NoDBNoDB不是数据库..然则看起来像一个数据库！NoDB是基于AmazonS3动态文件存储的极其约莫的Pythonic货物存储。
对于使用法度圭表标准的原型制作，临时黑客侵略以及（致使）低流量实用率器后端而言，它极其实用！产物特色少架构！少效率器！使用S3作为数据存储。
使用cPickle加载到本机Python货物能够使用JSON作为不信托数据的序列化格式基于当地文件存储的缓存廉价！快！（尤为是来自Lambda）成果末了的负载测试有10,000个恳求（并发500个），并且写入以及随后读取相同的索引展现平均功夫为400毫秒。
当然这是首选，但对于许多使用法度圭表标准，致使是那些不怪异数据的使用法度圭表标准，这应该是能够接受的。
装置能够经由pip轻松装置NoDB，如下所示：$pipinstallnodb告诫！默许情景下，NoDB是不清静的！在将serializer配置为"json"以前，请勿将其用于不受信托的数据！用法NoDB超级好用！您惟独建树一个NoDB货物，将其指向存储桶，而后告知它要在哪一个字段上建树索引。
fromnod

C++11并发指南系列.docx

在Linux体系上面用C语言实现的高并发效率器的代码，详实用到了Epoll，线程池，数据库毗邻池。
详尽能够看下毗邻http://blog.csdn.net/wuyuxing24/article/details/48758927

Linux下效率器与客户端之间的文件传输，行使并发效率器实现多个客户端与效率器之间的交互，行使了linux下的MySQL数据库，实现为了上岸界面的注册与上岸。
代码约莫易懂，很适宜初学者

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1）方案有5个进程并发实施的模拟调解法度圭表标准，每一个法度圭表标准由一个PCB展现。
2）模拟调解法度圭表标准可任选两种调解算法之一实现（有才气的同砚可同时实现两个调解算法）。
3）法度圭表标准实施中应能在屏幕上显展现各进程的外形变更，以便于查核调解的全部进程。
很残缺的报告,提供三种调解方式／／／／／／

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SPOOLING本领一、试验目的知道以及操作SPOOLING本领。
二、试验内容编写法度圭表标准实现SPOOLING本领的模拟。
三、试验申请一、方案一个实现SPOOLING本领的进程方案一个SPOOLING输入进程以及两个恳求输入的用户进程及一个SPOOLING输入效率法度圭表标准。
SPOOLING输入进程责任时，依据恳求块记实的各进程要输入的信息，将其实际输入到打印机或者展现器。
这里，SPOOLING进程与恳求输入的用户进程可并发运行。
二、方案进程调解算法进程调解付与随机算法，这与进程输入信息的随机性相不合。
两个恳求输入的用户进程的调解概率各为45%，SPOOLING输入进程为10%，这由随机数暴发器暴发的随机数模拟遴选。
三、进程外形进程底子外形有3种，分别为可实施、期待以及竣事。
可实施外形便是进程正在运行或者期待调解的外形；
期待外形又分为期待外形一、期待外形二、期待外形3。
外形变更的前提为：（1）进程实施实现时，置为“竣事”外形。
（2）效率法度圭表标准在将输入信息送至输入井时，如发现输入井已经满，将挪用进程置为“期待外形1”。
（3）SPOOLING进程在举行输入时，若输入井空，则进入“期待外形2”。
（4）SPOOLING进程输入一个信息块后，应连忙释放该信息块所占的输入井空间，并将正在期待输入的进程置为“可实施外形”。
（5）效率法度圭表标准在输入信息到输入井并组成输入恳求信息块后，若SPOOLING进程处于期待外形则将其置为“可实施外形”。
（6）当用户进程恳求恳求输入块时，若不可用恳求块时，挪用进程进入“期待外形3”。
四、数据结构1）进程抑制块PCBstructpcb{intstatus;intlength;}pcb[3];其中status展现进程外形，其取值：0展现可实施外形；
1展现期待外形1；
2展现期待外形2；
3展现期待外形32）恳求输入块reqblockstruct{intreqname;//恳求进程名intlength;//本次输入信息长度intaddr;//信息在输入井的首地址}reqblock[10];3)输入井BUFFERSPOOLING体系为每一个恳求输入的进程在输入井平分别开拓一个区。
本试验可方案一个二维数组（intbuffer[2][10]）作为输入井。
每一个进程在输入井至多可占用10个位置。
五、编程阐发为两个恳求输入的用户进程方案两个输入井。
每一个可寄存10个信息，即buffer[2][10]。
当用户进程将其齐全文件输入完时，阻滞运行。
为约莫起见，用户进程约莫的方案成：每一运行一次，随机输入数字0~9之间的一个数，当输入10个数时组成一个恳求信息块，填入恳求输入信息块reqblock结构中。

《progra妹妹ingerlang中文版》效率器高并发利器，极其适宜入门者学习

ApacheJMeter是Apache结构开拓的基于Java的压力测试货物。
用于对于软件做压力测试,它能够用于对于效率器、收集或者货物模拟繁重的负载来测试它们的强度或者阐发不合压力尺度下的部份成果。
你能够使用它做成果的图形阐发或者在大并发负载测试你的效率器/剧本/货物。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。