一、Client层总体介绍 在正式介绍Client层源码前,我们先来看一下如何在client端与server端通信,demo代码如下:
Service Worker最佳实践 1 Service Worker介绍 Service Worker是一项比较新的Web技术,是Chromium团队在吸收了ChromePackaged App的E
RUNNING -> SHUTDOWN:手动调用shutdown方法,或者ThreadPoolExecutor要被GC回收的时候调用finalize方法,finalize方法内部也会调用shutdown方法
Nginx其实有两种进程结构,一种是单进程结构,一种是多进程结构。单进程结构只适合我们做开发调试,在生产环境下,为了保持 Nginx 足够健壮,以及可以利用到 CPU 的多核特性,我们用到的是多进程架构的Nginx。
上一篇我们介绍了线程池的使用,这一篇我们接着分析下线程池的实现原理。首先从创建线程池的核心类ThreadPoolExecutor类说起。
在前面学习了ThreadpoolExecutor线程池之后,我们知道,ThreadPoolExecutor实际上是AbstractExecutorService的一个实现类。我们再看看AbstractExecutorService的实现类:
No.47期 BSP 模型下的单源最短路径 我们先来举个例子吧。单源最短路径也是一种很典型的图论问题,前面我们提到过,就是求解从一个源点到各个节点的最短距离,有时带上求解最短路径。我们来看看如何“把
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
外部工作者任务已添加到BPMN和CMMN引擎中。这是一个新的范例,可用于在BPMN和CMMN引擎之外执行服务逻辑。
使用线程池,一般会使用JDK提供的几种封装类型,即:newFixedThreadPool、newSingleThreadExecutor、newCachedThreadPool等,这些线程池的定义在Executors类中,来看看相关的源码:
参数服务器是很多机器学习应用的核心部分。其核心作用是存放机器学习模型的参数(如,神经网络的权重)和提供服务将参数传给客户端(客户端通常是处理数据和计算参数更新的 workers)
本文主要研究一下powerjob的单机线程并发度(threadConcurrency)
CountDownLatch 的实现原理涉及到底层的线程同步和状态控制机制。在 CountDownLatch 内部,它使用了一个 Sync 内部类来实现具体的同步逻辑。Sync 类继承自 AQS(AbstractQueuedSynchronizer),这是一个用于构建锁和其他同步器的框架。
机器之心报道 Tencent 深度学习是近些年来人工智能技术发展的核心,伴随而来的机器学习框架平台也层出不穷。到现在,一家科技巨头没有一个主导的机器学习平台都不好意思跟人打招呼,比如谷歌有 TensorFlow、微软有 CNTK、Facebook 是 Torch 的坚定支持者、IBM 强推 Spark、百度开源了 PaddlePaddle、亚马逊则是 MXNet 的支持者。而为了尽可能地获得开发者支持和抢占发展先机,很多平台都选择了开源。 在去年 12 月 18 日的腾讯大数据技术峰会暨 KDD China
线程池的核心实现类,基于ThreadPoolExecutor可以实现满足不同场景的线程池
Kong 从 0.11.0 版本开始节点之间的消息通信改为了数据库轮训机制(原先是通过 serf 实现的),通过最终一致性实现了节点的无状态,任何时候节点只需连上数据库即可工作。
合理利用线程池能够带来三个好处。第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。但是要做到合理的利用线程池,必须对其原理了如指掌。——摘自http://www.infoq.com/cn/articles/java-threadPool。
Presto是专为大数据实时查询计算而设计开发的产品,拥有如下特点: – 多数据源:通过自定义Connector能支持Mysql,Hive,Kafka等多种数据源 – 支持SQL:完全支持ANSI SQL – 扩展性:支持自定义开发Connector和UDF – 混合计算:可以根据需要将开源于不同数据源的多个Catalog进行混合join计算 – 高性能:10倍于Hive的查询性能 – 流水线:基于Pipeline设计,在数据处理过程当中不用等到所有数据都处理完成后再查看结果
首先Java里的线程利用的线程模型是KLT,这带来了许多好处,比如线程的阻塞不会带来进程的阻塞,能更加高效地利用CPU的资源等。但这也意味着在Java里的线程的创建和销毁是一个相对偏且消耗资源的操作,Java线程依赖于内核线程,创建线程需要进行操作系统状态切换,为避免资源过度消耗需要设法重用线程执行多个任务。
ThreadPoolExecutor 是 JDK 中线程池的实现类,它的继承结构如下:
在Android应用开发中,或多或少的会有后台任务的需求,根据需求场景的不同,Android为后台任务提供了多种不同的解决方案,如Service、Loader、JobScheduler和AlarmManger等。后台任务通常用在不需要用户感知的功能,并且后台任务执行完成后需要即时关闭任务回收资源,如果没有合理的使用这些API就会造成电量的大量消耗。为了解决Android电量大量消耗的问题,Android官方做了各种优化尝试,从Doze到app Standby,通过添加各种限制和管理应用程序进程来包装应用程序不会大量的消耗电量。
execute()是 java.util.concurrent.Executor接口中唯一的方法,JDK注释中的描述是“在未来的某一时刻执行命令command”,即向线程池中提交任务,在未来某个时刻执行,提交的任务必须实现Runnable接口,该提交方式不能获取返回值。下面是对execute()方法内部原理的分析,分析前先简单介绍线程池有哪些状态,在一系列执行过程中涉及线程池状态相关的判断。以下分析基于JDK 1.7
每次页面加载成功后,就会调用 register() 方法,浏览器将会判断 service worker 线程是否已注册并做出相应的处理。 scope 参数是可选的,默认值为 sw.js 所在的文件目录。 打开 chrome 浏览器, 输入 chrome://inspect/#service-workers 可以可以用 DevTools 查看 Service workers 的工作情况。
论文地址:https://opt-ml.org/oldopt/papers/2020/paper_28.pdf
5月8号, I/O大会上推出了Architeture新组件WorkManager。 由于Android版本的不断更新,后台任务的处理变得越来越复杂。 因此,Google发布了 WorkManager(作为JetPack的一部分)来帮助开发者解决这一难题。
控制循环中逻辑的传感器主要由 Reflector、Informer、Indexer 三个组件构成。
安装workerman参考:http://www.workerman.net/install 下载workerman扩展包git clone https://github.com/walkor/Workerman 手册参考:http://doc3.workerman.net/ 一、WorkerMan代码规范 1、 类采用首字母大写的驼峰式命名,类文件名称必须与文件内部类名相同,以便自动加载。 2、 使用命名空间,命名空间名字与目录路径对应,并以开发者的项目根目录为基准 3、 普通函数及变量名采用小写加
原文链接:https://wetest.qq.com/lab/view/440.html
本文主要介绍如何让AI在24分钟内学会玩飞车类游戏。我们使用Distributed PPO训练AI,在短时间内可以取得不错的训练效果。
本教程面向所有对强化学习感兴趣的人,不会涉及太深的机器学习基础,但主题中涵盖了高级策略网络和价值网络的相关知识。此外,我建议阅读 Voldymyr Mnih 的《Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning》(https://arxiv.org/abs/1602.01783),这篇文章很值得一读,而且文中涉及到本教程采用的算法的很多细节。
Web Worker 是浏览器内置的线程,用于执行非阻塞事件循环的 JavaScript 代码。由于 JavaScript 是单线程语言,一次只能处理一个任务。复杂任务的出现可能导致主线程被阻塞,严重影响用户体验。Web Worker 的作用是允许主线程创建 worker 线程,使它们可以同时运行。Worker 线程主要负责处理复杂的计算任务,然后将结果返回给主线程。简而言之,worker 线程执行复杂计算,同时保持页面(主线程)的流畅性,不会造成阻塞。
K8s中的批处理任务模块主要是由Job控制器完成,今天我们就来关注下其底层的关键设计,包括完成状态、并行模式、并行策略等关键机制。
作为一个开发初始化线程池通常会使用Executors类,然后调用newFixedThreadPool或者其他方法来初始化一个线程池,方法如下:
CountDownLatch是一个同步工具类,它允许一个或多个线程一直等待,直到其他线程的操作执行完后再执行。
这一章我们探索了Spark作业的运行过程,但是没把整个过程描绘出来,好,跟着我走吧,let you know! 我们先回顾一下这个图,Driver Program是我们写的那个程序,它的核心是Spar
在前面分析了Executors工厂方法类之后,我们来看看AbstractExecutorService的最主要的一种实现类,ThreadpoolExecutor。
最近在开发批量发送动态push功能的时候,用了线程池提高批量发送的效率,并在线程池任务全部执行完毕后,更新MySQL数据库里接收人的状态信息为已接收状态。主要的业务代码如下:
最近有个读者给我说,面试聊到线程池的时候,相谈甚欢,基本都回答上来了,但是其中有一个问题直接把他干懵逼了。
环境:Visual Studio 2022 - 17.8.3 + v143 + 10.0.22621.0 + C++17
【转】https://www.cnblogs.com/yuananyun/p/5186427.html
时隔上一篇技术文章更新差不多有3个星期了,原因的话在上一篇文章中写啦。废话不多说,开始我们的线程池源码的第二轮阅读。
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架,在业界得到了广泛应用。
参数服务器是机器学习训练一种范式,是为了解决分布式机器学习问题的一个编程框架,其主要包括服务器端,客户端和调度器,与其他范式相比,参数服务器把模型参数存储和更新提升为主要组件,并且使用多种方法提高了处理能力。
基于:消息推模式(驱动方式)、分布式(物理结构)、流(逻辑结构)、实时(性能特点)的计算引擎(本质属性)。
前段时间在开发一个量化交易系统,这是一个类似股票交易软件的系统:股票价格变化后要实时在终端(APP)的行情价格页面实时更新,如果用户是在持仓页面,还要计算持仓盈亏及预付款比例,因为有一个强制平仓机制(当预付款比较低于30%时系统要自动触发强制平仓),因为行情波动非常快(有些产品一秒钟内价格会变化五六次),所以当某个产品的价格变化时,要触发一系统的行情推送(通过长连接)及盈亏计算操作。
Service Worker 以其 异步安装 和 持续运行 两个特点,决定了针对它的更新操作必须非常谨慎小心。因为它具有拦截并处理网络请求的能力,因此必须做到网页(主要是发出去的请求)和 Service Worker 版本一致才行,否则就会导致新版本的 Service Worker 处理旧版本的网页,或者一个网页先后由两个版本的 Service Worker 控制引发种种问题。
Service Workers 本质上是一种能在浏览器后台运行的独立线程,它能够在网页关闭后持续运行,能够拦截网络请求并根据网络是否可用来采取适当的动作、更新来自服务器的的资源,从而实现拦截和加工网络请求、消息推送、静默更新、事件同步等一系列功能,是 PWA 应用的核心技术之一。
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