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。
最早意识到这两个概念可能不一样是在什么时候呢，不是在买电脑的时候哈，是在安装虚拟机的时候。
高性能的服务器，不一定是多线程实现的，也就是说多线程不一定比单线程效率高，这得分具体的情况。以redis为例，核心处理请求的线程只有一个，所以我们常常理解其仅仅只有一个线程，但准确来说其实并不是单线程的，比如日志的备份需要单独的fork一个进程或者线程去做备份等，那么redis何来单线程还能达到如此10万+的qps呢？其实这取决于具体的实现，redis采用了基于高性能Reactor的IO多路复用的模式+内存数据结构+单线程处理网络请求这几块，决定了其性能高的原因。
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单进程单线程：一个人在一个桌子上吃菜。 单进程多线程：多个人在同一个桌子上一起吃菜。 多进程单线程：多个人每个人在自己的桌子上吃菜。
全局解释器锁（Global Interpreter Lock）是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得在同一进程内任何时刻仅有一个线程在执行。常见例子有CPython（JPython不使用GIL）与Ruby MRI。
今天是参加Intel多核和多线程培训的第一天，感触颇深。因为目前我们正在开发一个分布式的多线程系统，前不久也做过一些优化，听了今天的课程，能产生一点点共鸣。
python的代码执行由python虚拟机（也叫解释器主循环，CPython版本）来控制，python在设计之初就考虑到在解释器的主循环中，同时只有一个线程在运行。即在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。对python虚拟机访问的控制由全局解释锁GIL控制，正是这个锁来控制同一时刻只有一个线程能够运行。
很多年以前的时候，技术面试的时候面试官经常会问“程序什么时候需要开启新的线程”这样的问题，那个时候多核 CPU 才刚开始普及，很多人也是才开始逐渐接触多线程技术。而如今多核 CPU 和多线程编程技术已经是下里巴人的技术了。
Redis 官方在 2020 年 5 月正式推出 6.0 版本，提供很多振奋人心的新特性，所以备受关注。
近些年，随着互联网的大发展，高并发服务器技术也快速进步，从简单的循环服务器模型处理少量网络并发请求，演进到解决C10K，C10M问题的高并发服务器模型。本文结合自己的理解，主要以TCP为例，总结了几种常见的网络服务器模型的实现方式，优缺点，以及应用实例。
什么是多线程 多线程也叫并发编程，那么在写多线程之前，我们先来了解一下并发编程的基础概念。 ①CPU核心数和线程数的关系 核心即CPU，多核就是将多个CPU集成到一个芯片内，每个处理器都是单独的，核心数和线程数是一比一的关系，Interl使用超线程技术，将一个物理CPU模拟成两个逻辑CPU核心数和线程数实现一比二。 即如果一个4核CPU使用超线程技术，就可以同时运行8个线程，未使用超线程技术的话，则同时运行4个线程。 ②CPU时间轮转机制 也叫RR调度，可以理解为将CPU的运行时间进行切片，每一
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。
Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统，它可以用作：数据库、缓存和消息中间件。
CPU的英文全称是（Central Processing Unit），中文意思翻译中央处理器，是计算机的主要设备之一，功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。计算机的可编程性主要是指对中央处理器的编程。
多线程编程已经成为了现代软件开发的重要组成部分。对于Linux操作系统而言，多线程的支持和实现更是被广泛应用。本文将通过详细解析Linux操作系统中的多线程概念、线程的创建与管理、同步与互斥、线程间通信等方面，并结合示例代码，来深入探讨Linux的多线程编程。
根据我们之前的一贯思路，对于一个工具来说都有一定边界和基础，然而软件或者数学都是基于一定的边界的，这些边界条件的变化也会对结果产生一定的影响，但是本质上没有改变。作者将这种重要的点叫做边界。边界的改变会对结果有很大的影响，但不改变主题，所以存在最优的边界条件。寻找最优的过程就是优化。
在打算写这篇多线层底层实现机制的时候，突然发现自己对于计算机竟然懂得这么表面，对于CPU的工作原理都不完全清楚，于是又转头查看了一些CPU相关的资料。也不敢钻的太深，怕自己迷路...，其中如有错误，望知道的朋友在下面留言评论，我会及时更新的。
很多同学都听说过，现代操作系统比如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等，都是支持“多任务”的操作系统。
大家好，我是cloud3，本文讲一下操作系统中的调度算法以及多处理中的调度问题。
本文介绍了多线程和并发的基本概念，以及常见的多线程服务器方案，如基于循环的迭代服务器、基于协程的并发服务器、基于事件驱动的非阻塞服务器和异步I/O服务器。作者还列举了一些常见的服务器应用场景，并给出了muduo库和Boost.Asio库的示例代码。
在计算机科学和软件工程中，多线程编程是一项关键技能，尤其在当今多核处理器和高并发应用程序的背景下显得尤为重要。本文将全面探讨Linux环境下的线程编程，涵盖基本概念、线程创建与管理、线程同步、性能优化以及实际应用，通过详细的C++示例代码帮助读者深入理解并掌握这一技术。
转一篇关于Python GIL的文章。 归纳一下，CPU的大规模电路设计基本已经到了物理意义的尽头，所有厂商们都开始转向多核以进一步提高性能。Python为了能利用多核多线程的的优势，但又要保证线程之间数据完整性和状态同步，就采用了最简单的加锁的方式（所以说Python的GIL是设计之初一时偷懒造成的！）。Python库的开发者们接受了这个设定，即默认Python是thread-safe，所以开始大量依赖这个特性，无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。但是GIL的设计有时会显得笨拙低效，但是此时由于内
协程（Coroutines）是一种比线程更加轻量级的存在。协程完全由程序所控制（在用户态执行），带来的好处是性能大幅度的提升。 一个操作系统中可以有多个进程；一个进程可以有多个线程；同理，一个线程可以有多个协程。
谈到Redis缓存，我们描述其性能时会这么说：支持1万并发连接，几万QPS。而我们描述Nginx的高性能时，则会宣示：支持C10M（1千万并发连接），百万级QPS。Nginx用C语言开发，而Redis是用同一家族的C++语言开发的，C与C++在性能上是同一级数的。Redis与Nginx同样使用了事件驱动、异步调用、Epoll这些机制，为什么Nginx的并发连接会高出那么多呢？（本文不讨论Redis分布式集群）
近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题，基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据”，复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题，这些看似不常见的概念，都与我们的缓存服务器相关，一般常用的缓存服务器有Redis、Memcached等，而笔者目前最常用的也只有Redis这一种。
Linux下的文件操作，有人喜欢用C库的文件流操作，有人喜欢用Linux的原生的系统调用。一般来说，C库的文件操作会更高效一些，因为C库自己做了文件缓存的处理。今天，主要研究多线程下的fwrite与write，每个线程都对相同的FILE*或者fd进行写操作，看看结果是否为预期行为。
一、算法基础系列 数据结构基础(C语言版）》朱仲涛 译 《剑指Offer》 《编程之美》 《编程珠玑》 《CareerCup-Top 150 Questions 4th》 《[算法导论].(美国)Cormen.扫描版》 二、C/C++面试题基础系列 《程序员面试宝典》 《程序员面试攻略》 《C/C++程序员生存手册》 三、高质量代码系列 《高质量程序设计指南》 《高质量程序设计艺术》 四、C语言系列（对很好的掌握C++有很大帮助） 《编程精粹：编写高质量C语言代码》 《C语言深度解剖》 《C和指针》 《C专
现在多核 CPU 是主流。利用多核技术，可以有效发挥硬件的能力，提升吞吐量，对于 Java 程序，可以实现并发垃圾收集。但是 Java 利用多核技术也带来了一些问题，主要是多线程共享内存引起了。目前内存和 CPU 之间的带宽是一个主要瓶颈，每个核可以独享一部分高速缓存，可以提高性能。JVM 是利用操作系统的”轻量级进程”实现线程，所以线程每操作一次共享内存，都无法在高速缓存中命中，是一次开销较大的系统调用。所以区别于普通的优化，针对多核平台，需要进行一些特殊的优化。
在MySQL种，执行show engine innodb status \G 经常会看到里面有spin lock 及mutex的情况。我们有必要了解下这些知识。
以下内容摘自《程序员的自我修养》 什么是线程？ 线程（Thread），有时被称为轻量级（Lightweight Process, LWP），是程序执行流程的最小单元。一个标准的线程由线程ID、当前指令
本文将介绍基于进程/线程模型，服务器如何处理请求。值得说明的是，具体选择线程还是进程，更多是与平台及编程语言相关。
多核多线程已经成为当前一个时髦的话题，早在2005年C++大师Herb Sutter就说过免费的午餐已经结束，并发编程的时代已经来临。从接触第一个多线程项目以来，已经是第三个年头了，一直想把这几年的点点滴滴写成文章，让刚接触的人少走弯路，这便是我写这篇系列文章的初衷。
前面也提到了一个进程至少包含一个线程，其实进程就是由若干个线程组成的。线程是操作系统直接支持的执行单元，因此高级语言通常都内置多线程的支持，Python 也不例外，而且 Python 的线程是真正的 Posix Thread ，而不是模拟出来的线程。
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。
关于 Python的多线程，经常我们会听到老手说：“python下多线程是鸡肋，推荐使用多进程！”，但是为什么这么说呢？
Redis是目前广为人知的一个内存数据库，在各个场景中都有着非常丰富的应用，前段时间Redis推出了6.0的版本，在新版本中采用了多线程模型。
Redis是一个高性能的键值存储系统，广泛用于缓存、队列、计数器等场景。在Redis 6.0版本中引入了多线程模型，这一改进在提高性能方面取得了显著的优势。本篇博客将详细探讨Redis 6.0多线程模型相对于单线程模型的优化之处，以及如何使用多线程Redis来提升应用程序性能。
首先,在讲述高性能IO编程设计的时候,我们先思考一下何为“高性能”呢,如果自己来设计一个web体系服务,选择BIO还是NIO的编程方式呢?其次,我们可以了解下构建一个web体系服务中,为了能够支撑
传统的C++（C++98）中并没有引入线程这个概念。linux和unix操作系统的设计采用的是多进程，进程间的通信十分方便，同时进程之间互相有着独立的空间，不会污染其他进程的数据，天然的隔离性给程序的稳定性带来了很大的保障。而线程一直都不是linux和unix推崇的技术，甚至有传言说linus本人就非常不喜欢线程的概念。随着C++市场份额被Java、Python等语言所蚕食，为了使得C++更符合现代语言的特性，在C++11中引入了多线程与并发技术。
作者简介：曾任职于阿里巴巴，每日优鲜等互联网公司，任技术总监。15年电商互联网经历。
随着互联网的发展，面对海量用户高并发业务，传统的阻塞式的服务端架构模式已经无能为力。本文旨在为大家提供有用的高性能网络编程的I/O模型概览以及网络服务进程模型的比较，以揭开设计和实现高性能网络架构的神秘面纱。 2、关于作者 陈彩华（caison）：主要从事服务端开发、需求分析、系统设计、优化重构工作，主要开发语言是 Java。 3、线程模型 上篇《高性能网络编程(五)：一文读懂高性能网络编程中的I/O模型》介绍完服务器如何基于 I/O 模型管理连接，获取输入数据，下面将介绍基于进程/线程模型，服务器如何处理请求。 值得说明的是，具体选择线程还是进程，更多是与平台及编程语言相关。 例如 C 语言使用线程和进程都可以(例如 Nginx 使用进程，Memcached 使用线程)，Java 语言一般使用线程(例如 Netty)，为了描述方便，下面都使用线程来进行描述。 4、线程模型1：传统阻塞 I/O 服务模型
并发指在同一时间内可以执行多个任务。并发编程含义比较广泛，包含多线程编程、多进程编程及分布式程序等。本章讲解的并发含义属于多线程编程。
线程，有时候称为轻量级进程（lightweight process，LWP），是CPU使用的基本单元；它包含了线程ID，程序计数器，寄存器集合以及堆栈。它与属于同一进程的其他线程共享代码段，数据段和其他的操作系统资源。
Python 既支持多进程，又支持多线程，本篇，我们看看如何编写这两种多任务程序。
实际上CPU和厨师一样，都是按照菜谱(机器指令)去执行某个动作，从操作系统的角度讲当CPU切换回用户态后，CPU执行的一段指令就是线程，或者说属于某个线程。
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