Nginx服务器web请求处理机制 从设计架构来说,Nginx服务器是与众不同的.不同之处一方面体现在它的模块化设计,另一方面,也是最重要的一方面,体现在它对客户端请求的处理机制上. Web服务器和客户端是一对多的关系,Web服务器必须有能力同时为多个客户端提供服务.一般来说,完成并发处理请求工作有三种方式可供选择.多进程.多线程.异步方式. 多进程方式 多进程方式是指,服务器每当接收到一个客户端时,就由服务器主进程生成一个子进程出来和该客户端建立连接进行交互,直到连接断开,改子进程就结束了.…

 gdb调试多进程和多线程命令 来源:http://blog.csdn.net/pbymw8iwm/article/details/7876797 1. 默认设置下,在调试多进程程序时GDB只会调试主进程.但是GDB(>V7.0)支持多进程的分别以及同时调试,换句话说,GDB可以同时调试多个程序.只需要设置follow-fork-mode(默认值:parent)和detach-on-fork(默认值:on)即可.       follow-fork-mode  detach-on-fork   …

Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,它非常特殊.普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程),然后,分别在父进程和子进程内返回. 子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID.这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getpid()就可以拿到父进程的ID. Python的os模块封装了常见的系统调用,其中就包括fork…

在上一章中,学习了Python多进程编程的一些基本方法:使用跨平台多进程模块multiprocessing提供的Process.Pool.Queue.Lock.Pipe等类,实现子进程创建.进程池(批量创建子进程并管理子进程数量上限)以及进程间通信.这一章学习下Python下的多线程编程方法. 一.threading 线程是操作系统执行任务的最小单元.Python标准库中提供了threading模块,对多线程编程提供了很便捷的支持. 下面是使用threading实现多线程的代码: #!/usr/…

当面临这些问题的时候,有两个关键词无法绕开,那就是并行和并发. 首先,要先了解几个概念: 1.进程是程序的一次执行. 2.进程是资源分配的基本单位(调度单位). 3.一个进程可以包括多个线程. 4.在单CPU计算机中,有一个资源是无法被多个程序并行使用的:CPU. 5.操作系统调度器:拆分CPU为一段段时间的运行片,轮流分配给不同的程序. 6.操作系统内存管理模块:管理物理内存.虚拟内存相关的事务. 由于CPU同时刻只能执行一个进程,如果我们不加以控制的话,一个进程可能使用CPU直到运行结束,于…

多任务才有多进程和线程: 线程是最小的执行单元,而进程由至少一个线程组成.如何调度进程和线程,完全由操作系统决定,程序自己不能决定什么时候执行,执行多长时间. 多进程和多线程的程序涉及到同步.数据共享的问题,编写起来更复杂. 子进程永远返回0,而父进程返回子进程的ID.这样做的理由是,一个父进程可以fork出很多子进程,所以,父进程要记下每个子进程的ID,而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID. 1.fock()只在linux/unix下可以使用 os.fork() 2.mu…

前言 最近在学习php多进程和多线程的编程.说实话,这两样在工作中几乎都没有用到,毕竟php并不以异步处理擅长,对于网络请求同步处理可以解决绝大多数问题.但是既然有这样的机制,也了解一下,对于以后接触别的语言也有好处. php处理请求机制 以nginx作为web服务器为例,nginx将对php发起的http请求交给FastCGI进程监听的IP地址及端口,由php-fpm(FastCGI Process Manager)作为动态解析服务器处理,最后再把处理结果交给nginx,nginx再返回给客户…

多任务的两种方式:多进程和多线程. 如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker. 如果用多线程实现Master-Worker,主线程就是Master,其他线程就是Worker. 多进程模式最大的优点就是稳定性高,缺点是创建代价大 过多的线程切换消耗资源. 计算密集型任务:使用像C语言,实现效率较高 IO密集型任务:使用脚本语言 例如python开发效率最高 异步IO,Python语言,单线程的异步编程模型称为协程 现代操作系统对IO操作已经做了巨…

''' 学习多进程和多线程 ''' import multiprocessing def deadLoop(): while True: pass if __name__ == '__main__':#多进程必须写这一行 p1 = multiprocessing.Process(target=deadLoop) p1.start() deadLoop() ''' 测试发现多进程能让cpu到百分之60, ''' import threading def test(): while True: pa…

了解线程和进程 进程 程序:磁盘上的可执行二进制文件,并无运行状态. 进程:就是一个正在运行的任务实例(存活在内存里). 获取当前电脑的CPU核心数: pip install psutil >>> import psutil>>> psutil.cpu_count()4 我的电脑CPU只有一个核心:我同时可以工作几个任务 核心数对应的是计算机同时可以执行的最大任务数 CPU切换执行每一个任务,100个任务:中断的执行(切换)速度非常快,人的肉眼是捕捉不到的. 并发:同一…