标签： 间通信

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什么是 ‘IPC’ (进程间通信) 的物理开销？对比 Unix Domain Socket, 共享内存与管道的吞吐模型

进程间通信（Inter-Process Communication, IPC）是操作系统中允许独立进程之间交换数据或同步活动的一组机制。在构建高性能、高并发的分布式系统或多进程应用程序时，IPC的选择及其性能开销是核心考量。我们今天将深入探讨IPC的“物理开销”——这不仅仅是CPU时间或内存占用，更是涉及到CPU缓存、内存带宽、系统调用、上下文切换等深层次的硬件与操作系统交互成本。我们将重点对比Unix域套接字（Unix Domain Socket, UDS）、共享内存（Shared Memory）和管道（Pipes）这三种经典的IPC机制，并分析它们的吞吐模型。 IPC的物理开销：深层解析 当我们谈论IPC的“物理开销”时，我们指的是数据在进程间传递时，系统为完成这一任务所消耗的底层硬件资源和操作。这包括： 系统调用（System Calls）开销： 用户态到内核态的切换： 每次进行系统调用时，CPU必须从用户态切换到内核态。这个过程涉及保存当前进程的用户态上下文（寄存器、栈指针等），加载内核态的上下文，并跳转到内核代码执行。这是一个非平凡的操作，会引入数百到数千个CPU周期的开销。 …

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浏览器‘站点隔离’（Site Isolation）对 `postMessage` 延迟的影响与进程间通信代价

各位同仁，各位对前端性能与安全有深刻理解的专家们，大家下午好。 今天，我们将深入探讨一个在现代浏览器中至关重要，且对我们日常开发实践产生深远影响的话题：浏览器“站点隔离”（Site Isolation）如何影响 postMessage 的延迟，以及这背后所隐藏的进程间通信（IPC）代价。这不仅仅是一个理论概念，它直接关系到我们构建高性能、高安全性的Web应用的能力。 互联网安全的演进与 postMessage 的基石 在Web开发的初期，安全模型相对简单。随着互联网应用的复杂化，特别是用户数据隐私和敏感信息处理的需求日益增长，浏览器的安全机制也在不断演进。同源策略（Same-Origin Policy）是Web安全的核心基石，它限制了不同源的文档或脚本之间的交互，以防止恶意网站访问或篡改其他网站的数据。 然而，仅仅依靠同源策略并不总是足够的。特别是当浏览器渲染引擎和JavaScript虚拟机共享同一内存空间时，即使是遵守同源策略的页面，也可能因为某些底层漏洞（如推测执行漏洞Meltdown和Spectre）而泄露信息。这正是“站点隔离”诞生的背景。 在讨论站点隔离之前，我们先来回顾一下 …

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C++中的线程间通信（Inter-Thread Communication）：性能优化与数据传输模式对比

好的，没问题。 C++中的线程间通信（Inter-Thread Communication）：性能优化与数据传输模式对比 大家好，今天我们来深入探讨C++中线程间通信（ITC）这个核心话题。在多线程编程中，线程之间需要协调工作、共享数据，这就离不开有效的线程间通信机制。选择合适的通信方式直接影响程序的性能、稳定性和可维护性。本次讲座将深入剖析各种ITC模式，分析它们的优缺点，并通过代码示例展示如何在实践中进行性能优化。 一、线程间通信的基本概念与需求 在单线程程序中，所有操作都按照顺序执行，数据共享和状态管理相对简单。但在多线程环境中，多个线程并发执行，可能同时访问和修改共享数据，从而引发数据竞争、死锁等问题。线程间通信的目的在于解决这些问题，确保线程安全地共享信息和同步操作。 具体来说，线程间通信需要满足以下需求： 数据共享： 线程之间需要传递数据，例如任务结果、配置信息等。 状态同步： 线程需要协调执行顺序，例如等待某个条件满足、通知其他线程事件发生。 互斥访问： 确保对共享数据的访问是互斥的，防止数据竞争。 二、常见的线程间通信模式 C++提供了多种线程间通信的机制，包括： 互斥 …

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C++26中的并发改进：实现更高级别的同步原语与线程间通信机制

C++26 并发改进：高级同步原语与线程间通信 大家好，今天我们来深入探讨 C++26 中对并发编程的改进，重点关注更高级别的同步原语和线程间通信机制。C++一直致力于提供强大且灵活的并发工具，而C++26标准有望在此基础上更进一步，提升并发代码的安全性、效率和可维护性。 C++ 并发的演进 在深入C++26之前，我们先回顾一下C++并发的发展历程： C++11： 引入了 std::thread、std::mutex、std::condition_variable、std::atomic 等基础并发组件，奠定了C++并发的基础。 C++14/17/20： 对现有并发组件进行了完善和优化，例如对原子操作的增强，以及引入了并行算法库（std::execution::par）。 C++26的目标是解决当前并发编程中存在的一些痛点，例如： 复杂性： 使用底层同步原语编写并发代码容易出错，需要高度的关注细节。 易错性： 数据竞争、死锁等并发问题难以调试和排查。 性能： 过多的锁竞争会降低程序的整体性能。 C++26 期望提供更高级别的抽象，简化并发编程，提高代码的健壮性和性能。 可能的 C++2 …

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Python中的进程间通信（IPC）性能对比：Pipe、Socket、Queue与Shared Memory

好的，我们开始。 Python 进程间通信 (IPC) 性能对比：Pipe、Socket、Queue 与 Shared Memory 大家好，今天我们来深入探讨 Python 中几种常用的进程间通信 (IPC) 方式，并对其性能进行对比分析。我们将重点关注 Pipe、Socket、Queue 和 Shared Memory 这四种方法，通过代码示例和实验数据，帮助大家了解它们的优缺点，以便在实际项目中做出更合理的选择。 1. 进程间通信 (IPC) 概述 进程间通信 (IPC) 是指多个进程之间交换数据的机制。由于进程拥有独立的地址空间，它们不能直接访问彼此的内存。因此，需要借助 IPC 机制来实现数据共享和协同工作。选择合适的 IPC 方式对于程序的性能至关重要，尤其是在并发程度较高的系统中。 2. Pipe (管道) Pipe 是一种简单的 IPC 方式，通常用于具有亲缘关系的进程之间（例如父子进程）。Pipe 分为匿名管道和命名管道 (FIFO)。匿名管道只能用于父子进程，而命名管道可以用于任何进程。 2.1 匿名管道 匿名管道是单向的，数据只能从管道的一端流向另一端。Pytho …

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Python的进程间通信（IPC）：共享内存、消息队列与管道的性能与适用场景

Python 进程间通信 (IPC): 共享内存、消息队列与管道的性能与适用场景 各位，今天我们来深入探讨 Python 中进程间通信（IPC）的几种常见方式：共享内存、消息队列和管道。我们将重点关注它们的性能特点、适用场景，以及如何在实际项目中选择合适的 IPC 机制。 在多进程编程中，进程拥有独立的内存空间，因此无法直接访问彼此的数据。为了实现进程间的协作，我们需要使用 IPC 机制来交换信息。选择合适的 IPC 方式对于程序的性能和稳定性至关重要。 1. 共享内存 概念: 共享内存是最快的 IPC 方式之一。它允许多个进程访问同一块物理内存区域。进程可以直接读写共享内存中的数据，无需进行复制。 工作原理: 创建共享内存区域： 首先，我们需要创建一个共享内存对象，并指定其大小。 映射到进程地址空间： 然后，将共享内存对象映射到每个需要访问它的进程的地址空间。 数据读写： 进程可以直接读写映射后的内存区域。 同步机制： 由于多个进程可以同时访问共享内存，因此需要使用同步机制（例如锁、信号量）来避免竞争条件和数据不一致。 优点: 速度快： 进程可以直接读写内存，无需复制数据，性能最高。 …

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使用Swoole Channel进行进程间通信：对比Redis/Kafka的优势与局限性

Swoole Channel：轻量级进程间通信的瑞士军刀 大家好，今天我们来聊聊Swoole Channel，以及它在进程间通信（IPC）领域相对于Redis和Kafka的优势和局限性。在并发编程中，进程间通信是不可避免的需求。Redis和Kafka作为成熟的解决方案，在许多场景下表现出色，但并非所有场景都是最优解。Swoole Channel以其轻量级、高性能的特性，为一些特定场景提供了更具吸引力的选择。 1. 进程间通信的基础概念 在深入探讨Swoole Channel之前，我们先简单回顾一下进程间通信的一些基本概念。 进程（Process）： 操作系统资源分配的基本单位。每个进程拥有独立的内存空间。 线程（Thread）： 进程中执行运算调度的最小单位。一个进程可以包含多个线程，这些线程共享进程的内存空间。 进程间通信（IPC）： 指不同进程之间交换数据的机制。 常见的IPC方式包括： 管道（Pipes）： 适用于父子进程间的单向通信。 命名管道（Named Pipes / FIFOs）： 允许不相关的进程进行通信。 消息队列（Message Queues）： 允许进程以消息的形 …

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Python的`多线程`与`多进程`通信：如何使用`Queue`、`Pipe`和`Manager`实现进程间通信。

Python 多线程与多进程通信：Queue、Pipe 与 Manager 实战 大家好，今天我们来深入探讨 Python 中多线程和多进程环境下的通信机制。在并发编程中，线程和进程之间的数据交换至关重要。Python 提供了多种工具来实现这一目标，其中 Queue、Pipe 和 Manager 是最常用的几种。我们将详细讲解它们的使用方法、适用场景以及优缺点，并结合实际代码示例进行演示。 线程与进程通信的必要性 在单线程或单进程程序中，数据共享非常简单，可以直接通过变量访问。然而，当引入多线程或多进程后，由于线程共享内存空间，而进程拥有独立的内存空间，直接访问共享变量可能会导致数据竞争、死锁等问题。因此，我们需要一种安全、可靠的方式来实现线程或进程间的数据交换和同步。 线程与进程通信的基础：Queue Queue（队列）是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它提供了线程安全和进程安全的通信方式。Python 的 queue 模块提供了线程安全的 Queue 类，而 multiprocessing 模块提供了进程安全的 Queue 类。 1. 线程间的 Queue 通信 线程间的 Qu …

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Python高级技术之：`Python`的`multiprocessing`库：共享内存和`Manager`对象在进程间通信中的应用。

各位程序猿/媛们，晚上好！我是今晚的分享嘉宾，很高兴能跟大家一起聊聊Python多进程里那些有点意思的东西。今天的主题是：multiprocessing库的共享内存和Manager对象，以及它们在进程间通信中的应用。准备好了吗？咱们这就开始！ 一、进程间通信（IPC）是个啥？为啥要用它？ 想象一下，你开了好几个窗口，每个窗口运行着一个独立的程序。这些程序各自忙着自己的事情，互不干扰。但有时候，它们需要交流，比如一个窗口算出来的数据，另一个窗口要拿来展示。这种程序之间的交流，就叫做进程间通信（Inter-Process Communication，简称IPC）。 为什么要用IPC呢？很简单，因为每个进程都有自己的内存空间，它们之间默认是隔离的。如果你想让它们共享数据，就必须通过某种方式打破这种隔离。 二、multiprocessing库的共享内存：小试牛刀 multiprocessing库提供了一些工具，可以让我们在进程之间共享内存。最常用的就是Value和Array。 Value：共享单个值 Value允许我们在多个进程之间共享一个简单的数据类型，比如整数、浮点数等。 from mul …

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Python高级技术之：`Python`的`multiprocessing`模块：进程间通信的实现方式：`Pipe`和`Queue`。

各位观众老爷们，大家好！今天咱们来聊聊Python多进程里头，进程间通信那点儿事儿。别害怕，听起来高大上，其实就是让不同进程之间能互相“唠嗑”，传递点儿信息。这年头，单打独斗不行，得团队合作，进程也一样！咱们主要讲Pipe（管道）和Queue（队列）这俩哥们儿。 开场白：为什么需要进程间通信？ 想想，为啥我们需要让进程之间能说话？一个进程算不完的事情，拆给多个进程一起算，算完了总得汇总一下吧？就像古代打仗，侦察兵侦察完敌情，总得跟将军汇报吧？没汇报，将军瞎指挥，那不完犊子了么！ 多进程可以充分利用多核CPU的优势，提高程序的运行效率。但是，每个进程都有自己独立的内存空间，数据不能直接共享。所以，进程间通信（IPC，Inter-Process Communication）就成了必不可少的环节。 第一幕：Pipe（管道）—— 简单的单向交流 Pipe，顾名思义，就是一根管子。这管子是单向的，一头进，另一头出。形象一点儿说，就像你家厨房的下水道，脏水从水槽流进去，哗啦啦地从另一头流走了。 1. Pipe的基本用法 multiprocessing.Pipe()会返回一对连接对象，分别代表管道的 …

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