fork

Python中使用多进程来实现并行处理的方法小结 进程和线程是计算机软件领域里很重要的概念，进程和线程有区别，也有着密切的联系，先来辨析一下这两个概念： 1.定义 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位. 线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源. 2.关系 一个线程可以创建和撤销另一个线程;同一个进程中的多个线程之间可以并发执行. 相对进程而言，线程是一个更加接近于执行体的概念，它可以与同进程中的其他线程共享数据，但拥有自己的栈空间，拥有独立的执行序列。 3.区别 进程和线程的主要差别在于它们是不同的操作系统资源管理方式。进程有独立的地址空间，一个进程崩溃后，在保护模式下不会对其它进程产生影响，而线程只是一个进程中的不同执行路径。线程有自己的堆栈和局部变量，但线程之间没有单独的地址空间，一个线程死掉就等于整个进程死掉，所以多进程的程序要比多线程的程序健壮，但在进程切换时，耗费资源较大，效率要差一些。但对于一些要求同时进行并且又要共享某些变量的并发操作，只能用线程，不能用进程。 简而言之,一个程序至少有一个进程

要让python程序实现多进程，我们先了解操作系统的相关知识 Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，他非常特殊，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了一份，然后，分别在父进程和子进程返回。 子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID.这样做的理由是，一个父进程可以fork出很多子进程，所以父进程要记下来 子进程的ID，而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的id Python的OS模块封装了常见的系统调用，其中就包括fork,可以在python程序中轻松创建子进程 import os print('Process (%s) start...' % os.getpid()) # Only works on Unix/Linux/Mac: pid = os.fork() if pid == 0: print('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid())) else: print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid)) 有了 fork 调用

函数介绍 pid_t fork(void) 复制当前进程，返回值类型为pit_t（相当于int类型）表示进行的pid，在父进程中返回值为子进程的pid 其大于0，在子进程中，其返回值为0，若返回值小于0 表示创建子进程失败。 分析：创建子进程相当于复制了父进程的pcb，pcb在计算机中类似于链表一样串接在一起，所以父进程中返回的pid指向子进程，而子进程返回的pid为0，类似于指向NULL。 创建失败的原因： 当前进程数达到上限 系统内存不足 注意：子进程虽然有和父进程一样的pcb，但是每个进程的pid都是不一样的，子进程的pid一般 =父进程的pid +1 ，另外 父子进程代码相同，数据独享 例： 下面两段代码输出结果相同 int main ( ) { int ret = fork ( ) ; //父进程中getpid（）为父进程pid ，父进程中ret返回值为子进程pid //子进程中getpid（）为子进程pid，子进程中ret返回值为 0 printf ( "hello proc : %d!, ret: %d\n" , getpid ( ) , ret ) ; sleep ( 1 ) ; return 0 ; } int main ( ) { int ret = fork ( ) ; if ( ret < 0 ) { perror ( "fork" ) ; return 1

文章目录 1. 明确搜索仓库标题、仓库描述、README 2. 明确搜索 star、fork 数大于多少的 3. 明确搜索仓库大小的 4. 明确仓库是否还在更新维护 5. 明确搜索仓库的 LICENSE 6. 明确搜索仓库的语言 7.明确搜索某个人或组织的仓库 GitHub的流行， GitHub在开源世界的受欢迎程度自不必多言。再加上今天，GitHub官方又搞了个大新闻：私有仓库也改为免费使用，这在原来可是需要真金白银的买的。可见微软收购后，依然没有改变 GitHub 的定位，甚至还更进一步。 花开两朵，各表一枝。我们今天想要聊的并不是 GitHub 多么重要，而是要说一下 GitHub 的搜索功能。 你在 GitHub上搜索代码时，是怎么样操作的呢？是不是也是像我这样，直接在搜索框里输入要检索的内容，然后不断在列表里翻页找自己需要的内容？ 或者是简单筛选下，在左侧加个语言的过滤项。 再或者改变一下列表的排序方式 这就是「 全部 」了吗？ 一般的系统检索功能，都会有一个「 高级搜索 」的功能。需要在另外的界面里展开，进行二次搜索之类的。GitHub 有没有类似的呢？ 答案是「肯定的」。做为一个为万千工程师提供服务的网站，不仅要有，而且还要技术范儿。 如果我们自己开发一个类似的应用，会怎样实现呢？ 带着思路，咱们一起来看看，GitHub 是怎样做的。 这里我们假设正要学习

############### 线程和GIL，全局解释器锁 ############## """ 线程 为什么会有进程？ 主要是能够同时处理多个任务，多个任务还要进行切换，时间片轮转 为什么会有线程？ 进程并不是执行任务的最小单元，每一个进程里面有都一个线程，我们叫做主线程， 早期没有线程，一个进程只能干一个任务，如果有多个任务，只能多起进程，进程太多不行的， 进程内部的内存是共享的，所以需要线程，否则还要涉及到进程间的通信，这比较浪费资源 所以线程的出现解决了两个问题： 1，进程内部的通信 2，一个进程可以处理多个任务， 线程的开销比进程少，可以认为是一个轻型的进程， 进程可以任务是车间，线程可以认为是每一个工人， 进程是资源分配的最小单位，线程是cpu调度的最小单位， ########################### 进程和线程的区别： 1，进程之间的内存是独立的，但是一个进程之内的线程是可以共享的， 2，进程之间切换是慢于线程之间的切换的， """ # 第一个例子 from threading import Thread import time,os # 多线程并发 # def func(n): # 这是子线程完成的 # time.sleep(1) # 虽然是打印了10次，但是只等待了1秒，所以10线程之间是并发的， # print(n) # # for i in

第1章 分片的概念 1.有了副本集，为什么还需要分片？ 副本集资源利用率不高 分片可以提高资源利用率 2.分片的缺点 理想情况下需要机器比较多 配置和运维变得复杂且困难 提前规划好特别重要，一旦建立后在想改变架构变得很困难 第2章 分片工作流程 1.路由服务mongos 路由服务，提供代理，替用户去向后请求shard分片的数据 2.数据节点shard 负责处理数据的节点，每个shard都是分片集群的一部分 3.分片配置信息服务器config 保存数据分配在哪个shard上 保存所有shard的配置信 提供给mongos查询服务 4.片键 数据存放到哪个shard的区分规则 片键就是索引 选择片键的依据： 能够被经常访问到的字段 索引字段基数够大 第3章 分片的分类 1.区间片键 id name host sex 1 zhang SH boy 2 ya BJ boy 3 yaya SZ girl 如果以id作为片键： id 1-100 shard1 100-200 shard2 200-300 shard3 300-+无穷 shard4 如果以host作为片键： SH shard1 BJ shard2 SZ shard3 2.hash片键: 特点：足够平均，足够随机 id name host sex 1 zhang SH boy 2 ya BJ boy 3 yaya SZ girl

概述 速度更快 – 红黑树 代码更少 – Lambda 强大的Stream API – Stream 便于并行 – Parallel 最大化减少空指针异常 – Optional 1:HashMap 有人会在问你HashMap的时候会问你JDK1.7和1.8有什么变化; 主要还是HashMap中链长度大于8时采取红黑树的结构存储。(1.7的时候是链表结构) 红黑树，除了添加，效率高于链表结构。 2:ConcurrentHashMap Jdk1.7时隔壁级别CocnurrentLevel（锁分段机制）默认为16。 JDK1.8采取了CAS算法 CAS原理主要涉及的有:锁机制、CAS 操作;具体可以参考CAS原理分析 3:Jdk1.8没有永久区，取而代之的是MetaSpace元空间，用的是物理内存。 3、Lambda表达式 1、Lambda表达式的基础语法：Java8引入了一个新的操作符“->”，该操作符成为箭头操作符或者Lambda操作符，箭头操作符将Lambda表达式拆分成两部分 左侧：Lambda表达式的参数列表 右侧：Lambda表达式中所需执行的功能，即Lambda体。 4、并行流 Fork/Join框架： 在必要的情况下，将一个大任务进行必要的拆分Fork成若干个小任务，再将小任务的运算结果进行Join汇总。 Fork/Join框架和传统线程池的区别： 采用“工作窃取”模式

Linux下进程的结构 　　Linux下一个进程在内存里有三部分的数据，就是" 代码段"、"堆栈段"和"数据段" 。其实学过汇编语言的人一定知道，一般的CPU都有上述三种段寄存器，以方便操作系统的运行。这三个部分也是构成一个完整的执行序列的必要的部分。 　　 "代码段" ，顾名思义，就是存放了程序代码的数据，假如机器中有数个进程运行相同的一个程序，那么它们就可以使用相同的代码段。 　　" 堆栈段 "存放的就是 子程序的返回地址、子程序的参数以及程序的局部变量 。 　　而 数据段 则存放 程序的全局变量，常数以及动态数据分配的数据空间 （比如用malloc之类的函数取得的空间）。 Linux下的进程控制 在传统的Unix环境下，有两个基本的操作用于创建和修改进程：函数fork( )用来创建一个新的进程，该进程几乎是当前进程的一个完全拷贝；函数族exec( )用来启动另外的进程以取代当前运行的进程。 　　 fork（） 　　fork在英文中是"分叉"的意思。为什么取这个名字呢？因为一个进程在运行中，如果使用了fork，就产生了另一个进程，于是进程就"分叉"了，所以这个名字取得很形象。 　　调用这个fork函数时发生了什么呢？ fork函数启动一个新的进程 ，这个进程 几乎是当前进程的一个拷贝 ： 子进程和父进程使用相同的代码段 ； 子进程复制父进程的堆栈段和数据段 。个人理解，

我在 GitHub 上分叉了某人的存储库，并希望使用原始存储库中的提交和更新来更新我的版本。 这些是我分叉副本后制作的。 如何提取原产地所做的更改并将其合并到我的存储库中？ #1楼 除了VonC的答案，您还可以根据自己的喜好对它进行调整。 从远程分支获取后，您仍然必须合并提交。 我会取代 $ git fetch upstream 与 $ git pull upstream master 因为git pull本质上是git fetch + git merge。 #2楼 该 视频 显示了 如何直接从GitHub更新fork 脚步： 在GitHub上打开fork。 点击 Pull Requests 。 点击 New Pull Request 。 默认情况下，GitHub会将原始内容与您的fork进行比较，如果您未进行任何更改，则不应有任何可比较的内容。 单击 switching the base 。 现在，GitHub将把您的fork与原始的进行比较，您应该会看到所有最新的更改。 单击 Create a pull request 用于此比较的 Create a pull request 为 Create a pull request 分配一个可预测的名称（例如，从原始文件更新）。 单击 Create pull request 。 向下滚动并单击 Merge pull request