翻译自 Catch Performance Regressions: Evolving eBPF Program 。
讲解Scrapy框架之前，为了让读者更明白Scrapy，我会贴一些网站的图片和代码。 但是，【注意！！！】 【以下网站图片和代码仅供展示！！如果大家需要练习，请自己再找别的网站练习。】 【尤其是政府网站，千万不能碰哦！】
别急，今天就让小玮陪你一起走进一款多方法仿真软件AnyLogic，来了解了解多方法仿真是什么以及简单的使用AnyLogic这样的多方法仿真软件。
答：Postfix 是一个开源的 MTA（邮件传送代理，英文名：Mail Transfer Agent）,用于转发 email。相信很多人知道 Sendmail，而 Postfix 是它的替代品。默认端口是25。
对这个框架用的时间很长了，一般如果需要大量抓取的话，就需要用到这个框架，因为相对来说还是挺方便的。
哈喽，我是子牙。十余年技术生涯，一路披荆斩棘从技术小白到技术总监到JVM专家到创业。技术栈如汇编、C语言、C++、Windows内核、Linux内核。特别喜欢研究虚拟机底层实现，对JVM有深入研究。分享的文章偏硬核，很硬的那种。
开发freeswitch呼叫中心 1、配置ivr 2、启用mod_callcenter 3、开发websocker接口，通过esl接口，发送callcenter_config 命令给fs 4、开发客户端页面，注册，注销，就绪，置忙等接口 5、开发来电弹屏，通过客户端读取redis参数实现
Author: bakari Date: 2011.11.23 很久之前自己写的一个NS2 的例子，（一个有线和无线相结合的例子，对于初学很有帮助）欢迎交流！ # Define options set val(chan) Channel/WirelessChannel ;# 物理信道类型 set val(prop) Propagation/TwoRayGround ;# 设定无限传输模型 set val(netif) Phy/WirelessPhy ;# 网络接口类型 set val(mac) Mac/8
今天继续来给大家上一盘硬菜，保证喂个半饱——嗝。和栈一样，队列（queue）也是一个非常有用的数据结构。同时又非常特殊，它只允许在队尾（rear）插入元素，在队首（front）删除元素，也就是一端进，一端出。
JavaScript 引擎不是单独运行的 — 它运行在一个宿主环境中，对于大多数开发者来说就是典型的浏览器和 Node.js（如今，JavaScript 被应用到了从机器人到灯泡的各种设备上）。每个设备都代表了一种不同类型的 JS 引擎的宿主环境。但，所有的环境都有一个共同点，就是都拥有一个 事件循环 Event Loop 的内置机制，它随着时间的推移每次都去调用 JavaScript 引擎去处理程序中多个块的执行。
import Queue myqueue = Queue.Queue(maxsize = 10) Queue.Queue类即是一个队列的同步实现。队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。 将一个值放入队列中 myqueue.put(10) 调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目。put()有两个参数，第一个item为必需的，为插入项目的值；第二个block为可选参数，默认为1。如果队列当前为空且block为1，put()方法就使调用线程暂停,直到空出一个数据单元。如果block为0，put方法将引发Full异常。 将一个值从队列中取出 myqueue.get() 调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目。可选参数为block，默认为True。如果队列为空且block为True，get()就使调用线程暂停，直至有项目可用。如果队列为空且block为False，队列将引发Empty异常。 python queue模块有三种队列: 1、python queue模块的FIFO队列先进先出。 2、LIFO类似于堆。即先进后出。 3、还有一种是优先级队列级别越低越先出来。 针对这三种队列分别有三个构造函数: 1、class Queue.Queue(maxsize) FIFO 2、class Queue.LifoQueue(maxsize) LIFO 3、class Queue.PriorityQueue(maxsize) 优先级队列 介绍一下此包中的常用方法: Queue.qsize() 返回队列的大小 Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False Queue.full 与 maxsize 大小对应 Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间 Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False) 非阻塞 Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间 Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False) Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号 Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作
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最近忙于业务开发、交接和游戏，加上碰上了不定时出现的犹豫期和困惑期，荒废学业了一段时间。天冷了，要重新拾起开始下阶段的学习了。之前接触到的一些数据搜索项目，涉及到请求模拟，基于反爬需要使用随机的User Agent，于是使用Redis实现了一个十分简易的UA池。
针对需要大量代理ip的R××项目，采用伪造式的请求头跳过验证码和每日请求次数限制，现在针对请求做详细的拟人化，让对面更难以察觉。如有不足多多指教。项目最新完整代码放在github上：因为目前正在运作项目完结后公开，下文中有可运行代码
BlockingQueue是Java并发编程中的一个关键接口，位于java.util.concurrent包下。它提供了一种在多线程环境中安全地共享数据的机制，特别适用于生产者-消费者模型和任务调度等场景。在BlockingQueue中，生产者线程将数据放入队列，而消费者线程则从队列中取出数据，这样可以很好地实现线程之间的协调和通信。
Java提供很多线程安全的容器，为开发人员在并发编程场景下使用，通常我们会更加关注业务实现，而不关心底层结构。但我们应该理解这些容器的原理和使用场景，以方便我们的开发和遇到问题的分析，并且有时候也能借鉴一下大神们的实现思想。
在executors框架设计理念 一节中，我们曾经提到过一种可对任务进行延迟/周期性调度的执行器（Executor），这类Executor一般实现了ScheduledExecutorService这个接口。ScheduledExecutorService在普通执行器接口（ExecutorService）的基础上引入了Future模式，使得可以限时或周期性地调度任务。
1.0 非阻塞队列 在上篇中，我们讲到了阻塞队列，以及阻塞队列中的几个实现类。 本篇，我们继续对队列进行研究。而今天的主题，则是非阻塞队列！在非阻塞队列中，ConcurrentLinkedQueue是主要代表。 之前，我们了解了什么是阻塞队列，在此我们再简单地回顾下！ 什么是阻塞队列？ 阻塞，顾名思义：当我们的生产者向队列中生产数据时，若队列已满，那么生产线程会暂停下来，直到队列中有可以存放数据的地方，才会继续工作；而当我们的消费者向队列中获取数据时，若队列为空，则消费者线程会暂停下来，直到容器中有元素出现
在使用verilog进行程序设计时，尤其需要注意数据位宽问题。当我们将程序烧入fpga的时候电路已经固定，不能像C语言那样动态改变数组长度，因此数据位宽设计不恰当会引入意想不到的问题。例如我们使用二进制进行计数时，位宽为5的数据表示范围为0-31，当数据为32时由于位宽不够，实际显示则为0，如果此时你需要对这个数进行大小判断，那么可能会得到错误的结果。笔者在交换机功能调试、解决bug的过程中对此深有体会。
本文通过将来自物理系统的实时数据馈送连接到可用于实时同步交通运输的虚拟 GIS 环境，首次展示了远程数字孪生解决方案的概念验证。 由于欧盟委员会的目标是到 2030 年将 30% 的陆路货运转变为更环保的模式，到 2050 年转变为 50%，托运人的模式选择标准在实现这种转变方面发挥着重要作用。众多运输模式中，公路运输通常最受青睐，因为托运人认为多式联运是一种缓慢且不灵活的解决方案，所能提供的服务有限。 同步性使多式联运更具动态性、灵活性和可接受性。 事实上，同步运输是模式转换的另一种说法，也可以被视为实时
微服务架构解决了很多问题，但是同时引入了很多问题。本文要探讨的是如何解决下面这几个问题。 有大量的同步 RPC 依赖，如何保证自身的可靠性？ 依赖的微服务调用失败了，我应该失败，还是成功。依赖很多外部
队列，是数据结构中实现先进先出策略的一种数据结构。而优先队列则是带有优先级的队列，即先按优先级分类，然后相同优先级的再 进行排队。优先级高的队列中的元素会优先被消费。如下图所示：
上一篇我们介绍了Redis的持久化[1]，这一篇我们接着来学习Redis的事务。将从如下几个方面进行阐述，事务的介绍，Redis事务的介绍，Redis事务与数据库事务的区别。
简单地说，这个类继承自ThreadPoolExecutor，父类有的他都有。 除此之外.添加了对任务的延迟执行及周期性执行。
在吃透 Syncchronized 原理 中介绍了关于 Synchronize的实现原理，无论是同步方法还是同步代码块，无论是ACC_SYNCHRONIZED还是monitorenter、monitorexit都是基于Monitor实现的，那么这篇来介绍下什么是Monitor。
它的主要作用是在对worker进行interrupt操作时需要先获取worker的独占锁。
队列是一种非常实用的数据结构，类似于生活中发排队，可应用于生活，开发中各个方面，比如共享打印机（先请求先打印），消息队列。你想知道他们是怎么工作的么。那就来一起学习一下队列吧
优化 Storm 拓扑性能有助于我们理解 Storm 内部消息队列的配置和使用，在这篇文章中，我将向大家解释并说明在 Storm（0.8或0.9）版本中工作进程以及相关联的 Executor 线程是如何完成内部通信的。
去年zouyee为大家带来《kubernetes调度系统系列文章》, 近期看到社区在调度方面的一些有趣的设计文档，分享给各位。
（1）优点：scrapy 是异步的 采取可读性更强的 xpath 代替正则强大的统计和 log 系统，同时在不同的 url 上爬行支持 shell 方式，方便独立调试写 middleware,方便写一些统一的过滤器，通过管道的方式存入数据库 （2）缺点：基于 python 的爬虫框架，扩展性比较差 基于 twisted 框架，运行中的 exception 是不会干掉 reactor，并且异步框架出错后是不会停掉其他任务的，数据出错后难以察觉。
python内置的queue模块实现了三种类型的队列，因此没有必要重复造轮子，它们的区别仅仅是条目取回的顺序。在 FIFO 队列中，先添加的任务先取回。在 LIFO 队列中，最近被添加的条目先取回(操作类似一个堆栈)。优先级队列中，条目将保持排序( 使用 heapq 模块 ) 并且最小值的条目第一个返回。
原因有三：并发编程中HashMap会导致死循环；HashTable效率又非常低；ConcurrentHashMap的锁分段技术可有效提升并发访问率。
做一件事首先有三个步骤：第一步：是什么，也就是 what 第二步：为什么，也就是 why 第三步：如何应用，也就是 how
AbstractQueuedSynchronizer是Java并发包java.util.concurrent的核心基础组件，是实现Lock的基础。
在日常生活中，队列的例子比比皆是，例如在车展排队买票，排在队头的处理完离开，后来的必须在队尾排队等候。在程序设计中，队列也有着广泛的应用，例如计算机的任务调度系统、为了削减高峰时期订单请求的消息队列等等。与栈类似，队列也是属于操作受限的线性表，不过队列是只允许在一端进行插入，在另一端进行删除。在其他数据结构如树的一些基本操作中（比如树的广度优先遍历）也需要借助队列来实现，因此这里我们来看看队列。
队列是一种 先进先出的特殊线性表，简称 FIFO。特殊之处在于只允许在一端插入，在另一端删除
Redis的发布订阅由PUBLISH，SUBSCRIBE，PSUBSCRIBE等命令组成,例子如下:
Redis 通过 MULTI 、 DISCARD 、 EXEC 和 WATCH 四个命令来实现事务功能， 本章首先讨论使用 MULTI 、 DISCARD 和 EXEC 三个命令实现的一般事务， 然后再来讨论带有 WATCH 的事务的实现。
对于并发程序而言，高性能自然是一个我们需要追求的目标，但多线程的开发模式还会引入一个问题，那就是如何进行多个线程间的数据交换和共享呢？而JUC库中提供了多种并发队列和环形缓冲区的实现，为我们提供了高性能和线程安全的数据结构。
用Java如何设计一个阻塞队列，这个问题是在面滴滴的时候被问到的。当时确实没回答好，只是说了用个List，然后消费者再用个死循环一直去监控list的是否有值，有值的话就处理List里面的内容。回头想想，自己真是一个大傻X，也只有我才会这么设计一个阻塞队列（再说，我这也不是阻塞的队列）。 结果自己面试完之后，也没去总结这部分知识，然后过了一段时间，某教育机构的面试又被问到类似的问题了，只不过是换了一个形式，“请用wait方法和notify方法实现一套有生产者和消费者的这种逻辑”。然后我就又蒙圈了，追悔莫及，为啥我没有去了解一下这部分知识，所以这次我准备好好总结一下这部分内容。
微信初期使用的分布式队列（称为旧队列）是微信后台自研的重要组件，广泛应用在各种业务场景中，为业务提供解耦、缓存、异步化等能力。
队列是一种常用的数据结构，这种结构保证了数据是按照“先进先出”的原则进行操作的，即最先进去的元素也是最先出来的元素.环形队列是一种特殊的队列结构，保证了元素也是先进先出的，但与一般队列的区别是，他们是环形的，即队列头部的上个元素是队列尾部，通常是容纳元素数固定的一个闭环。
具体地采集一个一个的数据的确让人产生成就感，然而这些教程却都忽略了爬虫最核心的逻辑抽象，也就是「爬虫应该采取什么样的策略遍历网页」。其实也很简单，只需要两个队列和一个集合，Scrapy 等框架拆开来看也是如此，本文参照 Scrapy 实现一个最基础的通用爬虫。
基于链表阻塞队列LinkedBlockingQueue 基于链表的无边界阻塞队列，常用与线程池创建中作为任务缓冲队列使用 I. 底层数据结构 先看一下内部定义，与 ArrayBlockingQueue做一下对比，顺带看下这两者的区别及不同的应用场景 /** 队列的容量, or Integer.MAX_VALUE if none */ private final int capacity; /** 队列中实际的个数 */ private final AtomicInteger count = new At
其实在你看这篇文章时，自己有许多内容想说，本来我以为自己输出文章就是输出文章而已，但是输出文章的同时，自己的一些行为和想法感觉自己有点不低调了，这种状态太不好了，输出文章确实是自己比较喜欢的一种方式，但是我不想自己高调，既然觉得自己普通平凡，就还以低调的方式做事情。
袁厨携袁记菜馆全体工作人员祝大家在新的一年，健健康康，开开心心。发量暴增，钱包超大。
LinkedBlockingQueue的命名很规范，基本上是“闻其名，知其意”——链表阻塞队列，由此名称可知，该队列底层的数据结构是链表，并且该队列是可阻塞的。我们从IDEA中将LinkedBlockingQueue的类之间的关系截图如下所示：
我们剖除入队规则、同步锁、同步屏障消息、异步消息、唤醒规则等逻辑，将入队的逻辑代码抽出，得到：
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