查看系统平均负载 使用uptime或者top命令，以uptime为例： $ uptime 02:34:03 up 2 days, 20:14, 1 user, load average: 0.63, 0.83, 0.88 含义： 02:34:03 //当前时间 up 2 days, 20:14 //系统运行时间 1 user //
大家好，有时候会听到有人评价python编程执行效率方面相对java没有啥优势，其实是没有找到正确的打开方式，编程中无论是api还是执行脚本，无论是I/O密集型任务还是计算密集型任务，都有其提升执行效率的方式，通常，我们的优化手段就是并发编程，实现多任务同时执行，改善系统性能。python中实现并
通常我们说一个程序是cpu密集型就是cpu用的多，io密集型就是io用的多，这种说法对吗？ 答案是：不能算错，但也不全对。其实应该从程序的瓶颈来看待这个问题，若系统瓶颈在cpu，那就是cpu密集型；反之，若在io，则是io密集型。 了解程序是哪种类型，对系统优化有着关键的指导作用。 比如我们平时使用
node.js是什么 node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。 node.js有什么特点 优点： 1.异步非阻塞的I/O（I/O线程池） 2.特别适用于I/O密集型应用特别适用于I/O密集型应用 3.事件循环机制 4.单线程（成也单线程，败也单线程） 5.跨平台 简单的web交互模型 三
通过1立方米水池和10cm平方米的出水口来理解并发量和并行量 并行量就是服务器性能的体现 而高性能也是高并发的决定因素之一 针对计算密集型和IO密集型的应用性能优化，需要分别考虑 大多数时候，增加服务器资源（CPU，内存，服务器数量），是可以提高应用的并发能力和性能的。 IO密集型的痛点：大
死锁现象、信号量、进程池、线程池、协程 GIL与普通互斥锁的区别 1.先代码验证GIL的存在 from threading import Thread import time money = 100 def task(): global money money -= 1 for i in range(100): # 创建100个线程 t = Thread(target=task) t.start()
工作线程对于执行 CPU 密集型的 JavaScript 操作很有用。 它们对 I/O 密集型的工作帮助不大。 Node.js 内置的异步 I/O 操作比工作线程更高效。 与 child_process 或 cluster 不同，worker_threads 可以共享内存。 它们通过传输 ArrayBuffer 实例或共享 SharedArrayBuffer
概念: 线程的进程的一部分 进程是正在运行的程序实体 一个进程包含多个线程 进程是程序中的资源调度的一个最小单位:一个进程可以并发多个线程,多个线程做不同的任务 不同的进程之间资源不共享,但是一个进程中的多个线程资源完全共享 多线程会导致资源冲突: win一般采用 多线程
第二章--数据模型与查询语言 关系模型和文档模型 概览 SQL：数据被组织成关系(relations)，在SQL中称为表(table)，其中每个关系都是元组(tuples)的无序集合(在SQL中称为行) 网络模型和层次模型 XML数据库 NoSQL：“不仅仅是SQL”。混合持久化：关系数据库和非关系数据存
导入包： from threading import Thread 调用方法与多进程基本相同 与进程区别： 进程：多用于计算密集型，每个进程独立使用一部分内存等资源，占用资源多 线程：多用于io密集型，多个线程共同使用同一个进程的资源，占用资源更少
设置线程数的核心点 压测！压测！压测！ 本文的思路为预估的方式，适合初始值。实际对性能要求比较高的场景，压测是最佳的方式！ 最核心的思路：压榨（更好的利用）CPU的性能。 先考虑为什么要设置不同的线程数 我们调整线程池中的线程数量的最主要的目的是为了充分并合理地使用 CPU 和内存等资
文章目录1 线程池七大参数2 RejectedExecutionHandler--- 四种拒绝策略（官方提供）3 threadFactory --- 线程工厂相关的注意事项4 如何自己new一个线程池 --- 简单结合了一下我们的项目5 实际工作中不允许使用Executors创建线程池的原因6 如何合理配置最大线程数1 线程池七大参数其实
这一章节介绍了两大类存储引擎： 1、日志结构的存储引擎（log-structured） 2、面向页面的存储引擎（page-oriented），比如B树 拿最简单的append only的日志作为例子，引出存储和检索功能，为了加快查询速度，增加Hash索引，在内存中使用Hash映射来存储key-value在文件中的偏
Python对并发编程的支持 ●多线程: threading, 利用CPU和IO可以同时执行的原理,让CPU不会干巴巴等待IO完成 ●多进程: multiprocessing, 利用多核CPU的能力，真正的并行执行任务 ●异步IO: asyncio, 在单线程利用CPU和IO同时执行的原理，实现函数异步执行， ●使用Lock对资源加锁，防
1.git reset 和revert区别 git revert 是生成一个新的提交来撤销某次提交，此次提交之前的commit都会被保留 git reset 是回到某次提交，提交及之前的commit都会被保留，但是此次之后的修改都会被退回到暂存区 2.在你的项目中java线程池的数量是多少 怎么配置的 原理是什么？ 首先
进程和线程 1、进程和线程的关系 2、进程和线程的效率关系 io操作密集型 ：多线程效率更高,因为线程创建要比进程创建开销少 计算密集型 ： 进程操作更快,因为多进程可以应用多核技术
CPU密集型（CPU-bound） CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。 在多重程序系统中，大部份时间用来做
日志结构的合并树（log-structured merge-tree LSM 树）通常是在处理大量写任务时使用的数据结构。通过顺序写来优化写入路径。 LSM 树是许多数据库（包括 BigTable, Cassandra, Scylla,和 RocksDB）背后的核心数据结构。 排序字符串表 LSM 树使用排序字符串表（Sorted Strings Table
一、对CPU密集型进程进行模拟，具体如下： 第一个终端 在第一个终端运行 stress 命令，模拟一个 CPU 使用率 100% 的场景：stress --cpu 1 -- timeout 600 第二个终端 运行 uptime 查看系统平均负载情况，watch -d 参数表示高亮显示变化的区域：watch -d
文章目录 1. 环境2. 代码3. 结果 1. 环境 机器1：Intel® Core™ i5-4200H CPU @ 2.80GHz，双核四线程，win10 x64，16G内存 机器2：Intel® Core™ i3-9100T CPU @ 3.10GHz，四核四线程。wn10 x64，8G内存 目的：大概测试一下2C4T与4C4T在计算密集型任务下的效率提升对比，内存大小、频率
数据库慢，如何排查？以下是总结的一些思路。 数据库应用，常见两种类型：CPU密集型和I/O密集型。因此，我们在排查数据库问题时，通常是从这两方面入手的。 CPU密集型的数据库，性能问题有以下几种： 1.复杂的查询语句、存储过程、触发器、自定义函数等； 2.锁竞争问题； 3.并发量大。 解决问题的思路
腾讯云数据库开源产品TDSQL PG版（开源代号TBase）宣布推出重磅升级——经过一年半的打磨，上万张表访问场景下，内存占用节省60%；查询性能提升百倍；SQL语句兼容性增强。同时，大力提升原有数据库版本在分布式场景下的易用性。 TDSQL PG版是一款具备HTAP能力、经过腾讯多年持续投入研发的数据
KV数据库 -- 内存 -- 单线程+异步I/O（多路I/O复用） 计算密集型应用 -- 多进程+多线程 I/O密集型应用 -- 单线程+异步I/O（协程） 冷数据（不经常用的）/热数据（经常使用） redis用处： 1.高速缓存服务 2.实时排行榜 3.投票、点赞 4.消息队列 源代码构建安装 make && make install 启动服务器： redi
一、并发编程简介 1、并发编程的目的就是为了提升程序运行速度 2、程序提速的方法：单线程串行（不加改造的程序）-->多线程并发（threading）-->多进程并行（multiprocessing）-->多机器并行（hadoop/hive/spark） 3、Python对并发编程的支持 多线程：threading，利用CPU计算和IO读写可以同时执行的原
Question：为什么IO密集型线程优先级需要高于CPU密集型线程？ 原文中说到： 优先级高的线程分配时间片的数量要多于优先级低的线程。设置线程优先级时： 针对频繁阻塞（休眠或者I/O操作）的线程需要设置较高优先级， 而偏重计算（需要较多CPU时间或者偏运算）的线程则设置较低的优先级，确保处理器不会
