例如需要批量提交spark任务来对不同城市的业务数据进行挖掘，但由于计算资源有限，最好控制每次只执行几个任务。
近期优化一个 shell 脚本，通过 shell 多进程并发极大提升了效率，抽象出核心代码记录一下
信号量(Semaphore)，有时被称为信号灯，是在多线程环境下使用的一种设施，是可以用来保证两个或多个关键代码段不被并发调用。在进入一个关键代码段之前，线程必须获取一个信号量；一旦该关键代码段完成了，那么该线程必须释放信号量。其它想进入该关键代码段的线程必须等待直到第一个线程释放信号量。
在此种情景中为了保证 CUDA 进程的隔离仅能使用 spawn 模式运行多进程任务，如果没有使用则会报出上述错误
那么基本思路是在Dockerfile 的CMD 或者 ENTRYPOINT 运行一个”东西”,然后再让这个”东西”运行多个其他进程 简单说来是用Bash Shell脚本或者三方进程守护 (Monit,Skaware S6,Supervisor),其他没讲到的三方进程守护工具同理
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。
IBM有个家伙做了个测试，发现切换线程context的时候，windows比linux快一倍多。进出最快的锁（windows2k的 critical section和linux的pthread_mutex），windows比linux的要快五倍左右。当然这并不是说linux不好，而且在经过实际编程之后，综合来看我觉得linux更适合做high performance server，不过在多线程这个具体的领域内，linux还是稍逊windows一点。这应该是情有可原的，毕竟unix家族都是从多进程过来的，而 windows从头就是多线程的。
本文主要是为了加快数据抓取任务，考虑使用多进程、多线程、异步原理，相关概念可以参考 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/0013868322563729e03f6905ea94f0195528e3647887415000
在学习廖雪峰老师的python教程，学习了多进程和多线程，记录下核心的思路和方法。
在Linux中，文件加锁是通过使用文件锁（File Locks）来实现的。文件锁主要有两种类型：共享锁（Shared Lock）和排他锁（Exclusive Lock）。这些锁用于控制对文件的并发访问，以防止多个进程同时对同一文件进行读或写操作，从而保护文件的一致性。
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
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，
多进程和多线程主要区别是：线程是进程的子集，一个进程可能由多个线程组成。多进程的数据是分开的、共享复杂，需要用IPC，但同步简单；多线程共享进程数据、共享简单，但同步复杂。
如果已经在LNMP架构下工作2-3年时间，这个阶段我们对自己常用的技术栈的工作原理一定需要有一个基本的认识。一方面，可以去学习这些优秀软件的设计思路，另一方面，可以为分析系统瓶颈和系统优化打好基础。今天我们就来看看php-fpm/nginx/redis/mysql的进程模型。
进程间通信 即 IPC机制，IPC 全称为 Inter-Process Communication。
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。
在我们实际的业务场景中(PHP技术栈)，我们可能需要定时或者近乎实时的执行一些业务逻辑，简单的我们可以使用unix系统自带的crontab实现定时任务，但是对于一些实时性要求比较高的业务就不适用了，所以我们就需要一个常驻内存的任务管理工具，为了保证实时性，一方面我们让它一直执行任务(适当的睡眠，保证cpu不被100%占用)，另一方面我们实现多进程保证并发的执行任务。
这几天在做 学生考试系统，其中需要存储数据时要并发，然而我采用的sqlite3,小型数据库，导致了很多问题，特别是在多进程访问写的时候，特此分享给大家；
进程：一个JVM就是一个进程 线程：最小的调度单元 一个进程可以包含多个线程，在安卓中有一个主线程也就是UI线程，UI线程才可以操作界面，如果在一个线程里面进行大量耗时操作在安卓中就会出现ANR(Application Not Responding)
近期会写关于《Linux C/C++多进程同时写一个文件》的系列文章，主要是探索在Linux下非亲缘关系的多进程和具有亲缘关系的多进程同时写一个文件的问题。例如，当两个进程同时写一个文件，那么写入结果是怎样的呢？是否会出现数据丢失的情况？是否会出现覆盖？是否会出现错乱？
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。
经过了一个半月的研究,终于将php多进程,和tcp方面研究通了,这篇文章主要讲解一下我了解到的知识点
廖威雄，目前就职于珠海全志科技股份有限公司从事linux嵌入式系统(Tina Linux)的开发，主要负责文件系统和存储的开发和维护，兼顾linux测试系统的设计和持续集成的维护。
Hadoop生态圈仍处于欣欣向荣的发展态势，不断涌现新的技术和名词。Hadoop的HDFS、YARN、MapReduce仍是最基础的部分，这篇文章记录了如何一步步在linux上安装单节点的Hadoop，之后就可以在它上面做一些练习了。截至目前（2018.7.16），Hadoop的最新版本是3.0.3，但使用最新版本的问题是：当你遇到问题时，所能找到的资料或者书籍都是针对较晚版本的。因此，对一项技术，如果没有达到特别熟悉，安装次新、或者次次新版本是一个相对稳妥的做法。所以，我选择安装的是2.9.1版本。
scscanner是一款功能强大的大规模状态码扫描工具，该工具可以帮助广大研究人员从一个URL列表文件中批量读取目标网站的状态码响应信息。除此之外，该工具还可以过滤出指定的状态码，并将结果存储到一个文件中以供后续深入分析使用。
非常想写点关于多进程和多线程的东西，我确实非常爱他们。可是每每想动手写点关于他们的东西，却总是求全心理作祟，始终动不了手。
生成测试文件，模拟多个任务 [root@centos76 parallel]# for i in {1..10};do echo $i >> example.txt;done 单进程 [root@c
很多时候，子进程并不是自身，而是一个外部进程。我们创建了子进程后，还需要控制子进程的输入和输出。
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。
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如果不用工具，要做 100 并发的压力测试，得想办法组织 100 个人，每个人操作1台电脑，一声令下，100 个人同时点击，对系统造成 100 并发。现实中，很难找 100 个人和 100 台电脑来做测试。1 个人和 1 台电脑倒是容易得多。有没有办法用 1 个人和 1 台 电脑对系统造成 100 并发？有办法的。电脑是硬件，硬件之上运行着的是软件，最基础的软件是操作系统。操作系统之上运行着的是进程，进程可以打开任务管理器看到
进程和线程是操作系统层面的概念，本质上就是两个操作系统内核对象：即操作系统定义的两个数据结构，操作系统通过这两个数据结构，来管理程序的运行。 （1）以多进程形式，允许多个任务同时运行； （2）以多线程形式，允许单个任务分成不同的部分运行； （3）提供协调机制，一方面防止进程之间和线程之间产生冲突，另一方面允许进程之间和线程之间共享资源。
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。
结论是： 多线程下如果其中一个线程崩溃了会导致其他线程（整个进程）都崩溃； 多进程下如果其中一个进程崩溃了对其余进程没有影响；
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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。
多线程的东西。我确实非常爱他们。可是每每想动手写点关于他们的东西。却总是求全心理作祟。始终动不了手。
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。
多进程相当于启动了多个程序, 共同执行了同一份代码, 他们之间的内存地址完全不一样
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
实际项目中，需要在Linux下通过shell脚本并发读写同一个文件，但是希望同一时刻，只有一个进程可以在读、写目标文件。
前提 我是参考 Github Python 100 天的文章写的，再结合自己的小练习，总结 最近在面大厂，发现许多大厂都会问 Python 的多线程、多进程，所以我觉得很有必要总结学习下 什么是进程
服务器设计技术有很多，按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。 1 循环服务器与并发服务器模型 在网络程序里面，一般来说都是许多客户对应一个服务器，为了处理客户的请求，对服务端的程序就提出了特殊的要求。 目前最常用的服务器模型有： ·循环服务器：服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求 ·并发服务器：服务器在同一时刻可以响应多个客户端的请求 1.1 UDP循环服务器的实现方法： UDP循环服务器每次从套接字上读取一个客户端的请求->处理->然后将结果返回给客户机
相当于短链接，当accept之后，就开始数据的接收和数据的发送，不接受新的连接，即一个server，一个client
本文是这《Linux C/C++多进程同时写一个文件》系列文章的第三篇，上一篇文章演示了两个亲缘关系的进程（父子进程）同时写一个文件的情形，并得出了数据只会错乱但不会覆盖的结论。这篇文章主要是在第一篇文章的基础上，加上上篇文章的分析，更深下一步地探索两个非亲缘关系的进程同时写一个文件的问题。
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。
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