Awesome-asyncio 是 Timo Furrer 发起并维护的 Python Asyncio 资源列表。本项目是其中文版，在这里，收集了大量的 Asyncio 的最棒、最新的资源，供大家探索 Python 异步编程世界。
网络应用需要处理的无非就是两大类问题，网络I/O，数据计算。相对于后者，网络I/O的延迟，给应用带来的性能瓶颈大于后者。
翻译自 Unveiling the Future of Application Networking: Trends and Impacts 。
互联网时代，业务系统的主要特点是用户多、请求量大。尤其在中国这样拥有庞大用户基数的环境下，不用说阿里巴巴、京东这类需要满足双十一大促时每秒几万甚至几十万订单的系统，即使是一些垂直领域的业务系统（如三甲医院的挂号系统）每天也有不小的访问量。
在开始今天的内容之前，我们先来回顾一下之前提到过的知识点（具体内容可以回复“架构师一席谈”）： 1.在一台电脑上，使用异步编程可以提高cpu的使用效率 2.使用Actor模型，实现同一台电脑上，在并发环境下的串行操作，保证事务执行的正确 3.在多服务器环境下，actor模型配合Zookeeper，可以实现在多服务器环境下的串行操作，保证事务执行正确 4.对应用进行读写分离的设计，做到“写服务”（有状态）执行正确，同时又能方便地（增加服务器）提高“读服务”（无状态）的性能 所以，在服务实现的内部，异步已经无处
1) 用户首次访问或小程序同步更新时，命中环境预加载 2) 用户非首次访问，命中环境预加载 3) 用户非首次访问，未命中环境预加载
学Python，想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富，开源项目也非常多。
异步编程是一种编程范式，它允许我们同时处理多个任务，而不必等待每个任务完成。在传统的同步编程中，我们通常是按顺序执行代码，一次只处理一个任务，直到完成后才继续执行下一个任务。而在异步编程中，我们可以同时处理多个任务，并在任务完成时处理它们的结果。
参考： Netty权威指南第一版 Java 网络IO编程总结（BIO、NIO、AIO均含完整实例代码）
各位大佬们！今天我要和大家分享一个有关Python的技巧，让你轻松实现高效的网络爬虫！网络爬虫是在互联网时代数据获取的一项关键技能，而Python作为一门强大的编程语言，为我们提供了许多方便而高效的工具和库。让我们一起来揭开它的神奇力量吧！
翻译自：https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/Concurrency.html
高性能和高并发，听着就有点类似，并且他们还经常一起提及，比如提高我们的并发性能，显然，高性能可以提高我们的并发，但是细化来看，他们是有区别的，他们的考量点的维度不同。高性能需要我们从单机维度到整体维度去考虑，更多的是先从编码角度、架构使用角度去让我们的单机（单实例）有更好的性能，然后再从整个系统层面来拥有更好的性能；高并发则直接是全局角度来让我们的系统在全链路下都能够抗住更多的并发请求。
Android系统中规定耗时任务需要在异步线程中进行，特别是网络请求必须在异步线程中进行否则会抛出NetworkOnMainThreadException,但是在一些特殊的情况我们需要保证在获得到网络请求结果之后在进行余下操作，这时候便需要在UiThread中进行相关操作。
gevent是一个基于libev的并发库。它为各种并发和网络相关的任务提供了整洁的API。 嗯，确实很简洁，很易使用。待会我们就见识到了。 同步IO 我们知道对于网络请求这种IO bound的场景来说，最怕的就是某个请求阻塞了其余的操作，让并发性大大降低。
在web2.0的时候，其实前端就很熟悉异步编程了，只不过那时大家使用的是ajax（典型的网络请求）实现的，还有一些前端的事件机制（针对事件定义回调事件）。
1.RxJava概述 ReactiveX与RxJava 在讲到RxJava之前我们首先要了解什么是ReactiveX，因为RxJava是ReactiveX的一种Java实现。 ReactiveX是Reactive Extensions的缩写，一般简写为Rx，微软给的定义是，Rx是一个函数库，让开发者可以利用可观察序列和LINQ风格查询操作符来编写异步和基于事件的程序，开发者可以用Observables表示异步数据流，用LINQ操作符查询异步数据流， 用Schedulers参数化异步数据流的并发处理，Rx可
作者 | 白宇（经授权转载自公众号有道技术团队） 编辑 | 刘振宇 本文主要讲解Java语言异步非阻塞模型的原理，以及核心设计模式“Promise”的基本特性。 1概述 异步非阻塞 [A] 是一种高性能的线程模型，在 IO 密集型系统中得到广泛应用。 在该模型下，系统发起耗时请求后不需要等待响应，期间可以执行其他操作；当收到响应后，系统收到通知并执行后续处理。由于消除了不必要的等待，这种模型能够充分利用 cpu、线程等资源，提高资源利用率。 然而，异步非阻塞模式在提升性能的同时，也带来了编码实现上的复杂性。
一讲到网络编程的I/O模型，总会涉及到这几个概念。问了很多人，没几个能清晰地讲出他们之间的区别联系，甚至在网络上也有很多不同的观点，也不知是中国文字释义的博大精深，还是本来这几个概念就是绕人不倦。今天我也来给大家讲解一下我对这几个概念的理解。
为了做到无损切换并且考虑到主机可能发生磁盘损坏且无法恢复的场景，需要用到日志复制技术，将本地日志及时同步到其他节点。实现方式有三种：
尽管 Dart 是个单线程任务，但它提供 Future、Stream、后台任务以及其他特性用于编写现代异步程序以及响应式程序(Flutter)。本文讲的是 Dart 后台任务的基础：Isolate 和事件循环。
该示例代码创建了一个包含 9 个元素的 Vec，然后使用 Arc 和 Mutex 包装了该 Vec。接着，我们创建了 3 个线程，每个线程负责修改 Vec 的三分之一元素的值。在每个线程的执行体中，我们使用 Mutex 来获取 Vec 的写锁，并修改 Vec 中的元素。最后，我们等待所有线程完成，并输出修改后的 Vec。
但nodejs不是给每个功能拓展一个对象，而是拓展一个process对象，再通过process.binding拓展js功能。Nodejs定义了一个js对象process，映射到一个c++对象process，底层维护了一个c++模块的链表，js通过调用js层的process.binding，访问到c++的process对象，从而访问c++模块(类似访问js的Object、Date等)。
比如在调用线程里面异步打日志，为了不让日志打印阻塞调用线程，会把日志设置为异步方式。如图 所示的日志异步化打印，使用一个内存队列把日志打印异步化，然后使用单一消费线程异步处理内存队列中的日志事件，执行具体的日志落盘操作（本质是一个多生产单消费模型），在这种情况下，调用线程把日志任务放入队列后会继续执行其他操作，而不再关心日志任务具体是什么时候入盘的。
在网络世界中，DNS（Domain Name System）扮演着重要的角色，它是一种分布式数据库系统，用于将域名（如 google.com）转换为相应的 IP 地址（如 172.217.7.206）。DNS 可以被视为互联网的地址簿，因为它允许我们通过易于记忆的域名来访问互联网上的各种资源。在这篇博客中，我们将深入探讨 Python 中的 DNS，包括其原理、相关的 Python 库以及一些实际应用示例。
摘要：本文介绍了如何使用Python的asyncio库和多线程实现高并发的异步IO操作，以提升爬虫的效率和性能。通过使用asyncio的协程和事件循环，结合多线程，我们可以同时处理多个IO任务，并实现对腾讯新闻网站的高并发访问。
Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。
总述 Node和c#分别作为动态弱类型语言和静态强类型语言中的典型代表，带来了在代码结构，工程组织上的极大区别，两者截然不同的异步模型也可堪一列。面试时也常有人问道，这里总结下这个问题。 类型系统 Node和C#都有相似的基础类型，但是这些类型在编译及运行时行为有很大的差别。 C#在编译过程中会检查类型匹配，类型转换，仅允许安全的隐式转换（int->double），有精度损失的（double->int）转换则必须进行显示的转换，不同类型的转换更是需要api(Convert)支持。 Node 则会按照
本来想对netty的源码进行学习和探究，但是在写netty之前许多底层的知识和原理性的东西理解清楚，那么对学习网络通讯框架的效果则会事半功倍。
在过去的几年里，NoSQL数据存储的工作让我对应用程序的方向有了一些见解，因为NoSQL成为了主流的数据存储和检索方法，至少对网络和基于云的程序来说是这样的（企业级应用最终也会这样，但这需要花费较长的时间）。多年来，我学会了相信自己的直觉，我的直觉告诉我，这种方法很有价值，应该有人去探索——即使我个人没有时间来写这个系统。
FileStream 目录： 如何去理解FileStream? FileStream的重要性 FileStream常用构造函数（重要） 非托管参数SafeFileHandle简单介绍 FileStre
最近在读一本<<软件架构设计:大型网站技术架构与业务融合之道>>,它就像是把你平时一点点积累的知识有条理且有深度的整合。一步一步的将读者断断续续的知识接起来。以下文章是记录书本中的一些知识并加以拓展。
前言 Retrofit是Square公司开发的一款针对Android网络请求的框架，Retrofit2底层基于OkHttp实现的，而OkHttp现在已经得到Google官方认可，不了解OKHttp的请
大数据时代，网站数据的高效抓取对于众多应用程序和服务来说至关重要。传统的同步爬虫技术在面对大规模数据抓取时往往效率低下，而异步爬虫技术的出现为解决这一问题提供了新的思路。本文将介绍如何利用aiohttp异步爬虫技术实现网站数据抓取，以及其在实际应用中的优势和注意事项。
如何提升存储系统的性能是一个对存储工程师们来说是永恒的大命题，解决这个问题并没有一击即中的银弹，IO性能的优化都在细节里。今天我们来讲一讲性能和IO模型之间的关系。
HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了，越来越多应用程序需要直接通过 HTTP 协议来访问网络资源。一般的情况下我们都是使用浏览器来访问一个 WEB 服务器，用来浏览页面查看信息或者提交一些数据、文件上传下载等等。不通过浏览器来访问服务器的资源呢？一种常见的场景是，通过向另一个 http 服务器发送请求，获得数据。最常规的做法是使用同步 http 请求的方式，即下文展示的同步模式。
应用程序设计和架构优化是提高 ASP.NET Core 应用程序性能的重要方面之一。适当的设计模式是优化架构的关键之一。设计模式是解决特定问题的经验总结，能够提高代码的可读性、可维护性和可扩展性，从而间接地提高了性能。下面是一些在 ASP.NET Core 中常用的设计模式：
User space（用户空间）和 Kernel space（内核空间）。Linux里面这么设计的目的主要是为了安全，即使用户空间崩溃了，内核也不受影响。所以在Linux世界，进程不能直接访问硬件设备，当进程需要访问硬件设备(比如读取磁盘文件，接收网络数据等等)时，必须由用户态模式切换至内核态模式，通过系统调用访问硬件设备。
欢迎来到我们的API设计原则系列。在这个系列中，我们会探讨如何设计出最优性能和高度可扩展的API。接下来，我们将深入学习那些能够最大化提升API性能和扩展性的设计原则。通过运用这些原则，你将能够设计出能够提供卓越用户体验、应对日益增长的工作量，并推动系统成功发展的API。
一、课程介绍 直接开门见山吧，在学习之前阿笨想问大家一句，关于WebService远程过程调用技术(RPC) 你真的会了吗？不要跟老夫扯什么WebService技术已经过时，如果你的内心有在偷偷告诉你其实我是真的不会WebService的话，那么恭喜你，因为你在这茫茫的IT编程世界里找到了这本《C#远程调用技术WebService葵花宝典》！曾经有一位不知名的讲师说过这么一句名言: 一门RPC技术不会，那么千万万门RPC技术将都不会！ 本次阿笨的分享课包含以下知识点。 1、C# WebService常
本篇随笔将讲解一下Android的多线程的知识，以及如何通过AsyncTask机制来实现线程之间的通信。
通常Java开发人员喜欢使用同步代码编写程序,因为这种请求(request)/响应(response)的方式比较简单，并且比较符合编程人员的思维习惯;这种做法很好，直到系统出现性能瓶颈；在同步编程方式时由于每个线程同时只能发起一个请求并同步等待返回，所以为了提高系统性能，此时我们就需要引入更多的线程来实现并行化处理；但是多线程下对共享资源进行访问时，不可避免会引入资源争用和并发问题；另外操作系统层面对线程的个数是有限制的，不可能通过无限的增加线程数来提供系统性能；最后使用同步阻塞的编程方式还会导致浪费资源，比如发起网络IO请求时候，调用线程就会处于同步阻塞等待响应结果的状态，而这时候调用线程明明可以去做其他事情，等网络IO响应结果返回后在对结果进行处理。
堆是存放在二级缓存中，生命周期由虚拟机的垃圾回收算法来决定（并不是一旦成为孤儿对象就能被回收），``所以调用这些对象的速度要相对来得低一些。
栈使用的是一级缓存， 他们通常都是被调用时处于存储空间中，调用完毕立即释放； 二级缓存
怎么解决高并发大流量问题？下面本篇文章就来给大家分享下高并发大流量 web 解决思路及方案，希望对大家有所帮助！
SSD/DISK、Memory、L3 cache、L2 cache、L1 cache 五种存储介质，访问延迟逐渐降低，但是同等成本的容量却逐渐增大。
Dart有一个单线程执行模型，支持Isolate（一种在另一个线程上运行Dart代码的方法），一个事件循环和异步编程。除非你自己创建一个 Isolate ，否则你的 Dart 代码永远运行在主UI 线程，并由 event loop 驱动。Flutter 的 event loop 和 iOS 中的 main loop 相似：Looper 是附加在主线程上的。
在Java架构师的多线程项目中，锁是保证线程安全、协调并发访问共享资源的重要工具。然而，锁的使用往往伴随着并发性能的折损。如何在保证线程安全的同时，最大化并发性能？本文将深入探讨多线程环境下的锁设计，涵盖运行原理、应用场景，并结合源码分析，为Java架构师们提供一份精妙的锁设计指南。
一、了解Web Workers 介绍 js 的 Workers 前, 先思考什么是异步javascript? 为什么需要异步javascript的存在? 我们知道在编程模型上分为同步编程和异步编程:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
