python多线程优化

在系统研发的后期,我们都会遇到速度优化的问题。我们常用的几种优化系统的方式有:时间复杂度优化,循环优化,并行编程(及多进程,多线程,或者分布式)等。

在我们系统的回传运单操作中,即把运单号回传到他们各自平台的后台。这一步,是比较慢的。我对于这个流程分了两部分进行优化。

总体的思路是多线程,因为回传到目标平台这一步需要网络开销,并不能做到太多的改动。大体的思路就是,以之前20单的处理时间去处理200条单据。即我开了10个线程,大概可以提升10倍的速度。

首先在开始回传运单的时候,我就已经将筛选条件以及查询做好。避免在处理过程中,频繁的读写造成不必要的网络开销,严重的还可能导致数据库死锁,这样会大大降低系统的处理速度。

python多线程优化_第1张图片

然后在线程处理的过程中,有时候我们业务需要,会在完成某一步操作后对订单,亦或者是某对象的某个状态进行修改,这时候我们需要对这部分的操作进行加锁。与单线程进程不同,当你需要确保改变内存中的变量时,多个线程并不同时试图访问/改变同样的内存地址。

python多线程优化_第2张图片

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