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    协程会在低CPU系统中获得不少易于编程的好处,但是当系统总CPU上去后就需要付出等价于甚至大于多线程编程中的代价。
    要实现一个线程安全的队列有两种方式:阻塞和非阻塞。阻塞队列无非就是锁的应用,而非阻塞则是CAS算法的应用。下面我们就开始一个非阻塞算法的研究:CoucurrentLinkedQueue。 ConcurrentLinkedQueue是一个基于链接节点的无边界的线程安全队列,它采用FIFO原则对元素进行排序。采用“wait-free”算法(即CAS算法)来实现的。
     记得刚刚开始学习Java的时候,一遇到多线程情况就是synchronized,相对于当时的我们来说synchronized是这么的神奇而又强大,那个时候我们赋予它一个名字“同步”,也成为了我们解决多线程情况的百试不爽的良药。但是,随着我们学习的进行我们知道synchronized是一个重量级锁,相对于Lock,它会显得那么笨重,以至于我们认为它不是那么的高效而慢慢摒弃它。 诚然,随着Javs SE 1.6对synchronized进行的各种优化后,synchronized并不会显得那么重了。下面跟随LZ一起来探索synchronized的实现机制、Java是如何对它进行了优化、锁优化机制、锁的存储结构和升级过程;
     我们在项目中使用缓存通常都是先检查缓存中是否存在,如果存在直接返回缓存内容,如果不存在就直接查询数据库然后再缓存查询结果返回。这个时候如果我们查询的某一个数据在缓存中一直不存在,就会造成每一次请求都查询DB,这样缓存就失去了意义,在流量大时,可能DB就挂掉了。 那这种问题有什么好办法解决呢?
    C/C++语言的并发程序(Concurrent Programming)设计,一直是一个比较困难的话题。很多朋友都会尝试使用多线程编程,但是却很难保证自己所写的多线程程序的正确性。多线程程序,如果涉及到对共享资源的并发读写,就会产生资源争用(Data Race)。解决资源争用,最直接的想法是引入锁,对并发读写的数据进行保护(更高级的则包括无锁编程—— Lock Free Programming)。但是,锁又有很多种类,例如:自旋锁(Spinlock)、互斥锁(Mutex)、读写锁(Read-Write-Lock)等等。这么多的锁,每种锁有什么特点?对应哪些不同的使用场景?使用过程中需要注意哪些事项?各自分别有哪些不足之处?都是困扰程序员的一个个问题。
    前几天翻 Perl6 模块清单,发现没有用作 SSH 的。虽说 Perl6 里可以很方便的用 NativeCall 包装 C/C++ 库,但是 libssh2 本身就不支持我的 kerberos5 认证环境,所以还是只能通过调用系统命令的方式来完成。
    在多线程并发编程中synchronized和Volatile都扮演着重要的角色,Volatile是轻量级的synchronized,它在多处理器开发中保证了共享变量的“可见性”。可见性的意思是当一个线程修改一个共享变量时,另外一个线程能读到这个修改的值。 它在某些情况下比synchronized的开销更小,本文将深入分析在硬件层面上Inter处理器是如何实现Volatile的,通过深入分析能帮助我们正确的使用Volatile变量。
    对于并发编程,大家想到总是多线程之间对等的临界资源竞争。然而经常会遇到下面这样的场景: 守护线程提供一个临界资源,多个子线程会并发改写该临界资源。大部分时候(99.9%的时间),主线程是不会干涉各个线程之间的竞争的,通常只要该临界资源自己内部处理好同步即可。但是偶尔主线程也会干预一下该临界资源,比如做一些统计,做一个快照,或者复制数据然后清空等。这个操作通常会耗时比较长,并且在此期间不希望有人改写临界资源。如果,主线程与各个子线程使用同样的锁或者synchronized同步,那么在主线程没有作该操作时,各个子线程之间会因为竞争而阻塞,这个阻塞开起来是没有必要的。
    Martin Fowler在自己网站上写了一篇LMAX架构的文章,在文章中他介绍了LMAX是一种新型零售金融交易平台,它能够以很低的延迟产生大量交易。这个系统是建立在JVM平台上,其核心是一个业务逻辑处理器,它能够在一个线程里每秒处理6百万订单。业务逻辑处理器完全是运行在内存中,使用事件源驱动方式。业务逻辑处理器的核心是Disruptor。Disruptor它是一个开源的并发框架,并获得2011 Duke’s 程序框架创新奖,能够在无锁的情况下实现网络的Queue并发操作。
    今天发现 Skynet 消息处理的一个 bug ,是由多线程并发引起的。又一次觉得完全把多线程程序写对是件很不容易的事。我这方面经验还是不太够,特记录一下,备日后回顾。 Skynet 的消息分发是这样做的: 所有的服务对象叫做 ctx ,是一个 C 结构。每个 ctx 拥有一个唯一的 handle 是一个整数。 每个 ctx 有一个私有的消息队列 mq ,当一个本地消息产生时,消息内记录的是接收者的 handle ,skynet 利用 handle 查到 ctx ,并把消息压入 ctx 的 mq 。 ctx 可以被 skynet 清除。为了可以安全的清除,这里对 ctx 做了线程安全的引用计数。每次从 handle 获取对应的 ctx 时,都会对其计数加一,保证不会在操作 ctx 时,没有人释放 ctx 对象。
    三年来一直从事服务器程序开发,一直都是忙忙碌碌,不久前结束了职业生涯的第一份工作,有了一个礼拜的休息时间,终于可以写写总结了。于是把以前的开源代码做了整理和优化,这就是FFLIB。虽然这边总结看起来像日记,有很多废话,但是此文仍然是有很大针对性的。针对服务器开发中常见的问题,如多线程并发、消息转发、异步、性能优化、单元测试,提出自己的见解。 面对的问题 从事开发工程中,遇到过不少问题,很多时候由于时间紧迫,没有使用优雅的方案。在跟业内的一些朋友交流过程中,我也意识到有些问题是大家都存在的。
    在实际项目或者自己编写小工具(比如新闻聚合,商品价格监控,比价)的过程中, 通常需要从第3方网站或者API接口获取数据, 在需要处理1个URL队列时, 为了提高性能, 可以采用cURL提供的curl_multi_*族函数实现简单的并发. 本文将探讨两种具体的实现方法, 并对不同的方法做简单的性能对比.
    服务器上的一些统计数据:1)统计80端口连接数netstat -nat|grep -i "80"|wc -l2)统计httpd协议连接数ps -ef|grep httpd|wc -l3)、统计已连接上的,状态为“establishednetstat -na|grep ESTABLISHED|wc -l4)、查出哪个IP地址连接最多,将其封了.netstat -na|grep ESTABLISHED|awk {print $5}|awk -F: {print $1}|sort|uniq -c|sort -r +0nnetstat -na|grep SYN|awk {print $5}|awk -F: {print $1}sort -r +0n
    前言 多线程程序中,锁的使用往往成为系统性能的关键。在做地址可视化项目的时候,由于内存管理部分需要频繁的更新内存的引用计数,所以产生了使用自旋锁的想法,这篇文章我们从自旋锁的性能开始说起,由浅入深的给出了一种改进的自旋锁的实现。 这里我们 1) 讨论自旋锁对并发程序性能的影响; 2) glic中自旋锁的缺陷; 3) 随后提出了一种改进的(用户空间)自旋锁的实现,供大家在今后的程序设计中参考、使用。欢迎给出改进的自旋锁中的不足和意见。 关于锁 总体上来看,锁分为两种:休眠式锁和自旋锁。休眠式锁的原理是当当前线程不能获取到指定的锁时,它就让出CPU,加入到一个等待队列中,直到被唤醒,它才会被重新调度执行。自旋锁的原理是若当前线程不能获取到指定的锁,它不会主动让出CPU,而是会在一个紧凑循环中重复的检测锁是否已经可用,即忙等待(busy wait)。 休眠锁与自旋锁的对比 如果对临界资源的访问时
    在项目开发中,我们常常会使用到cdn,但是呢,浏览器针对单个域名只能同时发起2个请求,这就造成了空有大量带宽,但是处理时间却还是很长。为了解决这个问题,常常会对cdn域名建立多个二级域名,来解决浏览器同域名限制2个并发的问题。这里我使用的ci框架
    前言: 在我们平时的程序中难免出现同时访问几个接口的情况,而且用老的curl进行访问的时候,一般都是单个、顺序访问,假如有3个接口,每个接口耗时500毫秒那么我们三个接口加起来就是1500毫秒了,这个问题太头疼了,严重影响了页面访问速度,有没有可能并发访问来提高速度呢?今天就简单的说一下,利用curl并发来提高页面访问速度,希望大家多指导。 1、老的curl访问方式以及耗时统计 function curl_fetch($url, $timeout=3){ $ch...
    学习:一个并发的Cache
    有这么一种需求:一次请求中需要访问相同的mc多次,如果串行来做的话,花费时间很长,如果多次mc连接能同时执行的话,花费时间将接近于一次连接的时间。我不行每次请求都重新连接mc,希望使用PHP的长连接机制。问题:如果使用PHP的长连接,则同一次请求中的多次连接将很难实现,因为第二次pconnect返回的连接不是一条新的连接(不管是pfsockopen、mysql_pconnect 都是如此),所以,我将无法创建多个连接;如果不使用长连接,则...
    Squid 限制用户并发连接数
    对于大型网站来说,提到的每个方法可能都会被同时使用到,Michael这里介绍得比较浅显,具体实现过程中很多细节还需要大家慢慢熟悉和体会,有时一个很小的squid参数或者apache参数设置,对于系统性能的影响就会很大,希望大家一起讨论,达到抛砖引玉之效。
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