self: 限制併發量asyncio
#coding:utf-8 import time,asyncio a=time.time() id=1 async def hello(id,semaphore): async with semaphore: await asyncio.sleep(1) print('working id:'+str(id)) async def run(): semaphore = asyncio.Semaphore(5) # 限制併發量為5 to_get = [hello(id,semaphore) for id in range(20)] #總共20任務 await asyncio.wait(to_get) if __name__ == '__main__': loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(run()) loop.close() print(time.time()-a)
相關推薦
self: 限制併發量asyncio
#coding:utf-8 import time,asyncio a=time.time() id=1 async def hello(id,semaphore): async with semaphore: await asyncio.sleep(1) p
Python協程使用Semaphore訊號量同步機制限制併發量
from aiohttp import ClientSession import asyncio ###################### # 限制協程併發量 ###################### async def hello(sem, url): asyn
nginx限制每個ip訪問的頻率和併發量
http{ ... limit_req_zone$binary_remote_addr zone=allips:10m rate=20r/s; 解釋:#定義一個名為allips的limit_req_zone用來儲存session,大小是10M記憶體,
系統併發量及QPS簡單解釋
PV 即 page view,頁面瀏覽量 使用者每一次對網站中的每個頁面訪問均被記錄1次。使用者對同一頁面的多次重新整理,訪問量累計。 UV 即 Unique visitor,獨立訪客 通過客戶端的cookies實現。即同一頁面,客戶端多次
調研公司內部Spark叢集能承受多少併發量
任務描述 測試公司內部Spark叢集能承受多少併發量 Spark叢集分配引數 節點數:5 cpu:20核 記憶體:40g 硬碟:500g 每臺節點分配引數 cpu:4核 記憶體:8g 硬碟:100g
高併發量網站解決方案、效能優化
一個小型的網站,可以使用最簡單的html靜態頁面就實現了,配合一些圖片達到美化效果,所有的頁面均存放在一個目錄下,這樣的網站對系統架構、效能的要求都很簡單。隨著網際網路業務的不斷豐富,網站相關的技術經過這些年的發展,已經細分到很細的方方面面,尤其對於大型網站來說,所採用的技術更是涉及面非常廣,從硬體
系統吞吐量(TPS)、使用者併發量、效能測試概念和公式【轉】
PS:下面是效能測試的主要概念和計算公式,記錄下: 原文傳送門 一.系統吞度量要素: 一個系統的吞度量(承壓能力)與request對CPU的消耗、外部介面、IO等等緊密關聯。 單個reqeust 對CPU消耗越高,外部系統介面、IO影響速度越慢,系統吞吐能力越低,反之越高。
你們部署伺服器是幾臺,併發量是多大;怎麼進行模擬搶購的同一時間請求量是多少;怎麼防止帶刷(黃牛)如果說部署兩臺伺服器 不同的程序 怎麼實現樂觀鎖?
Django專案用到5臺伺服器。部署在2臺上面,因為使用者量比較少。 模擬搶購主要解決2個問題: 1.高併發對資料庫產生的壓力 2.競爭狀態下如何解決庫存的正確減少("超賣"問題) 對於第一個問題可以使用redis解決,避免對資料庫的直接操作較少資料防護的查詢壓力。 對於“超賣”專案
web網站的併發量級別
web網站的併發量級別 評價一個網站的“大小”,處於視角的不同,有很多種衡量的方法,類似文章數,頁面數之類的資料非常明顯,也沒有什麼可以爭議的。但對於併發來說,爭議非常之多,這裡就從一個技術的角度開始,談談幾個Web網站的數量級。 相信很多人談論一個網站的熱度,總免不了會詢問日均PV,同時線上人數、註冊使
您如何設定一個在買家下訂單後的”第60秒“發簡訊通知賣家發貨,您需要考慮的是 像淘寶一樣的大併發量的訂單。
問題描述:讓您做一個電商平臺,您如何設定一個在買家下訂單後的”第60秒“發簡訊通知賣家發貨,您需要考慮的是 像淘寶一樣的大併發量的訂單。 1、具有排序功能的佇列 2、Redis+定時器 思路 1 原理:第一種思路是延遲佇列實現的原
Java處理高併發量訪問的處理總結
結合之前做的一個網站,專案中分了幾個子專案,主要用到Redis,service(server)層和control層分離,有做了快取,頁面也是進行靜態化(htm和freemarker),仔細想想,整個專案基本吻合高併發,負載均衡的處理。在網上找了些資料,基本和專案的特點吻合,特別紀念一下,但是後面的一
QPS/TPS/併發量/系統吞吐量
QPS/TPS,系統吞吐量。這個問題從業務上來講,可以理解為應用系統每秒鐘最大能接受的使用者訪問量。或者每秒鐘最大能處理的請求數; QPS: 每秒鐘處理完請求的次數;注意這裡是處理完。具體是指發出請求到伺服器處理完成功返回結果。可以理解在server中有個co
redis 限制併發訪問
快取驚群現象,在各種快取中都會存在這種現象,這裡以Redis為例,提供一種解決思路,留作參考~ 首先,所謂的快取過期引起的“驚群”現象是指,在大併發情況下,我們通常會用快取來給資料庫分壓,但是會有這麼一種情況發生,那就是當一個快取資料失效之後會導致同時有多個併發執行緒去向後端
資料庫設計規範(適用併發量大、資料量大的網際網路業務)
一、基礎規範 (1)必須使用InnoDB儲存引擎 解讀:支援事務、行級鎖、併發效能更好、CPU及記憶體快取頁優化使得資源利用率更高 (2)必須使用UTF8字符集 解讀:萬國碼,無需轉碼,無亂碼風險,節省空間 (3)資料表、資料欄位必須加入中文註釋 解讀:N年後誰tm知道這個r1,r2,r
php 使用redis鎖限制併發訪問類
1.併發訪問限制問題 對於一些需要限制同一個使用者併發訪問的場景,如果使用者併發請求多次,而伺服器處理沒有加鎖限制,使用者則可以多次請求成功。 例如換領優惠券,如果使用者同一時間併發提交換領碼,在沒有加鎖限制的情況下,使用者則可以使用同一個換領碼同時兌換到多張優惠券。 虛擬碼如下:
系統吞吐量(TPS)、使用者併發量、效能測試概念和公式
系統的吞吐量與請求對CPU的消耗,伺服器記憶體使用,IO等都有關係。 系統吞吐量幾個重要引數:QPS(TPS)、併發數、響應時間 QPS(TPS):每秒處理的請求數 併發數:同時處理的請求數 響應時間:平均響應時間 三者的關係:QPS(TPS)=併發數/平均響應
系統吞吐量、TPS(QPS)、使用者併發量、效能測試概念和公式
PS:下面是效能測試的主要概念和計算公式,記錄下: 一.系統吞度量要素: 一個系統的吞度量(承壓能力)與request對CPU的消耗、外部介面、IO等等緊密關聯。單個reqeust 對CPU消耗越高,外部系統介面、IO影響速度越慢,系統吞吐能力越低,反之越高。 系統
訂單系統開發(仿淘寶和美團網) 之 專案總結(降低資料庫併發量)
原文: 訂單系統開發(仿淘寶和美團網) 之 專案總結(降低資料庫併發量) 繼上一篇"訂單系統開發(仿淘寶和美團網) 之 專案總結(一)",這篇部落格重點想說下訂單系統開發的設計和有待優化改進的問題。 上圖是訂單系統資料庫設計比較重要的
提升高併發量伺服器效能解決思路
一個小型的網站,可以使用最簡單的html靜態頁面就實現了,配合一些圖片達到美化效果,所有的頁面均存放在一個目錄下,這樣的網站對系統架構、效能的要求都很簡單。隨著網際網路業務的不斷豐富,網站相關的技術經過這些年的發展,已經細分到很細的方方面面,尤其對於大型網站來說,所採用的技術更是涉及面非常廣,從硬體到軟體
tomcat7 1000併發量配置以及配置優化
作者:_NullPointer 出處:https://www.cnblogs.com/renwei/ 首先,修改tomcat/conf/server.xml配置檔案。 <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-ex