众所周知Flask默认不能很好的完成异步任务，那么我们如何在请求中快速返回状态并异步执行比较复杂耗时的任务呢？

1.自定义线程池import threadingimport Queueimport timequeue = Queue.Queue()def put_data_in_queue(): for i in xrange(10): queue.put(i)class MyThr...

（2）、系统全局标识：python下使用ctypes获取threading线程id。

线程池的基本使用我们都清楚了，接下来我们来了解一下线程池的实现原理ThreadPoolExecutor是线程池的核心，提供了线程池的实现。ScheduledThreadPoolExecutor继承了 ThreadPoolExecutor，并另外提供一些调度方法以支持定时...

线程池的创建和使用threadlocal的使用countDownLatch的使用高并发场景的使用import io.netty.util.concurrent.DefaultThreadFactory;import java.util.HashMap;import java.util.Map;impor......

1、线程是稀缺资源，使用线程池可以减少创建和销毁线程的次数，每个工作线程都可以重复使用。

在上篇文章Hystrix工作流程解析中，我们整体介绍了Hystrix的工作流程，知道了Hystrix会在下面四种情况下发生降级：

来源：ifeve.com/how-to-calculate-threadpool-size/

在我们日常业务开发过程中，或多或少都会用到并发的功能。那么在用到并发功能的过程中，就肯定会碰到下面这个问题

package com.shi.juc;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import...