并发编程之 multiprocessing 和 concurrent.futures（二）
1. multiprocessing Python 实现多进程的模块最常用的是multiprocessing，此外还有multiprocess、pathos、concurrent.futures、pp、parallel、pprocess等模块。 1.1 ...
原文：高效编程之 concurrent.future
背景 我们知道 Python 中有多线程threading 和多进程multiprocessing 实现并发， 但是这两个东西开销很大，一是开启线程 进程的开销，二是主程序和子程序之间的通信需要 序列化和反序列化， 所以有些时候需要使用更加高级的用法，然而这些高级用法十分复杂，而且 threading 和multiprocessing 用法还不一样。 于是诞生了concurrent.future ...
2019-08-20 10:19 0 624 推荐指数：
相关推荐
并发编程之Callable异步，Future模式
Callable和Future来实现获取任务结果的操作。Callable用来执行任务，产生结果，而Futur ...
C++并发编程之std::future
简单地说，std::future 可以用来获取异步任务的结果，因此可以把它当成一种简单的线程间同步的手段。std::future 通常由某个 Provider 创建，你可以把 Provider 想象成一个异步任务的提供者，Provider 在某个线程中设置共享状态的值，与该共享状态相关联的 std ...
高效编程之cache命中对于程序性能的影响
下面这个代码用两个双层循环遍历了一个二维数组里所有的元素，以我自己机器的测试 上面那个循环耗时基本为下面的一半，两个循环的时间复杂度相同，为什么会有这么大的差别？ 首先要明白的是不管是几维数组，他们 ...
高效编程之互斥锁和自旋锁的一些知识
两种锁的加锁原理 互斥锁：线程会从sleep（加锁）——>running（解锁），过程中有上下文的切换，cpu的抢占，信号的发送等开销。 自旋锁：线程一直是running(加锁——>解 ...
Java并发编程之java.util.concurrent包下常见类的使用
一，Condition 一个场景，两个线程数数，同时启动两个线程，线程A数1、2、3，然后线程B数4、5、6，最后线程A数7、8、9，程序结束，这涉及到线程之间的通信。 View Code 创建方式：通过Lock创建，Lock.newCondition ...
python并发编程之进程池，线程池concurrent.futures
进程池与线程池 在刚开始学多进程或多线程时，我们迫不及待地基于多进程或多线程实现并发的套接字通信，然而这种实现方式的致命缺陷是：服务的开启的进程数或线程数都会随着并发的客户端数目地增多而增多， 这 ...
.NET Socket服务编程之-高效连接接入编
在.NET上编写网络服务深入都有2,3年了,而这些时间时如何在.NET里实现网络服务积累了一些经验.在接下来的时间里会把这方面的经验通过博客的方式分享出来.而这一章主要是讲解在如果提高 ...