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悠悠楠杉

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搜索到 2 篇与 的结果
2025-08-21

Swoole共享内存实现与数据操作实战指南
Swoole共享内存实现与数据操作实战指南
一、Swoole共享内存的核心设计在传统的PHP应用中，由于每个请求都是独立处理的，进程间数据隔离是常态。但当我们需要实现实时统计、进程协同等场景时，共享内存就成为关键解决方案。Swoole通过三种层次的实现满足不同需求： Table数据结构：基于行锁的内存表 Atomic计数器：原子操作数值类型 原生共享内存：直接操作shmop扩展 其中Table是最常用的解决方案，其底层采用哈希表+自旋锁的设计，单线程写入性能可达80万次/秒，完全满足大多数高并发场景。二、Table内存表的实战应用创建100行、3列的内存表示例：php $table = new Swoole\Table(1024); $table->column('id', Swoole\Table::TYPEINT); $table->column('name', Swoole\Table::TYPESTRING, 64); $table->column('score', Swoole\Table::TYPE_FLOAT); $table->create();// 写操作（自动加锁） $table->set('user_...
2025年08月21日
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0 评论
2025-07-23

Python多进程实战：突破GIL限制的高效并行计算技巧
Python多进程实战：突破GIL限制的高效并行计算技巧
一、为什么需要多进程？当你的Python程序遇到性能瓶颈时，经常会听到这样的建议："用多进程替代多线程"。这背后的根本原因在于Python的GIL（全局解释器锁）机制——它使得多线程无法真正实现并行计算。而多进程则通过创建独立的内存空间，每个进程拥有自己的Python解释器，完美规避了GIL的限制。笔者在数据分析项目中首次体验多进程的威力：一个原本需要4小时运行的pandas处理任务，通过8进程并行处理后，耗时直接降至35分钟！二、multiprocessing核心用法1. 基础进程创建python from multiprocessing import Process import osdef task(name): print(f"子进程 {name} (PID: {os.getpid()}) 执行中")if name == 'main': processes = [] for i in range(3): p = Process(target=task, args=(f'worker-{i}',)) processes...
2025年07月23日
49 阅读
0 评论
悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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