1.【定时调度】- 01 quartz的任务任务基础你真的了解吗
2.python进程设置多少最好(2023年最新整理)

【定时调度】- 01 quartz的基础你真的了解吗

       定时调度- quartz的基础理解

       Quartz，作为Java领域知名的管家管任务调度框架，因其易用和稳定性备受青睐。源码源码用许多第三方应用，任务任务如Spring Boot、管家管Elastic-Job和早期的源码源码用源码宗谱xxl-job版本，都曾将它作为基础依赖。任务任务然而，管家管最新版本的源码源码用xxl-job已经采用时间轮实现，不再依赖quartz。任务任务

       Quartz的管家管核心组件包括Scheduler、JobDetail和Trigger，源码源码用它们是任务任务调度任务的三驾马车。Scheduler作为门面，管家管通过工厂模式提供给开发者，源码源码用它负责整合和控制所有的调度操作，类似于Quartz的大管家。一个应用通常只有一个Scheduler实例，通过schedulerName区分，每个实例处理对应schedulerName的任务，集群则是通过多个实例共享同一名称来实现。

       JobDetail负责存储任务配置信息，与Trigger（触发器）形成1:N关系，即一个Job可以关联多个Trigger，反之则不然。创建JobDetail时，需要指定任务类和身份ID（group和JobKey）。单币对冲源码Trigger则定义任务的触发规则，包括身份ID、起止时间以及与Job的绑定。添加到调度器后，相关信息会被持久化到qrtz_job_details和qrtz_cron_triggers表中。

       触发器的运作关键在于qrtz_triggers表，它记录了任务的运行状态和触发时间。quartz的调度机制大致如下：首先，根据配置计算下次触发时间并更新表；然后，调度器扫描表，将将要触发的任务放入内存队列；在触发前，更新时间并切换状态；执行任务后，重复上述流程。

       虽然本文仅从用户角度浅析了quartz的基本运行机制，但深入理解还需结合源码和更多表结构。下文将通过源码剖析，逐步揭示quartz的内在工作原理。

python进程设置多少最好(年最新整理)

       导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python进程设置多少最好的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

python多进程为什么一定要

       前面讲了为什么Python里推荐用多进程而不是多线程，但是多进程也有其自己的限制：相比线程更加笨重、切换耗时更长，并且在python的多进程下，进程数量不推荐超过CPU核心数（一个进程只有一个GIL，所以一个进程只能跑满一个CPU），micro py源码分析因为一个进程占用一个CPU时能充分利用机器的性能，但是进程多了就会出现频繁的进程切换，反而得不偿失。

       不过特殊情况（特指IO密集型任务）下，多线程是比多进程好用的。

       举个例子：给你W条url，需要你把每个url对应的页面抓取保存起来，这种时候，单单使用多进程，效果肯定是很差的。为什么呢？

       例如每次请求的等待时间是2秒，那么如下（忽略cpu计算时间）：

       1、单进程+单线程：需要2秒*W=W秒==.个小时==.3天，这个速度明显是不能接受的2、单进程+多线程：例如我们在这个进程中开了个多线程，比1中能够提升倍速度，也就是大约4.天能够完成W条抓取，请注意，这里的实际执行是：线程1遇见了阻塞，CPU切换到线程2去执行，遇见阻塞又切换到线程3等等，个线程都阻塞后，这个进程就阻塞了，而直到某个线程阻塞完成后，这个进程才能继续执行，所以速度上提升大约能到倍（这里忽略了线程切换带来的资金出逃预警源码开销，实际上的提升应该是不能达到倍的），但是需要考虑的是线程的切换也是有开销的，所以不能无限的启动多线程（开W个线程肯定是不靠谱的）3、多进程+多线程：这里就厉害了，一般来说也有很多人用这个方法，多进程下，每个进程都能占一个cpu，而多线程从一定程度上绕过了阻塞的等待，所以比单进程下的多线程又更好使了，例如我们开个进程，每个进程里开W个线程，执行的速度理论上是比单进程开W个线程快倍以上的（为什么是倍以上而不是倍，主要是cpu切换W个线程的消耗肯定比切换W个进程大得多，考虑到这部分开销，所以是倍以上）。

       还有更好的方法吗？答案是肯定的，它就是：

       4、协程，使用它之前我们先讲讲what/why/how（它是什么/为什么用它/怎么使用它）what：

       协程是一种用户级的轻量级线程。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：

       协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，美术指标源码大全就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

       在并发编程中，协程与线程类似，每个协程表示一个执行单元，有自己的本地数据，与其它协程共享全局数据和其它资源。

       why：

       目前主流语言基本上都选择了多线程作为并发设施，与线程相关的概念是抢占式多任务（Preemptivemultitasking），而与协程相关的是协作式多任务。

       不管是进程还是线程，每次阻塞、切换都需要陷入系统调用(systemcall)，先让CPU跑操作系统的调度程序，然后再由调度程序决定该跑哪一个进程(线程)。

       而且由于抢占式调度执行顺序无法确定的特点，使用线程时需要非常小心地处理同步问题，而协程完全不存在这个问题（事件驱动和异步程序也有同样的优点）。

       因为协程是用户自己来编写调度逻辑的，对CPU来说，协程其实是单线程，所以CPU不用去考虑怎么调度、切换上下文，这就省去了CPU的切换开销，所以协程在一定程度上又好于多线程。

       how:

       python里面怎么使用协程？答案是使用gevent，使用方法：看这里使用协程，可以不受线程开销的限制，我尝试过一次把W条url放在单进程的协程里执行，完全没问题。

       所以最推荐的方法，是多进程+协程（可以看作是每个进程里都是单线程，而这个单线程是协程化的）多进程+协程下，避开了CPU切换的开销，又能把多个CPU充分利用起来，这种方式对于数据量较大的爬虫还有文件读写之类的效率提升是巨大的。

       小例子：

       #-*-coding=utf-8-*-

       importrequests

       frommultiprocessingimportProcess

       importgevent

       fromgeventimportmonkey;monkey.patch_all()importsys

       reload(sys)

       sys.setdefaultencoding('utf8')

       deffetch(url):

       try:

       s=requests.Session()

       r=s.get(url,timeout=1)#在这里抓取页面

       exceptException,e:

       printe

       return''

       defprocess_start(tasks):

       gevent.joinall(tasks)#使用协程来执行

       deftask_start(filepath,flag=):#每W条url启动一个进程withopen(filepath,'r')asreader:#从给定的文件中读取urlurl=reader.readline().strip()

       task_list=[]#这个list用于存放协程任务

       i=0#计数器，记录添加了多少个url到协程队列whileurl!='':

       i+=1

       task_list.append(gevent.spawn(fetch,url,queue))#每次读取出url，将任务添加到协程队列ifi==flag:#一定数量的url就启动一个进程并执行p=Process(target=process_start,args=(task_list,))p.start()

       task_list=[]#重置协程队列

       i=0#重置计数器

       url=reader.readline().strip()

       iftask_listnot[]:#若退出循环后任务队列里还有url剩余p=Process(target=process_start,args=(task_list,))#把剩余的url全都放到最后这个进程来执行p.start()

       if__name__=='__main__':

       task_start('./testData.txt')#读取指定文件细心的同学会发现：上面的例子中隐藏了一个问题：进程的数量会随着url数量的增加而不断增加，我们在这里不使用进程池multiprocessing.Pool来控制进程数量的原因是multiprocessing.Pool和gevent有冲突不能同时使用，但是有兴趣的同学可以研究一下gevent.pool这个协程池。

       另外还有一个问题：每个进程处理的url是累积的而不是独立的，例如第一个进程会处理W个，第二个进程会变成W个，以此类推。最后定位到问题是gevent.joinall()导致的问题，有兴趣的同学可以研究一下为什么会这样。不过这个问题的处理方案是：主进程只负责读取url然后写入到list中，在创建子进程的时候直接把list传给子进程，由子进程自己去构建协程。这样就不会出现累加的问题

       pythonprocess最多能多少个进程

       由于GIL的存在，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Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

python进程池最大数量

       初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务。

小白都看懂了，Python中的线程和进程精讲，建议收藏

       目录

       众所周知，CPU是计算机的核心，它承担了所有的计算任务。而操作系统是计算机的管理者，是一个大管家，它负责任务的调度，资源的分配和管理，统领整个计算机硬件。应用程序是具有某种功能的程序，程序运行与操作系统之上

       在很早的时候计算机并没有线程这个概念，但是随着时代的发展，只用进程来处理程序出现很多的不足。如当一个进程堵塞时，整个程序会停止在堵塞处，并且如果频繁的切换进程，会浪费系统资源。所以线程出现了

       线程是能拥有资源和独立运行的最小单位，也是程序执行的最小单位。一个进程可以拥有多个线程，而且属于同一个进程的多个线程间会共享该进行的资源

       ①多本Python电子书（和经典的书籍）应该有

       ②Python标准库资料（最全中文版）

       ③项目源码（四五十个有趣且可靠的练手项目及源码）

       ④Python基础入门、爬虫、网络开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）

       ⑤Python学习路线图（告别不入流的学习）

       私信我即可获取大量Python学习资源

       进程时一个具有一定功能的程序在一个数据集上的一次动态执行过程。进程由程序，数据集合和进程控制块三部分组成。程序用于描述进程要完成的功能，是控制进程执行的指令集；数据集合是程序在执行时需要的数据和工作区；程序控制块（PCB）包含程序的描述信息和控制信息，是进程存在的唯一标志

       在Python中，通过两个标准库thread和Threading提供对线程的支持,threading对thread进行了封装。threading模块中提供了Thread,Lock,RLOCK,Condition等组件

       在Python中线程和进程的使用就是通过Thread这个类。这个类在我们的thread和threading模块中。我们一般通过threading导入

       默认情况下，只要在解释器中，如果没有报错，则说明线程可用

       守护模式：

       现在我们程序代码中，有多个线程，并且在这个几个线程中都会去操作同一部分内容，那么如何实现这些数据的共享呢？

       这时，可以使用threading库里面的锁对象Lock去保护

       Lock对象的acquire方法是申请锁

       每个线程在操作共享数据对象之前，都应该申请获取操作权，也就是调用该共享数据对象对应的锁对象的acquire方法，如果线程A执行了acquire()方法，别的线程B已经申请到了这个锁，并且还没有释放，那么线程A的代码就在此处等待线程B释放锁，不去执行后面的代码。

       直到线程B执行了锁的release方法释放了这个锁，线程A才可以获取这个锁，就可以执行下面的代码了

       如：

       到在使用多线程时，如果数据出现和自己预期不符的问题，就可以考虑是否是共享的数据被调用覆盖的问题

       使用threading库里面的锁对象Lock去保护

       Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。这个进程对象的方法和线程对象的方法差不多也有start(),run(),join()等方法，其中有一个方法不同Thread线程对象中的守护线程方法是setDeamon，而Process进程对象的守护进程是通过设置daemon属性来完成的

       守护模式：

       其使用方法和线程的那个Lock使用方法类似

       Manager的作用是提供多进程共享的全局变量，Manager()方法会返回一个对象，该对象控制着一个服务进程，该进程中保存的对象运行其他进程使用代理进行操作

       语法：

       线程池的基类是concurrent.futures模块中的Executor，Executor提供了两个子类，即ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，其中ThreadPoolExecutor用于创建线程池，而ProcessPoolExecutor用于创建进程池

       如果使用线程池/进程池来管理并发编程，那么只要将相应的task函数提交给线程池/进程池，剩下的事情就由线程池/进程池来搞定

       Exectuor提供了如下常用方法：

       程序将task函数提交（submit）给线程池后，submit方法会返回一个Future对象，Future类主要用于获取线程任务函数的返回值。由于线程任务会在新线程中以异步方式执行，因此，线程执行的函数相当于一个“将来完成”的任务，所以Python使用Future来代表

       Future提供了如下方法：

       使用线程池来执行线程任务的步骤如下：

       最佳线程数目=（（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间）*CPU数目

       也可以低于CPU核心数

       使用线程池来执行线程任务的步骤如下：

       关于进程的开启代码一定要放在if__name__=='__main__':代码之下，不能放到函数中或其他地方

       开启进程的技巧

       开启进程的数量最好低于最大CPU核心数

pythonmultiprocessing最大多少进程

       最大进程只受操作系统资源限制.

       不是进程越多越好,程序的速度就越快.

       一般有几个CPU核心,就开多少进程,或者核心数的N倍.

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python进程设置多少最好的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python进程设置多少最好的相关内容别忘了在本站进行查找喔。