## 可视化学习 Go 并发编程 2017.8.5 黄庆兵 - 网易 bingohuang.com ## 并发 简单来说，并发是一种构造程序的方式  ## Concurrency is not Parallelism Slide (http://talks ents/9/d/7/e/9d7ec6880e87f715ac8d1b4b792dd0b8/p3_1.jpg) 1. 并发很强大 2．并发帮助实现并行，使并行(扩展等)变得容易 3. 并发不是并行，并发重点是架构，并行重点是执行，两者不同，但相关。 ## 可视化 并发(Concurrency) & 并行(Parallelism) 一图胜千言! • 并行(PARALLELISM) html) • 并发(CONCURRENCY) 这是并发 (/2017/go-concurrency-visualize/pingpong36.html) 为什么要关注并发？当今是多核的时代，并发的世界 ## 多核的时代  并发编程并不容易，但

Go并发编程实践 晁岳攀 @colobu 微博 http://colobu.com 探探 Gopher China 2019 Agenda 基本同步原语 扩展同步原语 原子操作 Channel 内存模型 ’ alt=‘OCR图片’/> 基本同步原语 ’ alt=‘OCR图片’/> 基本同步原语 Mutex 互斥锁 Mutual exclusion, 任何 占优势，会有更大的机会获取锁。 2015年，commit edcad863，Go1.5中mutex实现为全协作式的，增加了spin机制，一旦有竞争，当前goroutine就会进入调度器。在临界区执行很短的情况下可能不是最好的解决方案。 2016年commit0556e262，Go1.9中增加了饥饿模式，让锁变得更公平，不公平的等待时间限制在1毫秒，并且修复了一个大bug，唤醒的gorout start&mutexStarving == mutexStarving } ’ alt=‘OCR图片’/> 基本同步原语 RWMutex 可以被一堆的reader持有，或者被一个writer持有 适合大并发read的场景 零值是未加锁的状态 writer的Lock相对后续的reader的RLock优先级高 禁止递归读锁 ’ alt=‘OCR图片’/> 基本同步原语 RWMutex -

## 从高并发到极端并发： 百度Feed与春晚红包的高可用实践 吴永巍 百度 主任架构师 # TGO鲲鹏会 # 汇聚全球科技领导者的高端社群 全球12大城市 850+高端科技领导者 使命 Mission 为社会输送更多优秀的 科技领导者 ## 愿景 Vision 构建全球领先的有技术背景 优秀人才的学习成长平台  ## 目录 • 春晚项目，技术挑战 - 整体拆解，架构设计 - 各子系统高可用设计 • Feed信息流：常规到极端 全方位工程实践 ## 春晚，极端并发，技术实力最高级别的检验 • 春晚的力量 • 业界技术难题 现场直播，没有重来的机会 - 不仅仅是摇一摇红包 ✓信息流 + 视频 ✓语音 + 搜索 ## 摇一摇红包 ![Image] jpg) ## 春晚项目的技术挑战 • 从 “高并发” 到 “极端并发” • 万一出问题，负面影响不可挽回，需要“万无一失” • 只有短短一个月的准备时间 • 结合AI、推荐、搜索、视频等多项技术，复杂度高 每秒千万级并发 数亿用户参与 208亿次互动 ## 极端并发下的架构设计理念 • 从数万QPS的“高并发”到数千万QPS的“极端并发” √大量的技术沉淀和积累 √针对性的专项设计

## GCN ## 通过SSA的解释执行窥探Golang编译之一角  丁尔男 武汉航天远景 产品总监 凹语言 联合发起人 PLOC 联合发起人 一切可编译为 WebAssembly 的，终将被编译为 WebAssembly。 2a Development Methods and Practices 丁尔男 柴树杉 著 机械工业出版社 China Machine Press ## 目录 Golang 编译流程简介 01 SSA 解释执行 02 基于 SSA 的应用 03 ## Golang 编译流程简介 源代码 抽象语法树 抽象语法树（带语义信息） 静态单赋值 目标代码 ## Golang 编译流程简介 源代码 N. Wegman、F. Kenneth Zadeck 提出的一种中间代码（IR）表示形式，典型特征是所有变量被且仅被赋值一次。 2016年，Go 1.7 加入 SSA 支持。 ## SSA 解释执行 const src = package main func main() { println("Hello, GoCN!"); println("The

## go语言并发编程实践 以360消息推送系统为例 周洋 部门：360手机助手 Weibo: @johntech-o Date: 2015.04.25 ## 目录 go语言在基础服务开发领域的优势？ 我遭遇了哪些挑战？ 如何应对的？ 具有go特色的运维 在高并发，通信交互复杂，重业务逻辑的分布式系统中，Go语言优势体现在：开发体验好、一定量级下服务稳定、性能满足需要 ## 以360消息推送系统为例 阻塞io逻辑，放心阻塞执行不用担心阻塞线程，调度器会帮忙调度其他可执行协程 ## 开发体会的对比 |Golang开发|C语言开发| |---|---| |按用户来思考问题，按用户数量开协程，对一个用户至少有两个协程为其服务|Oneloop per thread原则，人为控制线程数量，使用epoll+timefd+eventfd来做用户io控制，超时控制，对用户的通知| |io是阻塞执行的，直接设置de 15-04-16 20:26:00| ## 未完成任务 |任务ID|压测名|压测机器数量|添加任务时间|任务参数|执行状态|取消| |---|---|---|---|---|---|---| ## 所有任务 |任务ID|压测名|压测机器数量|添加任务时间|任务参数|执行状态| |---|---|---|---|---|---| |11|ben\_miop|9|2014-11-11 10:

CHINA CONF 2023 第三届中国 Rust 开发者大会 6.17-6.18 @Shanghai # Rust 异步并发框架在移动端的应用 陈明煜 chenmingyu4@huawei.com 华为 公共开发部 嵌入式软件能力中心 ## 😍 ## Rust 异步并发框架在移动端的应用 Applications of Rust Runtime in Mobile ![Image]( #2 社区并发框架介绍以及与移动端的不适配性 Introduction to third party Runtime crates and their incompatibility with mobile environment #3 Ylong Runtime 并发框架 Ylong async runtime ## Rust 异步机制 Asynchronous Rust 异步并发框架是许多大型应用、系统具备的底层能力。 任务调度颗粒度更小，充分利用线程资源 ■ 更可控的线程数 ■ 单个任务资源占用：几十 KB -> 几百 Byte 任务切换时间：10 微秒 -> 100 纳秒 Rust 语言并没有提供异步并发框架， 只提供异步所需的基本特性： Future ■ async / await ☐ Waker ![Image](/uploads/documents/3/7/6/8/3768f1291

## 新语言，新思维 ## 解读一个并发问题的多种实现 陶召胜 ## next: 异步编程的问题 ## 变量读写冲突 异步任务1 读、写 共享变量 读、写 异步任务2 ## I O阻塞 object ExampleBlockingScala extends App { //所有并发任务在这个拥有10个线程的线程池中执行 implicit val ec = ExecutionContext ExecutionContext.fromExecutorService(Executors.newFixedThreadPool(10)) //创建100个并发任务，每个任务都会阻塞5秒 (1 to 100).map(i => { println(s"Calling blocking Future: ${i}") Future { println(s"Blocking future finished ${i}") } }) //这是另一个并发任务，因为线程被大量I/O阻塞导致这个任务很少有机会得到执行 Future { (1 to 100).map(i => println(s"another a future,print: ${i}")

platform---获取底层平台的标识数据 630 16.15 errno---标准 errno 系统符号 633 16.16 ctypes---Python 的外部函数库 639 17 并发执行 669 17.1 threading---基于线程的并行 669 17.2 multiprocessing---基于进程的并行 679 17.3 concurrent 包 718 Python 的调试器 ..... 1437 28.4 Python 分析器 ..... 1443 28.5 timeit --- 测量小代码片段的执行时间 ..... 1451 28.6 trace --- 跟踪 Python 语句执行 ..... 1455 28.7 tracemalloc --- 跟踪内存分配 ..... 1458 29 软件打包和分发 ..... 1467 --- Bootstrapping the pip installer ..... 1468 29.3 venv --- 创建虚拟环境 ..... 1469 29.4 zipapp —— 管理可执行的 Python zip 打包文件 ..... 1477 30 Python 运行时服务 ..... 1483 30.1 sys --- 系统相关的参数和函数 ..... 1483

- Password management - Leveraging native SSH config files - fab 选项和参数 - 基本应用 - 直接执行远程命令 - 命令行参数 - Per-task arguments - 配置文件 - Fabfile 文件的结构和使用 指定 fabfile - 引用 Fabric - 两者结合 - 作为库使用 - 连接服务器 - 断开连接 - 最后注意 - 输出管理 - 输出等级 - 隐藏和 / 或显示输出级别 - 并行执行 - 它是如何运转的 - 如何使用 - bubble 大小 - 行级输出 vs 比特级输出 - SSH 行为 - 未知主机 - 已知主机但更换了密钥 的应用部署和系统管理效率。 更具体地说，Fabric 是： - 一个让你通过 命令行 执行 无参数 Python 函数的工具； - 一个让通过 SSH 执行 Shell 命令更加容易、更符合 Python 风格的命令库（建立于一个更低层次的库）。 自然而然地，大部分用户把这两件事结合着用，使用 Fabric 来写和执行 Python 函数或 task，以实现与远程服务器的自动化交互。让我们一睹为快吧。

代码嵌入到 HTML 代码中，导致维护困难； 不适合编写规模比较大的业务处理应用程序。 ## JSP 的执行过程  ## JSP 执行过程描述 1. 客户使用浏览器通过 HTTP 请求 JSP 文件的 URL 地址，例如：http://l pp/hello.jsp; 2. Web 服务器接收到请求，如果没有此地址，发出错误响应给浏览器； 3. Web 服务器检查 JSP 文件和对应的 Servlet 版本的时间是否一致，如果一致则执行 Servlet 的处理请求方法，类似于 doGet 或 doPost，发送响应给浏览器； 4. 版本时间不一致，Web 服务器调用转换系统，将 JSP 的文本代码转换为 Servlet 的 Java 指令在页面解析期间被嵌入；include 动作在请求的响应输出时被嵌入。 ▶ 在实现文件包含上，因该尽可能的使用 include 动作。 ▶ 而 include 指令存在的原因是其功能更加强大，执行速度稍快。  ![Image](/