MySQL Server 线程模型：单线程与多线程并发控制 大家好，今天我们来深入探讨 MySQL Server 的线程模型，特别是单线程和多线程并发控制机制。理解这些机制对于优化数据库性能、诊断问题至关重要。 一、早期 MySQL 的单线程模型（历史背景） 在 MySQL 的早期版本中，其处理客户端请求的方式相对简单，采用的是一种近似单线程的模型。虽然实际上 Server 进程内部会有一些辅助线程，但处理客户端请求的核心逻辑，主要由一个主线程负责。 这种单线程模型的运作方式大致如下： 监听连接： Server 监听客户端的连接请求。 接收连接： 接受客户端连接后，将连接分配给主线程。 处理请求： 主线程负责接收客户端发送的 SQL 语句，进行解析、优化、执行，并将结果返回给客户端。 循环处理： 处理完一个请求后，主线程继续监听和处理下一个请求。 这种模型的优点是实现简单，资源占用少。然而，其缺点也非常明显： 并发能力差： 由于只有一个主线程处理所有请求，因此并发能力非常有限。如果某个请求执行时间较长（例如，执行复杂的 SQL 查询），会导致其他请求被阻塞，响应时间变长。 无法充分利用 …
JavaScript内核与高级编程之：`JavaScript` 的 `Web Workers`：其在 `React` 中的多线程渲染实践。
各位靓仔靓女们，晚上好！我是你们今晚的JavaScript特邀讲师，今天咱们聊点刺激的——如何在React里玩转Web Workers，让你的页面不再卡成PPT。 开场白：单线程的苦恼 想象一下，你正在用React做一个超复杂的图表，或者一个需要大量计算的动画。你的浏览器只有一个线程在跑，所有事情都得排队。结果就是，用户点击一下按钮，页面卡顿半天，体验直线下降。这就好像只有一个快递员，却要负责整个城市的包裹，效率可想而知。 这就是JavaScript单线程的痛点。但是，别担心，Web Workers就是来解决这个问题的！ Web Workers：你的私人线程 Web Workers允许你在后台运行JavaScript代码，而不会阻塞主线程。你可以把那些耗时的计算、数据处理或者渲染任务扔给它们，让它们在另一个线程里默默工作，主线程就可以继续响应用户的操作。这就好像你雇佣了一批快递员，专门负责处理一部分包裹，大大提高了效率。 Web Workers的基本用法 Web Workers的使用并不复杂，主要分为以下几个步骤： 创建Worker对象： const worker = new Work …
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JavaScript内核与高级编程之：`JavaScript` 的 `Shared Structs` 提案：如何在多线程间共享复杂数据结构。
各位观众老爷，大家好！今天咱们聊点刺激的——JavaScript的Shared Structs提案。别害怕，虽然名字听起来像量子物理，但其实没那么玄乎。 开场白：单线程的“甜蜜”负担 在JavaScript的世界里，我们一直享受着“单线程”带来的便利。这意味着什么呢？简单来说，就像只有一个服务员的餐厅，所有顾客（任务）都得排队等着他一个个服务。好处是简单，不容易出错，不用担心多个服务员同时抢着服务同一个顾客，导致场面混乱。 但问题也来了，如果某个顾客点了个满汉全席，服务员得花很长时间准备，其他顾客就只能干瞪眼。这就是单线程的瓶颈：如果一个任务耗时太长，整个程序就会卡住，用户体验极差。 多线程的诱惑：开启并行宇宙 为了解决这个问题，Web Workers应运而生。它允许我们在后台创建一个或多个独立的线程，让它们并行执行任务，就像餐厅里多了几个服务员，可以同时服务多个顾客。 然而，Web Workers之间的通信却是个麻烦事。它们之间只能通过“消息传递”（Message Passing）来交流，就像两个服务员用纸条传递信息，效率不高，而且传递复杂数据结构时，需要先“序列化”（把对象变成字符 …
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JavaScript内核与高级编程之：`JavaScript`的`WebAssembly Threads`：如何使用 `Wasm` 在 `JavaScript` `Web Worker` 中实现多线程。
各位靓仔靓女，晚上好！我是你们的码农老王，今天咱们来聊聊一个让 JavaScript 跑得更快的秘密武器：WebAssembly Threads。 开场白：单线程的 JavaScript，有点寂寞啊！ 大家伙都知道，JavaScript 天生就是个单线程的家伙。啥意思呢？就是说，它同一时刻只能干一件事情。想象一下，你家厨房只有一个厨师，既要切菜，又要炒菜，还要洗碗，那效率能高吗？ 但是，现代 Web 应用对性能的要求越来越高，尤其是在处理复杂计算、图形渲染、音视频处理等任务时，单线程 JavaScript 常常显得力不从心。这就好比让一个厨师同时负责十桌客人的菜，不崩溃才怪！ 所以，我们需要引入多线程的概念，让 JavaScript 也能像真正的后端语言一样，可以同时执行多个任务。这就是 WebAssembly Threads 要解决的问题。 Web Worker：JavaScript 的帮手 在介绍 WebAssembly Threads 之前，我们先来认识一下 JavaScript 的小助手：Web Worker。 Web Worker 允许我们在后台线程中运行 JavaScrip …
JavaScript内核与高级编程之：`JavaScript`的`Web Workers`：其在`React`中的多线程渲染。
各位朋友们，早上好！我是你们的老朋友，今天咱们聊聊JavaScript里一个挺酷的家伙——Web Workers，以及它如何在React里大显身手，搞定多线程渲染。准备好了吗？系好安全带，咱们要出发了！ 一、什么是Web Workers？ 别怕，没那么玄乎！ 话说JavaScript这家伙，一直以来都是单线程执行的。啥意思呢？就是说，同一时间只能做一件事儿。这要是遇到特别耗时的操作，比如处理一大堆数据、复杂的计算啥的，浏览器就得卡壳，用户体验直接下降。就像你排队买饭，前面那哥们儿点了十份盖饭，你只能干等着，心里肯定骂娘。 Web Workers的出现，就是为了解决这个问题。它可以让你在后台跑一些JavaScript代码，不阻塞主线程，就像雇了个小弟帮你干活，你还能继续做其他事情。 你可以把Web Worker想象成一个独立的房间，主线程可以把任务扔到这个房间里，Worker就在里面吭哧吭哧地干活，干完之后再把结果告诉你。 二、Web Workers的优点和缺点，优缺点都要掌握！ 优点： 不阻塞主线程： 这是最大的优点，保证页面流畅。 可以执行耗时操作： 适合处理大量数据、复杂计算等。 …
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JavaScript内核与高级编程之：`SharedArrayBuffer`：其在多线程间共享内存的底层实现。
嘿，大家好！我是你们今天的JavaScript内核与高级编程的向导。今天要聊聊一个稍微有点儿“硬核”的东西——SharedArrayBuffer，这玩意儿可是JavaScript多线程编程的基石，别怕，咱们争取把它讲得像吃瓜一样轻松。 咱们先来热个身，想象一下：你有一个装满玩具的房间（内存），你的弟弟妹妹（线程）也想玩这些玩具。 传统模式： 你每次玩完一个玩具，都得小心翼翼地把它打包好，然后通过一个“快递员”（消息传递）送到你弟弟妹妹手里。他们玩完之后，还得再打包送回来。这效率，想想都头疼！ SharedArrayBuffer模式： 现在，咱们把房间变成“共享玩具房”，大家可以直接进去拿玩具玩，玩完放回去就行。是不是方便多了？ 这就是SharedArrayBuffer的核心思想：共享内存。 一、SharedArrayBuffer：是啥？能吃吗？ SharedArrayBuffer是ES2017引入的一个对象，它允许在多个线程（或者更精确地说，多个Web Workers）之间共享内存区域。 别把它和普通的ArrayBuffer搞混了。ArrayBuffer是不可共享的，每个线程都有自己独 …
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JavaScript内核与高级编程之：`Web Worker`：其在多线程并行计算中的应用与通信机制。
各位亲爱的同学们，晚上好！我是你们的老朋友，今天咱们聊点刺激的：Web Worker，这玩意儿可是能让你的JavaScript代码飞起来的秘密武器！ 开场白：为什么我们需要Web Worker？ 想象一下，你在做一个炫酷的网页，有个功能需要计算一大堆数据，结果网页卡成了PPT，用户对着屏幕发呆……是不是很尴尬？ 这是因为JavaScript是单线程的，所有任务都在主线程上排队执行。如果某个任务太耗时，就会阻塞主线程，导致页面无响应。 Web Worker就是来拯救你的！它允许你在后台线程中运行JavaScript代码，不会阻塞主线程，让你的网页始终保持流畅。简单来说，就是找个小弟帮你干活，老板（主线程）只负责指挥。 第一章：Web Worker初体验：你好，多线程！ 咱们先来个最简单的例子，让你感受一下Web Worker的魅力。 创建Worker文件 (worker.js): // worker.js self.addEventListener(‘message’, function(event) { const data = event.data; console.log(‘Wor …
Python高级技术之：`Python`的`queue`模块：在多线程和多进程间进行安全通信。
咳咳，各位观众老爷，老衲掐指一算，今日宜讲“Python的queue模块：在多线程和多进程间进行安全通信”。 准备好瓜子花生小板凳，咱们这就开唠！ 开场白：线程和进程那点事儿 话说江湖上，并行计算这玩意儿，那是相当的吃香。你想啊，同样的时间，别人吭哧吭哧跑一个程序，你这边八个核一起上，那效率，简直就是火箭发射！ 要实现并行计算，咱们得先搞清楚两个概念：线程和进程。 进程 (Process): 进程就像一个独立的王国，有自己的领土（内存空间），自己的军队（系统资源）。进程之间要想交流，那得通过复杂的边境贸易（进程间通信，IPC）。 线程 (Thread): 线程就像王国里的不同部门，共享同一片领土（进程的内存空间），协同工作。线程之间的交流方便多了，直接内部开会就行。 但是！问题来了。线程虽然交流方便，但是也容易出事儿。你想啊，如果两个部门同时修改一个文件，那肯定乱套。这就是著名的“线程安全问题”。 进程呢？虽然安全，但是交流成本高啊！这就好比两个国家谈生意，那得签字画押，层层审批，效率不高。 所以，我们需要一种既安全又高效的通信方式。 铛铛铛铛！ queue模块闪亮登场！ queue模 …
Python高级技术之：`Python`的`lock`、`Rlock`、`Condition`和`Semaphore`：多线程同步的原语。
各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊Python多线程里的“四大金刚”—— Lock、RLock、Condition 和 Semaphore，保证让你们听得懂，用得上，还能笑出声！ 第一部分：线程同步，为啥要这么麻烦？ 话说，多线程编程就像一群熊孩子在厨房里做饭。每个人都想用锅，都想切菜，一不小心就可能把厨房搞得一团糟，甚至引发“火灾”（数据损坏）。 线程同步，就是给这群熊孩子立规矩，保证他们能有序地使用资源，避免混乱。如果没有这些规矩，你可能会遇到： 数据竞争 (Race Condition): 多个线程同时修改同一个数据，结果谁也说不准，就像抢红包，你明明手速快，结果永远抢不到，气不气？ 死锁 (Deadlock): 几个线程互相等待对方释放资源，谁也不肯让步，结果大家都卡死了，就像俩人同时进一个门，谁也不让谁，最后谁也进不去。 所以，线程同步非常重要！ 第二部分：主角登场！Lock、RLock、Condition、Semaphore 接下来，咱们逐一介绍这“四大金刚”。 1. Lock (互斥锁): Lock 是最简单粗暴的家伙，就像一个“厕所门上的锁”。 谁先 …
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Python高级技术之：`GIL`（全局解释器锁）的内部工作原理：它如何影响多线程程序的性能，以及如何绕过它。
各位观众，大家好！今天咱们来聊聊Python世界里那个让人又爱又恨的家伙——GIL，也就是全局解释器锁。别一听“锁”就觉得枯燥，我保证用最有趣的方式，带大家扒一扒它的底裤，看看它到底是个什么玩意儿，怎么影响咱们的程序，又该怎么跟它斗智斗勇。 开场白：GIL是个啥？为什么要搞它？ 想象一下，你家厨房只有一个锅（全局解释器），一家人（多个线程）都想用它做饭。为了避免大家抢锅，或者做饭的时候互相干扰，你家定了个规矩：每次只能有一个人拿着锅做饭（GIL）。其他人只能等着，等锅里的人做完，把锅还回来，下一个人才能用。 这就是GIL最通俗的比喻。它确保了在任何时刻，只有一个线程可以执行Python字节码。这听起来好像很糟糕，但当初设计GIL是为了简化C实现的Python解释器，尤其是内存管理。如果没有GIL，多个线程同时修改Python对象的内存，会引发各种难以调试的并发问题。 GIL的工作原理：锁住的不仅仅是线程 GIL不仅仅是一个简单的锁，它还涉及到线程的调度和上下文切换。Python解释器会周期性地释放GIL，让其他线程有机会执行。这个释放的时机通常是固定的时间间隔，或者是在线程执行了特定数 …
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