PHP在多进程模式下(并发的web访问)由于没有内置的锁支持,在处理一些资源的之后,很容易出现并发性问题。
在web开发中我们经常对我们的数据库耗时操作做缓存,但是可能出现一个陷阱,在缓存失效的一瞬间,大量的访问得到缓存失效的标示,都去后端查询数据库,导致
同时大量的数据库耗时查询,出现数据库宕机等问题。此问题隐藏深,不容易查找。本项目主要用于解决php的进程间锁问题。
php
/**
* 测试例子,同时打开两个页面,可以发现总是同时只能一个页面进入到锁区间的代码
* @link http://code.google.com/p/phplock/
* @author sunli
* @blog http://sunli.cnblogs.com
* @svnversion $Id: test.php 4 2009-11-25 05:05:13Z sunli1223 $
* @version v1.0 beta1
* @license Apache License Version 2.0
* @copyright sunli1223@gmail.com
*/
require 'class.phplock.php';
$lock = new PHPLock ( 'lock/', 'lockname' );
$lock->startLock ();
$status = $lock->Lock ();
if (! $status) {
echo "加锁失败";
exit ();
}
//process code
echo "进入锁
\r\n";
ob_end_flush ();
flush ();
ob_flush ();
sleep ( 10 ); //休眠20秒,模拟并发操作
echo "执行完成
\r\n";
$lock->unlock ();
$lock->endLock ();
echo "释放锁完成
\r\n";
/**
* cache操作
*
* @return $array
*/
function getCache($key) {
return $cache;
}
/**
* 设置缓存
*
* @param string $key
* @param array $value
*/
function setCache($key, $value) {
}
$key = 'cachekey';
$cache = getCache ( $key );
if (! $cache) {
//缓存不存在,开始加锁
$lock = new PHPLock ( 'lock/', $key );
$lock->startLock ();
$lock->Lock ();
//尝试判断缓存是否有数据,可能已经有访问重建缓存了,就不需要再次查询数据库
$cache = getCache ( $key );
if (! $cache) {
//数据库查询操作,代码省略了
$data = $dbdata;
setCache ( $key, $data );
}
//释放锁
$lock->unlock ();
$lock->endLock ();
}
?>
实例 /** * CacheLock 进程锁,主要用来进行cache失效时的单进程cache获取,防止过多的SQL请求穿透到数据库 * 用于解决PHP在并发时候的锁控制,通过文件/eaccelerator进行进程间锁定 * 如果没有使用eaccelerator则进行进行文件锁处理,会做对应目录下产生对应粒度的锁 * 使用了eaccelerator则在内存中处理,性能相对较高 * 不同的锁之间并行执
进程(process)是正在运行的程序的实例,但一个程序可能会产生多个进程。比如,打开 Chrome 浏览器程序,它可能会产生多个进程,主程序需要一个进程,一个网页标签需要一个进程,一个插件也需要一个进程,等等。 每个进程都有自己的地址空间,内存,数据栈以及其他记录其运行状态的辅助数据,不同的进程只能使用消息队列、共享内存等进程间通讯(IPC)方法进行通信,而不能直接共享信息。 fork() 在介
第三章 进程进阶 学习进程基础和Go编程时候后,我们会接触进程更底层的概念,包括信号、进程锁和系统调用等。 通过学习这章我们对进程的所有概念都了如指掌了,充分理解这些概念后有助于我们实现更高效的应用程序。
libuv提供了相当多的子进程管理函数,并且是跨平台的,还允许使用stream,或者说pipe完成进程间通信。 在UNIX中有一个共识,就是进程只做一件事,并把它做好。因此,进程通常通过创建子进程来完成不同的任务(例如,在shell中使用pipe)。 一个多进程的,通过消息通信的模型,总比多线程的,共享内存的模型要容易理解得多。 当前一个比较常见的反对事件驱动编程的原因在于,其不能很好地利用现代多
Python 中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核 CPU 的资源,在 Python 中大部分情况需要使用多进程。 Python 提供了非常好用的多进程包 multiprocessing,只需要定义一个函数,Python 会完成其他所有事情。 借助这个包,可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing 支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步,提供了
处理对象的扩展 进程: Main, Renderer Electron's process 对象继承 Node.js process object。 它新增了以下事件、属性和方法 process Extensions to process object. Process: Main, Renderer Electron's process object is extended from the N
imi 中对进程的创建和运行做了简单封装。 定义进程 <?php namespace ImiDemo\HttpDemo\MainServer\Process; use Imi\Process\BaseProcess; use Imi\Process\Annotation\Process; /** * 定义进程tp1 * @Process("tp1") */ class TestProce
首先要先申明:尽量使用多进程,Python找那个的多线程不如多进程。 并且密集cpu的类型尽量别找Python和js这种脚本。效率还是低,高并发可以直接采用nodejs主要愿意是高并发简单而且RESTful方便的很。Python主要用 爬虫大数据统计等科学领域 这一章介绍线程和进程,分布式,高并发,异步等等知识。 首先大家要知道什么是并行和并发。 通常意义上来讲,高并发一般都是单核然而高并行是多核
本部分介绍 Linux 进程相关的一些概念。 什么是进程 一个执行中的程序的实例叫做进程。一个进程包括: 一个分配了内存的地址空间 所有权认证、优先级等安全属性 一个或多个线程 进程的状态 进程的环境包括: 本地和全局变量 当前调度上下文 分配的系统资源,如文件描述符、网络端口等 PID & PPID Linux 进程一般有一个 PID 和 PPID(父进程 PID),运行如下代码端输出 PID