有一个按钮,点击这个按钮可以实现搜索输入框中的相关的文本和图片(类似于百度.谷歌搜索).看似一个简单的功能,后端处理也不难,前端发起一个请求,后端接受到这个请求,获取前端输入的内容,然后用搜索服务查找相关的数据返回给前端.但是问题来了,可能不是一个用户在搜索,假如有一万个用户同时发起请求呢?后端如何处理?如果按照单机的 处理方式,很容易线程堵死,程序崩溃.数据库崩塌.本文来介绍一下如何通过线程池来处理前端的请求. 本篇博客的目录 一:线程池的优点 二…

接昨天谈及的线程同步问题,今天介绍一个比较简单的类,Interlocked.它提供了以线程安全的方式递增.递减.交换和读取值的方法. 它的特点是: 1.相对于其他线程同步技术,速度会快很多. 2.只能用于简单的同步问题. 比叫好理解,不再赘述,给一个我们常用的单例模式的 Interlocked 实现: class SourceManager { private SourceManager() { } private static SourceManager sourceManager; publ…

接着上一篇的Hystrix进行进一步了解. 当系统用户不断增长时,每个微服务需要承受的并发压力也越来越大,在分布式环境中,通常压力来自对依赖服务的调用,因为亲戚依赖服务的资源需要通过通信来实现,这样的依赖方式比起进程内的调用方式会引起一部分的性能损失, 在高并发的场景下,Hystrix 提供了请求缓存的功能,我们可以方便的开启和使用请求缓存来优化系统,达到减轻高并发时的请求线程消耗.降低请求响应时间的效果 Hystrix的缓存,这个功能是有点鸡肋的,因为这个缓存是基于request的,为什么这么…

1.线程池的实现原理?简介: 多线程技术主要解决处理器单元内多个线程执行的问题,它可以显著减少处理器单元的闲置时间,增加处理器单元的吞吐能力.假设一个服务器完成一项任务所需时间为:T1 创建线程时间,T2 在线程中执行任务的时间,T3 销毁线程时间.如果:T1 + T3 远大于 T2,则可以采用线程池,以提高服务器性能. 线程池技术正是关注如何缩短或调整T1.T3时间的技术,从而提高服务器程序性能的.它把T1.T3分别安排在服务器程序的启动和结束的时间段或者一些空闲的时间段,这样在服务器程序处理…

Java是一门多线程的语言,基本上生产环境的Java项目都离不开多线程.而线程则是其中最重要的系统资源之一,如果这个资源利用得不好,很容易导致程序低效率,甚至是出问题. 有以下场景,有个电话拨打系统,有一堆需要拨打的任务要执行,首先肯定是考虑多线程异步去执行.假如我每执行一个拨打任务都new一个Thread去执行,当同时有1万个任务需要执行的时候,那么就会新建1万个线程,加上线程各种初始销毁等操作,这个消耗是巨大的.而其实往往实现这些功能的时候,并不是完全需要实时马上完成,只是希望在可控范围内尽…

对于服务端而言,经常面对的是客户端传入的短小任务,需要服务端快速处理并返回结果.如果服务端每次接受一个客户端请求都创建一个线程然后处理请求返回数据,这在请求客户端数量少的阶段看起来是一个不错的选择,但是面对成千上万的请求在某一时段同时到达服务器时,如果还是采用这种方式,那么将会创建数以万计的线程,暂且不讨论线程是否会达到操作系统上限,单单操作系统频繁的进行线程的上下文切换就是一个巨大的开销,无故的增加的系统的负载,而线程的创建和消亡都是需要耗费系统资源的,也无疑造成了资源的浪费. 线程池技术就能…