原文:http://www.talkwithtrend.com/Article/207511 池(Pool)是WebSphere中最常涉及的概念之一.从网络.Web 服务器.Web 容器.EJB 容器,一直到数据源,每一个环节都线程池.连接池的影子.要想恰当配置这些池的大小,首先要了解漏斗模型. 通常,WebSphere应用中的一个请求到达服务器,到真正开始处理,要经过一系列的连接池.广域网上可能有大量的并发用户同时访问Web服务器,Web服务器上同时活动(Active)的连接可能高达10000

目录 进程池线程池的使用***** 进程池/线程池的创建和提交回调 验证复用池子里的线程或进程 异步回调机制 通过闭包给回调函数添加额外参数(扩展) 协程*** 概念回顾(协程这里再理一下) 如何实现协程 生成器的yield 可以实现保存状态(行不通) gevent模块实现 利用gevent在单线程下实现并发(协程) I/O 模型(只放了几张图) 阻塞I/O模型 非阻塞I/O模型 多路复用I/O模型 信号驱动I/O模型 异步I/O模型 进程池线程池的使用***** 无论是开线程还是开进程都会消耗

android 中的线程池 线程池的优点: 1 重用线程池中的线程,避免了线程的创建和销毁带来的性能开销 2 能有效的控制最大并发数,避免大量线程之间因为喜欢抢资源而导致阻塞 3 能够对线程进行简单的管理,提供定时执行以及指定间隔时间循环执行等 android 中的线程池源自java 中的Executor,Executor是一个接口,正真的实现是ThreadPoolExecutor. ThreadPoolExecutor 提供参数配置线程池. 下面是一个常用的构造方法: public Threa

需要注意一下不能无限的开进程,不能无限的开线程最常用的就是开进程池,开线程池.其中回调函数非常重要回调函数其实可以作为一种编程思想,谁好了谁就去掉 只要你用并发,就会有锁的问题,但是你不能一直去自己加锁吧那么我们就用QUEUE,这样还解决了自动加锁的问题由Queue延伸出的一个点也非常重要的概念.以后写程序也会用到这个思想.就是生产者与消费者问题 一.Python标准模块--concurrent.futures(并发未来) concurent.future模块需要了解的1.concurent.f

线程 队列:先进先出 堆栈:后进先出 优先级:数字越小优先级越大,越先输出 import queue q = queue.Queue(3) # 先进先出-->队列 q.put('first') q.put(2) # q.put('third') # q.put(4) #由于没有人取走,就会卡主 q.put(4,block=False) #等同于q.get_nowait(), Ture 阻塞,Flase不阻塞,报异常满了 # # q.put(4,block=True,timeout=3) prin

concurrent.futures 这个模块是异步调用的机制concurrent.futures 提交任务都是用submitfor + submit 多个任务的提交shutdown 是等效于Pool中的close+join,是指不允许再继续向池中增加任务,然后让父进程(线程)等待池中所有进程执行完所有任务. 针对计算密集的程序来说 不管是Pool的进程池还是ProcessPoolExecutor()的进程池,执行效率相当 ThreadPoolExecutor 的效率要差很多 所以 当计算密集时

#提交任务的两种方式 #1.同步调用:提交完任务后,就在原地等待任务执行完毕,拿到结果,再执行下一行代码,导致程序是串行执行 一.提交任务的两种方式 1.同步调用:提交任务后,就在原地等待任务完毕,拿到结果,再执行下一行代码,导致程序串行执行 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time import random def produce(name): print('%s is producing' %name) ti

Python并发编程05 /死锁现象.递归锁.信号量.GIL锁.计算密集型/IO密集型效率验证.进程池/线程池 目录 Python并发编程05 /死锁现象.递归锁.信号量.GIL锁.计算密集型/IO密集型效率验证.进程池/线程池 1. 死锁现象 2. 递归锁 3. 信号量 4. GIL全局解释器锁 1. 背景 2. 加锁的原因: 3. GIL与Lock锁的区别 4. 为什么GIL保证不了自己数据的安全? 5. 验证计算密集型.IO密集型的效率 6. 多线程实现socket通信 7. 进程池,线程

concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口,它内部有关的两个池 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用,其基础就是老版的Pool ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 方法 ProcessPoolExecutor(n):n表示池里面存放多少个进程,之后的连接最大就是n的值 submit(fn,*args,**kwargs) 异步提交任务 map(func, *iterables, timeout=None, chunksiz

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

一:进程池与线程池(同步,异步+回调函数)先造个池子,然后放任务为什么要用“池”:池子使用来限制并发的任务数目,限制我们的计算机在一个自己可承受的范围内去并发地执行任务池子内什么时候装进程:并发的任务属于计算密集型池子内什么时候装线程:并发的任务属于IO密集型 #提交任务的两种方式:    # 同步调用:提交完一个任务之后,就在原地等待,等待任务完完整整地运行完毕拿到结果后,再执行下一行代码,会导致任务是串行执行的    # 异步调用:提交完一个任务之后,不在原地等待,结果???,而是直接执行下

python为我们提供的标准模块concurrent.futures里面有ThreadPoolExecutor(线程池)和ProcessPoolExecutor(进程池)两个模块. 在这个模块里他们俩在用法上是一样的. concurrent.futures官方文档: https://docs.python.org/dev/library/concurrent.futures.html #1 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecu

5.GIL vs 互斥锁(*****) 1.什么是GIL(Global Interpreter Lock) GIL是全局解释器锁,是加到解释器身上的,保护的就是解释器级别的数据 (比如垃圾回收的数据) 同一个进程内的所有线程都需要先抢到GIL锁,才能执行解释器代码 2 为什么需要GIL python 中内存管理依赖于 GC(一段用于回收内存的代码) 也需要一个线程 除了你自己开的线程 系统还有一些内置线程 就算你的代码不会去竞争解释器 内置线程也可能会竞争 所以必须加上锁 3.GIL的影响 GI

1.基于多线程实现套接字服务端支持并发 服务端 from socket import * from threading import Thread def comunicate(conn): while True: # 通信循环 try: data = conn.recv(1024) if len(data) == 0: break conn.send(data.upper()) except ConnectionResetError: break conn.close() def server

1.线程池的概念 由于python中的GIL导致每个进程一次只能运行一个线程,在I/O密集型的操作中可以开启多线程,但是在使用多线程处理任务时候,不是线程越多越好,因为在线程切换的时候,需要切换上下文环境,这样会导致CPU的大量开销,同时产生大量的切换时间浪费.为了解决这个问题,线程池概念被提出.预先创建好一个较为优化的数量的线程,让过来的任务立刻能够使用,就形成了线程池.python中的concurrent.futures模块为我们做了很好地封装,该模块为我们封装了线程池和进程池. 2.最佳线

一.概述 1.1.线程池架构图 1. Executor 它是"执行者"接口,它是来执行任务的.准确的说,Executor提供了execute()接口来执行已提交的 Runnable 任务的对象.Executor存在的目的是提供一种将"任务提交"与"任务如何运行"分离开来的机制. 它只包含一个函数接口: void execute(Runnable command) Executor是用来执行提交的Runnable任务的对象,并以接口的形式定义,提供

8.6 GIL锁** Global interpreter Lock 全局解释器锁 实际就是一把解释器级的互斥锁 In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython's memory

线程池和连接池   线程池的原理:     来看一下线程池究竟是怎么一回事?其实线程池的原理很简单,类似于操作系统中的缓冲区的概念,它的流程如下:先启动若干数量的线程,并让这些线程都处于睡眠状态,当客户端有一个新请求时,就会唤醒线程池中的某一个睡眠线程,让它来处理客户端的这个请求,当处理完这个请求后,线程又处于睡眠状态. 为什么要使用线程池: 高峰期客户端请求并发量大,如果为每个客户端请求创建一个新线程的话,那耗费的CPU时间和内存将是惊人的,如果采用一个拥有多个线程的线程池,那将会节约大量的的

线程池是Mysql5.6的一个核心功能,对于服务器应用而言,无论是web应用服务还是DB服务,高并发请求始终是一个绕不开的话题.当有大量请求并发访问时,一定伴随着资源的不断创建和释放,导致资源利用率低,降低了服务质量.线程池是一种通用的技术,通过预先创建一定数量的线程,当有请求达到时,线程池分配一个线程提供服务,请求结束后,该线程又去服务其他请求. 通过这种方式,避免了线程和内存对象的频繁创建和释放,降低了服务端的并发度,减少了上下文切换和资源的竞争,提高资源利用效率.所有服务的线程池本质都是位

mina中有两个线程池概念 1.处理监听建立连接的线程池  2.处理读写事件的线程池 本文中主要探讨读写事件的线程池的选择 这两种都经过实际项目的使用和检测,说说优缺点 早期的项目是用UnorderedThreadPoolExecutor[无序线程池] 特点:线程池管理一个无界阻塞队列,线程在分配事件,并发处理maximumPoolSize个事件, 后面来的事件在没有空闲线程的时候要进入这个无界阻塞队列等待执行 可以看出,他的特点是session之间是没有影响的,从事件的执行效率上要更高一些,但

Socket模拟服务端运行代码: 1:启动服务端监听的服务,并接受客户端的连接 1.1 创建Socket Socket listenSocket=new Socket(AddressFamily.InterNetwork, SocketType.Stream,ProtocolType.Tcp); 1.2绑定端口和ip地址 IPAddress ip = IPAddress.Parse(this.txtIp.Text); IPEndPoint endPoint=newIPEndPoint(ip,