标签：并发

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协程并发模型及使用感受

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。

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【死磕Java并发】—–J.U.C之Java并发容器：ConcurrentLinkedQueue

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。

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【死磕Java并发】—–深入分析synchronized的实现原理

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；

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缓存穿透、缓存并发、缓存失效之思路变迁

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？

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并发编程系列之一：锁的意义

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。

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在 Perl6 脚本中并发执行 ssh 命令

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。

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深入分析Volatile的实现原理

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。

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一种常见的并发编程场景的处理

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。

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并发框架Disruptor译文

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。

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记录一个并发引起的 bug

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。

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C++多进程并发框架

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。

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Rolling cURL: PHP并发最佳实践

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.

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查看 Apache并发请求数及其TCP连接状态

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

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大并发下的高性能编程 – 改进的（用户态）自旋锁

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

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