Python GIL：理解、影响与应对策略 大家好！今天我们来深入探讨一个Python开发者经常遇到的，但也常常感到困惑的话题：全局解释器锁，也就是GIL。我们将从GIL的基本概念出发，分析它在I/O密集型和CPU密集型任务中的表现，并探讨各种解决方案，帮助大家更好地理解和优化Python程序。 1. 什么是GIL？ GIL，全称Global Interpreter Lock，即全局解释器锁。它是CPython解释器中的一个互斥锁，保证在任何时刻只有一个线程可以执行Python字节码。注意，这里说的是CPython，因为其他的Python解释器，例如Jython和IronPython，并没有GIL。 GIL的存在是为了简化CPython解释器的实现，尤其是对于内存管理这种复杂的操作。在没有GIL的情况下，多个线程同时访问和修改Python对象可能会导致数据竞争和内存损坏。GIL通过加锁的方式，保证了解释器内部状态的线程安全。 为什么需要锁？ 想象一下，如果没有锁，多个线程同时修改同一个Python对象，比如一个列表，会发生什么？ 数据竞争： 线程A可能正在读取列表的长度，而线程B同时在 …
MySQL的并行复制：从多线程复制到并行应用复制的性能提升与挑战
好的，我们开始。 MySQL的并行复制：从多线程复制到并行应用复制的性能提升与挑战 大家好，今天我们要深入探讨MySQL的并行复制技术。从最初的单线程复制，到多线程复制，再到现在的并行应用复制，MySQL的复制技术一直在不断演进，以满足日益增长的高并发、低延迟的应用需求。我们将详细分析各种并行复制方案的原理、性能提升以及面临的挑战，并结合实际案例进行讲解。 1. MySQL复制的演进历程 在深入并行复制之前，我们先回顾一下MySQL复制的发展历程。 单线程复制: 这是最原始的复制模式。主库的所有变更都按照事务提交的顺序，串行地在从库上执行。这种模式简单易懂，但性能瓶颈非常明显，尤其是在主库写入压力大的情况下，从库很容易落后于主库。 基于库的多线程复制（MTS，Multi-Threaded Slave）： 为了解决单线程复制的瓶颈，MySQL引入了多线程复制。最初的多线程复制是基于库的，即不同的库的变更可以在不同的线程上并行执行。如果一个库内的事务有依赖关系，仍然是串行执行。 基于逻辑时钟的多线程复制（MTS with Logical Clock）： MySQL 5.7引入了基于逻辑时钟 …
MySQL的并行复制：从多线程复制到并行应用复制的性能提升与挑战
MySQL 的并行复制：从多线程复制到并行应用复制的性能提升与挑战 大家好！今天我们来深入探讨 MySQL 的并行复制技术，重点分析从传统的多线程复制 (MTS) 到并行应用复制的演变，以及由此带来的性能提升和潜在挑战。 MySQL 复制是其高可用性和可扩展性的核心组成部分。复制技术允许我们将数据从一个 MySQL 服务器（主库）复制到一个或多个其他 MySQL 服务器（从库）。早期的 MySQL 复制是单线程的，这意味着从库上只有一个线程负责接收和应用来自主库的更改。显然，这种方式在主库负载较高时会成为瓶颈，导致从库延迟。 1. 多线程复制 (MTS) 的出现和局限性 为了解决单线程复制的瓶颈，MySQL 5.6 引入了多线程复制 (MTS)。MTS 允许从库使用多个线程并行地应用事务。关键思想是，只要事务之间没有冲突（例如，它们更新不同的数据库或表），就可以并发执行。 MTS 基于两种主要的并行策略： 基于数据库的并行 (Database-based Parallelism): 将不同数据库的事务分配给不同的工作线程。 基于逻辑时钟的并行 (Logical Clock Parall …
MySQL的并行复制：从多线程复制（Multi-threaded Replication）到并行应用复制（Parallel Application）的性能提升与挑战
MySQL 并行复制：从多线程复制到并行应用复制的性能提升与挑战 大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 的并行复制技术。MySQL 作为最流行的开源关系型数据库之一，其复制功能在各种场景下都至关重要，例如读写分离、备份、数据分析等。随着业务的增长，数据量的增加，传统的单线程复制模式逐渐成为瓶颈。为了解决这个问题，MySQL 引入了多线程复制（Multi-threaded Replication, MTR）以及更高级的并行应用复制（Parallel Application），大幅提升了复制的性能。 1. 单线程复制的局限性 在深入了解并行复制之前，我们先回顾一下传统的单线程复制。在单线程复制中，备库（Slave）从主库（Master）接收二进制日志（Binary Log），然后按照日志中的顺序依次执行这些事务。 这种模式的优点是实现简单，能够保证数据的一致性。但是，它的缺点也很明显： 单线程瓶颈： 备库只能使用一个线程来应用事务，即使主库使用了多个线程并发写入数据，备库也只能串行地执行，导致备库延迟（Slave Lag）。 硬件资源浪费： 备库的 CPU 和 I/O 资源无法充分利用。 …
继续阅读“MySQL的并行复制：从多线程复制（Multi-threaded Replication）到并行应用复制（Parallel Application）的性能提升与挑战”
MySQL的并行复制：从多线程复制到并行应用复制的性能提升与挑战
MySQL的并行复制：从多线程复制到并行应用复制的性能提升与挑战 大家好，今天我们来深入探讨MySQL的并行复制技术，重点分析从传统的多线程复制（MTS）到更高级的并行应用复制的演进过程，以及由此带来的性能提升和面临的挑战。 1. MySQL复制机制回顾 在深入并行复制之前，我们先简单回顾一下MySQL的传统复制机制。MySQL的复制基于二进制日志（Binary Log，简称Binlog），它记录了所有对数据库进行修改的操作。复制过程大致如下： Master（主服务器）写入 Binlog： 主服务器执行事务时，会将所有的数据变更记录写入到二进制日志中。 Slave（从服务器）请求 Binlog： 从服务器启动一个I/O线程，连接到主服务器，请求指定位置（基于Binlog文件和位置）的二进制日志。 I/O线程接收并写入 Relay Log： 从服务器的I/O线程接收到主服务器发送的二进制日志，并将这些日志写入到本地的 Relay Log。 SQL线程读取并执行 Relay Log： 从服务器启动一个SQL线程，读取 Relay Log 中的事件，并在从服务器上执行这些事件，从而实现数据同 …
`主从`复制`的`并行`复制：`多线程`复制`的`原理`与`参数`调优`。
MySQL 主从并行复制：多线程复制的原理与参数调优 各位同学，大家好。今天我们来深入探讨 MySQL 主从复制中的一个关键技术：并行复制，特别是多线程复制的原理和参数调优。在面对高并发写入的场景时，传统的单线程复制往往成为性能瓶颈。并行复制旨在解决这个问题，通过并发执行事务来提高复制效率。 一、单线程复制的瓶颈 在传统的 MySQL 主从复制架构中，从库默认使用一个 I/O 线程和一个 SQL 线程。I/O 线程负责从主库拉取 binlog 事件，SQL 线程负责将这些事件应用到从库。 这种单线程模式在写入压力较小的场景下可以很好地工作。但是，当主库的写入压力很大时，SQL 线程很容易成为瓶颈。因为所有的事务都必须按照 binlog 中的顺序串行执行。即使主库上并发执行的事务，在从库上也必须排队等待执行。这会导致从库延迟，影响读写分离的效果。 二、并行复制的必要性 为了解决单线程复制的瓶颈，MySQL 引入了并行复制。并行复制允许多个事务在从库上并发执行，从而提高复制效率，降低从库延迟。 并行复制的核心思想是将 binlog 事件分解成多个组，然后将这些组分配给不同的线程并发执行。 …
分析 `MySQL` `Server` 的`线程`模型：`单线程`与`多线程`的`并发`控制。
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 …
继续阅读“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。”
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 …
继续阅读“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。”
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 …