pickle 只能在python中用python文件间序列化，实现了两个python 内存数据的交互（可序列化任何对象（类，列表）） json 在任何软件间可以在内存数据之间的交互，只能序列化常规的对象（列表 ，字典等）
Computer users take it for granted that their systems can do more than one thing at a time. They assume that they can continue to work in a word processor, while other applications download files, manage the print queue, and stream audio. Even a single application is often expected to do more than one thing at a time. For example, that streaming audio application must simultaneously read the digital audio off the network, decompress it, manage playback, and update its display. Even the word processor should always be ready to respond to keyboard and mouse events, no matter how busy it is reformatting text or updating the display. Software that can do such things is known as concurrent software.
Hello，你好呀！我是灰小猿，一个超会写bug的程序猿！本想彪上一手好bug，奈何技术太差，只能苟且搞输出！
This module constructs higher-level threading interfaces on top of the lower level python库之_threadmodule
ThreadLocal 解决线程安全持有对象访问的问题 . 通过 ThreadLocal.set() 方法将对象实例保存在每个线程自己所拥有的 ThreadLocalMap中，这样每个线程使用自己的对象实例，彼此不会影响达到隔离的作用，从而就解决了对象在被共享访问带来线程安全问题。
在class中对属性进行初始化使用了其它类返回的句柄进行初始化导致，HTTPDigestAuth的返回值不能进行序列化，也就是不能作为cls(buf, protocol).dump(obj)的参数进行序列化。
实际工作中我们会遇到一种并发场景：读多写少，这个时候为了优化性能，我们就会使用缓存。针对读多写少这种并发场景，Java SDK 并发包提供了读写锁——ReentrantReadWriteLock，非常容易使用，并且性能很好。通过本文学会如何写出一个缓存组件，以及锁降级是什么？
torch.save(obj, f, pickle_module=<module 'pickle' from '/opt/conda/lib/python3.6/pickle.py'>, pickle_protocol=2)[source]
https://coderanch.com/t/665262/java/Choosing-object-lock-explicit-locks
主要的类有:Reference、SoftReference、WeakReference、PhantomReference及FinalReference、和Finalizer。其中最核心的是抽象类Reference，其他的Reference都继承了这个抽象类。分别对应java的软、弱、虚引用。而强引用是系统缺省的引用关系，用等号即可表示。因此没有专门的类。另外还有一个FinalReference,这个类主要是配合Finalizer机制使用。Finalizer本身存在诸多问题，在jdk1.9中已经被替换为另外一种Cleaner机制来配合PhantomReference机制，本文暂不涉及jdk1.9中的内容仅限于jdk1.8。 还有一个关键的类是ReferenceQueue, java.lan.ref包中各类的关系如下图：
wait源码实现如下 //TRAPS表示是否有异常 void ObjectSynchronizer::wait(Handle obj, jlong millis, TRAPS) { if (UseBiasedLocking) { //如果是使用了偏向锁，要撤销偏向锁 BiasedLocking::revoke_and_rebias(obj, false, THREAD); assert(!obj->mark()->has_bias_pattern(), "biases shoul
以下是本人阅读此书时理解的一些笔记，包含一些影响文义的笔误修正，当然不一定正确，贴出来一起讨论。 注：此书剖析的源码是2.5版本，在python.org 可以找到源码。纸质书阅读，pdf 贴图。
python3.6/site-packages/django/core/cache/backends/locmem.py
把内存中的数据变为可保存和共享，实现状态保存。cPickle使用C语言编写，效率高，优先使用。如果不存在则使用pickle。pickle使用dump和dumps实现序列化。
如果A、B两个线程同时执行到t1，他们俩看到的R1的数据一样，然后都对R1进行编辑，然后去执行t3，最终2个线程都会更新成功，后面一个线程会把前面一个线程update的结果给覆盖掉，这就是并发修改数据存在的问题。
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Python涉及的细节知识点比较多，在学习的过程中，这些关键的知识点需要牢记，笔记如下。
对于一个对象来说，我们为了保证它的并发性，通常会选择使用声明式加锁方式交由我们的 Java 虚拟机来完成自动的加锁和释放锁的操作，例如我们的 synchronized。也会选择使用显式锁机制来主动的控
使用 Python 都不会错过线程这个知识，但是每次谈到线程，大家都下意识说 GIL 全局锁，
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
程序会有输入和输出，输入可以从标准输入或是从一个文件读入数据，程序的输出可以以一种友好可读的方式（human-readable）打印出来，或是写进一个文件，而标准输入和标准输出（键盘和显示器）在程序的角度也是文件，所以程序的输入输出就是文件读写。
环境准备Redis 如何实现分布式锁线程不安全单机锁分布式锁代码实现Redisson 集成和源码分析Redisson 集成源码分析 `RedissonLock`加锁解锁集群分布式锁失效判断机制总结REFERENCES更多
2、 mutex.accquire()/release() thread.allocate_lock()
模块对我来说，感觉就像亲属或者朋友已经走过的路，他们已经趟过的浑水、掉过的坑、践行过的路线，全部提供给你，在你需要的时候请求帮助，借鉴他们的解决方法一样。都是为了方便走好人生路，用最短的路程走到成功的终点。
来源 | https://blog.csdn.net/qq_40400960/article/details/112651249
在很早很早之前，写过一篇文章介绍过Redis中的red lock的实现，但是在生产环境中，笔者所负责的项目使用的分布式锁组件一直是Redisson。Redisson是具备多种内存数据网格特性的基于Java编写的Redis客户端框架（Redis Java Client with features of In-Memory Data Grid），基于Redis的基本数据类型扩展出很多种实现的高级数据结构，具体见其官方的简介图：
对很多人来说，GC的概念都停留在分代回收的时候。Android从最初的版本开始，就逐渐引入了多种GC，并不断优化，最终在Android 8.0的时候，切换到了并发复制GC（Concurrent Copying GC）。 并发复制到底是怎么样的一种GC，我们结合Android 8.1的源码讨论一下。 首先我们从Java的对象说起。 对象 Java的类型 根据《The Java™ Language Specification》中Chapter 4介绍： The primitive types (§4.2)
程序运行中，可能会遇到BUG、用户输入异常数据以及其它环境的异常，这些都需要程序猿进行处理。Python提供了一套内置的异常处理机制，供程序猿使用，同时PDB提供了调试代码的功能，除此之外，程序猿还应该掌握测试的编写，确保程序的运行符合预期。
Redis实现分布式锁相关注意事项 查看了不少关于redis实现分布式锁的文章，无疑要设计一个靠谱的分布式并不太容易，总会出现各种鬼畜的问题；现在就来小述一下，在设计一个分布式锁的过程中，会遇到一些什么问题 I. 背景知识 借助redis来实现分布式锁（我们先考虑单机redis的模式），首先有必要了解下以下几点： 单线程模式 setnx : 当不存在时，设置value，并返回1； 否则返回0 getset : 设置并获取原来的值 expire : 设置失效时间 get : 获取对应的值 del
在win系统下复现SPSR代码出现这种错误，查询资料发现是windows系统的问题。
线程执行完后，将会终止。那么线程除了正常终止外，还有没有别的方式可以终止线程呢？
我们知道像stop、suspend这几种中断或者阻塞线程的方法在较高java版本中已经被标记上了@Deprecated过期标签，那么为什么她们曾经登上了java的历史舞台而又渐渐的推出了舞台呢？
Java并发编程问题是面试过程中很容易遇到的问题，提前准备是解决问题的最好办法，将试题总结起来，时常查看会有奇效。
场景描述：Java并发编程问题是面试过程中很容易遇到的问题，提前准备是解决问题的最好办法，将试题总结起来，时常查看会有奇效。
继续上一篇文章继续讲，上次我们讲了del涉及到的同步删除的整个逻辑，del删除会通过参数走到dbSyncDelete方法，然而unlink则会走dbAsyncDelete方法。这里我们直接从dbAsyncDelete这个方法开始讲。
有了前面_dnode和rbnode 的结构基础，接下来看看线程的基础结构_thread_base 的定义，如下：
Boost_1_53_0终于迎来了久违的Boost.Lockfree模块，本着学习的心态，将其翻译如下。（原文地址：http://www.boost.org/doc/libs/1_53_0/doc/html/lockfree.html）
前段时间，在写公司的一个项目的时候，用到了分布式锁，一个同事告诉我说，分布式锁解锁在高并发的时候会报错。
一则来自django-redis的报错：TypeError: can't pickle odict_keys objects
当使用lambda层加入自定义的函数后，训练没有bug，载入保存模型则显示Nonetype has no attribute ‘get’
一个常见错误是使用装饰器时不保存函数元数据(文档字符串和函数名字), 装饰器返回的是新函数,失去了函数元数据.
threading模块基于Java线程模型设计。不过Java中锁和条件变量是每个对象的基本行为，在python中却是单独的对象。python的Thread类行为是Java的Thread类行为的子集，目前尚不支持优先级、线程组，线程无法销毁、停止、暂停、恢复或中断。Java中Thread类的静态方法在Python中映射为模块级的函数。
主要还是参考网上内容，自己做了修改。虽然代码有小bug，但是不影响学习和测试。 功能： 1.额度：8000 2.可以提现，手续费5% 3.每月最后一天出账单，写入文件 4.记录每月日常消费流水 5.提供还款接口 1.atm的脚本 [root@python atm]# cat atm.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Date:2017-03-23 Author:Bob ''' import os import time impor
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在上一篇 《初相识 | performance_schema全方位介绍》 中粗略介绍了如何配置与使用performance_schema，相信大家对performance_schema能够为我们提供什么样的性能数据已经有一个初步的认识，今天将带领大家一起踏上系列第二篇的征程(全系共7个篇章)，在这一期里，我们将为大家全面讲解performance_schema配置方式以及各个配置表的作用。下面，请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧。
单引号和双引号基本没区别，同样的作用；双引号可以内嵌单引号。三引号作为大段文字的注释。
JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具，除了集成式的VisualVM和jConsole外，还有jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof等小巧的工具，每一种工具都有其自身的特点，用户可以根据你需要检测的应用或者程序片段的状况，适当的选择相应的工具进行检测。接下来的两个专题分别会讲VisualVM的具体应用。
类库中包含了许多存在状态依赖的类，例如FutureTask、Semaphore和BlockingQueue，他们的一些操作都有前提条件，例如非空，或者任务已完成等。 创建状态依赖类的最简单的房就是在JDK提供了的状态依赖类基础上构造。例如第八章的ValueLactch，如果这些不满足，可以使用Java语言或者类库提供的底层机制来构造，包括 内置的条件队列 condition AQS 这一章就介绍这些。 14.1 状态依赖性的管理 State Dependence 在14.2节会介绍使用条件队列来解决阻塞线
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