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这是一篇来自Python世界的文章，但是对整个编程领域还是适用的，多线程虽然让我们处理请求更快，但是也是有天花板的，绿色(微线程micro-thread)线程之类才是解决方案。多线程软件开发解决了大量的问题，尤其是以网络为中心的应用程序，这些程序需要严苛的性能快速响应用户。不幸的是，多线程并不足以解决大规模并发性的问题。解决这些问题需要改变编程模型，使用异步事件和基于回调机制。在Druva,我们创建了一个基于python库的名为Dhaga来解决大规模并发，而编程模型不需要重大改变。软件开发人员生活在一个并发的世界。线程如今是一等公民，今天在开发过程中，特别是当您的应用程序执行密集的网络运营，如同Druva一样的inSync系统(网络安全同步产品)。多线程帮助网络操作的编程代码流变得简单和顺序。当我们的应用程序需要增强的性能或改善其可伸缩性,我们可以增加线程的数量。但是当需要成千上万规模的并发请求,线程是不够的。我们发现多线程使用有以下缺点：1. inSync系统客户端需要大量的文件通过网络RPC调用备份到服务器。开发人员加快速度的典型方法是使用线程。但多线程带来的性能却增加内存和CPU的使用成本;开发人员需要在速度和线程数之间保持一个平衡。2.我们的服务器需要处理inSync系统与成千上万的客户之间并发连接和通知。为了有效地处理连接,我们使用线程来处理请求。但inSync系统客户的不断增加也意味着我们不得不继续增加线程的数量,从而消耗大量服务器的内存和CPU。3.我们的Web服务器需要处理成千上万的平行的HTTP请求。大部分工作是在接收和发送的数据网络套接字并将其传给inSync系统的后端。导致大多数的线程等待网络操作。导致C10K问题，当有成千上万的同步请求到Web服务器，为每个请求生成一个线程是相当不可扩展的(Scale)。异步框架的限制许多异步框架,包括 Twisted扭曲、Tornado龙卷风和asyncore可以帮助开发人员远离使用线程的流行的方式。这些框架依赖非阻塞套接字和回调机制(类似Node.js)。如果我们按原样使用这些框架,我们Druva代码的主要部分必须重构。这不是我们想要做的事。重构代码会增加开发和测试周期,从而阻止我们达到规模要求。鉴于产品的多个部分需要大规模,我们每个人将不得不重构他们——因此增加一倍或两倍的努力。为了避免改变如此多的代码,我们不得不离开直接使用现有的框架。幸运的是,我们发现一些有用的工具。因为我们想要控制在网络I / O的代码执行,我们需要一种将一个线程划分为微线程micro-thread的方法。我们发现。它提供一种非隐式的微线程调度，称为co-routine协程。换句话说。当你想控制你的代码运行时它非常有用。您可以构建自定义计划的微线程，因为你可以控制greenlets什么时候yield暂停。这对我们来说是完美的,因为它给了我们完全控制我们的代码的调度。Tornado是一个用Python编写的简单的、非阻塞的Web服务器框架,旨在处理成千上万的异步请求。我们使用它的核心组件,IOLoop IOStream。IOLoop是一个非阻塞套接字I / O事件循环;它使用epoll(在Linux上)或队列(BSD和Mac OS X)，如果他们是可用的,否则选择()(在Windows上)。IOStream提供方便包装等非阻塞套接字读和写。我们委托所有套接字操作给Tornado，然后使用回调触发代码操作完成(banq注：非常类似Node.js机制)。这是一个好的开始,但我们需要更多。如果我们在我们的代码中直接用上面的模块,我们大量的RPC代码将不得不改变，通过greenlets调度RPC，确保greenlets不要阻塞(如果greenlets堵塞，它会堵塞整个线程和其他全部),处理来自tornado的回调功能。我们需要一个抽象来管理和安排greenlets 以避免让它被外部调用堵塞，这个抽象能够超越线程达到大规模可扩展。这个抽象是Dhaga，它能让应用代码流编程起来像传统同步顺序，但是执行是异步的。Dhaga(来自印地语,这意味着线程)是我们抽象的一个轻量级线程的执行框架。Dhaga类是来源于greenlet，使用堆栈切换在一个操作系统线程中执行多个代码流。一个操作系统的线程中使用协作调度执行多个dhagas。每当一段dhaga等待时(主要是等待一个RPC调用返回)，它yield控制权给父一级(也就是说,是创建它的操作系统级别线程的执行上下文)。然后父一级会调度安排的另一个dhaga准备运行。RPC调用将传递给tornado web服务器异步写入Socket，然后在其返回时注册一个回调，当这个RPC返回时，正在等待的dhaga将被添加到可运行队列中，然后后被父线程拾起。(banq注：类似node.js原理)我们可以使用Dhaga代替线程处理高延迟操作,当为了吞吐量线程数量增加超过合理的限度时，我们在单个线程中使用512个dhaga。使用dhaga测试结果：[该贴被banq于 09:34修改过]
一文也谈到了绿色线程也就是协程的好处，JVM多线程机制却无法提供绿色线程，因此在JVM上使用Scala或Akka等Actor模型可能是有误区的。[该贴被banq于 12:29修改过]
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我的世界如何优化 如何使minecraft游戏更加流畅
如何优化minecraft使游戏更加流畅，我们在启动房户端或者服务器中运行时，很多情况下运行不是那么流畅，这里Minecraft中文分享站给大家分享一个我的世界优化技巧，可以通过修改启动Java脚本的方式来达到，技巧教程如下。
相信很多人都知道，开服需要通过一个写着一串代码的启动脚本来启动服务器，启动客户端也同理，只是客户端帮你简化了这件事。现在就来教大家如何通过修改启动Java脚本来优化Minecraft客户/服务端。
以下是楼主的启动脚本（以Minecraft官方1.8服务端为例）：
java -server -d64 -Xmx3550M -Xms3550M -Xss256k -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=256m -XX:NewSize=1024m -XX:MaxNewSize=1024m -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSIncrementalPacing -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:ParallelGCThreads=20 -jar minecraft_server.1.8.jar nogui
-server：一定要作为第一个参数，会使JVM启动速度变慢，但会显着提升JVM性能
-d64：强制使用64位JVM，如果不是64位系统和java请去掉
-Xmx3550m：设置JVM最大堆内存为3550M。
-Xms3550m：设置JVM初始堆内存为3550M。此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。
-Xss128k：设置每个线程的栈大小。JDK5.0以后每个线程栈大小为1M，之前每个线程栈大小为256K。应当根据应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的，不能无限生成，经验值在左右。需要注意的是：当这个值被设置的较大（例如&2MB）时将会在很大程度上降低系统的性能。
-Xmn2g：设置年轻代大小为2G。在整个堆内存大小确定的情况下，增大年轻代将会减小年老代，反之亦然。此值关系到JVM垃圾回收，对系统性能影响较大，官方推荐配置为整个堆大小的3/8。
-XX:NewSize=1024m：设置年轻代初始值为1024M。
-XX:MaxNewSize=1024m：设置年轻代最大值为1024M。
-XX:PermSize=256m：设置持久代初始值为256M。
-XX:MaxPermSize=256m：设置持久代最大值为256M。
-XX:NewRatio=4：设置年轻代（包括1个Eden和2个Survivor区）与年老代的比值。表示年轻代比年老代为1:4。
-XX:SurvivorRatio=4：设置年轻代中Eden区与Survivor区的比值。表示2个Survivor区（JVM堆内存年轻代中默认有2个大小相等的Survivor区）与1个Eden区的比值为2:4，即1个Survivor区占整个年轻代大小的1/6。
-XX:MaxTenuringThreshold=7：表示一个对象如果在Survivor区（救助空间）移动了7次还没有被垃圾回收就进入年老代。如果设置为0的话，则年轻代对象不经过Survivor区，直接进入年老代，对于需要大量常驻内存的应用，这样做可以提高效率。如果将此值设置为一个较大值，则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制，这样可以增加对象在年轻代存活时间，增加对象在年轻代被垃圾回收的概率，减少Full GC的频率，这样做可以在某种程度上提高服务稳定性。
GC（垃圾回收）参数
Sun HotSpot JVM 通常使用的 GC 算法是分代回收。即把对象按生命周期不同分为年轻代和年老代。新的对象会先生成在Young Area，在几次 GC 以后，如果没有收集到，就会逐渐升级到Tenured Area。
Sun JVM 默认的回收器称为 serial collector ，即串行回收，我们也可以使用多线程并发回收来提高效率。需要注意的是，在单核的机器上，使用默认的回收器可能会更好。
-XX:+UseParNewGC：为年轻代对象使用并发回收，会缩短年轻代对象的回收时间
-XX:+UseConcMarkSweepGC：为年老代使用并发回收
-XX:+UseParallelGC：该收集器和 UseConcMarkSweepGC 是互相排斥的，为新生代使用并行清除，年老代使用单线程Mark-Sweep-Compact的垃圾收集器。
其中的几个参数LZ忘记收集了必要的资料，没记错应该是减少服务器崩溃的几率。以上参数设置好后可以减少服务器崩溃次数和从底层提高server的效率。
参数跟单核心性能没有关系，其中几个参数是受核心线程的影响 例如-XX:ParallelGCThreads=20 如果是双核4线程，可以写到4-10 就可以了，如果双核双线程值可以写为2-5，只要不是单核服务器，里面大部分参数都有效。
另外，因为服务器和客户端都是基于JVM运行的，所以以上参数适用于游戏客户端，如在启动器参数中设置。具体怎么做根据启动器类型的不同略有出入。LZ使用的是MCLauncherBN里面有参数设置栏，表示很方便。
当然还有server.properties 的可视区块设置和最大玩家数设置，这两个我没有多大感觉。
这些启动参数不仅适用于官方服务器端的启动，同样适用于任何基于JDK6.0以后的服务器端（基本都是）bukkit sipgot 还是官方服务器。
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