Boost::Asio为同步和异步操作提供了并行支持,异步支持基于前摄器模式,这种模式的优点和缺点可能比只同步或反应器方法要低. 让我们检查一下Boost::Asio是如何实现前摄器模式的,没有引用基于平台的细节. 前摄器设计模式,改编自POSA2 --异步操作 定义一个异步执行的操作,比如socket的异步读和异步写. --异步操作处理器 执行异步操作并在操作完成的时候把事件入队到一个完成事件队列,stream_socket_service等服务可以抽象成异步操作处理器. --完成事件队列 缓

协程 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine. 协程的概念很早就提出来了,但直到最近几年才在某些语言(如Lua)中得到广泛应用. 子程序,或者称为函数,在所有语言中都是层级调用,比如A调用B,B在执行过程中又调用了C,C执行完毕返回,B执行完毕返回,最后是A执行完毕. 所以子程序调用是通过栈实现的,一个线程就是执行一个子程序. 子程序调用总是一个入口,一次返回,调用顺序是明确的.而协程的调用和子程序不同. 协程看上去也是子程序,但执行过程中,在子程序内部可中断,然后转而执行别的子程序,

协程Coroutine: 协程看上去也是子程序,但执行过程中,在子程序内部可中断,然后转而执行别的子程序,在适当的时候再返回来接着执行. 注意,在一个子程序中中断,去执行其他子程序,不是函数调用,有点类似CPU的中断.比如子程序A.B: def A(): print '1' print '2' print '3' def B(): print 'x' print 'y' print 'z' 假设由协程执行,在执行A的过程中,可以随时中断,去执行B,B也可能在执行过程中中断再去执行A,结果可能是:

此文已由作者张耕源授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 在最近发布的 Python 3.5 版本中,官方正式引入了 async/await关键字.在 asyncio [1] 标准库中实现了IO多路复用.原生协程(coroutine)与 事件循环(event loop),让人耳目一新,本文也尝试对 Python 3.5 新增加的原生协程 机制与asyncio标准库相关的内容做一个小结. IO多路复用与协程的引入,可以极大的提高高负载下程序的IO性能表现.几年前,

本章内容: 线程(线程锁.threading.Event.queue 队列.生产者消费者模型.自定义线程池) 进程(数据共享.进程池) 协程 线程 Threading用于提供线程相关的操作.线程是应用程序中工作的最小单元,它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务. threading 模块建立在 _thread 模块之上.thread 模块以低级.原始的方式来处理和控制线程,而 threading

我们首先介绍一下什么是协程.然后详细介绍一下coroutine库,然后介绍一下协程的简单用法,最后介绍一下协程的复杂用法. 一.协程是什么? (1)线程 首先复习一下多线程.我们都知道线程——Thread.每一个线程都代表一个执行序列. 当我们在程序中创建多线程的时候,看起来,同一时刻多个线程是同时执行的,不过实质上多个线程是并发的,因为只有一个CPU,所以实质上同一个时刻只有一个线程在执行. 在一个时间片内执行哪个线程是不确定的,我们可以控制线程的优先级,不过真正的线程调度由CPU的调度决定.

先恶补一下知识点,上节回顾 上下文切换:当CPU从执行一个线程切换到执行另外一个线程的时候,它需要先存储当前线程的本地的数据,程序指针等,然后载入另一个线程的本地数据,程序指针等,最后才开始执行.这种切换称为"上下文切换"("context switch") CPU会在一个上下文中执行一个线程,然后切换到另外一个上下文中执行另外一个线程,上下文切换并不廉价.如果没有必要,应该减少上下文切换的发生 进程: 一个程序需要运行所需的资源的集合每个进程数据是独立的每个进程里

Python线程 Threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元. #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time def show(arg): time.sleep(1) print 'thread'+str(arg) for i in range(10): t = threading.Thread(target=show, args=(i,)) t.start() p

Python的socket高级应用(多进程,协程与异步)

StartCoroutine在unity3d的帮助中叫做协程,意思就是启动一个辅助的线程. 在C#中直接有Thread这个线程,但是在unity中有些元素是不能操作的.这个时候可以使用协程来完成. 使用线程的好处就是不会出现界面卡死的情况,如果有一次非常大量的运算,没用线程就会出现假死的情况. 下面通过一个简单的例子来说明使用协程的好处: void OnGUI() { GUI.Label(new Rect(0, 0, 200, 50), "测试1:" + result); if (GU

这几天深入的研究了一下golang 的协程,读了一个好文 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5OTcxMzE0MQ==&mid=2653369770&idx=1&sn=044be64c577a11a9a13447b373e80082&chksm=bce4d5b08b935ca6ad59abb5cc733a341a5126fefc0e6600bd61c959969c5f77c95fbfb909e3&mpshare=1&sce

从Erlang进程看协程思想 多核慢慢火了以后,协程类编程也开始越来越火了.比较有代表性的有Go的goroutine.Erlang的Erlang进程.Scala的actor.windows下的fibre(纤程)等,一些动态语言像Python.Ruby.Lua也慢慢支持协程. 其实我们听过协程相关很多名词,下面大致来解释一下: OS进程: 进程是资源管理的最小单元,包括进程控制块(PCB).程序段.数据段 OS线程: 线程是程序执行的最小单元,由线程ID,当前指令指针(PC),寄存器集合和堆栈组成

http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/38492937 总结:1.协程相当于多线程但不是,(尽管它们看上去是这样的),它们运行在同一线程中,跟普通的脚本一样 2.协程的方法必须返回值是IEnumerator 3.协程中经常使用yield return语句,它的意思是:现在停止这个方法,然后在下一帧中从这里重新开始! 4.协程方法的调用: (1)StartCoroutine(方法名());//这种没法单个终止 (2)StartCoroutin

在引出协成概念之前先说说python的进程和线程. 进程: 进程是正在执行程序实例.执行程序的过程中,内核会讲程序代码载入虚拟内存,为程序变量分配空间,建立 bookkeeping 数据结构,来记录与进程有关的信息, 比如进程 ID,用户 ID 等.在创建进程的时候,内核会为进程分配一定的资源,并在进程存活的时候不断进行调整,比如内存,进程创建的时候会占有一部分内存. 进程结束的时候资源会释放出来,来让其他资源使用.我们可以把进程理解为一种容器,容器内的资源可多可少,但是在容器内的程序只能使用容

0. 什么是线程(thread)? 线程,有时被称为轻量级进程(Lightweight Process,LWP),是程序执行流的最小单元.一个标准的线程由线程ID,当前指令指针(PC),寄存器集合和堆栈组成. 另外,线程是进程中的一个实体,是被CPU独立调度和分派的基本单位,线程自己不独立拥有系统资源,但它可与同属一个进程的其它线程共享该进程所拥有的全部资源. 一个线程可以创建和撤消另一个线程,同一进程中的多个线程之间可以并发执行.由于线程之间的相互制约,致使线程在运行中呈现出间断性.线程也有就

一. 进程 1. 多进程multiprocessing multiprocessing包是Python中的多进程管理包,是一个跨平台版本的多进程模块.与threading.Thread类似,它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程.该进程可以运行在Python程序内部编写的函数.该Process对象与Thread对象的用法类似. 创建一个Process实例,可用start()方法启动. join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步.

这个文章理好了脉落. http://python.jobbole.com/86069/ 我练 习了一番,感受好了很多... Python由于众所周知的GIL的原因,导致其线程无法发挥多核的并行计算能力(当然,后来有了multiprocessing,可以实现多进程并行),显得比较鸡肋.既然在GIL之下,同一时刻只能有一个线程在运行,那么对于CPU密集的程序来说,线程之间的切换开销就成了拖累,而以I/O为瓶颈的程序正是协程所擅长的: 多任务并发(非并行),每个任务在合适的时候挂起(发起I/O)和恢复

对于IO密集型的程序,一般比较高效的做法是选择异步来实现,因为使用异步的方法更容易写出高效的程序.然而使用异步的话,经验较少的人往往会使自己的程序结构变得很混乱,进而导致程序的可读性变差.记得有人说过,在硬件飞速发展的现在,程序的可读性和可维护性的重要性在不断提高,甚至有一种更激进的说法,程序的可读性是第一位的.从Boost的1.54版本开始,coroutine引入了一种新型的协程,stackfull协程,之前Boost库的协程是stackless协程.对于这两者的区别,我仅知道stackles

1.协程 #协程 又称微线程 是一种用户的轻量级线程 程序级别代码控制 就不用加机器 #不同函数 = 不同任务 A函数切到B函数没有进行cpu级别的切换,而是程序级别的切换就是协程 yelied #单线程下多个任务流用协程,比如打电话可以切换,nginx #爽妹给你打电话的时候,她不说话,刘征电话过来时候你可以切过去,这时候要是爽妹说话,就会bibi响 ''' 协程的好处: 无需线程上下文切换的开销 无需原子操作锁定及同步的开销 "原子操作(atomic operation)是不需要synchr

简介 没有切换开销.因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,没有线程切换的开销,因此执行效率高, 不需要锁机制.因为只有一个线程,也不存在同时写变量冲突,在协程中控制共享资源不加锁,只需要判断状态就好了,所以执行效率比多线程高很多 Python对协程的支持还非常有限,用在generator中的yield可以一定程度上实现协程. yield 传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息,一个线程取消息,通过锁机制控制队列和等待,但一不小心就可能死锁. 如果改用协程,生产者生产消息后,直接通过y

1.进程和线程  进程定义:进程是正在运行的程序的实例,进程是内核分配资源的最基本的单元,而线程是内核执行的最基本单元,进程内可以包含多个线程,只要记住这三个要点,就可以很清楚的理清进程和线程的行为模式. 程序在运行的时候是需要操作系统分配内存和其他硬件资源的,所以将运行的程序抽象为进程,一开始操作系统只能执行单一的进程,后来使用分时间片运行多个进程产生了多任务系统 而线程的出现,是由于进程开销比较大,还有就是进程之间的资源隔离,导致数据沟通复杂,所以产生线程. 进程和进程之间是资源隔离的,所以