我对DNS缓存感到困惑.我正在编写一个小型转发代理服务器,并希望在Linux系统上使用OS DNS缓存.
如果我理解正确,那么在浏览器级别就有DNS缓存.然后在操作系统级别有DNS缓存(Windows有它.我不确定Linux发行版是否默认拥有它).
那么,browser/proxy_server如何使用OS DNS缓存？我试图找到我是否可以依靠Linux进行DNS缓存,而不是在我的代理中自己做.
谢谢
我听说在多核服务器在Linux上是不可能达到最佳性能,当你刚刚1的过程,但多线程因为Linux对IO一定的局限性,使1个与工艺8核服务器上8个线程可能慢于8个进程.
任何意见？还有其他限制可能会减慢应用程序的速度吗？这些应用程序是一个网络C++应用程序,为100个客户端提供一些磁盘IO.
更新:我担心除了我自己实现的锁定之外还有一些与IO相关的问题......在几个线程中是否有任何问题在同时进行网络/磁盘IO？
有没有人知道Python 3.1中针对C++多线程集成的Global Interpreter Lock的命运
我想在多个内核中运行Python中的cpu密集型程序,并试图找出如何编写C扩展来执行此操作.是否有任何代码示例或教程？
我的任务是从给定的网址列表中下载1M +图像.建议的方法是什么？
阅读Greenlet Vs. 我调查过的线程gevent,但是我无法可靠地运行它.我玩了100个网址的测试集,有时它在1.5秒内完成,但有时它需要超过30秒,这很奇怪,因为每个请求的超时*为0.1,所以它永远不会超过10秒.
*见下面的代码
我也调查过,grequests但他们似乎有异常处理问题.
我的"要求"就是我能做到的
from gevent import monkey; monkey.patch_all()
from time import time
import requests
from PIL import Image
import cStringIO
import gevent.hub
POOL_SIZE = 300
def download_image_wrapper(task):
return download_image(task[0], task[1])
def download_image(image_url, download_path):
raw_binary_request = requests.get(image_url, timeout=0.1).content
image = Image.open(cStringIO.StringIO(raw_binary_request))
image.save(download_path)
def download_images_gevent_spawn(list_of_image_urls, base_folder):
download_paths = ['/'.join([base_folder, url.split('/')[-1]])
for url in list_of_image_urls]
parameters = [[image_url, download_path] for image_url, download_path in
zip(list_of_image_urls, download_paths)]
tasks = [gevent.spawn(download_image_wrapper, …我是 gevent 的新手。我已经阅读了gevent 的介绍
他们提供了简单的例子，但我很难理解什么是greenlet。来自学习并发。
Greenlets are a very lightweight coroutine written in C that
are cooperatively scheduled. They provide us with a very lightweight thread-
like object that allows us to achieve concurrent execution within our Python
programs without incurring the cost of spinning up multiple threads.
greenlets不是线程？同步点是如何定义的？有人可以举例说明吗？