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  • 后来通过查找资料,发现flask服务处理多线程高并发的一下方法,主要有一下几个方面:1.通过设置app.run()的参数,来达到多线程的效果,具体参数:# 1.threaded : 多线程支持,默认为False,即不开启多线程;app.run...

    前言:

    使用flask做服务时,可以使用python run.py的方式运行,但是这样不能用于生产环境,可能会出现连接无响应的情况。后来通过查找资料,发现flask服务处理多线程、高并发的一下方法,主要有一下几个方面:

    1.通过设置app.run()的参数,来达到多线程的效果,具体参数:

    # 1.threaded : 多线程支持,默认为False,即不开启多线程;

    app.run(threaded=True)

    # 2.processes:进程数量,默认为1.

    app.run(processes=True)

    ps:多进程或多线程只能选择一个,不能同时开启

    2.使用genvent做协程,解决高并发:

    from genvent.wsgi import WSGIServer

    from genvent import monkey

    monkey.patch_all()

    app = Flask(__name__)

    app.config.from_object(config)

    api = Api(app)

    db = DBInfo()

    # db_old = DBInfo_old()

    然后通过这种方式包装WSGIServer((address,port), app).serve_forever()

    通过python code.py 的方法,来启动服务

    3.通过Guicorn(with genvent)的形式来对app进行包装,来启动服务;

    通过一下代码,来启动项目

    # 启动命令

    gunicorn -c gun.py thread_explore:app

    其中gun.py是gunicorn的配置文件

    thread_explore是服务的主程序

    app是flask的app

    gun.py的具体内容:

    import os

    import gevent.monkey

    gevent.monkey.patch_all()

    import multiprocessing

    # 服务地址(adderes:port)

    bind = 127.0.0.1;5000

    # 启动进程数量

    workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 +1

    worker_class = 'gevent'

    threads = 20

    preload_app = True

    reload = True

    x_forwarded_for_header = 'X_FORWARDED-FOR'

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  • 当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决,或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题,是不是一脸懵逼?确实,在一开始接触的时候,不少人都会将三者混淆,误以为所谓的分布式高并发的系统就是能同时供海量...

    当提起这三个词的时候,是不是很多人都认为分布式=高并发=多线程?

    当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决,或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题,是不是一脸懵逼?

    确实,在一开始接触的时候,不少人都会将三者混淆,误以为所谓的分布式高并发的系统就是能同时供海量用户访问,而采用多线程手段不就是可以提供系统的并发能力吗?实际上,他们三个总是相伴而生,但侧重点又有不同。

    什么是分布式?

    分布式更多的一个概念,是为了解决单个物理服务器容量和性能瓶颈问题而采用的优化手段。该领域需要解决的问题极多,在不同的技术层面上,又包括:分布式文件系统、分布式缓存、分布式数据库、分布式计算等,一些名词如Hadoop、zookeeper、MQ等都跟分布式有关。从理念上讲,分布式的实现有两种形式:

    水平扩展:当一台机器扛不住流量时,就通过添加机器的方式,将流量平分到所有服务器上,所有机器都可以提供相当的服务;

    垂直拆分:前端有多种查询需求时,一台机器扛不住,可以将不同的需求分发到不同的机器上,比如A机器处理余票查询的请求,B机器处理支付的请求。

    什么是高并发?

    相对于分布式来讲,高并发在解决的问题上会集中一些,其反应的是同时有多少量:比如在线直播服务,同时有上万人观看。

    高并发可以通过分布式技术去解决,将并发流量分不到不同的物理服务器上。但除此之外,还可以有很多其他优化手段:比如使用缓存系统,将所有的,静态内容放到CDN等;还可以使用多线程技术将一台服务器的服务能力最大化。

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    什么是多线程?

    多线程是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术,它更多的是解决CPU调度多个进程的问题,从而让这些进程看上去是同时执行(实际是交替运行的)。

    这几个概念中,多线程解决的问题是最明确的,手段也是比较单一的,基本上遇到的最大问题就是线程安全。在JAVA语言中,需要对JVM内存模型、指令重排等深入了解,才能写出一份高质量的多线程代码。

    总结一下:

    ●分布式是从物理资源的角度去将不同的机器组成一个整体对外服务,技术范围非常管且难度非常大,有了这个基础,高并发、高吞吐等系统很容易构建;

    ● 高并发是从业务角度去描述系统的能力,实现高并发的手段可以采用分布式,也可以采用诸如缓存、CDN等,当然也包括多线程;

    ● 多线程则聚焦于如何使用编程语言将CPU调度能力最大化。

    分布式与高并发系统,涉及到大量的概念和知识点,如果没有系统的学习,很容易会杂糅概念而辨识不清,在面试与实际工作中都会遇到困难。如果你从事Java开发,具备1年以上工作经验,希望深入浅出了解Java分布式、高并发等技术要点,渴望实现技术和职业成长上的双重突破,那么以下福利就很适合你:

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  • 如何解决高并发

    2019-02-20 11:07:34
    如何解决高并发 缓存 静态页面 图片服务器分离 优化数据库结构,多做索引 数据库集群和库表散列 开启多线程,使用多线程+队列,异步响应高并发请求   不要频繁得使用new对象,能使用单例模式就使用, 对于...

    如何解决高并发
    缓存
    静态页面
    图片服务器分离
    优化数据库结构,多做索引
    数据库集群和库表散列
    开启多线程,使用多线程+队列,异步响应高并发请求

     


    不要频繁得使用new对象,能使用单例模式就使用, 对于utility类型的类通过静态方法来访问。
    使用线程安全的集合对象vector  hashtable
    使用线程池

    尽量使用缓存,包括用户缓存,信息缓存等,多花点内存来做缓存,可以大量减少与数据库的交互,提高性能。
    用jprofiler等工具找出性能瓶颈,减少额外的开销。
    优化数据库查询语句,减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句(仅耗时较长的查询做优化)。
    优化数据库结构,多做索引,提高查询效率。
    统计的功能尽量做缓存,或按每天一统计或定时统计相关报表,避免需要时进行统计的功能。
    能使用静态页面的地方尽量使用,减少容器的解析(尽量将动态内容生成静态html来显示)。
    解决以上问题后,使用服务器集群来解决单台的瓶颈问题。


    html静态化也是某些缓存策略使用的手段,对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用,可以考虑使用html静态化来实现,比如论坛中论坛的公用设置信息,这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中,这些信息其实大量被前台程序调用,但是更新频率很小,可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化,这样避免了大量的数据库访问请求。

    文章转:https://www.cnblogs.com/lyrand/p/8138316.html

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  • 最主要的想法是运用多线程实现高并发的处理数据,用来提升对数据的处理速度,起初运用的是线程池和普通数据库连接但是并发操作会造成死锁的问题出现,原因是两个线程同时抢到了同一个资源造成的,解决方式是给要执行...

    最主要的想法是运用多线程实现高并发的处理数据,用来提升对数据的处理速度,起初运用的是线程池和普通数据库连接但是并发操作会造成死锁的问题出现,原因是两个线程同时抢到了同一个资源造成的,解决方式是给要执行的对象上一个锁,但是这样就相当于哪个线程先抢到了就会将业务锁上其他都在等待,实际上就还是相当于单线程在执行业务。后来运用到了数据库连接池这样就解决了多个线程同时抢到资源后可以同时处理。以下是两种方式测试的结果。测试的方式是逐条删除表中第一条数据看线程处理时间。

    下表是运用线程池和使用普通数据连接,进行的单线程和多线程测试结果。
    测试时间 线程数 删除条数 执行处理总时长

    线程数 执行处理总时长
    1 169454 ms
    10 166140 ms
    1 169454 ms
    3 139143 ms

    以上可以看出,多线程与单线程在处理删除1000数据的时候有时单线程快,有时多线程快,在删除100条数据的时候也是没差多少,分析应该是多线程实际上执行逐条删除业务的时候,还是单线程在跑。因为它是普通数据库连接,对数据库操作只能是逐条操作的。所以必须对删除方法加上一个lock锁,如果不加就会报死锁。所以这样的多线程是无意义的。

    接下来我们运用了线程池及数据库连接池,进行单线程和多线程的执行速度测试。

    线程数 执行处理总时长
    1 34522 ms
    3 16767 ms
    1 35630 ms
    3 18295 ms

    以上可以看出多线程处理数据的优势明显的显示出来了,有几次慢的原因是数据库不是本地,数据库存在网络异常波动,导致数据库连接本身就很慢。但是大量的实验证明多线程处理速度比单线程快。这里有一点要说明,多线程存在同时抢到统一资源的情况是不可避免的,这样比如说两个线程都抢到同一ID,并对这个ID下的值进行删除,肯定会存在一个线程空删除数据的操作,这样数据量就不对了。但是又不想加锁那就得对要处理的业务进行判断.

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  • 分布式、多线程高并发都不懂,拿什么去跳槽

    万次阅读 多人点赞 2019-10-09 01:03:16
    当提起这三个词的时候,是不是很多人都认为分布式=高并发=多线程?当面试官问到高并发系统可以采用哪些手段来解决,或者被问到分布式系统如何解决一致性的问题,是不是一脸懵逼?确...
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  • 如何解决web高并发

    2019-04-07 21:49:46
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空空如也

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多线程如何解决高并发