似乎有人不知道nodejs是支持多核的?v0.10 Cluster可以搭建nodejs多核服务。v0.12重写了Cluster,据说提升了非常大的性能。
nginx 使用的 epoll 是非阻塞的,但不是异步IO。 glibc 的 aio 有 bug , kernel 的 aio 只能以 O_DIRECT 方式做直接 IO , libeio 也是 beta 阶段。epoll 是成熟的,但是 epoll 本身是同步的。Linux 上目前没有像 IOCP 这样的成熟异步 IO 实现。
任何的服务器的性能都是有极限的,面对海量的互联网访问需求,是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初,就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载,这就是所
任何的服务器的性能都是有极限的,面对海量的互联网访问需求,是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初,就考虑如何能利用多个 CPU、多台服务器来分担负载,这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单,但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序,往往都是以一个 CPU,一块内存为基础来设计的,所以要让多个程序同时运行,并且协调运作,这需要更多的底层工作。
目前网上优秀的开源游戏服务器框架也不少(当然与web框架比起来就少太多了),但总结起来都各有各的优缺点,下面列出我在选型过程中的一些考量,希望大家能开放的讨论,有不恰当的地方也请指正。 首先是开发语言 目前用于游戏服务器开发的主要应该有以下这些语言: c/c++ 优点: 性能很好 开源框架: skynet底层是C 开发语言是lua,没有客户端库kbengine底层是C++ 开发语言可以使用C#,Python有多个平台的客户端库 C# 优点: 性能很好 开源框架: Scut底层C# 开发语言是 C#、Py
有好几个公众号发文说“微软要放弃Electron了”,实际情况是微软旗下的Teams产品打算把Electron框架换成WebView2而已。接下来我就聊一下这个事情:
有哪些开源游戏服务器框架,值得学习呢。基于node.js 、java、C#、golang 、c++、python 等技术栈有各种各样的游戏框架。 本文收集一些比较常用的 github上star和fork有一定数量的较为完整的框架
总共用时 28 秒,如果开启两条线程来执行上面的操作(假设处理器为多核 CPU),如下所示:
在 VisualStudio 开启命令行,支持启用 git 或 Vim 或其他命令行工具
当你的编写的是一个多进程的程序的时候,调试起来可能会比较困难,因为 Visual Studio 默认只会把你当前设置的启动项目的启动调试。
这是启亮整理的文档,我就帮他发布了 在开发中,涉及文件读写时,一定要注意以下事项,以避免未知情况发生。 一定要进行文件夹路径存在与否的判断,尤其是拼接时 文件存在与否的判断,如果存在, 如果文件存在,写入时,注意函数调用,是否采用了成覆盖方式,以致文件原来的内容还残留在文件尾部 如原文件内容12345,覆盖写入“ab”,由于没有清除原内容,最后造成了非预期的内容“ab345” 📷 读写权限的判断 区分相对路径、绝对路径 注意多进程访问和多线程访问 注意文件编码,注意带BOM和不带的 请看C#
这是启亮整理的文档,我就帮他发布了 在开发中,涉及文件读写时,一定要注意以下事项,以避免未知情况发生。 一定要进行文件夹路径存在与否的判断,尤其是拼接时 文件存在与否的判断,如果存在, 如果文件存在
照例一份前言,在介绍任务和多线程之前,先介绍一下异步和同步的概念。我们之间介绍的知识点都是在同步执行,所谓的同步就是一行代码一行代码的执行,就像是我们日常乘坐地铁通过安检通道一样,想象我们每个人都是一行代码,我们依次通过安检仪器的时候就是同步。
1、延迟低,参数可控,相关函数方便查询,是选择FFmpeg作为编解码器最主要原因,如果是处理实时流,要求低延迟,最好选择是FFmpeg。
这一篇涉及到如何在网页请求环节使用多进程任务处理功能,因为网页请求涉及到两个重要问题:一是多进程的并发操作会面临更大的反爬风险,所以面临更严峻的反爬风险,二是抓取网页数据需要获取返回值,而且这些返回值需要汇集成一个关系表(数据框)(区别于上一篇中的二进制文件下载,文件下载仅仅执行语句块命令即可,无需收集返回值)。 R语言使用RCurl+XML,Python使用urllib+lxml。 方案1——自建显式循环: 📷 📷 整个过程耗时11.03秒。 方案2——使用向量化函数: 📷 整个过程耗时9.07m。 方案
在c#中,可能大多数人针对于多线程之间的通讯,是熟能生巧,对于AsyncLocal 和ThreadLocal以及各个静态类中支持线程之间传递的GetData和SetData方法都是信手拈来,那多进程通讯呢,实际上也是用的比较多的地方,但是能够熟能生巧的人和多线程的相比的话呢,那还是有些差距的,所以我昨天整理了一下我所认知的几个多进程之间的通讯方式,这其中是不包括各种消息中间件以及数据库方面的,还有Grpc,WebSocket或者Signalr等方式,仅仅是以c#代码为例,c#的多进程通讯呢,大致上是分为这几类的,共享内存,借助Windows的MSMQ消息队列服务,以及命名管道和匿名管道,以及IPC HTTP TCP的Channel的方式,还有常用的Socket,借助Win32的SendMessage的Api来实现多进程通讯,还有最后一种就是多进程之间的信号量相关的Mutex,代码我会放在文章的末尾,大家有需要的话可以去下载来看看,接下来就为大家一一奉上。
相信大部分R语言初学者,在刚开始入门之处,都曾被告诫在处理多重复任务时,尽量不要使用显式的for循环,而要尽可能的使用R语言内置的apply组函数,这样可以极大地提高代码运行效率。 但是实际上除了内的apply组函数之外,你还有另外一个更好地选择,就是利用一些支持并行运算的扩展包,来发挥本地计算机的多和计算优势。 本篇要讲解的包是foreach包,这是一个支持在R语言中调用多进程功能的第三方包,之前在对比显式循环、矢量化函数以及多进程在数据抓取的效率一文中,曾经演示过具体的代码。 library("fore
了解关于cgi、fastCGI、php-cgi、php-fpm的概念更能加深理解。 下面是我查阅大量资料后整理的关系图供大家参考,也欢迎留言一起讨论
Python 自带的多进程库 multiprocessing 可实现多进程。我想用这些短例子示范如何优雅地用多线程。中文网络上,有些人只是翻译了旧版的 Python 官网的多进程文档。而我这篇文章会额外讲一讲下方加粗部分的内容。
本次给大家介绍Python的多线程编程,标题如下: Python多线程简介 Python多线程之threading模块 Python多线程之Lock线程锁 Python多线程之Python的GIL锁 Python多线程之ThreadLocal 多进程与多线程比较 多进程与多线程比较之执行特点 多进程与多线程比较之切换 多进程与多线程比较之计算密集型和IO密集型 Python多线程简介 一个进程由若干个线程组成,在Python标准库中,有两个模块thread和threading提供调度线程的接口。介于thre
Redis,全名REmote DIctionary Server,开源的高性能的KV内存数据库,支持数据持久化。 开源的支持多种数据结构的基于键值的存储服务系统,高性能、功能丰富。
在开始讲今天的正文之前,先给大家介绍一个概念「多线程工作」,这个概念可能有的人听过,也可能有的人平常工作中就是这么做的。我再来给大家讲讲这个概念,所谓的「多线程工作」就是同时做好几件事情。
首先要实现多任务,我们需要设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务。因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Wroker。
相同点: 都是达到并发的处理很多任务的目的 都是起多个 程序。 不同点: 1、达到并发:~~协程是一个进程。进程必须多个。~~只能 一个CPU上来回跳,多个CPU上等着执行。 2、没有等待、阻塞的情况下,协程没毛用。因为CPU一直在运行,没有空闲时间搞什么并发去。
最近会开始继续 Python 的进阶系列文章,这是该系列的第一篇文章,介绍进程和线程的知识,刚好上一篇文章就介绍了采用 concurrent.futures 模块实现多进程和多线程的操作,本文则介绍下进程和线程的概念,多进程和多线程各自的实现方法和优缺点,以及分别在哪些情况采用多进程,或者是多线程。
从业很多年,对于语言其实并没有什么偏执,工作需要什么语言就用什么语言。大家用的最多的可能是C/C++语言,毕竟是算竞的主流,也有很多同学使用Java或者python,再有一些可能使用c#、go、php、ruby等等。
看了不少朋友圈里推荐的Python爬虫文章,都觉得太小儿科,处理内容本来就是PHP的强项,Python唯一的好处估计也就天生的Linux自带,和Perl一样,这点觉得挺不够意思的Linux,还是Mac厚道,天生就自带了Python、Perl、PHP、Ruby,当然我也很讨厌讨论一门语言的好坏,每门语言存在就一定有它的道理,反正PHP是全世界最好用的语言,大家都懂的^_^ 前几天比较火的是一个人用C#写了一个多线程爬虫程序,抓取了QQ空间3000万QQ用户,其中有300万用户是有QQ号、昵称、空间名称等信息的
如今 Twemproxy 凭借其高性能的优势, 在很多互联网公司得到了广泛的应用,已经占据了不可动摇的地位,
H2Engine服务器引擎介绍 简介 H2Engine服务器引擎架构是轻量级的,与其说是引擎,个人觉得称之为平台更为合适。因为它封装的功能非常精简,但是提供了非常简洁方便的扩展机制,使得可以用C++、python、lua、js、php来开发具体的服务器功能。H2引擎的灵感来源于web服务器Apache。大家都知道Apache封装了浏览器的的连接和协议通讯,而具体功能逻辑则通过fastcgi的方式交由不同的编程语言实现,本人大学的刚接触php的时候,看到在php里print的字符串直接就出现在浏览器里,当
并发IO问题一直是后端编程中的技术挑战,从最早的同步阻塞Fork进程,到多进程/多线程,到现在的异步IO、协程。PHP程序员因为有强大的LAMP框架,对底层方面的知识知之甚少,本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试,最后再介绍Swoole的使用,深入浅出全面理解并发IO问题。
原文出处: 韩天峰(@韩天峰-Rango) 并 发IO问题一直是后端编程中的技术挑战,从最早的同步阻塞Fork进程,到多进程/多线程,到现在的异步IO、协程。PHP程序员因为有强大的LAMP框架,对底层方面的知识知之甚少,本文目的就是详细介绍PHP进行并发IO编程的各种尝试,最后再介绍Swoole的使用,深入浅出全面理解并发IO问题。 多进程/多线程同步阻塞 最早的服务器端程序都是通过多进程、多线程来解决并发IO的问题。进程模型出现的最早,从Unix系统诞生就开始有了进程的概念。最早的服务器端程序一般都是
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现在多进程多线程已经是老生常谈了,协程也在最近几年流行起来。python中有协程库gevent,py web框架tornado中也用了gevent封装好的协程。本文主要介绍进程、线程和协程三者之间的区别。
. 经典的服务器结构概述(中) 今天将和大家详细探讨分服模型,本文结构如下: 1模型描述 分服模型是游戏服务器中最典型,也是历久最悠久的模型。其特征是游戏服务器是一个个单独的世界。每个服务器的帐号是独
昨天和一个前同事聊天,各种吐槽PHP,吐槽Swoole,他认为PHP到处是坑,PHP局限很大。PHP+Swoole不适合做高并发服务器,C+Swoole才是最好的方案。C++有各种数据结构,C++可以开线程,C++可以共享对象。看来有必要好好得说明一下了。
最近swoole在php中越来越知名,很多人说swoole给与了php的新生,有swoole的php可以和node js,go等语言抗衡,那么,我们从技术角度来说,swoole到底实现了什么,如果没有
一 : 科普一分钟 尽管进程间是独立存在的,不能相互访问彼此的数据,但是在python中却存在进程间的通信方法,来帮助我们可以利用多核CPU也能共享数据. 对于多线程其实也是存在一些缺点的,不是任何场景我们都用多线程来完成并发处理任务,因为CPU操作线程,所以线程多了,对于计算机的资源消耗是十分严重的,多线程适合IO操作密集的任务,那么怎么办呢, 协程的出现帮我们解决了这个问题 ,协程是比线程更小的一个单位,但是它的作用却不容忽视. 二 : 多进程 1.多进程简单了解 : 进程之间是独立的,
前面写了三篇关于python多线程的文章,大概概况了多线程使用中的方法,文章链接如下:
Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的,和多线程的threading.Thread差不多,它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。这个进程对象的方法和线程对象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法,其中有一个方法不同Thread线程对象中的守护线程方法是setDeamon,而Process进程对象的守护进程是通过设置daemon属性来完成的。
进程 进程是什么?进程是正在执行的程序;进程是正在计算机上执行的程序实例;进程是能分配给处理器并由处理器执行的实体。 进程一般会包括指令集和系统资源集,这里的指令集是指程序代码,这里的系统资源集是指I/O、CPU、内存等。 综合起来,我们也可以理解进程是具有一定独立功能的程序在关于某个数据集合上的一次运行活动, 进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。 在进程执行时,进程都可以被唯一的表示,由以下一些元素组成: 进程描述符:进程的唯一标识符,用来和其它进程区分。在Linux中叫进程ID,在系统调用for
本文内容来自《Jexus web server运行于多进程模式时需要注意的事项》,默认情况下,Jexus web server是以单进程模式运行的,当修改jws.config配置文件,把工作进程数量设置为大于1的数字时,JWS就会按指定的数量以多进程的方式并发工作。多进程模式运行Jexus就相当于IIS 6的Web Garden。配置使用多个工作进程可以提高该应用程序池处理请求的性能,但是在设置为使用多个工作进程之前,请考虑以下两点: 每一个工作进程都会消耗系统资源和CPU占用率;太多的工作进程会导致系统
数据抓取中的密集任务处理,往往会涉及到性能瓶颈,这时候如果能有多进程的工具来进行支持,那么往往效率会提升很多。 今天这一篇分享在R语言、Python中使用调用多进程功能进行二进制文件下载。 导入待下载的文件: library("dplyr") mydata<-read.csv("D:/Python/File/toutiaoreport.csv",stringsAsFactors = FALSE,check.names = FALSE) 抽取报告的url和报告名称: mydata1<-mydata[1:10
Python是生物信息学应用中的常用编程语言,在2019年11月TIOBE 编程语言排行榜中排名第3,仅次于Java语言、C语言。
进程是什么?进程是正在执行的程序;进程是正在计算机上执行的程序实例;进程是能分配给处理器并由处理器执行的实体。 进程一般会包括指令集和系统资源集,这里的指令集是指程序代码,这里的系统资源集是指I/O、CPU、内存等。 综合起来,我们也可以理解进程是具有一定独立功能的程序在关于某个数据集合上的一次运行活动, 进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
我们都知道PHP是单进程执行的,PHP处理多并发主要是依赖服务器或PHP-FPM的多进程及它们进程的复用,但PHP实现多进程也意义重大,尤其是在后台Cli模式下处理大量数据或运行后台DEMON守护进程时,多进程的优势不用多说。
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