Redis相关的问题及应对策略
1. 连接数过高Redis连接数过高，且没有修改进程能打开的最大文件数，当达到最大文件数限制时，Redis在accept新连接的时候会立即报错”Max open files”，无法成功获取该连接，此时，listen socket是持续可读的状态，事件循环直接把CPU跑满。这种现象
ioloop的blocking_signal
这里的blocking signal里的blocking并不是传统意义上的针对IO的blocking, 尽管这可能是引起ioloop阻塞的一个原因之一。在这里，blocking指的是ioloop在epoll返回之后开始依次处理各监听文件句柄上的IO事件时，直到下一次进入epoll
greenlet上下文切换的原理
greenlet是Python众多协程实现技术中的一种，eventlet是基于greenlet实现的。而eventlet和libev又是gevent的核心。greenlet的上下文切换清晰易懂，可以结合IO事件循环构建出一些高效的事件处理逻辑。不同于yield类型的上下文切换，g
理解Motor: greenlet加持的异步非阻塞MongoDB驱动分析
最不喜欢在Tornado中使用任何同步阻塞型的东西，不想让ioloop阻塞在某个IO调用上，因为单线程的东西任何阻塞都是代价很高的，除非你的数据库被优化的性能很好，速度很快。除了之前的线程池之外，直接使用异步库也是不错的选择，Motor就是Tornado里可以用的很好的异步库，它
从Ctrl-C看Python多线程的信号处理
也许你会偶然发现Python的多线程程序使用Ctrl-C杀不掉，必须拿到pid用kill -9才能干掉，研究这个问题的原因可以使得对Python多线程的信号处理及线程的退出机制有更好的理解。 假如有一个Python写成的用多线程模拟生产者-消费者的程序，代码如下: class P
Python多线程join()的实现细节
写Python多线程都知道当前线程调用a.join()后，会阻塞直到线程a运行结束，看了一下threading模块的源码,了解了一下实现的原理。 每一个新开启的线程内部都维护着一个Condition类型的条件变量，对线程a进行join()，其实是wait()在线程a内部的条件变量
GIL的实现细节
GIL熟悉Python的人对GIL这货可定都不陌生, 全局解释器锁(Global Interpreter Lock)简称GIL, 这货是Python多线程的核心机制。由于Python的线程实际是操作系统的原生线程,多个线程同时执行同一段字节码可能会导致很多问题(比如: 内存管理的
Tornado与线程池
Tornado本身的设计目标是单线程异步非阻塞，要想很好的发挥它的性能最好使用异步IO，并且Tornado本身也提供了异步的AsyncHttpClient的实现，配合gen.coroutine和yield，可以让请求异步执行从而不阻塞当前线程，对于单线程服务器来说，阻塞(bloc
利用Redis作周期性访问失败计数功能
每次进入应用客户端时，都需要进行后端鉴权服务，接口会调用某牌照方的鉴权接口，根据用户的MAC地址决定用户是否有权限登陆使用服务。由于调用的接口不是很稳定，有时会出现连续一段时间误判，导致终端大量用户无法使用APP，所以决定在接口这边做一个策略： 统计一段时间内的第三方鉴权接口鉴
Python闭包的两个注意事项
##延迟绑定 Python闭包函数所引用的外部自由变量是延迟绑定的。 In [2]: def multipliers(): ...: return [lambda x: i * x for i in range(4)] In [3]: print [m(2) fo
