无锁

高效解决多进程日志写入并发冲突 多进程环境下，多个进程同时写入同一日志文件，容易引发并发安全问题，尤其当日志大小差异巨大时，问题更为突出。直接使用文件锁虽然能保证数据完整性，但I/O和锁机制的开销会严重影响性能。 单纯的文件锁方案效率低下，因为它将I/O和锁竞争耦合在一起。文件锁的开销加上磁盘I/O…

高效安全的日志写入：多进程环境下的并发挑战与解决方案 多进程环境下，多个进程同时写入同一日志文件，如何确保数据完整性和一致性？这是一个常见难题，尤其当日志大小差异巨大（从1字节到1024TB）时，挑战更为严峻。直接使用文件锁虽然安全，但性能开销巨大，与多进程追求高效的目标相悖。 一些库，如concu…

Go语言并发模型深度解析：100个请求的处理方式 Go语言以其高效的并发处理能力而闻名。那么，当面对100个并发请求时，Go是如何巧妙地管理进程、线程和协程的呢？本文将深入探讨Go语言的并发机制。 进程、线程与协程：核心概念 首先，让我们明确三个关键概念： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；…

Python多线程通过threading模块实现，适用于I/O密集型任务。尽管GIL限制了CPU密集型任务的并行执行，但在I/O操作时会释放GIL，允许多线程并发提升性能。使用Lock可避免共享数据的竞态条件，确保操作原子性；而queue.Queue提供线程安全的数据交换机制，适用于生产者-消费者模…

LRU缓存通过哈希表与双向链表结合，实现O(1)读写与淘汰；哈希表快速定位节点，双向链表维护访问顺序，最近访问节点移至头部，超出容量时移除尾部最久未使用节点。 实现LRU缓存的核心思路，在于巧妙地结合哈希表（Hash Map）和双向链表（Doubly Linked List），以达到O(1)时间复杂…

本文深入探讨了在Python中如何监控特定上下文管理器内函数调用的执行情况，并着重解决了多线程环境下全局状态导致的监控混乱问题。通过引入threading.local实现线程局部存储，以及合理使用线程锁，我们构建了一个健壮的解决方案，确保每个线程的监控上下文独立且互不干扰，同时允许子线程的监控数据汇…

本文探讨了如何在Python中利用上下文管理器监控指定函数的执行，记录函数名和执行时间，并确保在嵌套上下文和多线程环境下的数据隔离与准确性。针对全局变量在多线程中引发的上下文交叉监控问题，文章提出了一种基于threading.local和线程锁的解决方案，实现了主线程与子线程各自上下文的独立管理，并…

本文深入探讨了在Python中监控特定函数调用、记录其执行时间等信息，并将其关联到特定上下文的需求。针对单线程环境中可行但在多线程场景下因全局状态导致的上下文混淆问题，文章详细介绍了如何利用threading.local和线程锁机制，构建一个线程安全的监控处理器，确保每个线程拥有独立的上下文管理，同…

python线程中加锁范围越小越好 问题说明 在python线程中，使用锁保证多个线程对共享数据的并发访问时，加锁的范围是一个重要的问题，是将锁放在循环外面还是里面。 对比两种情况 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”； 把锁放在循环外面： 代码如下： from threading impo…

今晚，solana 生态暗池 dex 项目 humidifi 将正式在 jupiter 新推出的打新平台启动公募。公募将分三轮进行：前两轮分别面向 humidifi 社区白名单地址以及 jup 质押地址，fdv 估值为 5000 万美元；最后一轮面向公众开放，fdv 估值为 6900 万美元。 Bi…