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线程带来问题

1、安全性问题 安全性含义是“永远不发生糟糕事情”。 线程安全问题主要和同步有关。在没有做好同步情况下,多个线程中操作顺序是不可预测,结果正确性无法保证。...2、活跃性问题 活跃性关注是“某件正确事情最终会发生”。当某个操作无法继续进行下去时,就会发生活跃性问题。 在串行程序中,活跃性问题形式之一就是无限循环。...而在线程中,活跃性问题还包括:死锁、饥饿和活锁。 3、性能问题 性能问题包括多个方面:服务时间过长、响应不灵敏、吞吐率过低、资源消耗过高、可伸缩性较低等。...在多线程程序中,当线程切换时,就会出现上下文切换操作,如果线程之间切换频繁,这种操作将带来极大开销:保存和恢复执行上下文、丢失局部性、CPU时间更多花在线程调度而不是线程执行上。...但线程共享数据时,必须使用同步机制,而这些机制往往会抑制某些编译器优化,使内存缓存区中数据无效,以及增加共享内存总线同步流量。这些因素都将带来额外性能开销。

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MySQL AutoCommit带来问题

下面是这个流程时序图: 问题出现在Server A向数据库发起查询时候,返回结果总是空。...问题分析 这个问题显然是一个事务隔离问题,最开始思路是,服务A所在机器,其事务开启时间应该是在服务B机器commit操作之前开启,但是通过DEBUG日志分析connection获取和提交时间...后来调整了一下思路,发现MySQL还有一个特性就是AutoCommit,即默认情况下,MySQL是开启事务,下面表格能说明问题,表1: 但是,如果AutoCommit不是默认开启呢?...; Thread.sleep(5000); } } } 注意我在query方法中加入这一句:conn.setAutoCommit(true); 此时这个问题不再出现...boneCP源码分析 根据实际使用经验看,boneCP连接池在使用过程中并没有出现这个问题,分析boneCPConnection具体实现,发现在close方法具体实现中,有这样一段代码逻辑:

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消息队列带来问题

本来你就是 A 系统调用 BCD 三个系统接口就好了,人 ABCD 四个系统好好,没啥问题,你偏加个 MQ 进来,万一 MQ 挂了咋整,MQ 一挂,整套系统崩溃,你不就完了?...如何保证消息队列高可用? 系统复杂度提高 硬生生加个 MQ 进来,你怎么保证消息没有重复消费?怎么处理消息丢失情况?怎么保证消息传递顺序性?头大头大,问题一大堆,痛苦不已。...一致性问题 A 系统处理完了直接返回成功了,人都以为你这个请求就成功了;但是问题是,要是 BCD 三个系统那里,BD 两个系统写库成功了,结果 C 系统写库失败了,咋整?你这数据就不一致了。...所以消息队列实际是一种非常复杂架构,你引入它有很多好处,但是也得针对它带来坏处做各种额外技术方案和架构来规避掉,做好之后,你会发现,妈呀,系统复杂度提升了一个数量级,也许是复杂了 10 倍。...如果是大数据领域实时计算、日志采集等场景,用 Kafka 是业内标准,绝对没问题,社区活跃度很高,绝对不会黄,何况几乎是全世界这个领域事实性规范。

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关于EventTime所带来问题

但是在使用EventTime语义中,会出现一些不可预知问题,接下来会介绍笔者在使用过程中遇到一些问题与解决办法。...,会选择值最小通道watermark值,因此能够解决消费不均匀问题。...数据延时 只要是在Event-Time语义数据流中,就不可避免一个问题:数据延时,通常情况下会设置一个允许数据延时大小,也许你会想将延时设置很大,那么同样带来问题就是增加了处理延时性,对于处理要求实时来说是不可取...,对于不允许重复合并情况下,在这个过程中又需要考虑数据一致性问题,可以使用Flink提供两阶段提交帮助完成。...以上是笔者在实际中使用EventTime语义情况下遇到几个问题,但是笔者更加建议尽可能去EventTime化,将实时处理语义转换为离线处理语义,例如对于window聚合操作转换为对时间字段聚合操作

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人工智能+’到来带来了什么??(Ding)

有人说2016年是VR元年、智能汽车落地年、机器人飞跃之年,但上述三大领域何时能够实现商业化、产业化、规模化等问题,仍没有一个确切答案。...目前,虽然有很多相对廉价设备可以给用户提供VR内容观看浏览体验,但是它也带来一些相应问题。...人工智能浪潮席卷现代社会,在带来科技便利性同时,不禁使人思考,这些技术究竟是人类“好助手”还是人类“终结者”。...此外,基于深度学习的人工智能未来不仅能为我们解决问题、还可以拯救生命,产生巨大商业和用户价值。比如,自动诊断+基因排序会达到个性化精准医疗、自动交易能得到更高投资回报和并提示风险比例。...但是值得注意是,人工智能逻辑推理能力远超人类,而且没有任何感情因素影响判断,业内认为,AlphaGo这类人工智能”机器真正可能带来危机,不是奴役人类,而是让人类丧失斗志。

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【智能】人工智能会给教育带来什么

顾名思义,是人工智能技术对教育产业赋能现象,本质是人工智能对教育工作增强和辅助,将教师和学生从低效重复工作中解放出来,进而提升教学与学习效率,解决了传统教育中以教师为核心成本高、效率低、不公平等问题...AIED对未来教育行业影响 1.个性化学习成为时代主流 中国教育学会副会长,新教育实验发起人朱永新教授 认为,“传统学校教育无法真正做到对每个孩子有教无类和因材施教,但人工智能带来了这样机会,...重复性、机械性工作都可以交给人工智能,教师需要不断学习,及时关注最新技术进展,掌握如何运用人工智能技术来分析教学过程中案例和问题。”...“面对人工智能挑战,教师应该主动适应信息技术变革,认真反思、评估那些‘机器无而人类有’能力,从而有针对性地改进教育教学方式。唯有如此,才能将人工智能带来挑战转变为传统教育机遇。”...这种利用人工智能教学模式改变了以往教学中,受教案束缚,授课偏向保守,无法满足学生个性需求;老师工作量大,导致学情分析准确度受影响等问题

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人工智能或为教育带来新可能

人工智能飞速发展,深刻影响着几乎所有行业,教育领域同样也在其中。 人工智能对教育影响,现在很多人已经能够预见到了。...比如,借助聊天机器人或虚拟现实、增强现实(VR/AR)技术,让学生主动掌握学习,主动提问,主动挖掘各类问题,以更丰富手段,或游戏化、沉浸式方式,来强化学生学习兴趣。...当然,这些只是很好地利用了人工智能技术。人工智能对未来人类生活、工作方式将产生巨大改变,将会导致很多现在工作岗位逐渐消失。...比如机器翻译、计算类或记忆类技能或封闭性问题,再比如棋牌类,大抵都是已经超越人类,或是正在超越人类路上。...要让人工智能发挥其潜力,技术只是一方面,更为重要,是为了让人工智能与教育行业相结合、融入所投入的人力资本,获取所需要数据。

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大堆栈带来高GC开销问题

这个是个大问题吗? 有多少问题?让我们看看!这里有一个小程序要演示。我们分配了10亿(1E9)个8字节指针,因此大约有8GB内存。然后我们强制一个GC并计算它需要多长时间。...这就产生了一个有趣结果,即存储在此内存中指针不会停止GC收集它们指向“正常”分配内存。这会带来很坏后果,很容易证明这一点。...当我遇到大堆问题时,主要原因如下: - 大量string - 对象中时间是time.Time类型 - map中含有slice值 - map中含有slicekey 关于处理每一个问题不同策略,...事实上,每次我碰到这个问题,我都会感到惊讶,我 震惊是,我又写了一篇关于它博客。希望通过阅读到目前为止,如果它发生在您项目中,您不会感到惊讶,或者您甚至可以预见到问题!...以下是一些处理这些问题有用资源。

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Java多线程带来风险问题讨论

当线程还是一项鲜为人知技术时,并发性是一个“高深”主题,但现在主流开发人员都必须了解线程方面的内容,同时也带来了一定风险: 安全性问题 线程安全性可能是非常复杂,在没有充足同步情况下,多个线程中操作执行顺序是不可预测...在串行程序中,活跃性问题形势之一就是无意中造成无限循环,从而使循环之后代码无法得到执行。线程将带来其他一些活跃性问题。...性能问题 与活跃性问题密切相关是性能问题。活跃性意味着某件正确事情最终会发生,但却不够好,因为我们通常希望正确事情尽快发生。...在设计良好并发应用程序中,线程能提升程序性能,但无论如何,线程总会带来某种程度运行时开销。...所有这些因素都将带来额外性能开销,java中如何减少频繁上下文切换呢? 1.

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专家谈人工智能可能带来安全威胁

英国网络安全公司Darktrace技术总监Dave Palmer在接受“Business Insider”杂志采访时谈到了人工智能可能带来安全威胁,包括: 1 智能病毒可通过工业设备进行勒索 目前一些地方出现了勒索软件...人工智能勒索软件会大大增加这些攻击带来风险——通过自组织使损失最大化并寻求新更有利可图目标。...2 恶意软件将学习如何模仿人行为 人工智能软件已经实现了利用循环神经网络学习模仿人写作风格,未来恶意软件能够查看某人通信内容并学习此人交流风格,然后通过模仿此人去感染其他目标。...4 人工智能革命阴暗面 目前是人工智能技术革命早期阶段,涵盖了无人驾驶汽车、癌症治疗等各个领域,而目前人工智能发展并不深入,随着这些技术变得更加先进、更加容易获取,难免会有人将之用于作恶。...Palmer表示,只需要经过一年左右训练,一项人工智能就可以被用于网络攻击,而参考谷歌DeepMind团队在自然语言方面的进展速度,以上情况在未来几年内将成为现实。

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技术带来问题,得技术来解决

上述两个问题,其实都是伦理道德问题,并不是技术问题,从技术角度,无论做什么选择,都不是一件很困难事情。 但是伦理和道德问题,如果没有立法,其实是没有标准。...所以,从一开始,我们就陷入到一个思维模式怪圈里: 希望通过技术这种确定性手段,去解决一个没有标准答案伦理问题。 显然是无解。(我还曾经琢磨过,现在看看,真的是人类一琢磨,上帝就发笑。)...所以作者换了一个思路来应对这种问题,就是如题方法:技术带来问题,就让技术来解决。...从技术上讲,目前5G和AI算力都已经不是问题,未来需要是更多复杂场景深度学习算法完善,这依赖于数据积累和训练,同时,还有更低成本解决方案。...所以,技术带来问题,就让技术来解决,用这个思路再来看“电车难题”,解决方案才是最优。 其实,我们应对日常问题,也应该遵循一个“谁问题,谁解决”,问题要有主体。

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redis单点带来什么问题

一、Redis单点会带来哪些问题?...3、并发访问,给服务器主机带来压力,性能瓶颈图片大家应该都知道每一个和服务器建立TCP连接都会消耗服务器资源,那么当大量用户同一时刻访问同一台服务器,这是会有很多tcp连接创建,势必就会给服务器带来巨大压力...二、redis单点存在问题应该怎么解决?...: 通过增加硬件机器来解决单机容量和单点可用性问题 。...图片这三个拆分方向分别对应解决了我们上边所说单点带来问题:X轴解决了单点故障问题,每一台机器都有着相同数据,其中一台挂掉马上切换到另一台;Y轴解决了资源受限问题,按照功能划分数据分拆到不同机器上

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人工智能给未来教育带来深刻变革

因此,当教育信息化基础设施尚在普及完善、“互联网+”和教育尚在互相催化融合时,人工智能作为信息技术更高发展阶段,毫无疑问会深层次推动教育教学改革与创新发展,进而给未来教育带来机遇和挑战。...校园看上去还是那个校园,却充满了人类温度和智慧。 人工智能也改变了教师角色。有专家指出,“创意工作者”“人际连接者”和“复杂模式判断者”这三类人是最不可能被人工智能替代。...教师这一职业同时满足这三类人特点,因为教师必须适应变化教学政策和教学环境,面向不同性格特点和需求学生,处理多样化教育教学问题。所以,人工智能并不能轻易取代教师这个职业。...人工智能不断演进,去往何处尚未可知,能否为人类所驾驭亦引发伦理担忧,对未来教育发展提供机遇同时也带来一系列挑战。从近期来看,尤其要避免过度依赖和隐私泄露,这就需要教育避免过度依赖人工智能。...过度依赖人工智能可能导致眼高手低、好高骛远,知其然不知其所以然,从而容易导致师生变相成为人工智能助手和附庸,教师失去应用教学能力和职业素养,学生失去独立思考能力和健全心智性格。

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撮合引擎纯内存计算带来GC问题

本文主要是介绍交易所内存撮合引擎中,大量订单匹配撮合过程对GC影响 在撮合引擎运行过程中,有大量不能成交单子,会被挂在订单薄上并上时间不能被撮合,这些单子会进入老年代且每次新单子来了都将作为计算和匹配因子...由于处理不同老年代区域所需要处理时间相差可能很大,为防止部分工作线程过于空闲,通常被切分出老年代区域数需要大于工作线程数目,而 ParGCCardsPerStrideChunk 参数则是用于控制被切分出区域大小...那么这部分内存不再委托给 JVM,而是完全由 撮合引擎自行管理其生命周期,那么委托单量造成GC问题就得到了解决。 最直观想法就是使用堆外解决方案。...然而在交易所场景中,如果仅仅只是将消息移动到堆外,是无法完全解决问题。首先需要具备良好快速访问能力、容量大且不能有性能损失,当然如果支持自定义排序当然更好了。...使用配置: -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseZGC 当然除了订单等一系列存储问题,我们还存在一些内存计算逻辑,一些对象应用频繁变化等等都是我们优化方向

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如何应对云应用带来安全问题?

云计算时代,IT安全专家承担着管理安全重担,因为他们面临是日益复杂基于云威胁。 安全专家需要是深入理解云,其目的是理解最新威胁,并找到强化防御方法。...此文并不是谈云能实现安全利益,虽然这些好处包括全球威胁情报和历史数据无限存储功能、用于安全分析强大处理功能,以及在企业最前沿阵地部署安全技术能力。...攻击者还可以使用凭据来加密备份云存储数据,进一步给用户带来麻烦。 为确保理解并且解决云应用给企业带来重大安全挑战,企业需要额外洞察力和有关背景知识。...为此,不妨问一下如下几个问题: 1.如何知道雇员们在使用哪些云应用?其风险如何?...为解决影子IT(Shadow IT)问题,企业需要能够看到雇员们正在使用全部云应用完整清单,并且理解与每个云应用有关风险水平。一个被认为具有企业性质云应用支持多重企业安全需求。

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服务化带来问题---之数据迁移经历

上一篇文章我们介绍了服务化带来一系列问题。以及我们解决服务雪崩、链路过长问题难定位、服务调用关系错综复杂这几个问题经历。 本文聊聊服务化过程中我曾经数据迁移经历。...因为对老数据迁移同时,线上还不断有用户访问,不断有数据产生,不断有数据更新,所以我们不但要考虑老数据迁移问题,还要考虑数据更新和产生新数据问题。下面介绍一下我们之前做法。...同时写两个库,不在一个本地事务,有可能出现数据不一致情况,这样就需要一定补偿机制来保证两个库数据最终一致。...数据校验没问题后,开启双读,起初新库给少部分流量,新老两库同时读取,由于时间延时问题,新老库数据可能有些不一致,所以新库读不到需要再读一遍老库。...遇到问题可以及时把流量切回老库 读流量全部切到新库后,关闭老库写入(可以在代码里加上可热配开关),只写新库 迁移完成,后续可以去掉双写双读相关无用代码。

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重定向POST请求带来问题(307应用)

我们在重新向时会用到两个状态码 301:永久重定向 302:临时重定向 这两种方式在不涉及到数据传输时没有什么问题,一旦涉及到数据传输时,这两种方式可能达不到我们预期效果 如下需求 提交表单到A页面,..."); Node.js Koa框架ctx.response.redirect('url'); 我们一起来看下在涉及到数据传输时301重定向会有什么问题以Node.js为例 A页面=server.js...并且返回了404因为此时请求各种都没有发送给B,A页面的重定向默认是get请求,而B页面只注册了post路由 从这里就可以看出301重定向时候无法将数据发送给即将重定向页面 如果实际中真的存在这种需求怎么办...no 今天主角还没有介绍----307 如下是基维百科对307解释 307 Temporary Redirect是HTTP协议中一个状态码(Status Code)。...可以理解为一个临时重定向。 但该响应代码与302重定向有所区别的地方在于,收到307响应码后,客户端应保持请求方法不变向新地址发出请求。

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人工智能真的能给我们销售带来改变吗?

自从人机大战过后,以人工智能在围棋领域连续战胜人类围棋顶尖高手过后,从此人工智能话题一直占有很高热度,并且成为现在社会发展主要趋势之一。那么人工智能真的能够在我们生活各个方面起到促进作用吗?...人工智能真的能给我们销售带来改变吗.jpg 作为我本人来讲,从事销售相关行业7年左右,主要在传统服务行业,以知识产权及知识产权运用为主。从传统销售模式来讲,无非就是电销,面销,网络推广,渠道合作。...也是作为一般销售来讲最基本方式吧。其中最主要问题简单来讲就两个方面,一个是日常工作时间问题,一个是相关专业知识问题也就是产品基础知识应用问题。...第二点就是专业性问题,作为一名资深业务人员可能对自己本身产品知识铭记于心,但是我们也会有个正常遗忘问题。但作为一名新人来讲需要不断学习,不断遗忘再不断学习。...为什么人工智能能够战胜因为它能不断学习储存,永久记忆,永不遗忘。这样业务人员难道带来价值会比一个普通业务员低吗?

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