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高并发和多线程的关系,自学课程
分类:编程

1.WinForm 常用控件

对于Redis来说,我们要使用redis-py库来与其交互,这里就来介绍一下它的安装方法。

     “高并发和多线程”总是被一起提起,给人感觉两者好像相等,实则 高并发 ≠ 多线程

 1)控件概念

1. 相关链接

  • GitHub:
  • 官方文档:

  多线程是完成任务的一种方法,高并发是系统运行的一种状态,通过多线程有助于系统承受高并发状态的实现。

 2)控件分类:

2. pip安装

这里推荐使用pip安装,命令如下:

pip3 install redis

运行完毕之后,即可完成redis-py的安装。

   高并发是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况,主要发生在web系统集中大量访问或者socket端口集中性收到大量请求(例如:12306的抢票情况;天猫双十一活动)。该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作,例如对资源的请求,数据库的操作等。如果高并发处理不好,不仅仅降低了用户的体验度(请求响应时间过长),同时可能导致系统宕机,严重的甚至导致OOM异常,系统停止工作等。如果要想系统能够适应高并发状态,则需要从各个方面进行系统优化,包括,硬件、网络、系统架构、开发语言的选取、数据结构的运用、算法优化、数据库优化……而多线程只是其中解决方法之一

 3)常用控件:常用属性 和常用事件

3. 验证安装

为了验证redis-py库是否已经安装成功,可以在命令行下测试一下:

$ python3
>>> import redis
>>> redis.VERSION
(2, 10, 5)
>>>

如果成功输出了其版本内容,那么证明成功安装了redis-py。

   实现高并发需要考虑:
                系统的架构设计,如何在架构层面减少不必要的处理(网络请求,数据库操作等)
                网络拓扑优化减少网络请求时间、如何设计拓扑结构,分布式如何实现?
                系统代码级别的代码优化,使用什么设计模式来进行工作?哪些类需要使用单例,哪些需要尽量减少new操作?
                提高代码层面的运行效率、如何选取合适的数据结构进行数据存取?如何设计合适的算法?
                任务执行方式级别的同异步操作,在哪里使用同步,哪里使用异步?
                JVM调优,是以server模式还是以clien模式运行,如何设置Heap、Stack、Eden的大小,如何选择GC策略,控制Full GC的频率?
                数据库优化减少查询修改时间。数据库的选取?数据库引擎的选取?数据库表结构的设计?数据库索引、触发器等设计?是否使用读写分离?还是需要考虑使用数据仓库?
                缓存数据库的使用,如何选择缓存数据库?是Redis还是Memcache? 如何设计缓存机制?
                数据通信问题,如何选择通信方式?是使用TCP还是UDP,是使用长连接还是短连接?NIO还是BIO?netty、mina还是原生socket?
                操作系统选取,是使用winserver还是Linux?或者Unix?
                硬件配置?是8G内存还是32G,网卡10G还是1G?
                ……
                ……

          1.文本类控件:4个

以上的这些问题在高并发中都是必须要深入考虑的,就像木桶原理一样,只要其中的某一方面没有考虑到,都会造成系统瓶颈,影响整个系统的运行。而高并发问题不仅仅涉及面之广,同时又要求有足够的深度!!!

          2.选择类控件:5个

   而多线程在这里只是在同/异步角度上解决高并发问题的其中的一个方法手段,是在同一时刻利用计算机闲置资源的一种方式。

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