文章目录 一、线程池中的 Worker ( 工作者 ) 二、线程池中的工作流程 runWorker 三、线程池任务队列中获取任务 getTask 在博客 【Android 异步操作】线程池 ( 线程池...execute 方法源码解析 ) 中 , 讲解 线程池 ThreadPoolExecutor 的 execute 方法时 , 有两个重要的核心方法 ; 两个核心的操作 : 添加任务 : addWorker...= null // 该逻辑中从线程池任务队列中获取任务 , 然后执行该任务 // 此处一直循环读取线程池任务队列中的任务并执行 while (task !...getTask ---- getTask 从 线程池 任务队列中 获取任务 , 该方法执行 阻塞 或 定时等待 任务 , 具体执行哪个需要根据当前的配置情况 ; 这里通过 线程数 判断该线程是 核心线程..., 还是 非核心线程 ; 非核心线程 : 判定条件 : 如果当前执行的线程 大于 核心线程数 , 就是非核心线程 获取方法 : 非核心线程 调用 poll 方法从任务队列中取任务 线程回收 : 如果超过
我们需要调用 getId 方法来获取这个工作创建时的工作请求 ID，然后调用 createCancelPendingIntent API 创建这个 Intent 实例。...在早于 Android 12 的 API 版本中，加急工作都是由前台服务执行的，而从 Android 12 开始，它们将由加急作业 (expedited job) 实现。...假如应用有第二个进程，基本上它会重复在第一个进程中完成的各项操作。...对于第二个进程，我们会重复刚才的过程，再次调用 Application.onCreate，然后重新初始化 WorkManager。这意味着，我们将重复在第一个进程中所做的所有工作。...Worker 我们已经了解如何通过 WorkManager 定义主进程来避免争用，但有时候，您也希望能够在不同的进程中运行 Worker。
在生产环境中，您可能希望至少运行可用的CPU数量的工人。。然后，，当作业出现在特定位置时，任何可用的worker进程都可以获取它 05 执行任务 现在打开第二个终端窗口并激活虚拟环境。...队列的enqueue()方法用于将作业添加到队列中。第一个参数是要执行的任务的名称，可直接传入函数对象或导入字符串。...同时，你的其他终端不会被分开，你可以继续在shell在上面的示例中，我调用job.get_id()方法来获取分配给任务的唯一标识符。...()使用RQ的get_current_job()函数来获取一个作业实例，该实例与提交任务时返回给应用程序的实例类似。...第一个参数是将传递给RQ worker的函数的名称，改为为app.tasks.。第二个参数只是一个友好的文本描述，将会显示给用户。这两个值都会被写入数据库中的任务对象。
如在一个四核的服务器上，0001表示第一个第一个逻辑处理器，0010表示第二个逻辑处理器，以此类推，在实际编程过程中不应该直接修改位掩码，而是使用系统提供的操作宏。...另外，CPU亲和性具有遗传性，即设置了CPU亲和性的进程会将这些CPU亲和性传递给从他们派生的子进程，当然，子进程可以调用系统提供的接口，重新对CPU亲和性进行设置。...个worker进程，第一个进程绑定到系统的第一个逻辑处理器，第二个进程绑定到系统的第二个逻辑处理器，以此类推。...，从地位到高位遍历cpu_affinity中的位值，如果某位为1，则将对应的CPU设置到CPU集mask中，最后调用sched_setaffinity设置本进程的CPU亲和性，同时，由于采用uint64...TID就是Thread ID,他和POSIX中pthread_t表示的线程ID完全不是同一个东西.
请往下看） “第一个”对象是我们在当前脚本中通过构造函数显式创建出来的worker对象，它拥有一套API：postMessage和onmessage,通过postMessage方法可以向worker脚本...（上文worker.js）发送数据， 通过onmessage方法可以从worker脚本接收数据 “第二个”对象是在Web Worker脚本（上文的worker.js）中隐式创建出来的全局变量对象，它叫DedicatedWorkerGlobalScope...调用当前脚本中worker对象的postMessage方法， 然后在Web Worker脚本（上文的worker.js）中通过onmessage这个回调方法接收数据 2....1.1第一个参数是一个数组， 一个我们希望事务能够操作的objectStore所组成的数组，如果你希望这个事务能够操作所有的objectStore,那么传入空数组[]即可 1.2 第二个参数是一个字符串...appendChild之类的API实现添加被拖拽的元素，从而模拟整个拖拽的过程 也就是说， 拖拽其实可分为三个过程： 拖动—传递被拖动元素的数据（如id）—在容器元素中添加该元素 关键在于如何在被拖动元素和被放置元素中传递数据
，表示当前活动的线程数； * 如果当前活动线程数小于corePoolSize，则新建一个线程放从入线程池中； * 并把任务添加到该线程中。...中获取任务。...firstTask用它来保存传入的任务； thread是在调用构造方法时通过ThreadFactory来创建的线程，是用来处理任务的线程。...在调用构造方法时，需要把任务传入，这里通过getThreadFactory().newThread(this);来新建一个线程，newThread方法传入的参数是this，因为Worker本身继承了Runnable...接口，也就是一个线程，所以一个Worker对象在启动的时候会调用Worker类中的run方法。
/worker.js", import.meta.url), { type: "module", }); Worker 构造函数接受两个参数;第一个是 worker 文件名，第二个是worker 的类型...实战：构建一个简单的计数器应用程序 为了学习如何在web worker中放置 Reducer，让我们创建一个简单的计数器程序，它将在当前 state 发生改变时返回。...initWorkerizedReducer() 接受两个参数： 第一个是 reducer 的名称：counter。 第二个是一个异步函数。...文件中调用 reducer 函数: // main.js import { render, h, Fragment } from "react"; import { useWorkerizedReducer...结尾 在这篇文章中，我们简要介绍了 web worker 和 useReducer，以及如何构造和添加 web worker 文件到 React 应用程序中。
在构造函数中，我们使用两次 rpc.remote调用将两个分片分别放在两个不同的 RPC 工作线程上，并保持RRef指向到两个模型部分，以便在前向传递中引用它们。...首先使用 rpc.remote调用将第一个分片应用于微批次，然后将中间输出RRef转发到第二个模型分片。 之后收集所有微输出（micro-outputs）的Future ，并在循环后等待所有微输出。...下面的代码是从torchvision 中的 ResNet 实现中借用的。该ResNetBase模块包含两个 ResNet 分片（shards）的通用构建块和属性。 现在，我们已准备好定义两个模型分片。...两个分片的forward功能如下： 获取一个输入数据的RRef，这样就可以在本地获取数据，然后将其移动到预期的设备之上。 将所有层应用于输入后，它将输出移动到 CPU 并返回。...这是因为 RPC API 需要张量驻留在 CPU 上，以避免在调用方和被调用方中的设备数量不匹配时出现无效设备错误。
然后事件循环获取提供的回调函数，并用文件的内容执行它。 以上是非阻塞代码的示例，我们不必同步等待某事的发生。只需告诉工作池去读取文件，并用结果去调用提供的函数即可。...它的第一个参数提供了包含 worker 的代码的文件的路径；第二个参数提供了一个名为 workerData 的包含一个属性的对象。这是我们希望线程在开始运行时可以访问的数据。...] = worker; 25 26 return id; 27} 首先，我们使用 UUID 包为 worker 创建一个唯一的标识符，然后用先前定义的函数 runWorker 来获取 worker。...，第一个参数是错误，第二个参数是可能的结果。...如果不是，就从 queue 中删除第一个项目，并用另一个 queueItem 再次调用 worker。
/threads-max 系统的进程或线程限制数 这个值表示进程ID的上限。...01 10; 解释：01表示启用第一个CPU内核，10表示启用第二个CPU内核 worker_cpu_affinity 01 10;表示开启两个进程，第一个进程对应着第一个CPU内核，第二个进程对应着第二个...，开启4个进程 worker_processes 4; worker_cpu_affinity 0001 0010 0100 1000; 解释：0001表示启用第一个CPU内核，0010表示启用第二个...00100000 01000000 10000000; 解释：0001表示启用第一个CPU内核，0010表示启用第二个CPU内核，依此类推；worker_processes最多开启8个，8个以上性能提升不会再提升了...当你的服务器连接数不多时，开启这个参数会让负载有一定的降低，但是当服务器的吞吐量很大时，为了效率，可以关闭这个参数。
要向 worker 发送消息或从 worker 发送消息，请在 worker 对象上调用 postMessage() 方法： // send data from a JavaScript file to...单击第一个按钮时，航天飞机图标应从左向右移动。单击第二个按钮会运行CPU大量计算。...num = 40; worker.postMessage(num); }; 每当调用计算函数时，数字 40 被发送给 worker 以计算斐波纳契数列中的第 40 个数字。...要在 worker 中获取此数字，请使用以下代码在 worker.js 文件的顶部添加 onmessage 事件监听器。...worker 线程在 worker.js 文件中显示一个带有 onmessage 事件的函数调用，该事件又调用 fibonacci 函数多次。
GPU是机器中相对独立的资源，将计算放入或者转出GPU都需要额外的时间。而且GPU需要将计算时用到的数据从内存复制到GPU设备上，这也需要额外的时间。...因为需要为不同的GPU提供不同的训练数据，所以通过placeholder# 的方式就需要动手准备多分数据。为了方便训练数据的获取过程，可采用Dataset的方式从# TFRecord中读取数据。...从第一个任务输出中可以看到，当只启动第一个任务时，程序会停下来等待第二个任务启动，而且持续输出CreateSession still waiting for response from worker:...当第二个任务启动后，可以看到从第一个任务中会输出Hello from server1!的结果。...值得注意的是第二个任务中定义的计算定义也被放在了设备/job:local/replica:0/task:0/cpu:0上。也就是说这个计算将由第一个任务来执行。
OffscreenCanvas 是一个实验中的新特性，主要用于提升 Canvas 2D/3D 绘图的渲染性能和使用体验。OffscreenCanvas 的 API 很简单，但是要真正掌握好如何使用。...如果canvas已经获取的绘制上下文，调用transferControlToOffscreen会报错。...它的上下文 ID (HTMLCanvasElement.getContext() 或 OffscreenCanvas.getContext() 的第一个参数) 是 "bitmaprenderer"。...原因是这样的： 我们看前面一个示例，我们在worker线程中创建OffscreenCanvas对象并绘制然后获取ImageBitmap对象，通过web worker通信把ImageBitmap传递给页面...当接受到changeColor命令时，调用Circle类的changeColor函数。
本文简单介绍了多机(单卡/多卡不重要)情况下的分布式Tensorflow训练方法。 对于分布式训练与单机训练主要有两个不同：1. 如何开始训练；2. 训练时如何进行分工。分别会在下面两节进行介绍。...# 第一个脚本的服务 server = tf.train.Server(cluster, job_name="local", task_index=0) # 第二个脚本的服务 server = tf.train.Server...ClusterSpec的参数字典的key为集群分工的名称，value为该分工下的机器列表。 已经知道了如何定义一个集群，下面我们来看看如何给每一个机器分配任务。...worker机脚本，开始运行之后他会等待worker其他机的加入： # 第一个worker机 $ python3 distribute_train.py --job_name=worker --task_id...机的脚本： # 第二个worker机 $ python3 distribute_train.py --job_name=worker --task_id=0 --ps_hosts=localhost:2222
一个worker的后台进程将pop这些task并且最终执行完它们所表示的作业。在该程序中，当你运行许多工作时任务task是共享的。...在这里我们将以字符串中的点符(.)的数量作为作业的复杂性。如发现一个点符(.)则将占用1秒钟的工作时间，线程将等待1秒钟。举个例子，如果作业描述是“Hello…”的形式将会占用3秒时间。...如果我们积累了大量的工作，我们可以增加更多的工作者，通过这样的方式，很容易规模化。 首先，我们尝试同一时间让两个Worker实例运行。他们都会从队列中获得消息，但是怎样去实现呢，先让我想想。...同样，在eclipse/idea中我们只需要多次执行NewTask的main方法即可,在执行时main方法时你可以传入不同的参数以示区别 现在我们看看第一个work接收到的输出信息： [*] Waiting...[x] Done 注意: 默认情况下，RabbitMQ会把在序列中的每个消息传递个下一个消费者，在本例中我们开启了两个消费者，则第一个消息会发送给第一个消费者，第二个消息发送给第二个消费者，第三个消息会发送给第一个消费者
1）spark.shuffle.memoryFraction是shuffle调优中 重要参数，shuffle从上一个task拉去数据过来，要在Executor进行聚合操作， 聚合操作时使用Executor...内存的比例由该参数决定，默认是20%如果聚合时数据超过了该大小，那么就会spill到磁盘，极大降低性能； 2）如果Spark作业中的RDD持久化操作较少，shuffle操作较多时，建议降低持久化操作的内存占比...此外，如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢，意味着task执行用户代码的内存不够用， 那么同样建议调低这个参数的值。 面试题03、Spark中standalone模式特点，有哪些优点和缺点？...面试题04、FIFO调度模式的基本原理、优点和缺点？ 基本原理：按照先后顺序决定资源的使用，资源优先满足最先来的job。 第一个job优先获取所有可用的资源，接下来第二个job再获取剩余资源。...以此类推，如果第一个job没有占用所有的资源，那么第二个job还可以继续获取剩余资源，这样多个job可以并行运行，如果第一个job很大，占用所有资源， 则第二job就需要等待，等到第一个job释放所有资源
调用RQ 把job 放入队列Queues,Worker 负责从redis里面获取任务并执行，根据具体情况返回函数的结果。...= 30) 3.3 关于worker Workers将会从给定的队列中不停的循环读取任务，当所有任务都处理完毕就等待新的work到来。...每一个worker在同一时间只处理一个任务。在worker中，是没有并发的。如果你需要并发处理任务，那就需要启动多个worker。...四 如何使用 简单的开发一个deamon 函数，用于后端异步调用，注意任意函数都可以加入队列，必须能够在入队的时候 被程序访问到。 #!...') >>> job.get_id() ##获取任务的id ，如果没有指定 ，系统会自动分配一个随机的字符串。
我们可以使用 table.nkeys 来获取 table 长度，返回的是 table 的元素个数，包括数组和哈希部分的元素。...这时候，通过 get 接口就不会获取到数据了，但通过 get_stale 还可能获取到过期的数据。...第一个参数是缓冲名，第二个参数是字典名，第三个参数是个字典，里面是12个选填参数。...整体而言，从请求的角度来看： 首先会去查询 worker 内的 L1 缓存，如果 L1 命中就直接返回。 如果 L1 没有命中或者缓存失效，就会去查询 worker 间的 L2 缓存。...如果 L2 命中就返回，并把结果缓存到 L1 中。 如果 L2 也没有命中或者缓存失效，就会调用回调函数，从数据源中查到数据，并写入到 L2 缓存中，这也就是 L3 数据层的功能。
管理 GPU 内存 默认情况下，TensorFlow 会在您第一次运行图形时自动获取所有可用 GPU 中的所有 RAM，因此当第一个程序仍在运行时，您将无法启动第二个 TensorFlow 程序。...这是一个高效的开源框架，可以调用远程函数，并通过各种平台和语言获取它们的输出。它基于 HTTP2，打开一个连接并在整个会话期间保持打开状态，一旦建立连接就可以进行高效的双向通信。...例如，以下代码将a固定在"ps"作业（即机器 A 上的 CPU）中第一个任务的 CPU，并将b固定在"worker"作业的第一个任务管理的第二个 GPU （这是 A 机上的 GPU#1）。...跨多个参数服务器的分片变量 正如我们很快会看到的那样，在分布式设置上训练神经网络时，常见模式是将模型参数存储在一组参数服务器上（即"ps"作业中的任务），而其他任务则集中在计算上（即 ，"worker"...如果您在块中创建其他操作，则不仅仅是变量，TensorFlow 会自动将它们连接到"/job:worker"，默认为第一个由"worker"作业中第一个任务管理的设备。
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