C语言格式化输出 一、printf()函数 printf()函数是格式化输出函数，一般用于向标准输出设备按规定格式输出信息。在编写程序时经常会用到此函数。...(2)浮点数表示字符或整型量的输出格式，如%6.9s 和%6.9d 如果用浮点数表示字符或整型量的输出格式，小数点后的数字代表最大宽度，小数点前的数字代表最小宽度。...5.656; long d=54; float e=34.123456; char f=’a’; char g[10]={‘a’,’c’,’c’,’e’,’p’,’t’,’e’,’d’}; int *p...%.2f\n”,c); //%10s 表示输出6个字符的字符串，不够6个字符右对齐。...printf(“控制字符串6个字符的输出: g=%.6s\n”,g); //%c单个字符输出 printf(“单个字符输出: f=%c\n”,f); //%p 输出指针的值 printf(“指针的值输出
并发量 1.什么是并发量? 并发量，是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。 2.QPS是什么? QPS是指每秒查询率，一般用作单位时间内处理的并发数量。...主要的三个因素有QPS、响应时间和并发数，同时对硬件、带宽等也有影响。 吞出量和并发量有什么区别 并发量是指规定时间内的请求数量。吞吐量是某个时间内的数据总量。...同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算：C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间...（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统） 并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C 其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论...：A、首先计算出系统的并发用户数 C=nL / T F=R×C B、统计出系统平均的吞吐量 F=VU * R / T R×C = VU * R / T C、统计出平均每个用户发出的请求数量 R=uCT/
System-V的信号量是老古董，除非万不得已，否则我们一般用POSIX信号量，好用、简单、靠谱。...拓展： POSIX信号量分为两种，分别是POSIX无名信号量和POSIX有名信号量，这两种信号量比之前介绍的system-V的信号量机制要简洁，虽然没有后者的应用范围那么广泛（尤其在一些老系统中，因为system-V...的信号量机制要更古老一些），但是POSIX良好的设计使得他们更具吸引力。...POSIX有名信号量的一般使用步骤是： 1，使用sem_open( )来创建或者打开一个有名信号量。 2，使用sem_wait( )和sem_post( )来分别进行P操作和V操作。...POSIX无名信号量的一般使用步骤是： 1，在这些线程都能访问到的区域定义这种变量（比如全局变量），类型是sem_t。 2，在任何线程使用它之前，用sem_init( )初始化他。
并发编程之信号量 详解 1、Semaphore可以控同时访问的线程个数 2、Semaphore类位于java.util.concurrent包下，它提供了2个构造器： 12345678 //参数permits...) throws InterruptedException { }; 通过availablePermits()方法得到可用的许可数目 举例 我们知道读锁可以允许多个线程同时进行读取，我们可以使用信号量来限制线程个数...(); } //读方法 public void reader(){ rLock.lock(); //获取读锁 try { semaphore.acquire(); //获取信号量，...信号量-1，如果没有成功获取，那么阻塞 System.out.println(this.getName()+"正在读文件"); Thread.sleep(1000); } catch (...Exception e) { e.printStackTrace(); }finally{ semaphore.release(); //释放信号量 rLock.unlock()
所以，前辈大佬们给出了一种解决方案——信号量。 3.信号量 3.1什么是信号量 信号量的本质是一把计数器，一把衡量临界资源多少的计数器。只要拥有信号量，就在未来一定能够拥有临界资源的一部分。...接下来，我们就使用信号量来完成我们的基于环形队列的生产消费模型。 3.3用信号量来实现基于环形队列的生产消费模型 3.3.1对环形队列的简单介绍 相信大家在C++学习期间到都模拟实现过环形队列队列。...④只要生产者和消费者指向不同的位置，就可以实现生产者和消费者的并发执行。只有在为空和为 满时，才会出现同步和互斥问题。 那这些规则由什么来保证呢？信号量。信号量是表征临界资源中资源数目的。...所以消费者可以成功申请到数据资源信号量，然后消费数据。但不知不觉，队列中的剩余空间多了一份，所以应对剩余空间资源的信号量进行V操作。 若队列满时，剩余空间信号量为0，生产者申请信号量失败。...此时，数据资源信号量为满，消费者可以申请到信号量，从而进行操作。所以必须消费者先运行。 若队列空时，数据资源信号量为0，消费者申请信号量失败。
大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。...另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。...6、负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。 ...这些业务在物理服务器基础上，需要复杂的载量平衡算法。在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。 ...为VIP型虚拟主机而特加的V**高速压缩通道，使用高速压缩的电信网通、电信国际（HK）、网通国际（HK）等跨网专线通道，智能多线，自动获取最快路径，极速的动态实时并发响应速度，实现了网站的动态脚本实时同步
大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。...另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多 了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。...6、负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。 ...这些业 务在物理服务器基础上，需要复杂的载量平衡算法。在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP 地址、TCP和UDP端口共同决定。 ...转自：http://hi.baidu.com/%BD%A3%CA%A5_%B7%A8%CA%A6/blog/item/6c933c0a92b8630a94ca6bd7.html
0x02,Semaphore信号量的用法 0x03,写这个技术点的目的 这个用法其实可以做限流的用途，获取许可就执行业务，获取不了许可就可以返回自定义信息，这样就可以基于自己想要做的事情做下，所以这篇文章就是自己想写的文章而已了...0x04,如何理解信号量Semaphore 理解这个技术点可以对比生活中的例子，记得县城里都会有专门看车的地方，你获取到一个"令牌"即车牌，看车的人就会帮你去看，然后当你购物完一天去取车的时候，然后再把..."令牌"还给看车的，其实整个过程就和这个信号量semaphore很像，得到一个许可之后才能去做事情。...0x05,总结 关于多线程中的这两个组件CountDownLatch,Semaphore，自己到这里已经写完了，至于CyclicBarrier组件用法比信号量用法还少，这里自己就不再继续写了，想了解这个组件的可以自己看下
引言 上文编码技巧 --- 同步锁对象的选定中，提到了在C#中，让线程同步有两种方式： 锁（lock、Monitor等） 信号量（EventWaitHandle、Semaphore、Mutex） 加锁是最常用的线程同步的方法...，就不再讨论，本篇主要讨论使用信号量同步线程。...WaitHandle介绍 实际上，再C#中 EventWaitHandle 、 Semaphore 、 Mutex 都是抽象类 WaitHandle 的派生类，它提供了一组等待信号的方法和属性。
QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 ps：并发一定，响应时间小，吞吐量大，所以读写吞吐量是要区分的。...并发超过一定数字后，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下 降。...这种模式下的并发量受到线程数的限制，但对于 Tomcat 来说几乎没有 BUG 存在了。...并发能力问题涉及整个系统架构和业务逻辑。 系统环境不同，Tomcat版本不同、JDK版本不同、以及修改的设定参数不同。并发量的差异还是满大的。...总之，关键词：分布 2000QPS以上——C10K极限 尽管现在很多应用已经实现了C25K，但短板理论告诉我们，决定网站整体并发的永远是最低效的那个环节。
开启 sudo -s launchctl load -w /System/Library/LaunchDaemons/ftp.plist 关闭 sudo...
} http { keepalive_timeout 0; } ---- 重启nginx /usr/local/nginx/sbin/nginx -s reload 使用ab压力测试 ab -c
，当前信号量的计数会减少 1 。...否则会被放入AQS的阻塞队列，当前线程被挂起，直到其他线程调用了release方法释放了信号量，并且当前线程通过竞争获取到了改信号量。...，信号量没有和固定线程绑定，多个线程可以同时使用CAS去更新信号量的值而不会阻塞。...▼ 往期精彩回顾 ▼ Mybatis 一级缓存清理无效引起的源码走读 Dubbo 整合 Pinpoint 做分布式服务请求跟踪 接口限流：漏桶算法&令牌桶算法 Java并发：深入浅出AQS之共享锁模式源码分析...Java并发：深入浅出AQS之独占锁模式源码分析 Java并发：了解无锁CAS就从源码分析 Java并发：CAS原理分析
系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和...TPS理解混淆） 理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系： QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值...同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算：C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间...（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统） 并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C 其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论...： A、首先计算出系统的并发用户数 C=nL / T F=R×C B、统计出系统平均的吞吐量 F=VU * R / T R×C = VU * R / T C、统计出平均每个用户发出的请求数量 R=u*C
往期精选 页面访问量统计，可能在上学的时候就讲过如何简单实现，例如在servletContext中保存一个页页面访问次数，然后每访问一次加1；或者每访问一次就把操作记录保存到数据库，这样的处理方式，做做实验就算了...1、需求是保存页面访问IP、时间、以及其他一些可用的信息，以后需要保存的访问信息可扩展 2、不能影响当前的访问速度 3、能支持一定量的并发访问 接到朋友给的这个需求，我想到了一下几点：1、如何筛选我们需要统计的页面...经过测试并发还没到200就突然不保存数据库了，访问也变得特慢，最后竟然堆内存溢出了。 没有办法只能再在本机用loadRunner进行测试，同时通过jconsole java自带工具来检测内存变化情况。...测试情况与朋友说的一样，刚开始能够正常运行，当并发达到一定量，就开始出现保存缓慢，最后不知道怎么整的保存线程不再运行，就这样队列越来越大，自然堆内存大到溢出了。...经过修改，在loadRunner和tomcat的测试下，基本上能够达到tomcat最大的并发以上用户，并且占用少量资源。
系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （...很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系： QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定...同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算：C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间...（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统） 并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C 其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论...： A、首先计算出系统的并发用户数 C=nL / T F=R×C B、统计出系统平均的吞吐量 F=VU * R / T R×C = VU * R / T C、统计出平均每个用户发出的请求数量 R=u*C
信号量 (Semaphore), 限制同时执行代码的线程数量 Semaphores are often used to restrict the number of threads than can...它并不能解决安全问题，而是用来限制最大的并发量。...1965年，荷兰学者Edsger Dijkstra提出的信号量(Semaphores)机制是一种卓有成效的进程同步工具，在长期广泛的应用中，信号量机制得到了极大的发展，它从整型信号量经记录型信号量，进而发展成为...“信号量集机制”，信号量机制已经被广泛的应用到单处理机和多处理机系统以及计算机网络中。...fr=aladdin ---- Kotlin 开发者社区 国内第一Kotlin 开发者社区公众号，主要分享、交流 Kotlin 编程语言、Spring Boot、Android、React.js/Node.js
这种做法叫做**“信号量”**（Semaphore），用来保证多个线程不会互相冲突。 不难看出，mutex是semaphore的一种特殊情况（n=1时）。也就是说，完全可以用后者替代前者。...并发 任务数大于cpu的核数，多个任务轮流执行，由于cpu切换速度特别快，看起来像是一起运行，其实是假象。 ...并发是一个比较宽泛的概念，它单纯的代表计算机能够同时执行多项任务，至于计算机怎么做到“并发”则有许多不同的形式。
当被问到为什么用Go语言，一定不得不提的是Go语言的并发程序编写。在C语言中编写非常繁琐复杂的并发程序在Go语言中总是显得如此便捷。...Go中并发程序依靠的是两个：goroutine和channel 理解什么是goroutine? 对于初学者，goroutine直接理解成为线程就可以了。...拿《学习go语言》中的一个例子说明。 ? 这里的第18行为什么要sleep？ 这里是为了等上面两个go ready处理完成。...<-c print(a) } 这里有个缓冲，因此放入数据的操作c<- 0先于取数据操作 <-c 无缓冲的channel： var a string var c = make(chan int...} 由于c是无缓冲的channel，因此必须保证取操作<-c 先于放操作c<- 0 参考文档： Go语言中的channel魔法 http://blog.dccmx.com/2011/05/magic-of-channel-in-go
c <- sum } func main() { a := []int{7, 2, 8, -9, 4, 0} // 创建 channel c c := make(chan...int) go sum(a[:len(a)/2], c) go sum(a[len(a)/2:], c) // 接收两个 goroutine 发送的计算结果 x...channel c c <- sum } func main() { a := []int{7, 2, 8, -9, 4, 0} // 创建 channel c...c := make(chan int) go sum(a[:len(a)/2], c) go sum(a[len(a)/2:], c) // 接收两个 goroutine...c close(c) } func main() { c := make(chan int, 10) go fibonacci(cap(c), c) // 这里 for
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