在python中可以通过os.fork()创建子进程，但是这种方式只能在linux，unix，mac下面使用，不能跨平台，所以一般不推荐使用这种方式。Python提供了一个multiprocessing模块来创建多进程，这种方式写起来更简单，且支持跨平台，一般推荐使用multiprocessing模块来创建多线程。
Redis主要包含2中持久化方式，即RDB和AOF，本文主要介绍RDB，AOF详见Redis持久化AOF (opens new window)
multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束：
结论 虽然平常通过设置为CPU进程数的工作进程，但是可以超过这个数，并且并不是主进程先创建 if (cluster.isMaster) { // 循环 fork 任务 CPU i5-7300HQ 四核四进程 for (let i = 0; i < 6; i++) { cluster.fork() } console.log(chalk.green(`主进程运行在${process.pid}`)) } else { app.listen(1314) // export app 一个
由表及里 HTTP服务器用于响应来自客户端的请求，当客户端请求数逐渐增大时服务端的处理机制有多种，如tomcat的多线程、nginx的事件循环等。而对于node而言，由于其也采用事件循环和异步I/O机制，因此在高I/O并发的场景下性能非常好，但是由于单个node程序仅仅利用单核cpu，因此为了更好利用系统资源就需要fork多个node进程执行HTTP服务器逻辑，所以node内建模块提供了child_process和cluster模块。利用child_process模块，我们可以执行shell命令，可以
这个问题来自于我们技术群里的一位同学的提问，为了给大家一个思考时间，我们先不说结果，先再看下另一位可爱的小妹妹。
前言：多个进程不能同时绑定同一个IP和端口，这是早期Linux内核的一个限制，这个限制给服务器带来了很多不便之处，因为服务器的架构通常不是单进程的，尤其在多核的时代，但是3.9的内核带来了新的特征SO_REUSEPORT。不仅使得服务器的代码逻辑变得简单，对服务器的性能也提升了不少。SO_REUSEPORT的意义是支持同用户下的多个进程同时监听一个IP和端口，本文介绍在Node.js中支持SO_REUSEPORT，以提升Node.js的性能。
实例化程序A.daemon = True 说明该进程守护主进程,当主进程结束了该子进程默认会跟着结束
所谓假死现象，是指 Linux 内核 Alive，但是其上的某个或所有操作的响应变得很慢的现象。
因为图片比较大，微信公众号上压缩的比较厉害，所以很多细节都看不清了，我单独传了一份到github上，想要原版图片的，可以点击下方的阅读原文，或者直接使用下面的链接，来访问github：
服务器是现代软件中非常重要的一个组成。服务器，顾名思义，是提供服务的组件，那么既然提供服务，那就要为众人所知，不然大家怎么能找到服务呢？就像我们想去吃麦当劳一样，那我们首先得知道他在哪里。所以，服务器很重要的一个属性就是需要发布服务信息，服务信息包括提供的服务和服务地址。这样大家才能知道需要什么服务的时候，去哪里找。对应到计算机中，服务地址就是ip+端口，但是ip和端口不容易记，不利于使用，所以又设计出DNS协议，这样我们就可以使用域名来访问一个服务，DNS服务会根据域名解析出ip。解决了寻找服务的问题后，接下来的问题就是服务器如何高效地处理连接。本文介绍服务器处理连接的架构演进。
（单核情况下）多个用户使用CPU时是串行的，一个一个执行，只有一个程序执行完成才能执行下一个程序 。
我们内部压力（cpu 80%，内存90%）通过stress （做页面压力测试）在容器内部做测试中，发现某几个时候通过
Python的线程因为解释器锁的设计，所以不能充分利用CPU，只能通过进程来实现多核利用 性能考虑的话，底层还是不要用Py，进程切换效率太低，Py多做为脚本层的胶水语言
cluster模块是node.js中用于实现和管理多进程的模块。常规的node.js应用程序是单线程单进程的，这也意味着它很难充分利用服务器多核CPU的性能，而cluster模块就是为了解决这个 问题的，它使得node.js程序可以以多个实例并存的方式运行在不同的进程中，以求更大地榨取服务器的性能。node.js在官方示例代码中使用worker实例来表示主进程fork出的子进程，使得前端开发者在学习过程中非常容易和浏览器环境中的worker实现的多线程混淆。为了容易区分，我们和node官方文档使用一致的名称，用集群中的master和worker来区分主进程和工作进程，用worker_threads来描述工作线程。
1.空间上的复用 多个程序公用一套计算机硬件 2.时间上的复用 切换+保存状态 保存状态：保存当前的运行状态，下次接着该状态继续执行 切换的两种情况 (1) 当一个程序遇到 I/O 操作（不需要使用CPU），操作系统会剥夺该程序的CPU执行权限（提高了CPU的利用率，并且也不影响程序的执行效率（利用空档期）） (2)当一个程序长时间占用CPU操作系统也会剥夺该程序的cpu执行权限）（降低了程序的执行效率）
运行中的程序就是一个进程。所有的进程都是通过它的父进程来创建的。因此，运行起来的python程序也是一个进程，那么我们也可以在程序中再创建进程。多个进程可以实现并发效果，也就是说，当我们的程序中存在多个进程的时候，在某些时候，就会让程序的执行速度变快。以我们之前所学的知识，并不能实现创建进程这个功能，所以我们就需要借助python中强大的模块。
作为一名合格的程序猿/媛，对于进程、线程还是有必要了解一点的，本文将从下面几个方向进行梳理，尽量做到知其然并知其所以然：
我们知道在unix/linux中，正常情况下，子进程是通过父进程创建的，子进程在创建新的进程。子进程的结束和父进程的运行是一个异步过程,即父进程永远无法预测子进程 到底什么时候结束。 当一个 进程完成它的工作终止之后，它的父进程需要调用wait()或者waitpid()系统调用取得子进程的终止状态。
面试官：那这两种方式「具体是怎么做」的，它们的「区别」是什么,生产环境中到底应该怎么选择？？
想到redis，你的第一反应是什么呢？redis很快，我们一般一用它做缓存，再想想他为什么快呢？也许你的第一反应和我的第一反应是一样的，因为他是基于内存存储的，IO多路复用等。那么既然是基于内存存储的，那要是redis当宕机了那岂不是内存的数据都无法恢复了（在一些特殊情况下数据比较重要的情况）。那redis是如何解决这一问题？那就是redis的持久化机制。
目前市场上主流的项目应用app，在其进程被杀掉之后，还是可以继续运行在后台（保活）；比如，微信，淘宝，钉钉，QQ等。类似耍流氓，保证应用进程不被杀死。当然优雅的说法：常驻进程。不过现在各个手机厂商都有白名单，将应用加入到白名单，可100%解决进程保活的需求。
当我们安装好Apache后，Apache会给我们创建一个Apache用户和Apache用户组。 可以查看最新的用户信息：
前言：ptrace 是 Linux 内核提供的非常强大的系统调用，通过 ptrace 可以实现进程的单步调试和收集系统调用情况。比如 strace 和 gdb 都是基于 ptrace 实现的，strace 可以显示进程调用了哪些系统调用，gdb 可以实现对进程的调试。本文介绍这些工具的底层 ptrace 是如何实现的。这里选用了 1.2.13 的早期版本，原理是类似的，新版内核代码过多，没必要陷入过多细节中。
按照命名，肯定是封装一些常用的方法。这里只提供了一个 cpuNum 的 getter 接口。
Redis是一个基于内存的数据库，所有的数据都存放在内存中，如果突然宕机，数据就会全部丢失，因此必须有一种机制来保证 Redis 的数据不会因为故障而丢失，这种机制就是 Redis 的持久化机制。
我的理解中PHP-FPM使用的是这个 , 单Reactor 多进程 , 主进程Reactor接收连接请求 , 子进程处理每个连接
Redis由于支持非常丰富的内存数据结构类型，如何把这些复杂的内存组织方式持久化到磁盘上是一个难题，所以Redis的持久化方式与传统数据库的方式有比较多的差别，Redis一共支持四种持久化方式，分别是：
AOF(Append-Only File):指所有的命令行记录以redis命令请求协议的格式完全持久化存储保存为AOF文件
capabilities将系统root权限按功能单元划分，使用者按需打开/关闭相关权限，比基于UID的权限控制方式更精细。
假如我们现在创建一个子进程，这个子进程执行完大概需要2秒钟，现在让主进程执行0.5秒钟就退出程序，查看一下执行结果，示例代码如下:
Node 基于 V8 引擎构建，采用单线程模型，所有的 JavaScript 将会运行在单个进程的单个线程上，它带来的好处是：没有多线程中常见的锁以及线程同步的问题，操作系统在调度时也能减少上下文切换，提高 CPU 使用率。但是如今 CPU 基本均是多核的，真正的服务器往往还有多个 CPU，一个 Node 进程只能利用一个核，这带来硬件资源的浪费。另外，Node 运行在单线程之上，一个单线程抛出异常而没有被捕获，将会导致进程的崩溃。
本文主要讲了 Redis 的持久化相关功能，持久化一直是影响 Redis 性能的高发地，也是面试中经常被问到的。
本文主要讲了 Redis 的持久化相关功能，持久化一直是影响 Redis 性能的高发地，也是面试中经常被问到的。包括 RDB 相关的特定和优缺点，AOF 的优缺点，事实上，由于 RDB 的数据实时性问题，目前用 AOF 比较多了。而持久化恢复也是优先 AOF。
前言：今天下载了Node.js最新版代码，并为Node.js的TCP模块增加了SO_RESUEPORT的能力，本文介绍一下具体的实现，关于SO_RESUEPORT的知识可以参考之前的文章或者网上文章。
更新部署服务时，旧的 Pod 会终止，新 Pod 上位。如果在这个部署过程中老 Pod 有一个很长的操作，我们想在这个操作成功完成后杀死这个 pod（优雅关闭），如果无法做到的话，被杀死的 pod 可能会丢失一定的流量，或者外界无法感知到该 Pod 被杀死。特别是，如果我们有一个接收大量流量的 API，错误率在部署过程中会显著增加。
Linux C/C++开发中gdb进行多进程和多线程的调试一直比较麻烦，在CSDN上看到高科的一篇文章《gdb调试多进程和多线程命令》比较有启发，这里就自己重新整理并做了一个GDB多进程/线程的调试实践。
今天，再给大家讲讲Nginx的整体架构，以及进程模型。Nginx是一个免费的，开源的，高性能的HTTP服务器和反向代理。以其高性能，稳定性，丰富的功能，简单的配置和低资源消耗而闻名。Nginx是一个Web服务器，也可以用作负载均衡器和HTTP缓存。
Nginx 是一个 免费的，开源的，高性能的 HTTP 服务器和反向代理。以其高性能，稳定性，丰富的功能，简单的配置和低资源消耗而闻名。Nginx是一个Web服务器，也可以用作负载均衡器和 HTTP 缓存 。
刚开始学Docker的时候因为不知道Docker跟以前在VirtualBox里安的虚拟机还有Vargrant有啥区别，我都是习惯性的把开发环境里用的东西往单个容器里塞。后来看网上的教程还有别人分享的案例多了后，才知道把应用容器化的第一步是：要把应用用到的东西拆解放到多个容器里。慢慢地我发现不少人刚开始学Docker时候跟我一样都有刚接触时把Docker当虚拟机来用的问题，比如我特别早以前发过一篇文章《用Docker-Compose搭建Laravel开发环境》里，我用三个分别装着PHP、MySQL和Nginx的容器搭建了一个开发环境。有读者就问了这么一个问题：
最近发现一个问题，redis在高流量写入的情况下，偶发性出现客户端延迟升高，经过排查发现redis AOF重写 fork 子进程导致。为什么要进行AOF重写，以及如何避免AOF重写呢？本文做个介绍。
由于macOS下的应用程序结构导致了CEF这样的多进程架构程序在项目结构、运行架构上有很多细节需要关注，这一块的内容比起Windows要复杂的多，所以本文将会聚焦macOS下基于CEF的多进程应用架构的环境配置，并逐一说明了CMake的相关用法和CEF应用配置细节。
主进程与子进程是并发执行的，进程之间默认是不能共享全局变量的(子进程不能改变主进程中全局变量的值)。
最近同事和我讨论到workerman父进程创建一个socket，然后子进程都在读取，这样不会数据错乱吗？最终我们得出的结论是：
进程等待目的： 主进程会等待所有的子进程执行完成以后再退出。 目标： 主进程退出同时销毁子进程 解决方法： 1.把子进程设置成为守护主进程，主进程退出子进程直接销毁 通过sub_process.daemon = True实现 import multiprocessing import time def task(): while True: print("waiting...") time.sleep(1) # 标准python写法，直接执行的模
本文实例讲述了php 多进程编程父进程的阻塞与非阻塞。分享给大家供大家参考，具体如下：
进程间的通信—管道 管道 进程间的通信(IPC-Inter-Process Communication)有多种方式，管道是其中最基本的方式。 管道是半双工的，即是单向的。 管道是FIFO(先进先出)的。 在实际的多进程间通信时，可以理解为有一条管道，而每个进程都有两个可以使用管道的"端口"，分别负责进行数据的读取与发送。 单进程中的管道:int fd[2] 使用文件描述符fd[1],向管道写数据。 使用文件描述符fd[0],从管道中读数据。 📷 注意: 单进程中的管道无实际用处，管道用于多进程间
pro = multiprocessing.Process(target=入口, args=(), kwargs={})
在平时使用swoole进行开发中，常常遇到这种问题，改了代码之后，手动ctrl+c中断服务，再敲命令重启服务。频繁地重启，感觉心很累。
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