Java 的 volatile关键字对可见性的保证 Java 的 volatile关键字在保证可见性之前的所做的事情 为什么volatile关键字有时候也不是足够的 什么时候volatile足够了...更准确的说，意思就是每一次对volatile标记的变量进行读取的时候，都是直接从电脑的主内存进行的，而不是从cpu的cache中，而且每个对volatile变量的写入操作，都会被直接写入到主存里，而不是只写到...这就是我们最初提出的线程的可见性问题。 通过将一个变量声明为volatile，那么所有对这个变量写操作会被直接写回到主内存中，所以这对线程都是可见的。...counter = 0; } ** 将一个变量声明为volatile就可以保证写操作，其他线程对这个变量的可见性 ** Java 的 volatile关键字在保证可见性之前的所做的事情 从java5...上面两段话不是很理解，我们接下来进行一个更细致的说明： 当一个线程对一个volatile变量进行写操作的时候，不仅仅是这个变量自己被写入到主存中，同时，其他所有在这之前被改变值的变量也都会线程先写入到主存中
celery提供了一个task装饰器，对被修饰的函数添加delay 方法（将原任务方法名和参数保存到redis的list中）。...在celery的redis消息队列中，利用了redis的列表类型的 lpush和 brpop操作。任务发出者向列表中通过lpush加入任务。而任务执行者则是通过brpop操作按顺序异步执行任务。...（在前面的例子中，一致性确保了，即使在执行语句时系统崩溃，支票账户中也不会损失200美元，因为事务最终没有提交，所以事务中所做的修改也不会保存到数据库中。）...3.隔离性(Isolation) 通常来说，一个事务所做的修改在最终提交以前，对其他事务是不可见的。...6.1事务的操作 开启事务(开启事务后执行修改命令，变更会维护到本地缓存中，而不维护到物理表中)： begin; 或： start transaction; 提交事务(将缓存中的数据变更维护到物理表中)
在上篇博客（【死磕Java并发】—–深入分析volatile的实现原理）LZ提到过由于存在线程本地内存和主内存的原因，再加上重排序，会导致多线程环境下存在可见性的问题。...在JMM中，如果一个操作执行的结果需要对另一个操作可见，那么这两个操作之间必须存在happens-before关系。...A在执行过程中，通过执行ThreadB.start()来启动线程B，那么线程A对共享变量的修改在接下来线程B开始执行后确保对线程B可见。...线程终结规则：假定线程A在执行的过程中，通过制定ThreadB.join()等待线程B终止，那么线程B在终止之前对共享变量的修改在线程A等待返回后可见。...如果操作A happens-before操作B，那么操作A在内存上所做的操作对操作B都是可见的。
然而，仍然有很多情况下，您希望将繁重的任务的执行转移到整个系统架构的其他部分，而不是在主线程上处理它们。...执行后台任务的一个简单的解决方案是在单独的线程或进程中运行它。...我们希望我们的web应用程序是快速的，我们不希望当我们的后端计算结果时让我们的用户等待。与其等待结果生成，不如将任务通过Celery 中的注册队列排队，并将 task_id响应到前端。...为了保存到文件，需要将日志输出发送到适当的位置。在我们的例子中，任务的正确位置是一个务名称同名的文件。在Celery实例中，我们将使用动态推断的日志处理程序来覆盖内置的日志配置。...实现细节 同样，正如我们在任务日志记录中所做的那样，我们希望扩展一个基本任务类celery.current_app.Task，并覆盖一些负责调用任务的方法。
Java 内存模型中的 happen-before 是什么? Happen-before 关系，是Java 内存模型中保证多线程可见性的机制，也是早期语言规范中含糊可见性概念的一个精确定义。...线程终结规则：假定线程A在执行的过程中，通过制定ThreadB.join()等待线程B终止，那么线程B在终止之前对共享变量的修改在线程A等待返回后可见。...image 线程A在写flag变量后，本地内存A中被线程A更新过的两个共享变量的值被刷新到主内存中。此时，本地内存A和主内存中的共享变量的值是一致的。...此时，线程B必须从主内存中读取共享变量。线程B的读取操作将导致本地内存B与主内存中的共享变量的值变成一致。 ?...（在写这个volatile变量之前对共享变量所做修改的）消息 线程A写一个 volatile变量，随后线程B读这个 volatile变量，这个过程实质上是线程A通过主内存向线程B发送消息。
原生Celery，非djcelery模块，所有演示均基于Django2.0 celery是一个基于python开发的简单、灵活且可靠的分布式任务队列框架，支持使用任务队列的方式在分布式的机器/进程/线程上执行任务调度...通知worker队列中有任务，worker去队列中取出任务执行，每一个worker就是一个进程 存储结果的backend：执行结果存储在backend，默认也会存储在broker使用的MQ队列服务中，也可以单独配置用何种服务做...图片来自互联网 异步任务 我的异步使用场景为项目上线：前端web上有个上线按钮，点击按钮后发请求给后端，后端执行上线过程要5分钟，后端在接收到请求后把任务放入队列异步执行，同时马上返回给前端一个任务执行中的结果...beat，celery启动了一个beat进程一直在不断的判断是否有任务需要执行 # celery -A website beat -l info Tips 如果你同时使用了异步任务和计划任务，有一种更简单的启动方式...不能用root用户启动的话需要在主配置文件中添加platforms.C_FORCE_ROOT = True celery在长时间运行后可能出现内存泄漏，需要添加配置CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD
在JMM中，如果一个操作执行的结果需要对另一个操作可见，那么这两个操作之间必须存在happens-before关系。...我们来详细看看上面每条规则（摘自《深入理解Java虚拟机第12章》）： 程序次序规则：一段代码在单线程中执行的结果是有序的。...A在执行过程中，通过执行ThreadB.start()来启动线程B，那么线程A对共享变量的修改在接下来线程B开始执行后确保对线程B可见。...线程终结规则：假定线程A在执行的过程中，通过制定ThreadB.join()等待线程B终止，那么线程B在终止之前对共享变量的修改在线程A等待返回后可见。...如果操作A happens-before操作B，那么操作A在内存上所做的操作对操作B都是可见的。
该Application线程是安全(thread-safe)的，以便你可以使用多个不同的Application 配置. 组件和任务能共存于相同的进程空间。...> 最后一行显示的是此Application实例的文本描述，其中包括celery类的名称，此实例存在于__main__ 主模块中和此实例的内存地址....Main Name Main Name 是个很重要的概念， 以下会介绍为什么重要. 当你使用Celery 推送一个任务消息， 这个消息不携带任何的源代码，但是需要指定一个此消息需要执行的任务名称。...无法检索到function属于哪个模块, 它会使用主模块名称生成任务模块， 即__main__.add....这种现象只会出现在下面情况中： 定义的task所属的application 在一个主模块中 此application实例创建在Python 交互式环境中 第一种: tasks.py Python from
/3 服务/ 在 windows 下挂在 Celery 服务有时候会出现不稳定的情况(unix中暂时未发现这种情况)，比如在执行定时任务的时候，过了一段时间之后，Celery 出现了假死状态，以至于不能按照我们指定的时间点去执行任务...这些任务只是加入到待运行队列中(堆积在 Redis 中)，只能人为重启 Celery 服务之后才能将堆积的任务释放出来运行。.../4 设置心跳/ 为了解决 Celery 在 windows 中的这种弊端，可以为 Celery 任务队列设置一个心跳时间，比如每一分钟或者每五分钟向 Redis 数据库发送一次数据以保证队列始终是活跃的状态...在空闲时间，Celery中的 get_cookie_status 方法会每隔一分钟向 Redis 请求数据，这就是我们设置的 1分钟心跳。.../6 总结/ 本文为了解决 Celery 在 windows 中的这种弊端，为 Celery 任务队列设置一个心跳时间，比如每一分钟或者每五分钟向 Redis 数据库发送一次数据以保证队列始终是活跃的状态
生产者消费者模式 在实际的软件开发过程中，经常会碰到如下场景：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。...我比较喜欢的一点是：Celery支持使用任务队列的方式在分布的机器、进程、线程上执行任务调度。然后我接着去理解什么是任务队列。 任务队列 任务队列是一种在线程或机器间分发任务的机制。...消息队列 消息队列的输入是工作的一个单元，称为任务，独立的职程（Worker）进程持续监视队列中是否有需要处理的新任务。 Celery 用消息通信，通常使用中间人（Broker）在客户端和职程间斡旋。...因为涉及到消息中间件，所以我先去选择一个在我工作中要用到的消息中间件（在Celery帮助文档中称呼为中间人），为了更好的去理解文档中的例子，我安装了两个中间件，一个是RabbitMQ,一个...，我的例子中的配置文件起名为config.py,配置文件如下： 在配置文件中我们可以对任务的执行等进行管理，比如说我们可能有很多的任务,但是我希望有些优先级比较高的任务先被执行,而不希望先进先出的等待
生产者消费者模式 在实际的软件开发过程中，经常会碰到如下场景：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。...我比较喜欢的一点是：Celery支持使用任务队列的方式在分布的机器、进程、线程上执行任务调度。然后我接着去理解什么是任务队列。 任务队列 任务队列是一种在线程或机器间分发任务的机制。...消息队列 消息队列的输入是工作的一个单元，称为任务，独立的职程（Worker）进程持续监视队列中是否有需要处理的新任务。 Celery 用消息通信，通常使用中间人（Broker）在客户端和职程间斡旋。...我们可以看到Celery正常工作在名称ubuntu的虚拟主机上，版本为3.1.23，在下面的[config]中我们可以看到当前APP的名称tasks，运输工具transport就是我们在程序中设置的中间人...在配置文件中我们可以对任务的执行等进行管理，比如说我们可能有很多的任务,但是我希望有些优先级比较高的任务先被执行,而不希望先进先出的等待。那么需要引入一个队列的问题.
任务调度 Beat：Celery Beat进程会读取配置文件的内容，周期性的将配置中到期需要执行的任务发送给任务队列 中间人（Broker）：Celery 用消息通信，通常使用中间人（Broker）在客户端和...worker 可以运行在不同的机器上，只要它指向同一个中间人即可，worker还可以监控一个或多个任务队列， Celery 是分布式任务队列的重要原因就在于 worker 可以分布在多台主机中运行。...celery[gevent]：使用gevent池。 celery[threads]：使用线程池。...调用任务 在 my_first_celery.py 的同级目录下编写如下脚本 start_task.py如下。...JSON CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 任务过期时间，不建议直接写86400，应该让这样的magic数字表述更明显 CELERYBEAT_SCHEDULE
在 Tornado 中有个装饰器能使用 ThreadPoolExecutor 来让阻塞过程编程非阻塞，其原理是在 Tornado 本身这个线程之外另外启动一个线程来执行阻塞的程序，从而让 Tornado...基于 Celery 的异步编程 Celery 是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的任务队列，同时也支持任务调度。...Celery 并不是唯一选择，你可选择其他的任务队列来实现，但是 Celery 是 Python 所编写，能很快的上手，同时 Celery 提供了优雅的接口，易于与 Python Web 框架集成等特点...Celery 的 Worker 运行在另一个进程中，独立于 Tornado 进程，不会影响 Tornado 运行效率，在处理复杂任务时候比进程模式更有效率。...推荐使用线程和 Celery 的模式进行异步编程，轻量级的放在线程中执行，复杂的放在 Celery 中执行。当然如果有异步库使用那最好不过了。
生产者消费者模式 在实际的软件开发过程中，经常会碰到如下场景：某个模块负责产生数据，这些数据由另一个模块来负责处理（此处的模块是广义的，可以是类、函数、线程、进程等）。...我比较喜欢的一点是：Celery支持使用任务队列的方式在分布的机器、进程、线程上执行任务调度。然后我接着去理解什么是任务队列。 任务队列 任务队列是一种在线程或机器间分发任务的机制。...消息队列 消息队列的输入是工作的一个单元，称为任务，独立的职程（Worker）进程持续监视队列中是否有需要处理的新任务。 Celery 用消息通信，通常使用中间人（Broker）在客户端和职程间斡旋。...因为涉及到消息中间件，所以我先去选择一个在我工作中要用到的消息中间件（在Celery帮助文档中称呼为中间人），为了更好的去理解文档中的例子，我安装了两个中间件，一个是RabbitMQ,一个...在配置文件中我们可以对任务的执行等进行管理，比如说我们可能有很多的任务,但是我希望有些优先级比较高的任务先被执行,而不希望先进先出的等待。那么需要引入一个队列的问题.
线程是CPU调度的最小单元，线程中的字节码最终是放到CPU中执行的，CPU执行的时候伴随着数据的读写，在Java中所有的数据都是放在主内存（RAM）中的，这一过程如下所示： ?...在执行任务之前，CPU会首先将数据从主内存中复制到高速缓存中，让运算能够快速进行，当运算完成之后，再将缓存中的结果刷回到主内存中，这样CPU就不用等待主内存中数据的读写了。...线程之间的共享变量存储在主内存（main memory）中，每个线程有自己的工作内存，线程的工作内存中存储了共享内存中变量的副本。 在JMM规范中，又一个重要的规则happens-before。...假设线程A在执行的过程中通过执行ThreadB.start()来启动线程B，那么线程A中对共享变量的修改，在线程B开始执行后对线程B可见。 5....线程终结规则 假如线程A在执行的过程中，通过调用ThreadB.join()方法等待线程B终止，那么线程B在终止之前对共享变量的修改在线程A等到返回之后可见。 6.
Python logging库重复初始化导致进程卡住 ### 前置知识 1. python的logging库 Python 的 logging 库是一个灵活且强大的日志记录工具，用于在应用程序中捕获...配置文件： 日志配置文件提供一种灵活的配置方式，允许通过文件而非代码进行日志配置。 2. python的celery框架 Celery 是一个开源的分布式任务队列系统，用于处理大量的异步任务。...以下是 Celery 的一些主要特性和概念： 分布式任务队列： Celery 是一个分布式系统，用于处理异步任务，将任务分发到多个工作节点。...结果存储： 可将任务执行的结果保存在不同的后端存储中，例如数据库、缓存等。 任务重试： 具备自动重试机制，可配置任务在失败时进行重试。...``` 此部分代码主要是为了确保在多线程环境下，对生产者的关闭操作是线程安全的，并等待后台线程完成。这有助于确保在关闭过程中不会出现竞态条件，从而确保生产者的关闭操作是可靠的。
以上是celery自己官网的介绍 celery的应用场景很广泛 处理异步任务 任务调度 处理定时任务 分布式调度 好处也很多，尤其在使用python构建的应用系统中，无缝衔接，使用相当方便。...单独配置配置文件 比上面的稍微复杂一点，我们需要创建两个文件，一个为config.py的celery配置文件，在其中填写适合我们项目的配置，在创建一个tasks.py文件来编写我们的任务。...，我们首先需要在django中配置celery 我们需要在与工程名同名的子文件夹中添加celery.py文件 在本例中也就是proj/proj/celery.py from __future__ import...import app as celery_app __all__ = ['celery_app'] 然后我们就可以把需要的任务放到需要的app下的tasks.py中，现在项目目录结构如下 proj...migrate django_celery_results 配置后端，在settings.py中配置 # 使用数据库作为结果后端 CELERY_RESULT_BACKEND = 'django-db
celery绑定； 打开rabbitmq管理后台，可以看到有一条消息已经在celery队列中； 记住：当有多个装饰器的时候，celery.task一定要在最外层； 扩展 如果使用redis作为任务队列中间人...，在redis中存在两个键 celery 和 _kombu.binding.celery ， _kombu.binding.celery 表示有一名为 celery 的任务队列（Celery 默认），而...celery为默认队列中的任务列表，使用list类型，可以看看添加进去的任务数据。...，这是为了当多个队列有不同的任务时可以独立；如果不设会接收所有的队列的任务； l参数指定worker的日志级别； 执行完毕后结果存储在redis中，查看redis中的数据，发现存在一个string...配置 celery的性能和许多因素有关，比如序列化的方式，连接rabbitmq的方式，多进程、单线程等等； 基本配置项 CELERY_DEFAULT_QUEUE：默认队列 BROKER_URL : 代理人的网址
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