- 一、GIL 是什么GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁） 是 CPython 解释器里的一把互斥锁：同一时刻，一个 Python 进程内只有一个线程能执行 Python 字节码。很多人的第一反应是“那多线程不就没用了？”——并不完全对。要理解 GIL 的影响，得先分清任务类型：CPU 密集型 和 I/O 密集型。 二、GIL 为什么存在CPython 用引用... 一、GIL 是什么GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁） 是 CPython 解释器里的一把互斥锁：同一时刻，一个 Python 进程内只有一个线程能执行 Python 字节码。很多人的第一反应是“那多线程不就没用了？”——并不完全对。要理解 GIL 的影响，得先分清任务类型：CPU 密集型 和 I/O 密集型。 二、GIL 为什么存在CPython 用引用...
- 本文以一个并发批量检查网址状态的小工具为例，介绍 Go 语言的模块管理、goroutine 与 channel 的基本用法，并给出完整可运行代码和四个常见坑，帮助初学者快速写出第一个可靠的 Go 并发程序。 本文以一个并发批量检查网址状态的小工具为例，介绍 Go 语言的模块管理、goroutine 与 channel 的基本用法，并给出完整可运行代码和四个常见坑，帮助初学者快速写出第一个可靠的 Go 并发程序。
- JAVA多线程(5) 线程池 原理线程池做的工作主要是控制运行的线程的数量，处理过程中将任务放入队列，然后在线程创建后启动这些任务，如果线程数量超过了最大数量超出数量的线程排队等候，等其它线程执行完毕，再从队列中取出任务来执行。他的主要特点为：线程复用；控制最大并发数；管理线程。重用存在的线程，减少对象创建销毁的开销，且提高了响应速度；有效的控制最大并发线程数，提高系统资源的使用率，同时避... JAVA多线程(5) 线程池 原理线程池做的工作主要是控制运行的线程的数量，处理过程中将任务放入队列，然后在线程创建后启动这些任务，如果线程数量超过了最大数量超出数量的线程排队等候，等其它线程执行完毕，再从队列中取出任务来执行。他的主要特点为：线程复用；控制最大并发数；管理线程。重用存在的线程，减少对象创建销毁的开销，且提高了响应速度；有效的控制最大并发线程数，提高系统资源的使用率，同时避...
- JAVA多线程(4) 守护线程守护 (Daemon) 线程：运行在后台，为其他前台线程服务。也可以说守护线程是 JVM 中非守护线程的 “佣人”。一旦所有用户线程都结束运行，守护线程会随 JVM 一起结束工作。（GC垃圾回收线程就是一个经典的守护线程）应用场景：为其他线程提供服务支持、需要正常且立刻关闭某个线程时守护线程不能用于访问固有资源，比如读写操作或计算逻辑，因为它在任何时候甚至在一... JAVA多线程(4) 守护线程守护 (Daemon) 线程：运行在后台，为其他前台线程服务。也可以说守护线程是 JVM 中非守护线程的 “佣人”。一旦所有用户线程都结束运行，守护线程会随 JVM 一起结束工作。（GC垃圾回收线程就是一个经典的守护线程）应用场景：为其他线程提供服务支持、需要正常且立刻关闭某个线程时守护线程不能用于访问固有资源，比如读写操作或计算逻辑，因为它在任何时候甚至在一...
- JAVA多线程(3) 锁分类 是否锁同步资源(乐观锁、悲观锁)乐观锁：一种乐观思想，即认为读多写少，遇到并发写的可能性低，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，采取在写时先读出当前版本号，然后加锁操作（比较跟上一次的版本号，如果一样则更新），如果失败则要重复读-比较-写的操作。java 中的乐观锁基本都是通过 CAS... JAVA多线程(3) 锁分类 是否锁同步资源(乐观锁、悲观锁)乐观锁：一种乐观思想，即认为读多写少，遇到并发写的可能性低，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，采取在写时先读出当前版本号，然后加锁操作（比较跟上一次的版本号，如果一样则更新），如果失败则要重复读-比较-写的操作。java 中的乐观锁基本都是通过 CAS...
- JAVA多线程(2) synchronized 和 ReentrantLock 的区别synchronized是一个内置的Java关键字，ReentrantLock是一个类，实现了Lock接口synchronized会自动加锁或释放锁，ReentrantLock需要手动加锁和释放锁synchronized 无法判断获取锁的状态，ReentrantLock 可以判断是否获取到了锁synchr... JAVA多线程(2) synchronized 和 ReentrantLock 的区别synchronized是一个内置的Java关键字，ReentrantLock是一个类，实现了Lock接口synchronized会自动加锁或释放锁，ReentrantLock需要手动加锁和释放锁synchronized 无法判断获取锁的状态，ReentrantLock 可以判断是否获取到了锁synchr...
- JAVA多线程(1)优点：提高了程序的执行效率，一定情况下可以提高程序运行速度。缺点：可能出现内存泄漏、上下文切换、线程安全、死锁等问题。 并发编程三要素是什么？原子性：一个操作是不可分割的，要么全部执行成功要么全部执行失败。可见性：一个线程对共享变量的值进行修改后，另一个线程能够立刻看到修改的值。（synchronized,volatile）有序性：程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行。... JAVA多线程(1)优点：提高了程序的执行效率，一定情况下可以提高程序运行速度。缺点：可能出现内存泄漏、上下文切换、线程安全、死锁等问题。 并发编程三要素是什么？原子性：一个操作是不可分割的，要么全部执行成功要么全部执行失败。可见性：一个线程对共享变量的值进行修改后，另一个线程能够立刻看到修改的值。（synchronized,volatile）有序性：程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行。...
- 现在都是多核的高性能服务器，如果还一直单使用tar的话可就太捞了# yum install -y pigzOptions-b 设置压缩块大小(default 128k)-d 解压-k 不删除原始文件-I 输出压缩目录-p 最大使用线程数-q 不输出信息-r 递归-S 使用sss后缀替换gz-v 显示解压缩过程Example# tar --use-compress-program="pigz ... 现在都是多核的高性能服务器，如果还一直单使用tar的话可就太捞了# yum install -y pigzOptions-b 设置压缩块大小(default 128k)-d 解压-k 不删除原始文件-I 输出压缩目录-p 最大使用线程数-q 不输出信息-r 递归-S 使用sss后缀替换gz-v 显示解压缩过程Example# tar --use-compress-program="pigz ...
- 用 C 写一个线程安全的生产者-消费者队列：pthread + 互斥锁 + 条件变量写多线程程序时，最先遇到的往往不是算法，而是数据怎么在线程之间安全地传递。一个线程负责采集或计算，另一个线程负责落盘、发送或处理。如果两个线程直接读写同一个数组，很快就会遇到三类问题：数据还没写完就被读走、数组写满后覆盖了没处理的数据、队列为空时消费者只能空转轮询，白白烧 CPU。有界阻塞队列就是解决这个问... 用 C 写一个线程安全的生产者-消费者队列：pthread + 互斥锁 + 条件变量写多线程程序时，最先遇到的往往不是算法，而是数据怎么在线程之间安全地传递。一个线程负责采集或计算，另一个线程负责落盘、发送或处理。如果两个线程直接读写同一个数组，很快就会遇到三类问题：数据还没写完就被读走、数组写满后覆盖了没处理的数据、队列为空时消费者只能空转轮询，白白烧 CPU。有界阻塞队列就是解决这个问...
- 并发请求下日志容易因共享全局变量而串号。本文用 contextvars 保存 request_id，在 FastAPI 中间件中设置并写入响应头，配合日志过滤器输出，附可运行最小示例、运行方法与线程/后台任务边界。 并发请求下日志容易因共享全局变量而串号。本文用 contextvars 保存 request_id，在 FastAPI 中间件中设置并写入响应头，配合日志过滤器输出，附可运行最小示例、运行方法与线程/后台任务边界。
- 进程内接口限流常因并发竞争和时钟回拨出现超额放行。本文用惰性补充的令牌桶给出线程安全的最小 Python 实现，支持突发容量，并在拒绝时计算需等待秒数，附带并发验证与时钟回拨处理。 进程内接口限流常因并发竞争和时钟回拨出现超额放行。本文用惰性补充的令牌桶给出线程安全的最小 Python 实现，支持突发容量，并在拒绝时计算需等待秒数，附带并发验证与时钟回拨处理。
- 一句话结论：虚拟线程优化的是"等待"，不是"执行"。 它把线程的内存成本从 MB 级压到 KB 级、把上下文切换从内核态挪到用户态，但它对 CPU 密集代码毫无帮助，还会被 synchronized 里的阻塞直接打回原形。 结论先说 | 场景 | 用不用虚拟线程 | 原因 | |---|---|---| | IO 密集（JDBC、HTTP 调用、Redis、文件） | ✅ 用 | 阻塞时让出... 一句话结论：虚拟线程优化的是"等待"，不是"执行"。 它把线程的内存成本从 MB 级压到 KB 级、把上下文切换从内核态挪到用户态，但它对 CPU 密集代码毫无帮助，还会被 synchronized 里的阻塞直接打回原形。 结论先说 | 场景 | 用不用虚拟线程 | 原因 | |---|---|---| | IO 密集（JDBC、HTTP 调用、Redis、文件） | ✅ 用 | 阻塞时让出...
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- 在 HarmonyOS NEXT 的原生应用开发中，随着业务场景从单一的移动端走向全场景分布式多端协同，应用内对复杂计算、大数据解析以及实时渲染的性能要求达到了前所未有的高度。传统的单线程 UI 模型在面对高负载异步任务时，极易造成主线程卡顿（Jank），从而严重影响用户的交互流畅度。本文将聚焦于 HarmonyOS NEXT 中的多线程并发核心机制，深度剖析如何利用 TaskPool（任务... 在 HarmonyOS NEXT 的原生应用开发中，随着业务场景从单一的移动端走向全场景分布式多端协同，应用内对复杂计算、大数据解析以及实时渲染的性能要求达到了前所未有的高度。传统的单线程 UI 模型在面对高负载异步任务时，极易造成主线程卡顿（Jank），从而严重影响用户的交互流畅度。本文将聚焦于 HarmonyOS NEXT 中的多线程并发核心机制，深度剖析如何利用 TaskPool（任务...
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