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。
python 有自己的多进包 multiprocessing 去实现并行计算，但在 pandas 处理数据中，使用 multiprocessing 并不好使，只听见风扇转啊转，就不见运行完毕。
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select 可以同时处理多个 socket，有一个就绪应用程序代码就可以处理它。
目前网上优秀的开源游戏服务器框架也不少(当然与web框架比起来就少太多了),但总结起来都各有各的优缺点,下面列出我在选型过程中的一些考量,希望大家能开放的讨论,有不恰当的地方也请指正。 首先是开发语言 目前用于游戏服务器开发的主要应该有以下这些语言: c/c++ 优点: 性能很好 开源框架: skynet底层是C 开发语言是lua,没有客户端库kbengine底层是C++ 开发语言可以使用C#,Python有多个平台的客户端库 C# 优点: 性能很好 开源框架: Scut底层C# 开发语言是 C#、Py
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。
接二连三的事情，时间比较紧张，但是还是没有把这个系列的文章丢掉，因为这也是对自己知识的总结吧。提倡大家多写写，以后再看的时候会有种莫名的小激动。 上周写的是chromium的目录结构，好像大家不太感兴趣，在我看来这部分很重要。开头有链接地址，大家想看可以再看看。 从源码下载到编译，到目录结构，今天终于到了重要的环节，调试。 在windows上，调试工具都是使用微软自家的产品：Visual Studio或者winDBG（windebug）。Chromium也是与时俱进，现在主要使用Visual Studio2
首先关于在python中单线程，多线程，多进程对cpu的利用率实测如下： 单线程，多线程，多进程测试代码使用死循环。 1）单线程： 2）多线程： 3）多进程： 查看cpu使用效率： 开始观察分别执行时
都能针对dataframe完成特征的计算，并且常常与groupby()方法一起使用。
因为nginx具备优秀的静态内容处理能力，然后将动态内容转发给uWSGI服务器，这样可以达到很好的客户端响应。支持的并发量更高，方便管理多进程，发挥多核的优势，提升性能。这时候nginx和uWSGI之间的沟通就要用到uwsgi协议。
>>>Process([group [, target [, name [, args [, kwargs ] ] ] ] ])
现代操作系统对I/O操作的改进中最为重要的就是支持异步I/O。如果充分利用操作系统提供的异步I/O支持，就可以用单进程单线程模型来执行多任务，这种全新的模型称为事件驱动模型。Nginx就是支持异步I/O的Web服务器，它在单核CPU上采用单进程模型就可以高效地支持多任务。在多核CPU上，可以运行多个进程（数量与CPU核心数相同），充分利用多核CPU。用Node.js开发的服务器端程序也使用了这种工作模式，这也是当下实现多任务编程的一种趋势。
在Python中，计算密集型任务适用于多进程，IO密集型任务适用于多线程 正常来讲，多线程要比多进程效率更高，因为进程间的切换需要的资源和开销更大，而线程相对更小，但是我们使用的Python大多数的解释器是Cpython，众所周知Cpython有个GIL锁，导致执行计算密集型任务时多线程实际只能是单线程，而且由于线程之间切换的开销导致多线程往往比实际的单线程还要慢，所以在 python 中计算密集型任务通常使用多进程，因为各个进程有各自独立的GIL，互不干扰。 而在IO密集型任务中，CPU时常处于等待状态，操作系统需要频繁与外界环境进行交互，如读写文件，在网络间通信等。在这期间GIL会被释放，因而就可以使用真正的多线程。 上面都是理论，接下来实战看看实际效果是否符合理论
协程，就是同时开启多个任务，但一次只顺序执行一个。等到所执行的任务遭到阻塞，就切换到下一个任务继续执行，从而节省阻塞所占用的时间。
本次给大家介绍Python的多线程编程，标题如下： Python多线程简介 Python多线程之threading模块 Python多线程之Lock线程锁 Python多线程之Python的GIL锁 Python多线程之ThreadLocal 多进程与多线程比较 多进程与多线程比较之执行特点 多进程与多线程比较之切换 多进程与多线程比较之计算密集型和IO密集型 Python多线程简介 一个进程由若干个线程组成，在Python标准库中，有两个模块thread和threading提供调度线程的接口。介于thre
python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
文：泽木 本文原创，转载请注明作者及出处 背景 普通的自动测试执行一般是单进程来执行测试用例集，例如接口测试用例集多到几百个时候，执行时间会到 10 分钟以上。在正常回归测试中，这个时间是可以接受的，但在自动发布流程中进行的自动化测试，需要很快地给出测试结果，这种情况下就不能满足，那有什么方法能加快执行效率呢？ 思路的演进 当前我们使用的自动化框架是 Python + nosetests，而官方提供的是单进程的运行机制。 使用官方单进程的机制执行的自动化测试，594 个用例执行时间是 11 分钟 这个
到了新的环境，老大让我有空研究下一代服务器技术，作为一个长期任务。
在定位系统瓶颈时，考虑被测系统 cpu，网络，磁盘，缓存和数据库情况，同时也要关注测试机器的情况。
微观：多个计划任务，顺序执行。在飞快的切换。轮换使用 cpu 时间轮片。 【假 并行】
今天我们来介绍了一些爬虫的技术，实现基本的抓取需求。但是随着数据量变大时，我们之前的爬虫的效率或者说执行速度就会出现问题，之前我们都是一条数据爬取完成后才继续下一条数据的爬取，这种模式我们通常称它为单线程或者串行爬虫。那么该如何改善呢？通过本章的学习你将掌握以下内容：
本文将介绍如何使用Flask搭建一个基于PyTorch的图片分类服务以及并行处理的相关技术。作为一个深度学习工程师，学习这些内容是为了方便对服务化的模型进行debug，因为web开发的同时常常表示他们很难定位到深度学习服务的bug的位置。
Tornado 4.3于2015年11月6日发布，该版本正式支持Python3.5的async/await关键字，并且用旧版本CPython编译Tornado同样可以使用这两个关键字，这无疑是一种进步。其次，这是最后一个支持Python2.6和Python3.2的版本了，在后续的版本了会移除对它们的兼容。现在网络上还没有Tornado4.3的中文文档，所以为了让更多的朋友能接触并学习到它，我开始了这个翻译项目，希望感兴趣的小伙伴可以一起参与翻译，项目地址是tornado-zh on Github，翻译好的文档在Read the Docs上直接可以看到。欢迎Issues or PR。本节感谢@ladrift翻译
这一篇涉及到如何在网页请求环节使用多进程任务处理功能，因为网页请求涉及到两个重要问题：一是多进程的并发操作会面临更大的反爬风险，所以面临更严峻的反爬风险，二是抓取网页数据需要获取返回值，而且这些返回值需要汇集成一个关系表（数据框）（区别于上一篇中的二进制文件下载，文件下载仅仅执行语句块命令即可，无需收集返回值）。 R语言使用RCurl+XML,Python使用urllib+lxml。 方案1——自建显式循环： 整个过程耗时11.03秒。 方案2——使用向量化函数： 整个过程耗时9.07m。 方案
由于Python设计的限制(就是咱们常用的CPython)最多只能用满1个CPU核心。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，你只需要定义一个函数，Python会替你完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。使用进程池可以让你跑满多核CPU，而且使用方法非常简单。 Show You The Code： import multiprocessing import time def func(msg): for i in xrange(3):
功能测试用python、shell之类的脚本，勉强可以胜任。性能压力测试再手动写脚本，就有点力不从心了。
Wind是一款面向云的高性能、高效率以及高扩展性的大型分布式游戏服务器引擎。Wind利用Python语言的简洁语法以及丰富的生态库来提高游戏业务的开发效率，针对一些对性能有要求的游戏业务功能(如实时战斗功能)，Wind利用Golang的高并发特性来保证服务的高性能，同时Wind接入云的组件来保证游戏服务的动态扩展性，提高服务资源的利用率。
将数据转换和机器学习算法与适当的数据科学任务相匹配是设计成功的智能应用程序的关键。
采用网上的一个利用复制文件来检测多进程和单进程差异的例子。但是例子中许多关键的解释并未给出，反而给入门新手造成了很多不必要的困扰和门槛。
这个文档描述了Chromium支持的不同线程模型，包括它的渲染器进程，以及现有模型实现的问题。 概述 网页内容已经发展到包含大量在浏览器内运行的活跃代码的地步，使得许多网站更像应用程序而非文档。这种变
链接 https://blog.csdn.net/force_eagle/article/details/116982887
首先我们先做一个小脚本，就用turtle画4个同心圆吧！这样在演示多进程的时候比较直观。代码如下：
之前对这部分的内容很感兴趣，没想到读起来有点晦涩，还是因为对服务器的知识不是很了解。 说道服务器一般人都会想到tomcat或者Jboss或者weblogic，现在流行起来的Node总让人不太放心，JS代码也能做服务器？其实不然，首先一个误区就是Node的服务器是JS写出来的....其实它只有表面暴露给用户使用的模块是用js写的，底层的很多东西还是由C/C++完成的。如果运行在不同的操作系统上,node还会基于操作系统切换底层的实现方式。 再说说Nodejs的特性——最让人印象深刻的就是单线程事件
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
今天下午的时候，我看到来自于大洋彼岸的短视频：一些擦腚纸贩子都在囤积居奇，高价兜售擦腚纸，看到这些消息真的是雏菊一紧。沙雕肺炎病毒全球肆虐的时候，难道不应该是买口罩保护上面的口么，怎么抢着买擦腚纸招呼下边那个眼了？算了，管不了那么多了，我也囤点儿擦腚纸得了。
python的高性能web应用的开发与测试实验 tornado“同步和异步”网络IO模型实验 引言 python语言一直以开发效率高著称，被广泛地应用于自动化领域： 测试自动化 运维自动化 构建发布自
在Python中,由于历史原因(GIL),使得Python中多线程的效果非常不理想.GIL使得任何时刻Python只能利用一个CPU核,并且它的调度算法简单粗暴:多线程中,让每个线程运行一段时间t,然后强行挂起该线程,继而去运行其他线程,如此周而复始,直到所有线程结束.
线程也不是越多越好，具体案例，具体分析，(有几个线程创建几个线程，应为线程请求上下文时非常耗时)
Tornado龙卷风是一个开源的网络服务器框架，它是基于社交聚合网站FriendFeed的实时信息服务开发而来的。2007年由4名Google前软件工程师一起创办了FriendFeed，旨在使用户能够方便地跟踪好友在Facebook和Twitter等多个社交网站上的活动。结果两年后，Facebook宣布收购FriendFeed，交易价格约为5000万美元。而此时FriendFeed只有12名员工。据说这帮人后来又到了Google，搞出了现在的Google App Engine…
总第247篇 2018年 第39篇 一、背景 Kerberos 是一种网络认证协议，其设计目标是通过密钥系统为客户端、服务器端的应用程序提供强大的认证服务。 作为一种可信任的第三方认证服务，Kerberos是通过传统的密码技术（如：共享密钥）执行认证服务的，被Client和Server同时信任。KDC是对该协议中第三方认证服务的一种具体实现，一直以来都是美团点评数据平台的核心服务之一，在Hive、HDFS、YARN等开源组件的权限认证方面有着广泛的应用。该服务将认证的密钥事先部署在集群的节点上，集群或者新
server每次accept一个请求，收包，完成业务处理逻辑后回包，完成整个请求的处理后，才能继续接入下一个请求。这种server模式仅适用于业务处理
测试过程中，难免遇到多机型兼容测试。如果拿很多手机轮流做手工测试，耗费时间长，重复工作量大，占用人工多。网上已有较多手机测试的文章，基本会根据多个手机参数在配置文件中写死。这样的方式不够灵活，本篇文章动态获取手机信息，形成多份desired_caps，便于多手机启动读取不同参数。同时通过代码维护appium服务，检测端口，释放端口等。本篇文章致力于一键启动，但仍有很多功能不尽人意，后期尽力维护。
有某些场景下，我们不希望有多个相同的 Linux 进程 或 Shell 脚本同时执行，因为相同进程同时执行，可能会破坏数据的一致性。
别小看这两个东西，特别是 Reactor 模式，市面上常见的开源软件很多都采用了这个方案，比如 Redis、Nginx、Netty 等等，所以学好这个模式设计的思想，不仅有助于我们理解很多开源软件，而且也能在面试时吹逼。
的subprocess模块进行播放语音方面，偶然遇到内存爆炸之类问题，so，想系统的学习一下python下的进程管理。本文代码在github上，文件夹是python_multithreading
对于一个类似的程序，Python 要比其它语言慢 2 到 10 倍不等，这其中的原因是什么？又有没有改善的方法呢？
协程的概念： 其实在操作系统中并没有协程的概念，协程的出现为的是解决单线程后者单进程下实现并发的效果。使用方式：操作系统无法感知单线程中的协程之间的切换。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/337850513
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