在上一篇文章中介绍了如果将ffmpeg解码出的视频帧进行渲染显示

本文在上篇文章的基础上，讨论如何将ffmpeg解码出的音频帧进行播放

简介

本指南旨在为C语言开发者提供防御性编程的最佳实践，以提高代码的安全性、可靠性和可维护性。C语言由于其低级操作和手动内存管理特性，容易引入安全漏洞，如缓冲区溢出、内存泄漏和未定义行为。遵循本指南可以有效减少这些风险，防止潜在的危害，如系统崩溃、数据泄露或恶意代码执行。

条件变量时多线程同步的重要手段，然而不正确的使用条件变量将导致很多问题。典型的问题就是虚假唤醒

python中GIL的影响深度挖掘

第一个 GIL 的影响是众所周知的：多个 Python 线程不能并行运行。因此，即使在多核机器上，多线程程序也不会比其单线程等效程序更快。作为并行化 Python 代码的一种朴素尝试，请考虑以下执行减法操作次数给定的 CPU 密集型函数：

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在传统的 Unix 模型中，当一个进程需要由另一个实体执行某件事时，该进程派生（fork）一个子进程，让子进程去进行处理。Unix 下面的大多数网络服务器程序都是这么编写的，即父进程接受连接，派生子进程，子进程处理与客户的交互。

演进之路：从async/await到线程的反思

首先必须明确的是，async/await对Python并非全无裨益：它最大的价值，是让更多人接触到了并发编程。通过在编程语言中嵌入语法元素，并发编程的门槛被大幅降低，得以进入更多开发者的视野。但遗憾的是，其副作用也不容忽视：它需要一套极其复杂的内部机制，而这种复杂性会渗透到编程语言中，直接暴露给用户；更关键的是，它带来了“函数着色”（colored functions）的问题——即函数被划分为异步与同步两类，彼此调用受到严格限制。

引言

在当今高性能计算时代，C++作为一门系统级编程语言，以其对底层资源的精细控制而备受青睐。然而，这种控制也带来了挑战，尤其是内存管理和数据结构设计。如果处理不当，不仅会引发内存泄漏、碎片化等问题，还可能导致程序性能急剧下降。作为一名资深C++开发者，我见证了无数项目因内存优化不当而陷入瓶颈。本指南将深入探讨C++内存优化的核心技巧和结构设计原则，帮助开发者构建高效、可靠的应用程序。

最近有个朋友踩坑了！他们团队的高并发API服务突然延迟飙升30%，查了半天发现是用错了并发工具——把本该用Mutex的地方换成了Channel。 其实在Go里，这俩都是处理并发的"利器"，但用不对就会变成"坑器"。今天咱们就用实测数据说话，看看谁才是并发场景的"速度之王"，顺便揭秘大厂都是怎么选的！

一、多线程基础概念介绍

多线程编程是现代软件开发中提高程序性能和响应性的重要技术。在C语言中，pthread（POSIX Threads）库是实现多线程编程的标准工具。本节将通俗易懂地介绍多线程的核心概念，包括线程、锁、条件变量和信号量。

前言：

咱们今天要聊的这个玩意儿可太硬核了！

有个大神写了个示例程序，展示了Linux管道读写性能的优化过程，硬是把Linux管道读写速度从3.5GiB/s直接飙到65GiB/s。

虽然示例精炼，但涉及零拷贝、环形缓冲区、分页与虚拟内存、同步开销等关键技术点。尤其深入剖析了Linux内核中拼接（splice）、分页及虚拟内存地址映射的实现源码。由浅入深，从概念到代码层层递进，虽聚焦管道优化，其方法论和分析深度对开发高性能应用或Linux内核的人员极具参考价值。