并发:cpu划分时间片,轮流执行每个请求任务,时间片到期后,换到下一个. 并行:在多核服务器上,每个cpu内核执行一个任务,是真正的并行 IO密集型的应用,由于请求过程中很多时间都是外部IO操作,CPU在wait状态,所以并发执行可以有效提高系统吞吐量 纯CPU密集型的应用:在单核上并发执行多个请求,不能提高系统吞吐量(由于任务来回场景切换的开销,吞吐量反而会下降);只有多核并行运算,才能有效提高吞吐量 web并发模型有:multi-process   multi-thread    multi…

用 Python 理解 Web 并发模型 http://www.jianshu.com/users/1b1fde012122/latest_articles   来源:MountainKing 链接:http://www.jianshu.com/p/80feb3bf5c70# 前言 虽然异步是我们急需掌握的高阶技术,但是不积跬步无以至千里,同步技术的学习是不能省略的.今天这篇文章主要用Python来介绍Web并发模型,直观地展现同步技术的缺陷以及异步好在哪里. 最简单的并发 import soc…

最简单的并发 import socket response = 'HTTP/1.1 200 OK\r\nConnection:Close\r\nContent-Length:11\r\n\r\nHello World' server = socket.socket() server.bind(('0.0.0.0', 9527)) server.listen(1024) while True: client, clientaddr = server.accept() #等待客户端连接,阻塞 req…

Linux并发模型 目前可以实现并发程序的方法有Apache模型(Process Per Connection,简称PPC),TPC(Thread PerConnection)模型,以及select模型和poll模型.Epoll模型. 各种模型优缺点 Apache模型和TPC模型是最容易理解的,Apache模型在并发上是通过多进程实现的,而TPC模型是通过多线程实现的,但是这种方式在大量进程/线程切换时会造成大量的开销. select模型是通过一种轮询机制来实现的.需要注意: Socket数量限…

Linux并发模型 Linux并发模型 目前可以实现并发程序的方法有Apache模型(Process Per Connection,简称PPC),TPC(Thread PerConnection)模型,以及select模型和poll模型.Epoll模型. 各种模型优缺点 Apache模型和TPC模型是最容易理解的,Apache模型在并发上是通过多进程实现的,而TPC模型是通过多线程实现的,但是这种方式在大量进程/线程切换时会造成大量的开销. select模型是通过一种轮询机制来实现的.需要注意:…

转载自:https://segmentfault.com/a/1190000006744213 context golang 简介 在 Go http包的Server中,每一个请求在都有一个对应的 goroutine 去处理.请求处理函数通常会启动额外的 goroutine 用来访问后端服务,比如数据库和RPC服务.用来处理一个请求的 goroutine 通常需要访问一些与请求特定的数据,比如终端用户的身份认证信息.验证相关的token.请求的截止时间. 当一个请求被取消或超时时,所有用来处理该…

ginx并发模型: nginx 的进程模型采用的是prefork方式,预先分配的worker子进程数量由配置文件指定,默认为1,不超过1024.master主进程创建监听套接口,fork子进程以后,由worker进程监听客户连接,每个worker子进程独自尝试accept已连接套接口,accept是否上锁可以配置,默认会上锁,如果操作系统支持原子整型,才会使用共享内存实现原子上锁,否则使用文件上锁.不使用锁的时候,当多个进程同时accept,当一个连接来的时候多个进程同时被唤起,会导致惊群问题.…

今天是golang专题的第13篇文章,我们一起来聊聊golang当中的并发与Goroutine. 在之前的文章当中我们介绍完了golang当中常用的使用方法和规范,在接下来的文章当中和大家聊聊golang的核心竞争力之一,并发模型与Goroutine. 我们都知道并发是提升资源利用率最基础的手段,尤其是当今大数据时代,流量对于一家互联网企业的重要性不言而喻.串流显然是不行的,尤其是对于web后端这种流量的直接载体.并发是一定的,问题在于怎么执行并发.常见的并发方式有三种,分别是多进程.多线程和协…

Strom并发模型:     topology是如何运行的?(可与mapreduce对比)         第一层:cluster         第二层:supervisor(host.node.机器)         第三层:worker(进程)         第四层:executor(线程)         第五层:task(线程的一个个对象.如Spout和Blot) //topology:N workers==每个==>1 excutor=>1 task //此时,它和mapredu…

Java的多线程特性为构建高性能的应用提供了极大的方便,可是也带来了不少的麻烦.线程间同步.数据一致性等烦琐的问题须要细心的考虑,一不小心就会出现一些微妙的,难以调试的错误. 另外.应用逻辑和线程逻辑纠缠在一起.会导致程序的逻辑结构混乱,难以复用和维护. 本文试图给出一个解决问题的方案.通过构建一个并发模型框架(framework),使得开发多线程的应用变得easy. 基础知识 Java中内置了对于对象并发訪问的支持,每个对象都有一个监视器(monitor).同一时候仅仅同意一个线程持有监视器从…