linux多线程相关知识
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Python标准库08 多线程与同步Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代,每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求,以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网),所以多线程也就很自然被Python语言支持。(关于多线程的原理和C实现方法,请参考我之前写的Linux多线程与同步,要了解race condition, mutex和condition variable的概念) 多线程售票以及同步我们使用Python来实现Linux多线程与同步文中的售票程序。我们使用mutex (也就是Python中的Lock类对象) 来实现线程的同步:# A program to simulate selling tickets in multi-thread way# Written by Vameiimport&nbs
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Java进阶多线程学习笔记多线程(multiple thread)是计算机实现多任务并行处理的一种方式。在单线程情况下,计算机中存在一个控制权,并按照顺序依次执行指令。单线程好像是一个只有一个队长指挥的小队,整个小队同一个时间只能执行一个任务。在多线程情境下,计算机中有多个控制权。多个控制权可以同时进行,每个控制权依次执行一系列的指令。多线程好像是一个小队中的成员同时执行不同的任务。可参考Linux多线程与同步,并对比Python多线程与同步传统意义上,多线程是由操作系统提供的功能。对于单核的CPU,硬件中只存在一个线程。在操作系统的控制下,CPU会在不同的任务间(线程间)切换,从而造成多任务齐头并进的效果。这是单CPU分时复用机制下的多线程。现在,随着新的硬件技术的发展,硬件本身开始提供多线程支持,比如多核和超线程技术。然而,硬件的多线程还是要接受操作系统的统一管理。在操作系统之上的多线程程序依然通用。多个线程可以并存于同一个进程空间。在JVM的一个进程空间中,一个栈(stack)代表了方法调用的次序。对于多线程来说,进程空间中需
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浅谈linux线程模型和线程切换本文从linux中的进程、线程实现原理开始,扩展到linux线程模型,最后简单解释线程切换的成本。刚开始学习,不一定对,好心人们快来指正我啊啊啊!!!linux中的进程与线程首先明确进程与进程的基本概念:进程是资源分配的基本单位线程是CPU调度的基本单位一个进程下可能有多个线程线程共享进程的资源基本原理linux用户态的进程、线程基本满足上述概念,但内核态不区分进程和线程。可以认为,内核中统一执行的是进程,但有些是“普通进程”(对应进程process),有些是“轻量级进程”(对应线程pthread或npthread),都使用task_struct结构体保存保存。使用fork创建进程,使用pthread_create创建线程。两个系统调用最终都都调用了do_dork,而do_dork完成了task_struct结构体的复制,并将新的进程加入内核调度。进程是资源分配的基本单位、线程共享进程的资源普通进程需要深拷贝虚拟内存、文件描述符、信号处理等;而轻量级进程之所以“轻量”,是因为其只需要浅拷贝虚拟内存等大部分信
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Python多线程----线程池Python多线程----线程池 需求:假设我们现在有一个多线程项目,每有一个用户连接进来,我们的服务器就会创建一个线程。而我们的服务器最多能够承载100个线程,再多就会崩溃。为了防止恶意用户伪装真实用户构建大量的访问来让我们的服务器崩溃,现在需要对线程数量进行限制,一共只有100个线程,并且当一个用户访问结束以后线程会自动归还,等待下一个用户访问。如果100个线程全部被占用则101个用户进入阻塞时间,直到某一个用户退出,线程得到释放,101个用户才能被通行。 不难看出上面的需求
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- Java 多线程 本小节我们将学习 Java 多线程,通过本小节的学习,你将了解到什么是线程,如何创建线程,创建线程有哪几种方式,线程的状态、生命周期等内容。掌握多线程的代码编写,并理解线程生命周期等内容是本小节学习的重点。
- Ruby 的多线程 本章节让我们来学习 Ruby 的多线程。您将会了解到:什么是多线程,Ruby 中如何创建线程等知识。
- 4. 多 CPU 时代的多线程 如下图所示为双 CPU 配置,线程 A 和线程 B 各自在自己的 CPU 上执行任务,实现了真正的并行运行。在多线程编程实践中,线程的个数往往多于 CPU 的个数,所以一般都称多线程并发编程而不是多线程并行编程。
- 4. 主从多线程模型 架构图分析:主要分为三个模块,分别为 Reactor 主线程、Reactor 子线程、Worker 线程池。其中 Reactor 主线程可以对应多个 Reactor 子线程,也就是说,一个 MainReactor 对应多个 SubReactor;Reactor 主线程的 MainReactor 对象通过 select 监听客户端连接事件,收到事件之后,通过 Acceptor 处理连接事件;当 Acceptor 处理连接事件之后,MainReactor 将连接事件分配给 Reactor 子线程的 SubReactor 进行处理;SubReactor 将连接加入到连接队列进行监听,并且创建 Handler 处理对应的事件。一旦有新的事件(非连接)则分配给 Handler 进行处理;Handler 通过 read () 方法读取数据,并且分发给 Worker 线程池去做业务处理;Worker 线程池分配线程去处理业务,处理完成之后把结果返回给 Handler;Handler 收到 Worker 线程返回的结果之后,再通过 send () 方法返回给客户端。方案的优点:责任明确,单一功能拆分的更细,Reactor 主线程负责接收请求,不负责处理请求;Reactor 子线程负责处理请求。并发量很高的情况,可以减轻单个 Reactor 的压力,并且提高处理速度;Reactor 子线程只负责读取数据和响应数据,耗时的业务处理则丢给 Worker 线程池去处理。这种通过把完整任务层层分发下去,每个组件需要处理的内容就会变的很简单,处理起来效率自然会很高。方案的缺点:编程复杂度非常的高;即使一个 Reactor 主线程对应多个 Reactor 子线程,Reactor 主线程还是会存在单节点故障问题,不过真实业务场景当中,如果考虑单节点故障问题的话,一般都是通过分布式集群(Netty 集群)的方式去解决,而不是靠单节点的线程模型去解决,这里大家了解一下即可。总的来说,主从多线程模型是应用比较多的一种线程模型,包括 Nginx 主从 Reactor 多线程模型、Memcached 主从多线程模型、Netty 主从多线程模型等知名开源框架的。
- 3. 单 CPU 时代的多线程 概念:单核 CPU 上,同一时刻只能有一条线程运行,单核 CPU 上运行的单线程程序和多线程程序,从运行效率上看没有差别。换而言之,单 CPU 时代,没有真正的多线程并发效果,从这一点来看,多线程与 CPU 硬件的升级息息相关。单 CPU 时代下的多线程:在单 CPU 时代多任务是共享一个 CPU 的,当一个任务占用 CPU 运行时,其他任务就会被挂起,当占用 CPU 的任务时间片用完后,会把 CPU 让给其他任务来使用,所以在单 CPU 时代多线程编程是没有太大意义的,并且线程间频繁的上下文切换还会带来额外开销。上图所示为在单个 CPU 上运行两个线程,线程 A 和线程 B 是轮流使用 CPU 进行任务处理的,也就是在某个时间内单个 CPU 只执行一个线程上面的任务。当线程 A 的时间片用完后会进行线程上下文切换,也就是保存当前线程 A 的执行上下文,然后切换到线程 B 来占用 CPU 运行任务。
- 2. Java 多线程编程方法 由于本节会涉及到 Java 多线程编程,所以需要你能预先掌握 Java 多线程编程的方法。比如,线程的创建,线程的启动,线程之间的同步和线程之间的通信。在 Java 平台下,创建线程的方法有两种:第一,是创建一个用户自定义的线程类,然后继承 java.leng.Thread 类,同时要覆写它的 run 方法,调用它的 start 方法启动线程。例如:class MyThread extends Thread{ @Override public void run() { super.run(); }}new MyThread().start();第二,是创建一个任务类。首先,实现 Runnable 接口,并且重写它的 run 方法。然后,创建 java.leng.Thread 类的对象,同时将 Runnable 的实例通过 java.lang.Thread 的构造方法传入。最后,调用 java.lang.Thread 的 start 方法启动线程。例如:class MyTask implements Runnable{ @Override public void run() { }}new Thread(new MyTask()).start();
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