开发工作中,经常会碰到进程池或者线程池,或者其它的资源池.在这里,用erlang实现一个简单的进程池. erlang进程是非常轻量级的,这个进程池的主要目的是用一种通用的方式去管理和限制系统中运行的资源占用.当运行的工作者进程数量达到上限,进程池还可以把任务放到队列中,只要进程资源被释放,排队的任务就能获得运行,否则任务只能阻塞. 这是进程池的监督树: ppool_supersup监督着所有的进程池.一个进程池由ppool_sup.ppool_serv和worker_sup监督的工作者进程池组成…

转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_96b8a1540101542m.html 主要组成部分: https://github.com/devinus/poolboy https://github.com/bfrog/hottub https://github.com/aberman/pooly…

erlang的实现一个简单的进程池. erlang进程是非常轻量级的,这个进程池的主要目的是用一种通用的方式去管理和限制系统中运行的资源占用.当运行的工作者进程数量达到上限,进程池还可以把任务放到队列中,只要进程资源被释放,排队的任务就能获得运行,否则任务只能阻塞. 这是进程池的监督树 ppool_supersup监督着所有的进程池.一个进程池由ppool_sup.ppool_serv和worker_sup监督的工作者进程池组成.ppool_serv提供对外的进程池调用api,ppool_sup…

本文转至http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4465768.html,在其基础上进行了一些小小改动. 在利用Python进行系统管理的时候,特别是同时操作多个文件目录,或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间.当被操作对象数目不大时,可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程,十几个还好,但如果是上百个,上千个目标,手动的去限制进程数量却又太过繁琐,此时可以发挥进程池的功效.Pool可以提供指定数量的进程供用户…

参照<programing erlang>书例子,测试erlang创建进程性能 创建N个进程 都wait,然后挨个发送die关闭进程,代码如下: 测试场景:200w进程.MacBook Pro 2013(I5/16G) 测试结果: processes:max(2000000).Maximun allowed processes:16777216Process spawn time Total 8.09(15.262)s,item 4.045(7.631)us 运行进程CPU占用130%,内存峰…

背景 net旧项目使用32位生成的HashCode,存储到数据库中.迁移到64位上,就需要对HashCode做兼容处理. 解决方案 1:进程池配置支持32位程序. 2:对Hashcode做兼容处理,[推荐]. 兼容实现 static void Main(string[] args) { string test = "hello"; //-327419862 64位下 //-695839 32位下 int bit = test.GetHashCode(); int hashCode =…

引言 让服务器在启动阶段调用fork创建一个子进程池,通过子进程来处理客户端请求.子进程与父进程之间使用socketpair进行通信(为了方便使用sendmsg与recvmsg,如果使用匿名管道,则无法使用以上两个函数).以下针对TCP进行分析. server端使用select轮询用于监听客户端请求的被动套接字fd_listen以及用于父子之间通信的socketpair.每当客户端有请求时,server端会将由accept返回的用于与客户端通信的socket描述符通过socketpair发送给一…

结束昨晚开始的测试. 最后一个POOL. A,使用POOL的返回结果 #coding: utf-8 import multiprocessing import time def func(msg): print 'msg:', msg time.sleep(3) print 'end' return 'done', msg if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(processes=3) result = [] for i i…

进程池 import multiprocessing import time def do_calculation(data): print(multiprocessing.current_process().name + " " + str(data)) time.sleep(3) return data * 2 def start_process(): print ('Starting', multiprocessing.current_process().name) if __n…

之前文章对python中进程池的原理.数据流以及应用从代码角度做了简单的剖析,现在让我们回头看看标准库中对进程池的实现都有哪些值得我们学习的地方.我们知道,进程池内部由多个线程互相协作,向客户端提供可靠的服务,那么这些线程之间是怎样做到数据共享与同步的呢?在客户端使用apply/map函数向进程池分配任务时,使用self._taskqueue来存放任务元素,_taskqueue定义为Queue.Queue(),这是一个python标准库中的线程安全的同步队列,它保证通知时刻只有一个线程向队列添加…