1.单线程tornado.web:基础web框架模块tornado.ioloop:核心IO循环模块,高效的基础.封装了:1.asyncio 协程,异步处理2. epoll模型:水平触发(状态改变就询问,select(),poll()), 边缘触发(一直询问,epoll())3.poll 模型:I/O多路复用技术4.BSD(UNIX操作系统中的一个分支的总称)的kqueue(kueue是在UNIX上比较高效的IO复用技术) epoll和kqueue的区别如下: 'epoll'仅适用于文件描述符,在

目录1.高性能RPC框架:Socean.RPC 前言 经过一段时间的优化,Socean.RPC的性能又提高了一些,不过这差不多是socketAPM模型的极限了.本框架仅仅2000多行代码,无第三方框架引用,在双核PC上测试大约并发量13w.响应时间0.04ms,基本上实现了本框架的最初设计目的----用少量的代码实现一个高性能.高稳定性.高响应速度的RPC框架,不过跟其他RPC框架相比还少了动态代理这一块,先用常规序列化吧,以后应该会加上. 本次测试是在笔记本上运行的,CPU是i5 6200U(

-------------------简介------------------- 1.概念:     Tornado全称Tornado Web Server,是一个用Python语言写成的Web服务器兼Web应用框架,由FriendFeed公司在自己的网站FriendFeed中使用,被Facebook收购以后框架在2009年9月以开源软件形式开放给大众.   2.特点:     1.作为Web框架,是一个轻量级的Web框架,类似于另一个Python web框架Web.py,其拥有异步非阻塞IO的

add by zhj: 在Benchmark of Python WSGI Servers一文中,作者进行详细分析,得出的结论是gevent在所有WSGI Server(包括Tornado.Uwsgi等)中性能最好. 另外,我想说gevent适合socket IO,其它类型的IO,如磁盘IO是否适合就不清楚了. 原文:https://co-ding.com/?p=356#comment-6036 我的一个线上web服务在生产中遇到一个性能问题:当初为了方便选择了wsgi(众所周知wsgi协议,不

web框架的本质其实就是socket服务端再加上业务逻辑处理, 比如像是Tornado这样的框架. 有一些框架则只包含业务逻辑处理, 例如Django, bottle, flask这些框架, 它们的使用需要依赖包含socket的第三方模块(即 wsgiref)来运行 在python中常见的web框架构建模式有以下两种: MVC框架:Models 数据相关操作Views 模板html文件Controllers 业务逻辑 mvc类似于抽象工厂设计模式,确认了架构以后才考虑应用设计模式, 三层架构大于

转载自http://www.php.cn/python-tutorials-284773.html 高性能服务器TornadoPython的web框架名目繁多,各有千秋.正如光荣属于希腊,伟大属于罗马.Python的优雅结合WSGI的设计,让web框架接口实现千秋一统.WSGI 把应用(Application)和服务器(Server)结合起来.Django 和 Flask 都可以结合 gunicon 搭建部署应用. 与 django 和 flask 不一样,tornado 既可以是 wsgi 应

Tronado为何物 Tornado全称Tornado Web Server,是一个用Python语言写成的Web服务器兼Web应用框架,由FriendFeed公司在自己的网站FriendFeed中使用,被Facebook收购以后框架在2009年9月以开源软件形式开放给大众. 特点 作为Web框架,是一个轻量级的Web框架,类似于另一个Python web框架Web.py,其拥有异步非阻塞IO的处理方式. 作为Web服务器,Tornado有较为出色的抗负载能力,官方用nginx反向代理的方式部署

针对web高并发量的处理 针对高并发量的处理 一个老生常谈的话题了 至于需要运维支持的那些cdn.负载均衡神马的就不赘述了 你们都懂的 虫子在此博文只讲一些从程序角度出发的一些不错的解决方案. 至于从数据库角度的性能方案.虫子另开博文. 1. 首推静态化 推荐指数五颗星 满星五颗 只要是大型互联网应用基本上离不开这个概念,IIS自带的伪静态化不谈,但是想做好静态化并不是一个容易的过程 动态和静态之间的取舍需要用一个平衡的战略眼光来看待 举个例子 当初在盛大游戏的时候 遭遇永恒之塔aion上线,悲

C#不用union,而是有更好的方式实现   用过C/C++的人都知道有个union,特别好用,似乎char数组到short,int,float等的转换无所不能,也确实是能,并且用起来十分方便.那C#为什么没有这个关键字呢?怎么实现这个功能?其实C#只是没有了这个关键字,但是功能是能实现的,而且也是非常方便,并且是安全的.网上有人用StructLayout特性来实现union,也确实是实现了一些功能.比如:C/C++:    union {        unsigned char ch    

1.并发量 并发量也就是同时运行的量.比如100个用户同时登录,那么并发量就是100.当然这100个用户可以进行参数化,也可以采用设置虚拟用户数(vuser). 2.迭代 迭代就是单个用户运行的次数.比如1个用户登录,迭代2次,那这个用户就是登录2遍.100个用户登录,迭代100次,就是运行100*100次. 并发量5,迭代1,5队同时进行,每队只有1个 并发量5,迭代5,5队同时进行,每队有5个 3.压力与并发和迭代的关系 压力和迭代没有关系,只和并发有关系. 1队用户同时进行,每队有100个

1.本例采用postgresql数据库,创建数据表 user_tbl ),signup_date date); 2.webapi接口 (1)tornado框架配置 t_tornado.py #-*- coding:UTF-8 -*- import tornado.httpserver import tornado.ioloop import tornado.options import tornado.web from tornado.options import define,options

Created on 2013-8-5URL : http://blog.sina.com.cn/s/blog_a502f1a30101mi6t.html@author: zhxfl转载请说明出处 cudaDeviceProp prop; int count; ( cudaGetDeviceCount( &count ) ); ; i< count; i++) { ( cudaGetDeviceProperties( &prop, i ) ); printf( " ---

在实际做压力测试的过程中,我们有时不知道用怎样的并发量比较好,下面是几个用PV量去确定并发量的公式,这个在我们公司是比较适用的,大家可以根据自己的业务进行运算. 方法一:这个方法是我在网上查到的80-20原则,具体运算方法为: X*0.8/(8*60*60*0.2) 说明:X为要压测页面的PV量 方法二:这个是将PV量除以高峰时段小时(比如9:00-17:00,就是8个小时),再除以60*60细化到秒,然后乘以12倍,已获得想要的并发量 (X/8/60/60)*12 说明:X为要压测页面的PV量

内容目录: 路由系统 模板引擎 cookie 加密cookie 自定义api 自定义session 自定义form表单验证 异步非阻塞 web聊天室实例 路由系统 路由系统其实就是 url 和 类 的对应关系,这里不同于其他框架,其他很多框架均是 url 对应 函数,Tornado中每个url对应的是一个类. 具有以下特性: a.原生支持restful b.支持二级域名方式 #默认为www.jabe.com application = tornado.web.Application([ (r"/

内容目录: JSONP应用 瀑布流布局 组合搜索 多级评论 tornado框架简介 JSONP应用 由于浏览器存在同源策略机制,同源策略阻止从一个源加载的文档或脚本获取或设置另一个源加载的文档的属性. 特别的:由于同源策略是浏览器的限制,所以请求的发送和响应是可以进行,只不过浏览器不接受罢了. 浏览器同源策略并不是对所有的请求均制约: 制约: XmlHttpRequest 不制约(不生效)的标签: img.iframe.script等具有src属性的标签 JSONP(JSONP - JSON w

先贴上Application这个类的源码. class Application(httputil.HTTPServerConnectionDelegate): """A collection of request handlers that make up a web application. Instances of this class are callable and can be passed directly to HTTPServer to serve the a

1.概念 我们在日常工作中经常会听到QPS/TPS这些名词,也会经常被别人问起说你的系统吞吐量有多大.一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联,单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐 能力越低,反之越高.这个问题从业务上来讲,可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量或者每秒钟最大能处理的请求数.系统吞吐量的几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间. QPS: 每秒钟处理完请求的次数:注意这里是处理

redis是什么? mysql是一个软件,帮助开发者对一台机器的硬盘进行操作. redis是一个软件,帮助开发者对一台机器的内存进行操作. redis缓存 可达到瞬间并发量10W+ 高并发架构系列:Redis为什么是单线程.及高并发快的3大原因详解 http://m.sohu.com/a/282430394_99994950?qq-pf-to=pcqq.group https://www.cnblogs.com/liuqingzheng/p/9833534.html 特点 - 可以做持久化: -

安装jinja2包 pip install jinja2 定义继承tornado.web.RequestHandler的子类BaseHandler.如果请求处理类继承这个类将会使用jinja模板引擎:如果请求处理类继承tornado.web.RequestHandler,则会使用Tornado框架的模板引擎. import os from jinja2 import Environment, FileSystemLoader, TemplateNotFound from tornado.web

AB(ApacheBench) 是 Apache 自带的超文本传输协议 (HTTP) 性能测试工具. 其设计意图是描绘当前所安装的 Apache 的执行性能, 主要是显示 Apache 每秒可以处理多少个请求. 打开Apache服务器的安装路径(以xampp为例来说明),在bin目录中有一个ab.exe的可执行程序,它就是要介绍的网站并发量测试工具. 一, 工具使用方法: 首先需要注意的是,直接双击是无法正确运行的.在Windows系统的命令行下,进入ab.exe程序所在的目录,执行改程序. d

趁着这几天有时间,就简单的学了一下tornado框架,简单做了个自动翻译的页面 仅为自己学习参考,不作其他用途 文件夹目录结构如下: . ├── server.py ├── static │   └── css │   └── bootstrap.min.css └── templates └── index.html static:主要存放一些css,js及图片文件 templates:主要存放html页面文件 页面如下:(可能有点丑) 主要思路是: 本地启动tornado框架服务 - 浏览器