linux并发实现电子词典

时间: 2023-04-16 12:03:56 浏览: 37
Linux并发实现电子词典需要使用多线程技术，可以使用pthread库来实现。首先需要创建一个主线程，然后在主线程中创建多个子线程，每个子线程负责处理一个查询请求。在查询时，主线程将查询请求分配给空闲的子线程，子线程查询完成后将结果返回给主线程，主线程再将结果返回给用户。同时，需要使用互斥锁来保证多个线程对词典的访问不会发生冲突。
相关问题

linux shell实现模拟多进程并发执行

在Linux shell中，可以使用以下几种方法来模拟多进程并发执行： 1. &符号：在命令后面加上&符号可以将该命令放入后台执行，不阻塞当前终端。例如，执行命令`command &`，该命令就会在后台执行。 2. nohup命令：nohup命令可以让命令在后台运行，并且忽略挂起信号，即使关闭终端也不会中止命令的执行。例如，执行命令`nohup command &`，该命令就会在后台执行。 3. xargs命令：xargs命令可以从标准输入读取参数，并将其作为命令的参数执行。使用-xargs可以实现并发执行多个命令。例如，执行命令`echo arg1 arg2 arg3 | xargs -n 1 -P 3 command`，该命令会并发执行3个命令，每个命令的参数分别是arg1、arg2和arg3。 4. parallel命令：parallel命令可以并行执行多个命令，并且可以指定执行的进程数。例如，执行命令`parallel -j 4 command ::: arg1 arg2 arg3`，该命令会并发执行4个命令，每个命令的参数分别是arg1、arg2和arg3。 以上是一些常用的方法，可以实现在Linux shell中模拟多进程并发执行。

linux并发和竞争

Linux是一个开源的操作系统内核，具有良好的并发和竞争管理机制。 首先，Linux的并发性表现在它能够管理多个任务同时运行。它采用了多任务调度的机制，即将CPU时间划分为多个时间片，不同任务在不同的时间片中执行，实现了任务的并发执行。此外，Linux还支持多进程和多线程的运行方式，可以同时执行多个程序或线程，提高了系统的整体性能。 此外，Linux还提供了一套完善的竞争管理机制，确保多个进程或线程能够正确地竞争系统资源。Linux采用了互斥锁、读写锁、信号量等同步机制，用于控制对共享资源的访问。通过这些机制，Linux能够保证共享资源的一致性和正确性，避免多个任务之间出现竞争条件和数据不一致的问题。 另外，Linux还提供了进程间通信（IPC）机制，用于实现不同进程之间的数据传输和共享。这包括管道、消息队列、共享内存等方式。Linux通过这些IPC机制，允许多个进程之间进行数据交换和共享，支持并发编程模型的实现。 总之，Linux具备了较好的并发和竞争管理能力，可以同时执行多个任务和进程，保证资源的正确竞争和共享，为应用程序的开发和运行提供了良好的基础。这也是Linux成为最流行的操作系统之一的重要原因之一。

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linux sftp并发

Linux平台上的SFTP（Secure File Transfer Protocol）允许用户通过SSH（Secure Shell）协议安全地传输文件。关于Linux SFTP的并发性，以下是我的回答。 Linux SFTP支持并发传输文件，这意味着您可以同时进行多个SFTP文件传输操作。这种并发性有两个方面的含义：服务器端和客户端。 在服务器端，Linux SFTP通过使用多线程或多进程来处理并发传输请求。当多个客户端同时连接到服务器并发起文件传输请求时，服务器将为每个请求分配一个独立的线程或进程来处理。这样可以确保每个传输操作都能独立运行，而不会相互影响。 在客户端，您可以使用SFTP客户端程序来同时进行多个文件传输操作。例如，您可以在命令行中使用sftp命令进行文件传输，并在不同的终端窗口或会话中同时执行多个传输操作。每个传输操作都将在其自己的进程中执行，因此它们之间不会相互干涉。 通过使用Linux SFTP的并发功能，您可以同时传输多个大型文件或在多个目录之间进行同步操作，从而提高文件传输的效率。但是请注意，并发传输可能会对系统资源产生一定的压力，因此在设计并发传输操作时，您需要考虑服务器和客户端的硬件资源和网络带宽限制，以避免过多的并发传输导致系统性能下降。 总之，Linux SFTP支持并发传输，无论是在服务器端还是客户端。通过合理地使用并发功能，您可以同时进行多个文件传输操作，提高效率并满足多任务的需求。

linux并发与竞争

Linux并发与竞争是指在多个进程或线程同时运行时，它们之间可能会发生的竞争条件和冲突问题。在Linux系统中，由于多个进程或线程可以同时访问共享资源，如文件、内存等，因此可能会出现数据不一致、死锁等问题。为了避免这些问题，需要采用合适的并发控制机制，如锁、信号量等，来保证多个进程或线程之间的协调和同步。

linux并发环境下的重要措施

在Linux并发环境下，为了保证多个进程或线程的安全性，我们需要采取一些重要措施，包括： 1. 加锁机制：通过互斥锁、读写锁等机制，保证同一时间只有一个进程或线程能够访问共享资源，避免出现竞争条件。 2. 进程间通信（IPC）机制：通过消息队列、信号量、共享内存等IPC机制，实现进程间的数据传输和同步，从而保证并发程序的正确性。 3. 原子操作：原子操作是一种不可分割的操作，能够保证操作的原子性，避免多个进程或线程同时修改同一个数据而导致的错误。 4. 线程池：线程池能够有效地管理线程，避免频繁地创建和销毁线程，从而提高程序的性能和效率。 5. 调度算法：操作系统的调度算法能够合理地分配系统资源，避免进程或线程的饥饿现象，从而提高程序的并发能力和效率。

linux 测试并发连接数

在Linux中测试并发连接数可以使用一些工具和命令来完成。以下是一种常用的测试方法： 1. 使用Apache Benchmark（ab）命令进行测试。ab是一个用于进行性能测试的工具，可以模拟多个并发连接，并测量服务器的响应时间。 使用命令：ab -n 总请求数 -c 并发数 URL 例如，要发送100个请求并发数量为10的连接，可以使用以下命令：ab -n 100 -c 10 http://localhost/ 此命令将输出关于请求数、吞吐量、连接时间和响应时间等方面的统计信息。 2. 使用Siege工具进行测试。Siege是另一个用于进行并发性能测试的工具，它提供了更多的选项和细节来进行测试和分析。 使用命令：siege -c 并发数 -r 总请求数 URL 例如，要进行50个并发连接的100个请求的测试，可以使用以下命令：siege -c 50 -r 100 http://localhost/ Siege还提供了其他选项，如持续时间、延迟时间、随机URL等。 3. 使用自定义脚本进行测试。如果需要更加灵活和定制的测试，可以编写自己的脚本来模拟多个并发连接并发送请求。 使用网络编程语言（如Python、Java等）编写脚本，创建多个并发连接，发送请求，并记录响应时间和其他相关指标。 这种方法需要熟悉编程语言和网络编程的知识，但可以提供更加精确和定制的性能测试。 无论使用哪种方法，测试并发连接数可以帮助我们评估服务器的性能和承载能力，以便优化和调整系统配置。

linux高并发服务器

Linux高并发服务器是指能够处理大量并发请求的服务器系统。它通常采用多线程、多进程、异步IO等技术来提高并发处理能力，同时还需要具备高可用性、高性能、高安全性等特点。在互联网应用中，如电商、社交、游戏等领域，Linux高并发服务器扮演着至关重要的角色，能够为用户提供快速、稳定、安全的服务。

linux多进程并发

Linux多进程并发是指在Linux操作系统中，同时运行多个进程，这些进程可以并发地执行任务，提高系统的效率和性能。在多进程并发的情况下，每个进程都有自己的独立空间和资源，可以独立地执行任务，互不干扰。同时，多进程并发也需要考虑进程间的通信和同步，以保证数据的正确性和一致性。在Linux中，可以使用多种方式实现多进程并发，如fork()、exec()、wait()、pipe()、socket等系统调用和进程间通信机制。

linux高并发服务器开发流程图

抱歉，我无法提供流程图。但是，Linux高并发服务器开发的一般流程可以概括如下： 1. 学习Linux基础知识和命令，包括Linux开发与调试工具的使用。 2. 学习系统I/O操作，了解文件读写、网络通信等基本操作。 3. 学习进程与IPC通信，包括进程间通信的方式和机制。 4. 学习线程与并发同步，了解多线程编程和线程同步的方法。 5. 学习信号处理，包括信号的发送和处理机制。 6. 学习网络协议与网络编程，了解TCP/IP协议栈和Socket编程。 7. 学习高并发服务器开发，包括使用poll、select和epoll等技术实现高并发处理。 8. 进行Linux高并发服务器项目实战，例如开发一个Web服务器。 以上是一个大致的学习流程，具体的学习内容和顺序可能会根据个人需求和学习资源的不同而有所调整。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [2020最新版C/C++学习路线图--Linux高并发服务器开发](https://blog.csdn.net/cz_00001/article/details/103934617)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [9、Linux 高并发Web服务器项目实战（附代码下载地址）](https://blog.csdn.net/qq_19887221/article/details/125500256)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

linux多进程并发执行

Linux多进程并发执行是指在Linux操作系统中，多个进程同时执行，互不干扰，提高了系统的并发性能。在多进程并发执行中，每个进程都有自己的独立空间，可以独立运行，互不影响。同时，多进程并发执行还可以利用多核CPU的优势，提高系统的处理能力。多进程并发执行是Linux系统中常用的一种并发编程方式，可以用于实现高并发的网络应用、多任务处理等场景。

LINUX C++ 高并发读写串口

在Linux下，可以使用C++中的文件操作和多线程技术实现高并发读写串口。具体实现步骤如下： 1. 打开串口设备文件 使用C++中的文件操作函数open()打开串口设备文件，获取文件描述符。例如： c++ int fd = open("/dev/ttyS0", O_RDWR|O_NOCTTY|O_NDELAY); if (fd < 0) { perror("open serial port error!"); return -1; } 其中，/dev/ttyS0是串口设备文件路径，O_RDWR表示打开文件可读可写，O_NOCTTY表示不把串口设备作为控制终端，O_NDELAY表示非阻塞模式打开。如果打开失败，使用perror()函数输出错误信息并返回。 2. 配置串口属性 使用Linux系统调用函数tty_ioctl()配置串口属性，包括波特率、数据位、停止位和校验位等。例如： c++ struct termios options; tcgetattr(fd, &options); cfsetispeed(&options, B9600); cfsetospeed(&options, B9600); options.c_cflag |= (CLOCAL | CREAD); options.c_cflag &= ~CSIZE; options.c_cflag |= CS8; options.c_cflag &= ~PARENB; options.c_cflag &= ~CSTOPB; options.c_cc[VTIME] = 0; options.c_cc[VMIN] = 1; tcsetattr(fd, TCSANOW, &options); 其中，cfsetispeed()和cfsetospeed()函数设置输入输出波特率，c_cflag成员设置串口属性，VTIME和VMIN成员配置读取等待时间和最小字符数。如果配置失败，使用perror()函数输出错误信息并返回。 3. 创建读写线程 使用C++中的多线程技术创建读写线程，分别实现串口数据的读取和写入。例如： c++ void* read_thread(void* arg) { int fd = *(int*)arg; char buf[1024]; while (1) { int n = read(fd, buf, sizeof(buf)-1); if (n > 0) { buf[n] = '\0'; printf("read data: %s\n", buf); } usleep(10000); } return NULL; } void* write_thread(void* arg) { int fd = *(int*)arg; char buf[1024]; while (1) { fgets(buf, sizeof(buf), stdin); int n = write(fd, buf, strlen(buf)); if (n < 0) { perror("write serial port error!"); break; } } return NULL; } int main() { int fd = open("/dev/ttyS0", O_RDWR|O_NOCTTY|O_NDELAY); if (fd < 0) { perror("open serial port error!"); return -1; } pthread_t tid1, tid2; pthread_create(&tid1, NULL, read_thread, &fd); pthread_create(&tid2, NULL, write_thread, &fd); pthread_join(tid1, NULL); pthread_join(tid2, NULL); close(fd); return 0; } 其中，read_thread()函数实现串口数据的读取，write_thread()函数实现串口数据的写入。使用pthread_create()函数创建两个线程，并传递串口文件描述符作为参数。主线程使用pthread_join()函数等待两个线程退出。如果读写失败，使用perror()函数输出错误信息并退出。 以上就是Linux C++高并发读写串口的实现方法。需要注意的是，在多线程环境下，需要加锁保证数据的同步和互斥访问。

linux怎么监控io并发量

在 Linux 中，可以使用 iostat 命令来监控磁盘 I/O 并发量。该命令可以显示系统的磁盘使用情况和 I/O 统计信息。 使用以下命令安装 sysstat 工具包（如果未安装的话）： sudo apt-get install sysstat 然后，通过以下命令来查看磁盘 I/O 统计信息： iostat 输出将包括设备名称、传输速率、I/O 操作等待时间和 I/O 操作队列长度等信息。 如果您想获得更详细的 I/O 统计信息，可以使用 iotop 命令。该命令可以显示实时的磁盘 I/O 统计信息，包括每个进程的 I/O 使用情况。 使用以下命令安装 iotop 工具包（如果未安装的话）： sudo apt-get install iotop 然后，通过以下命令来查看实时的磁盘 I/O 统计信息： sudo iotop 输出将包括进程名称、I/O 使用情况、I/O 优先级等信息。

nginx实现高并发

Nginx实现高并发的主要原因是其采用了模块化、事件驱动、异步、单线程及非阻塞的架构，并大量采用了多路复用及事件通知机制。Nginx的架构设计使得它能够高效地处理并发连接和请求。具体来说，Nginx采用了以下几种方式来实现高并发： 1. 模块化设计：Nginx采用高度模块化的设计，将服务器分解为多个功能模块，每个模块只负责自身的功能，严格遵循“高内聚，低耦合”的原则。这种设计使得Nginx能够灵活地扩展和定制功能，同时也提高了并发处理的效率。\[2\] 2. 事件驱动和异步处理：Nginx使用事件驱动的机制来处理连接请求，每个连接请求由少数几个仅包含一个线程的进程worker以高效的回环机制进行处理。这种异步处理方式使得Nginx能够同时处理数千个并发连接和请求，提高了并发处理的能力。\[1\] 3. 多路复用和事件通知机制：Nginx采用了多路复用和事件通知机制，通过少量的线程和进程来处理大量的并发连接和请求。多路复用技术可以同时监控多个连接的状态，当有事件发生时，通过事件通知机制将事件传递给相应的处理程序，从而实现高效的并发处理。\[1\] 总结起来，Nginx实现高并发的关键在于其模块化、事件驱动、异步、单线程及非阻塞的架构设计，以及多路复用和事件通知机制的应用。这些特点使得Nginx能够高效地处理大量的并发连接和请求，提供稳定性和高性能的服务。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Nginx高并发实现原理学习](https://blog.csdn.net/qq_45808700/article/details/128710270)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [面试题：Nginx 是如何实现高并发？常见的优化手段有哪些？](https://blog.csdn.net/weixin_33826268/article/details/91399333)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

linux c 实现http服务器

实现 HTTP 服务器可以使用 C 语言和 Linux 操作系统提供的 socket API。下面是一个简单的 HTTP 服务器实现： 1. 创建一个 socket：使用 socket() 函数创建一个 TCP 套接字，指定地址族和套接字类型。 c #include <sys/socket.h> #include <netinet/in.h> #include <arpa/inet.h> int server_socket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, IPPROTO_TCP); 2. 绑定 IP 地址和端口号：使用 bind() 函数将 IP 地址和端口号绑定到套接字上。 c struct sockaddr_in server_address; memset(&server_address, 0, sizeof(server_address)); server_address.sin_family = AF_INET; server_address.sin_addr.s_addr = inet_addr("127.0.0.1"); // 绑定本地地址 server_address.sin_port = htons(8080); // 绑定端口号 bind(server_socket, (struct sockaddr*)&server_address, sizeof(server_address)); 3. 监听连接：使用 listen() 函数开始监听连接请求。 c listen(server_socket, 20); // 允许最大连接数为 20 4. 接受连接：使用 accept() 函数接受客户端连接请求，并创建一个新的套接字来处理该连接。 c struct sockaddr_in client_address; socklen_t client_address_len = sizeof(client_address); int client_socket = accept(server_socket, (struct sockaddr*)&client_address, &client_address_len); 5. 处理 HTTP 请求：从客户端套接字读取请求消息，并根据请求的资源类型返回响应消息。 c char request[1024]; recv(client_socket, request, sizeof(request), 0); // 解析请求消息 // ... // 根据请求的资源类型返回响应消息 // ... 6. 关闭套接字：使用 close() 函数关闭服务器和客户端套接字。 c close(client_socket); close(server_socket); 以上是一个基本的 HTTP 服务器实现，但实际上要实现一个完整的 HTTP 服务器还需要考虑很多细节问题，如并发处理、错误处理、安全性等。

websocket高并发怎么实现

WebSocket 高并发主要需要考虑以下几个方面： 1. 使用负载均衡：通过负载均衡将客户端的请求分发到多个 WebSocket 服务器上，从而实现并发处理。 2. 多线程：WebSocket 服务器可以使用多线程技术来提高并发处理能力。例如，可以使用线程池来管理 WebSocket 连接的处理线程，从而避免频繁地创建和销毁线程。 3. 数据库优化：WebSocket 服务器通常需要与数据库交互，因此需要对数据库进行优化。例如，可以使用连接池来管理数据库连接，从而提高数据库访问效率。 4. 缓存：WebSocket 服务器可以使用缓存来缓存一些数据，从而减少对数据库的访问次数。例如，可以使用 Redis 来缓存一些频繁访问的数据。 5. 异步处理：WebSocket 服务器可以使用异步处理技术来提高并发处理能力。例如，可以使用异步 I/O 模型来处理客户端请求，从而减少线程的阻塞时间。 6. 消息队列：WebSocket 服务器可以使用消息队列来处理一些耗时的任务。例如，可以将消息发送到消息队列中，由另外的进程或者线程来处理，从而减少主线程的负担。 总的来说，WebSocket 高并发需要从多个方面进行优化，包括负载均衡、多线程、数据库优化、缓存、异步处理和消息队列等。需要根据实际情况选择合适的技术和方案来实现。

epoll线程池实现高并发

在实现高并发的epoll线程池中，有几种常见的设计方法可以选择。其中，单线程epoll、多线程epoll和多进程epoll是常见的三种方法。 在单线程epoll中，所有的IO事件都在同一个线程中处理。这种方法适用于并发量不高的场景，因为只有一个线程负责处理所有的事件，可能会成为性能瓶颈。 多线程epoll方法是将IO事件的处理分配给多个线程，每个线程负责处理一部分事件。这种方法可以提高并发处理能力，但需要考虑线程间的同步和资源竞争问题。 另一种方法是多进程epoll，将IO事件的处理分配给多个进程，每个进程负责处理一部分事件。这样可以利用多核CPU的优势，提高并发处理能力。但需要注意进程间通信的开销和资源占用。 无论使用哪种方法，都需要注意合理调整epoll池的大小，以适应实际的并发情况。可以使用epoll_create函数创建epoll池，并根据需要调整其大小。 此外，在epoll线程池的设计中，还需要考虑管理就绪队列中的epoll结构体，每个注册到epoll池的文件描述符都会对应一个epitem结构体。这个结构体中记录了文件描述符的相关信息，如事件类型和回调函数等。 综上所述，通过选择适当的epoll线程池设计方法，并合理调整epoll池的大小，可以实现高并发处理能力。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [高并发高吞吐IO秘密武器——epoll池化技术](https://blog.csdn.net/qq_40989769/article/details/130310209)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

线程池实现多线程并发

线程池是一种用于管理和重复利用线程的机制，它可以有效地实现多线程并发。在使用线程池时，我们首先创建一个包含多个线程的线程池，然后将任务提交给线程池执行。 以下是使用线程池实现多线程并发的一般步骤： 1. 创建线程池：使用线程池的类库或者手动创建一个线程池对象，可以指定线程池的大小，即最大同时执行的线程数。 2. 提交任务：将需要执行的任务提交给线程池，可以使用线程池提供的方法来提交任务。任务可以是实现了Runnable接口或Callable接口的对象。 3. 线程池执行任务：线程池会自动管理线程的创建和销毁，根据线程池的大小，同时执行适当数量的任务。线程池会从任务队列中获取任务并分配给空闲的线程执行。 4. 处理任务结果：如果任务实现了Callable接口，可以通过获取Future对象来获取任务执行的结果。 5. 关闭线程池：在任务执行完毕后，需要关闭线程池以释放资源。可以调用线程池提供的方法来关闭线程池。 使用线程池可以有效地管理和调度多个线程，避免频繁创建和销毁线程的开销，并且能够控制并发线程的数量，避免资源耗尽和系统过载的问题。

c++高并发服务器实现原理

高并发服务器实现原理包括以下几点： 1. 多线程：服务器采用多线程模型，每个连接都分配一个线程，可以并发地处理多个请求。 2. 异步IO：异步IO机制将请求的数据从操作系统内核层传递到应用程序并进行处理，减少了IO操作的阻塞时间。 3. 缓存：采用缓存技术，可以将数据缓存在内存中，加快访问速度。 4. 负载均衡：通过负载均衡技术，将请求分配到不同的服务器上，实现服务器资源的有效利用。 5. 数据库优化：数据库的优化包括合理设计表结构、建立索引、合理分表分库等，提高数据库处理速度。 综合以上几点，可以实现高并发服务器的处理。

Flask waitress实现异步并发

Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架，而Waitress是一个轻量级的 Python Web 服务器。如果你想要在 Flask 中实现异步并发，可以使用 Waitress 作为服务器。Waitress 支持异步处理请求，而 Flask 可以使用 gunicorn 或 uwsgi 等 WSGI 服务器来与 Waitress 协同工作，以实现异步并发。 以下是一个使用 Flask 和 Waitress 实现异步并发的示例： python from flask import Flask from waitress import serve app = Flask(__name__) @app.route('/') async def index(): # 异步处理请求 return 'Hello World!' if __name__ == '__main__': serve(app, host='0.0.0.0', port=5000) 在上面的示例中，我们在 Flask 应用程序中定义了一个异步路由处理程序。在路由处理程序中，我们使用了 async 关键字来表明这是一个异步函数。然后，我们使用 Waitress 作为服务器来运行 Flask 应用程序，并将其绑定到本地 5000 端口。 现在，你可以使用 gunicorn 或 uwsgi 等 WSGI 服务器来与 Waitress 协同工作，以实现异步并发。例如，你可以使用以下命令来运行这个应用程序： bash gunicorn app:app -k uvicorn.workers.UvicornWorker -w 4 -b 0.0.0.0:5000 在上面的命令中，我们使用 gunicorn 来运行应用程序，并使用 -k 参数指定了 UvicornWorker 作为 worker 类型。这将启用异步处理请求，并使用 4 个 worker 进程来实现并发。

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