平台开发经常需要使用 shell 脚本调度大数据的组件,在使用 springBoot 开发项目时也是如此,为了保证子 shell 的执行时间可控,需要设置超时时间,如果 shell 无法在给定时间内返回,需要进行相关容错处理。
在Linux中,要发送一个信号相当容易。程序员需要知道两个信息:要发送哪个信号,将这个信号发送给哪个进程。可以用 man 7 signal 找到一个可以利用的信号的列表。用户可以只将信号发送给用户自己的进程,也可以以root身份运行从而将信号发送给任意一进程。
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
在进行堵塞式系统调用时。为避免进程陷入无限期的等待,能够为这些堵塞式系统调用设置定时器。Linux提供了alarm系统调用和SIGALRM信号实现这个功能。
在建立连接的时候,Nginx处于充分发挥多核CPU架构性能的考虑,使用了多个worker子进程监听相同端口的设计,这样多个子进程在accept建立新连接时会有争抢,这会带来著名的“惊群”问题,子进程数量越多越明显,这会造成系统性能的下降。
查看你的httpd使用了哪种模式: /usr/local/apache2/bin/httpd -V |grep 'Server MPM' 使用哪种模式,需要在编译的时候指定 --with-mpm=prefork|worker|event 当然也可以编译的时候,让三者都支持: --enable-mpms-shared=all 然后在配置文件中,修改 LoadModule mpm_worker_module modules/mpd_mpm_worker.so 2.2版本默认为worker,2.4版本默认为eve
我们知道,像 Nginx、Workerman 都是单 Master 多 Worker 的进程模型。
作为老牌服务器,Apache仍在不断地发展,就目前来说,它一共有三种稳定的MPM(Multi-Processing Module,多进程处理模块)。它们分别是 prefork、worker 和 event 。
进程 说明:本文是基于Py2.X环境, Python实现多进程的方式主要有两种:一种方法是使用os模块中的fork方法; 另一种是使用multiprocessing模块。这两种方法的区别在于前者仅适用于Unix/Linux操作操作。对win是不支持的,而后者则是跨平台的实现方式。 使用os模块中的fork方式实现多进程。 Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用,它非常特殊。普通的函数调用,调用一次,返回一次,但是fork()调用一次,返回两次,因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制
最近在项目中遇到一个问题,就是需要采用正则匹配一些疑似暗链和挂马的HTML代码,而公司的老大给的正则表达式有的地方写的不够严谨,导致在匹配的时候发生卡死的现象,而后面的逻辑自然无法执行了。虽然用正则表达式来判断暗链和挂马可能不那么准确或者行业内很少有人那么做,但是本文不讨论如何使用正确的姿势判断暗链挂马,只关注与正则超时的处理。 在使用正则表达式的时候,如果正则写的太糟糕,所消耗的时间是惊人的,并且有可能会一直回溯,而产生卡死的现象,所以一般的大型公司都会有专门的人来对正则进行优化,从而提高程序效率。一般来说如果可能的话不要让用户来输入正则进行匹配。但是现在既没有专门的人进行正则的优化,本人也对正则了解的不够,所以只能从另外的角度来考虑处理超时的问题。 首先我想到的方法是另外开启一个线程来进行匹配,而在主线程中进行等待,如果发现子线程在规定的时间内没有返回就kill掉子线程。这也是一个方案,但是我现在要介绍另外一种方案,该方案来自我在网上看到的一篇博客.
为了减少频繁创建和销毁进程的开销,apache在启动之初,就预先fork一些子进程,然后等待请求进来。每个子进程只有一个线程,在一个时间点内,只能处理一个请求。
Python的asyncio是使用 async/await 语法编写并发代码的标准库。通过上一节的讲解,我们了解了它不断变化的发展历史。到了Python最新稳定版 3.7 这个版本,asyncio又做了比较大的调整,把这个库的API分为了 高层级API和低层级API,并引入asyncio.run()这样的高级方法,让编写异步程序更加简洁。
Linux系统为Ubuntu一、Start Apache 2 Server /启动apache服务
在Linux系统中,expect 是一款非常有用的工具,它允许用户自动化与需要用户输入进行交互的程序。本文将深入探讨expect命令的基本语法、使用方法以及一些最佳实践。
上次说了很多Linux下进程相关知识,这边不再复述,下面来说说Python的并发编程,如有错误欢迎提出~
进程是指运行中的应用程序,每个进程都有自己独立的地址空间(内存空间)。比如用户点击桌面的IE浏览器,就启动了一个进程,操作系统就会为该进程分配独立的地址空间。当用户再次点击IE浏览器,又启动了一个进程,操作系统将为新的进程分配新的独立的地址空间。多进程就是“多任务”,就像使用电脑时同时打开浏览器上网、打开播放器听歌、后台还默默运行着杀毒软件一样。现代操作系统如Mac OS X,UNIX,Linux,Windows等都支持多进程,每启动一个进程,操作系统便为该进程分配一个独立的内存空间。
php-fpm是PHP的一个进程管理器。php下面的众多work进程皆由php-fpm进程管理器管理。具体可参考:http://www.qqdeveloper.com/2019/10/06/CGI-FastCGI-php-fpm/
Linux进程间通信(Inter-Process communication, IPC)机制通常分6种:
以下函数是调用子进程的推荐方法,所有使用场景它们都能处理。也可用Popen以满足更高级的使用场景
本文所讨论的平滑关闭是指,HTTP服务、RPC服务、Socket长服务等各种网络服务的平滑关闭。
pro = multiprocessing.Process(target=入口, args=(), kwargs={})
前面几篇文章给大家讲解了如何使用fork创建多进程。SystemVerilog允许大家在使用fork + join/join_any/join_none创建进程之后,通过disable fork来提前结束这些进程。
subprocess.Popen(['google-chrome',"http://www.baidu.com"])可打开chrome并显示百度网页。
在学习Python的过程中,有接触到多线程编程相关的知识点,先前一直都没有彻底的搞明白。今天准备花一些时间,把里面的细节尽可能的梳理清楚。
| 作者简介 | Docker容器生成僵尸进程 现象 公司开发服务器上使用Docker跑了几个容器,这些容器都是长时间运行的。偶然发现服务器上有大量僵尸进程,大约有两三千个。简单跟踪了下,发现这些僵尸进程均是在容器的进程命名空间的。 1 2ps aux | grep 'Z' | grep -v grep ll /proc/${any_zombie_pid} 在容器里运行的程序是很正常的web server,怎么会这样呢? Docker 和子进程“僵尸化”问题 初始进程的责任:“收割”“僵尸进程” Un
Python实现多进程的方式主要有两种:一种方法是使用os模块中的fork方法; 另一种是使用multiprocessing模块。这两种方法的区别在于前者仅适用于Unix/Linux操作操作。对win是不支持的,而后者则是跨平台的实现方式。
php-fpm启动后会先读php.ini,然后再读相应的conf配置文件,conf配置可以覆盖php.ini的配置。
nginx是一种高性能的HTTP和反向代理服务器。当我们要向外界发布应用的时候,如果只有1台服务器,那么直接将DNS配置解析到这台部署的服务器即可实现诉求,但是随着访问量的增大,我们需要部署多台服务器来增加服务的性能,这时就可以使用nginx作为反向代理,将流量均衡的分摊到每台服务器上。
Subprocess库是Python中用于创建和管理子进程的标准库。它提供了一个强大而灵活的接口,使得你可以在Python中启动新的进程、连接它们的输入和输出,并与它们进行交互。本教程将介绍Subprocess库的基本概念、用法和一些常见的应用场景。
multiprocessing包是Python中的多进程管理包。它与 threading.Thread类似,可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以允许放在Python程序内部编写的函数中。该Process对象与Thread对象的用法相同,拥有is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()等方法。属性有:authkey、daemon(要通过start()设置)、exitcode(进程在运行时为None、如果为–N,表示被信号N结束)、name、pid。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类,用来同步进程,其用法也与threading包中的同名类一样。multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API,只不过换到了多进程的情境。这个模块表示像线程一样管理进程,这个是multiprocessing的核心,它与threading很相似,对多核CPU的利用率会比threading好的多。
这几天在生产环境发现有几个容器一直不能正常的stop,或者rm 掉,而且查看docker daemon 日志里面会出现很多 msg="Container 5054f failed to exit within 10 seconds ofsignal 15 - using the force" 这样的报错,使用的命令为journalctl -xe -u docker 然后在短暂的时间内 docker ps查看到的容器还在运行中,过了一会没有了我们在创建的时候会提示这个容器已经存在(如果建立同样名称的容器)
在前文中我们了解了fork函数的使用,以及写时拷贝机制的原理等,并且也学习了什么是僵尸进程,但是并没有具体讲到应如何处理僵尸进程,本次章节将对fork函数以及如何终止进程,还有僵尸进程的处理做更为详细的探讨。
使学生理解Linux中进程控制块的数据结构,Linux进程的创建、执行、终止、等待以及监控方法。并重点掌握fork函数的使用以及exec系列函数。
第二种情况,接收端只收到一个数据包,由于TCP是不会出现丢包的,所以这一个数据包中包含了发送端发送的两个数据包的信息,这种现象即为粘包。这种情况由于接收端不知道这两个数据包的界限,所以对于接收端来说很难处理。
在linux中fork函数是非常重要的函数,它从已存在进程中创建一个新进程。新进程为子进程,而原进程为父进程。
步骤一:创建一个py程序,用来打印三个人的信息,创建了三个函数,每个函数里面都有一个sleep来模拟网络延迟,因此我们写出了下面的代码
这里的内容以Linux进程基础和Linux文本流为基础。subprocess包主要功能是执行外部的命令和程序。比如说,我需要使用wget下载文件。我在Python中调用wget程序。从这个意义上来说,subprocess的功能与shell类似。 subprocess以及常用的封装函数 当我们运行python的时候,我们都是在创建并运行一个进程。正如我们在Linux进程基础中介绍的那样,一个进程可以fork一个子进程,并让这个子进程exec另外一个程序。在Python中,我们通过标准库中的subprocess
Python subprocess 模块是一个功能强大的库,用于启动和与子流程交互。 它附带了一些高级 api,比如调用、检查输出和运行,这些都集中在的程序运行和等待完成的子进程上。
回顾自己学的操作系统原理,线程分为系统级线程和用户级线程(线程是调度单位、进程是资源分配单位)
499 是 nginx 扩展的 4xx 错误,目的只是用于记录,并没有实际的响应。 看一下 nginx 源码 ngx_http_request.h 对 499 的定义:
在了解进程状态之前,我们先来谈一谈阻塞与挂起的两个概念。所谓阻塞,就是指进程因为等待某种资源就绪,而导致的一种不推进状态。也就是我们常说的卡住了。
本文将为大家介绍鸿蒙轻内核中的进程、线程、内存和网络四大基础功能,包括一些基础概念、实现功能和使用场景等,供想要深入了解鸿蒙操作系统的初学者学习参考。
我们在 进程概念与进程状态 中对 fork 函数进行了初步的介绍与使用,在这里我们来详细的学习一下 fork 函数;fork 是 Linux 中非常重要的一个系统调用函数,它用于在当前进程下创建一个新的进程,新进程是当前进程的子进程;我们可以 man 2号手册来查看 fork 函数:
这个系列的博客贴的都是我大二的时候学习Linux系统高级编程时的一些实验程序,都挺简单的。
在Linux中,可以将进程分为前台进程和后台进程,它们的区别在于与终端的交互方式和执行状态。
进程是通过fork系列的系统调用(fork、clone、vfork)来创建的,内核(或内核模块)也可以通过kernel_thread函数创建内核进程。这些创建子进程的函数本质上都完成了相同的功能——将调用进程复制一份,得到子进程。(可以通过选项参数来决定各种资源是共享、还是私有。)
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