在学习Netty 之前我们最好先掌握 BIO、NIO、AIO 基础知识，前面我们已经花了三篇文章去讲这些知识。我们开始来学习 Netty 的具体知识了，本文就Netty线程模型展开分析。简单来说，内核将可读可写事件通知应用，由应用主动发起读写事件；NIO

大家知道，互斥锁可以用于线程间同步，但是，每次只能有一个线程抢到互斥锁，这样限制了程序的并发行。如果我们希望允许多个线程同时访问同一个资源，那么使用互斥锁是没有办法实现的，只能互斥锁会将整个共享资源锁住，只允许一个线程访问。这种现象，使得线程依次轮流运行，

之前一段时间，为我们发现的一个SaaS应用程序会间歇性地卡顿、变慢，因为很长时间都没有定位到原因，所以解决的办法就只能是重启。这个现象和之前我们遇到的程序变得卡顿不太一样，因为我们发现这个应用程序不仅在高流量期间时会变慢，有时在低流量时期也会变慢。所以这令

不少人对 Java 网关的实现也比较感兴趣，所以这篇文章我们来简单谈谈 Java 应用网关设计，本文将会从以下几个方面来阐述 Java 应用层网关的设计。接入层流量首先进入 Java 核心网关，经过一系列的 pipeline 处理后发起泛化调用再打入业务

今天整理的文章是给大家梳理Python的进程与线程的区别，没什么代码，希望大家能清楚知道他们的区别，什么情况用线程，什么情况用进程做到心中有数，希望大家能熟练掌握.进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。提高并发性,通过线程可方便有效地实现并发性。在

根据运行环境和调度者的身份，线程可分为内核线程和用户线程。可见，内核线程相当于用于线程运行的容器。换句话说，一个进程的所有执行线程共享该进程的时间片，它们对外表现出相同的优先级。并且由于它不占用额外的内核资源，所有即使一个进程创建了很多线程，也不会对系统性

根据运行环境和调度者的身份，线程可分为内核线程和用户线程。可见，内核线程相当于用于线程运行的容器。换句话说，一个进程的所有执行线程共享该进程的时间片，它们对外表现出相同的优先级。并且由于它不占用额外的内核资源，所有即使一个进程创建了很多线程，也不会对系统性

在Android中对UI进行操作是不允许在子线程中进行的，但是直接在主线程中进行UI操作容易造成阻塞导致应用卡顿。一般使用runOnUiThread()方法在需要进行UI操作的时候将当前线程切换到主线程，使用方法如下：

线程在Unix系统下，通常被称为轻量级的进程，线程虽然不是进程，但却可以看作是Unix进程的表亲，同一进程中的多条线程将共享该进程中的全部系统资源，如虚拟地址空间，文件描述符和信号处理等等。但同一进程中的多个线程有各自的调用栈，自己的寄存器环境，自己的线程

从这篇文章开始分析JDK源码中AQS的底层实现原理，作为多线程访问共享资源的同步器框架基础实现，涉及到的东西还是比较多的，一起来看看传说中的AQS实现吧。由于涉及到AQS篇幅过多，本篇先总体介绍AQS，分析部分源码实现，对于共享资源的获取和释放以及Cond

　　在工作中，会遇到需求多线程处理相应的业务需求，最典型的包括Socket的通信。　　多线程处理里，就会考虑到，哪个线程先运转，哪个线程后运转的情况。　　这里我介绍一下，运用ManualResetEvent类来对线程进行堵塞和持续操作。　　它有三个重要的办

根据加锁的范围，MySQL里面的锁大致可以分成全局锁、表级锁和行锁三类。MySQL提供了一个加全局读锁的方法，命令是 Flush tables with read lock 。全局锁的典型使用场景是，做全库逻辑备份。也就是把整库每个表都select出来存成

每个线程在执行的过程都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程可以执行代码。计数器不能为0，当计数器为0时acquire（）将阻塞线程，直到其他线程调release（）。

ReentrantLock再将Sync作进一步的封装，开放出去Lock的接口。ReentrantLock是通过在请求锁的时候判断CLH列表有没有比当前线程等待时间更久的线程来实现公平性的。否则请求直接失败。非公平锁没有这个限制，只要state为0,就可以使

通过使用 Netty相比于传统基于 Java 序列化+BIO的通信框架，性能提升了 8 倍多。实上，我对这个数据并不感到惊讶，根据我多的 NIO 编程经验，通过选择合适的 NIO 框架，精心的设计 Reactor 线程。模型，达到上述性能指标是完全有可能的

本文主要关注将std::future与std::promise对象一起使用。很多时候，我们遇到希望线程返回结果的情况。现在的问题是如何做到这一点？将指针传递给新线程，该线程将在其中设置数据。当新线程设置数据并向条件变量发出信号时，主线程将唤醒并从该指针获取

大家都知道当任务过多，任务量过大时如果想提高效率的一个最简单的方法就是用多线程去处理，比如爬取上万个网页中的特定数据，以及将爬取数据和清洗数据的工作交给不同的线程去处理，也就是生产者消费者模式，都是典型的多线程使用场景。那是不是意味着线程数量越多，程序的执

线程通信的生产者与消费者。python的queue模块中提供了同步的线程安全的队列类,都具有原子性，实现线程间的同步。用于消费者，每次get()以后，使用task_done() 是告诉队列正在处理的get任务完成。如果join()当前处于阻塞状态，那么当处

在之前的文章中，我们已经介绍了 Python 通过 _thread 和 threading 模块提供了对多线程的支持，threading 模块兼具了 _thread 模块的现有功能，又扩展了一些新的功能，具有十分丰富的线程操作功能，本节我们就来详细学习一下

python的线程和java的线程是有差别的，在一些等待的任务上有优势，如用户输入、文件读写、网络收发数据等。在这些情况下可以释放珍贵的内存cpu资源。musics = [‘音乐1‘, ‘音乐2‘, ‘音乐3‘, ‘音乐4‘, ‘音乐5‘, ‘音乐6‘,