码云代码仓库:https://gitee.com/tanjiajun/MysqlPool 代码仓库:https://github.com/asbectJ/swoole4.git 前言 在写这篇文章之前,看了好几篇实现连接池的文章,都是写的很不好的.摆明忽略了连接池的很多特性,很多都不具有抗高并发和连接复用.所以自己觉得有必须把最近几天,实现一个比较完整的php数据库连接池的点滴记录下来,望能帮助各位,感激者望多点赞和打赏. 一.数据库连接池基本概念 所谓的数据库连接池,一般指的就是程序和数据库保…

今天开始写一些高并发实战系列. 本系列主要讲两大主流框架: Netty和Quasar(java纤程库) 先介绍netty吧,netty是业界比较成熟的高性能异步NIO框架. 简单来说,它就是对NIO2的封装,但提供了更好用,bug更少的API. 为什么netty能提供高性能?核心要点有以下两点: 1.Netty基于NIO2的事件驱动模式 2.零拷贝 先说,事件驱动模式吧,这个好理解,我们慢慢分解: java原来IO操作都是阻塞的,一个IO请求一个线程,多个IO请求就要多个线程,很消耗资源. 现在…

上次讲到事件驱动模式,今天我们来好好分析下netty的事件模式的几个类型. 先从NIO讲起, JAVA NIO方面Selector给Reactor模式提供了基础,Netty结合Selector和Reactor模式设计了高效的线程模型. 这里有个题外话,reactor英文的含义是什么?我们可以稍微了解下: reactor - 必应词典 美[ri'æktər]英[ri'æktə(r)] n.核反应堆 网络反应器:电抗器:反应者 变形复数:reactors: 搭配steel reactor: 中文翻译…

由线程遗留下的问题:GIL导致多个线程不能真正的并行,CPython中多个线程不能并行 单线程实现并发:切换+保存状态 第一种方法:使用yield,yield可以保存状态.yield的状态保存与操作系统保存线程状态很像,但是yield是代码级控制的,更更轻量级. # 两个计算任务一个采用生成器切换并发执行 一个直接串行调用 import time def task1(): a = ): a += i yield def task2(): g = task1() b = ): b += next(…

Swoole 协程 MySql 客户端与 异步回调 MySql 客户端的对比 为什么要对比这两种不同模式的客户端? 异步 MySQL 回调客户端是虽然在 Swoole 1.8.6 版本就已经发布了, 但是异步回调的层层嵌套,让编码变得很别扭. 如今 Swoole 4.3 版本都已经发布了,并且已经支持协程化的 MySQL 客户端, 这意味着可以完全采用同步编码的模式,来进行程序开发了, 对于开发者来说这是一个大好的消息. 而且在 Swoole 4.3 版本之后,就已经移出了异步回调客户端, 官方…

一 .什么是mysql连接池 场景:每秒同时有1000个并发,但是这个mysql同时只能处理400个连接,mysql会宕机.   解决方案:连接池,这个连接池建立了200个和mysql的连接,这1000个并发就有顺序的共享这连接池中的200个连接. 这个连接池能够带来额外的性能提升,因为这个和mysql建立连接的这个过程消耗较大,使用连接池只需连接一次mysql.   连接池定义:永不断开,要求我们的这个程序是一个常驻内存的程序.数据库连接池(Connection pooling)是程序启 动时…

前情回顾 前文我们完成了日志采集系统的日志文件监控,配置文件热更新,协程异常检测和保活机制. 本节目标 本节加入kafka消息队列,kafka前文也介绍过了,可以对消息进行排队,解耦合和流量控制的作用,为什么一定要用kafka呢?主要原因就是在日志高并发读取后,如果直接将消息发给前端或者写入数据库,会造成崩溃或者卡死.kafka可以对消息进行排队和减轻压力,这样无论以后将这些消息录入数据库也好,传给前端分析也好,都能保证系统稳定性.代码我们也写过和测试了,只需要将之前写好的kafka读写消息代码…

日志统计系统的整体思路就是监控各个文件夹下的日志,实时获取日志写入内容并写入kafka队列,写入kafka队列可以在高并发时排队,而且达到了逻辑解耦合的目的.然后从kafka队列中读出数据,根据实际需求显示网页上或者控制台等. 前情提要 上一节我们完成了如下目标1 配置kafka,并启动消息队列.2 编写代码向kafka录入消息,并且从kafka读取消息. 本节目标 1 写代码从kafka中读取消息,保证kafka消息读写功能无误.2 借助tailf实现文件监控,并模拟测试事实写文件以及文件备份…

项目结构 本系列文章意在记录如何搭建一个高可用的日志采集系统,实际项目中会有多个日志文件分布在服务器各个文件夹,这些日志记录了不同的功能.随着业务的增多,日志文件也再增多,企业中常常需要实现一个独立的日志采集系统,实时采集各个日志信息,并记录和输出到控制台或网页上,方便监控和查询.本文日志采集系统架构如下 日志采集系统监控各个日志文件,当日志文件有日志录入时,日志采集系统实时获取日志内容并下入kafka队列中,之后可以实现Web端从kafaka取出信息,并前端显示.也可以将kafka的信息控制台…

前情回顾 前文我们完成了如下功能1 根据配置文件启动多个协程监控日志,并启动协程监听配置文件.2 根据配置文件热更新,动态协调日志监控.3 编写测试代码,向文件中不断写入日志并备份日志,验证系统健壮性. 本节目标 我们旨在编写一个健壮性较强的日志监控系统,不得不考虑这样一个问题,当某个日志监控协程崩溃或者异常退出,该如何处理?我的想法是当监控日志文件的协程异常退出时,在主协程复活这个异常退出的协程,使其继续工作,这样极大的增强了系统的稳定性. 借尸还魂,增加异常处理 我们在tailf.go的Wa…

前情回顾 前文我们完成了如下目标1 项目架构整体编写2 使框架支持热更新 本节目标 在前文的框架基础上,我们1 将之前实现的日志监控功能整合到框架中.2 一个日志对应一个监控协程,当配置热更新后根据新配置动态关闭和启动协程.3 编写测试代码,模拟向文件中不断写入日志,并备份日志,观察监控功能是否健壮. 增加协程监控日志文件 我们将之前实现的日志监控功能整合到现有框架,文件结构如下logdir为存储日志的文件夹,模拟不同系统记录的日志.实际生产中不同系统会自己记录日志并保存在指定文件夹中,logd…

前文中已经完成了文件的监控,kafka信息读写,今天主要完成配置文件的读写以及热更新.并且规划一下系统的整体结构,然后将之前的功能串起来形成一套完整的日志采集系统. 前情提要 上一节我们完成了如下目标1 完成kafka消息读写2 借助tailf实现文件监控,并模拟测试实时写文件以及文件备份时功能无误. 本节目标 1 编写系统结构,在主函数中加载配置2 管理配置文件,实现热更新 实现文件管理,支持热更新 golang中vipper库提供了配置文件的读取和监控功能,我们可以监控配置文件从而实现热更新…

一 引子 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它 ps:在介绍进程理论时,提及进程的三种执行状态,而线程才是执行单位,所以也可以将上图理解为线程的三种状态 一:其中第二种情况并不能提升效率,只是为了让cpu能够雨…

协程: 基于单线程实现并发,即只用一个主线程(此时可利用的CPU只有一个)情况下实现并发: 并发的本质:切换+保存状态 CPU正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他任务(切换有操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另一种是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它 在介绍进程理论时,提及进程的三种执行状态,而线程才是执行单位,所以也可以将上图理解为线程的三种状态 如果多个任务都是纯计算的,上图的情况2并不能提升效率,因为只是让CPU来回切,这样看起来所有任务都被“同时…

协程 一. 协程的引入 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它 协程本质上就是一个线程,以前线程任务的切换是由操作系统控制的,遇到I/O自动切换,现在我们用协程的目的就是较少操作系统切换的开销(开关线程,创建寄存…

一 引子 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它 ps:在介绍进程理论时,提及进程的三种执行状态,而线程才是执行单位,所以也可以将上图理解为线程的三种状态 一:其中第二种情况并不能提升效率,只是为了让cpu能够雨…

目录: 一 引子 二 协程介绍 三 Greenlet 四 Gevent介绍 五 Gevent之同步与异步 六 Gevent之应用举例一 七 Gevent之应用举例二 一 引子 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了…

你看看我做的实验,这个user表是300多W纪录,普通磁盘下,消耗时间最多的是Copy to tmp table 0.81秒,当然在ssd下,这个可以减少很多很多的,第二高就是sending data在0.009秒,第三才是optimizing解析器优化部分,才0.0003秒,是sending data的1/30不到.所以我从此可以理解成mysql解析器并不消耗过多的cpu资源. 个人一点点浅见,不一定完全对,毕竟我暂时没有碰到类似taobao以及tx那样的高并发环境,有过类似经验的朋友,欢迎交…

一.为什么会有协程 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长 ps:在介绍进程理论时,提及进程的三种执行状态,而线程才是执行单位,所以也可以将上图理解为线程的三种状态 其中第二种情况并不能提升效率,只是为了让cpu能够雨露均沾,实现看起来所有任务…

一.协程 协程: 单线程下的并发,又称 微线程.协程是一种用户态的的轻量级线程,即协程是由用户程序自己控制调度的. ​ 协程的本质就是在单线程下,由用户自己控制一个任务,遇到 io 阻塞就切换另外一个任务去执行,以此来提升效率. 1.python的线程属于内核级别的,即由操作系统控制调度(如单线程遇到io或执行时间过长就会被迫交出cpu执行权限,切换其他线程运行) 2.单线程内开启协程,一旦遇到io,就会从应用程序级别(而非操作系统)控制切换,以此来提升效率(!!!非io操作的切换与效率无关)…

一 引子 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长 ps:在介绍进程理论时,提及进程的三种执行状态,而线程才是执行单位,所以也可以将上图理解为线程的三种状态 一:其中第二种情况并不能提升效率,只是为了让cpu能够雨露均沾,实现看起来所有任务都被“…

一丶IO多路复用 IO多路复用指:通过一种机制,可以监视多个描述符,一旦某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪),能够通知程序进行相应的读写操作 IO多路复用作用: 检测多个socket是否已经发生变化(是否已经连接成功/是否已经获取数据)(可读/可写) 操作系统检测socket是否发生变化有三种模式: select:最多1024个socket,循环去检测 poll:不限制监听socket个数,循环去检测(水平触发) epoll:不限制监听socket个数:回调方式(边缘触发). Python模…

一.协程介绍 协程:是单线程下的并发,又称微线程,纤程.一句话说明什么是线程:协程是一种用户态的轻量级线程,即协程是由用户程序自己控制调度的. 对于单线程下,我们不可避免程序中出现io操作,但如果我们能在自己的程序中(即用户程序级别,而非操作系统级别)控制单线程下的多个任务能在一个任务遇到io阻塞时就切换到另外一个任务去计算,这样就保证了该线程能够最大限度地处于就绪态,即随时都可以被cpu执行的状态,相当于我们在用户程序级别将自己的io操作最大限度地隐藏起来,从而可以迷惑操作系统,让其看到:该线…

一.引子 主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只用一个)情况下实现并发,并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长. 1:其中第二种情况并不能提升效率,只是为了让cpu能够雨露均沾,实现看起来所有任务都被“同时”执行的效果,如果多个任务都是纯计算的,这种切换反而会降低效率,为此我们可以基于yield来验证.yield本身就是一种在单线…

在互联网公司中,MySQL是使用最多的数据库,那么在并发量大.数据量大的互联网业务中,如果高效的使用MySQL才能保证服务的稳定呢?根据本人多年运维管理经验的总结,梳理了一些核心的开发规范,希望能给大家带来一些帮助.   一.基础规范 数据库字符集默认使用utf8mb4,兼容utf8,并支持存储emoji表情等四字节内容 禁止在线上生产环境做数据库压力测试 禁止从测试.开发环境.本机直连线上生产数据库 禁止在数据库中存储明文密码 禁止在数据库中存储图片.文件等大数据 禁止将业务日志实时保存到数据…

一.线程池实现阻塞IO 二.非阻塞IO模型 三.多路复用,降低CPU占用 四.模拟异步IO 一.线程池实现阻塞IO 线程阻塞IO 客户端 import socket c = socket.socket() c.connect(("127.0.0.1",9999)) while True: msg = input(">>>:") if not msg:continue c.send(msg.encode("utf-8")) dat…

一．协程 ''' def gen(): for i in range(10): yield i # 初始化生成七函数 返回生成器对象,简称生成器 mygen = gen() for i in mygen: print(i) ''' # (1) 用协程改写成生产者消费者 ''' def producer(): for i in range(100): yield i def consumer(): g = producer() for i in g: print(i) ''' # (2) 协程的具…

目录 昨日回顾 GIL全局解释器锁 计算密集型和IO密集型 死锁现象 递归锁 信号量 线程队列 FOFI队列 LIFO队列 优先级队列 今日内容 Event事件 线程池与进程池 异步提交和回调函数 协程 yiled gevent模块 昨日回顾 GIL全局解释器锁 本质上是互斥锁 Cpython才有的 同一个进程下开启多个线程,让并发变成串行,保证线程安全 计算密集型和IO密集型 计算密集型 使用多进程 IO密集型 使用多线程 死锁现象 两个锁在两个或多个线程或进程中被相互调用,从而陷入相互等待的…

Swoole2.0官方默认的实例是短连接的,在请求处理完毕后就会切断redis或mysql的连接.实际项目可以使用连接池实现复用. 实现原理也很简单,使用SplQueue,在请求到来时判断资源队列中是否有可用的连接,如果有直接拿来复用.如果没有就创建一个新的连接.在连接使用完毕后再讲它重新放回到队列,此连接就可以被其他协程复用. $count = 0; $pool = new SplQueue(); $server = new Swoole\Http\Server('127.0.0.1', 95…

闲来无事,将曾经自己写的一个库放出来吧. . 有的时候会有这样子的需求: (1)serverA通过HTTP协议来訪问serverB (2)serverA可能会并发的像B发送非常多HTTP请求 类似于上述的需求.可能并不常见. ..由于在业务中确实遇到了这样子的场景,所以就自己动手开发了一个库. .. 实现原理: (1)底层IO通过netty搞 (2)维护一个tcp的长连接池,这样子就不用每次发送请求还要建立一个tcp连接了... 以下直接来看怎么用吧: (1)最常规的使用方法,向www.baid…