大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python线程池编程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python线程池编程的解答，让我们一起看看吧。
近日说ice服务器被炸，ice服务器是什么？有什么特别之处？
想说啥来着，就是迷你玩家炸mcice几个服务器的事情，我想告诉一下迷你玩家们
1地图和服务器是两码事，不会有什么存档，炸了就是炸了，回不来的。即使服务器还在，也只是个残破的服务器罢了（除非后期修复）
2就是迷你玩家炸服务器的证据的话去抖音上搜索就可以看见了。
3ice服务器是ice团队的私有产物，用法律说就是那个迷你玩家有意破坏私人财产，无论是从道德还是法律上说都是应该赔偿损失的，不是吗？
本人之前也只是中立党，但炸服务器这件事发生之后就不是了，希望那个炸图的迷你狗（非地图炮）可以道歉并赔偿ice团队，也希望迷你玩家和mc玩家和平共处，迷你世界官方早日购买版权不要让国际友人们嘲笑我们国产游戏只会抄袭。为什么我的语言没有那么激烈？因为无论是广大mc迷你玩家还是这个吧里的迷你玩家大部分还是有素质的，希望mc玩家不要无脑喷迷你，也希望迷你玩家不要维护那个炸图的小学生，毕竟一个是中国的网易代理的，另一个是国产游戏，怎么说也没有吵起来的必要，不是吗？
Ice 是一种针对客户端和服务器进行通信的面向对象的中间件平台。Ice 为构建面向对象的客户－服务器应用提供了工具、API 和库支持。客户和服务器通信双方可以用不同的编程语言编写，目前最新的版本支持的语言包括C++，.NET，Java，Python，Objective-C，Ruby，PHP and ActionScript。客户和服务器可以分别部署，可以运行在不同的操作系统和架构上。
Ice 核心为远地通信提供了客户端和服务器端运行时支持。其中的大量代码所涉及的是网络通信、线程、字节序，以及其他许多与网络有关的问题，我们的应用代码应该与这些问题隔离开来。
Ice 提供了一种RPC 协议，既可以把TCP/IP、也可以把UDP 用作底层传输机制。客户和服务器代码都不需要了解底层的传输机制（你可以通过一个配置参数选择所需的传输机制）。
Ice 还允许你把SSL 用作传输机制，让客户与服务器间的所有通信都进行加密。通过SSL 强加密，可以使客户和服务器完全安全地进行通信，这样，应用可以使用不安全的网络安全地进行通信。
Ice 提供了同步和的操作调用和分派。
客户端***用异步方法调用，可以不需要等到服务器做出答复，在Ice run time 等待答复的同时，客户端发出调用的线程不会阻塞。发出调用的线程可以继续进行各种活动，当答复最终到达时， Ice run time 会通知应用。
服务器可以***用异步方法分配，一个服务器在同一时刻所能支持的同步请求数受到Ice run time 的服务器线程池的尺寸限制。如果所有线程都在忙于分派长时间运行的操作，那么就没有线程可用于处理客户端发送过来的新的请求，客户端就会出现不可接受的无响应状态。
在使用异步方法分配时，服务器可以接收一个请求，然后先将此请求放入任务池中，让其他的线程处理，以尽快释放分派线程。当处理结果已得出时，服务器要使用Ice run
time 提供的回调对象，显式地发送响应到客户端，告知客户端请求处理的结果。
大数据的框架主要学习和使用什么呢？
消息队列很多：
1、RabbitMQ
RabbitMQ 2007年发布，是一个在AMQP(高级消息队列协议)基础上完成的，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。
2、ActiveMQ
ActiveMQ是由Apache出品，ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现。它非常快速，支持多种语言的客户端和协议，而且可以非常容易的嵌入到企业的应用环境中，并有许多高级功能
3、RocketMQ
RocketMQ出自 阿里公司的开源产品，用 J***a 语言实现，在设计时参考了 Kafka，并做出了自己的[_a***_]改进，消息可靠性上比 Kafka 更好。RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理等
4、Kafka
Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统。它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log)，，之后成为Apache项目的一部分。Kafka系统快速、可扩展并且可持久化。它的分区特性，可复制和可容错都是其不错的特性。
你说的应该是大数据平台中的主流框架，我列举一下：
（一）Hadoop生态圈
- HDFS：分布式文件系统，解决大数据的存储
- Yarn（MapReduce）：分布式计算框架，解决大数据的计算
- Hive：Hadoop中的数据分析引擎，支持SQL
- HBase：基于HDFS的NoSQL数据库
- ZooKeeper：分布式协调服务，可以用于实现HA（高可用架构）
- 其他
- （二）Spark生态圈
- Spark Core：Spark的核心，用于离线计算
- Spark SQL：Spark的数据分析引擎，支持SQL语句
- Spark Streaming：Spark的流式计算引擎，但本质依然是离线计算
- MLlib：机器学习框架
- （三）Flink生态圈
- Flink DataSet：Flink批处理（离线计算）API
- Flink DataStream：Flink流处理（实时计算）API
- Flink Table&SQL：Flink的数据分析引擎，支持SQL语句
- MLlib：机器学习框架
到此，以上就是小编对于python线程池编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python线程池编程的2点解答对大家有用。
