hello,咋们又见面啦,通过前面两篇文章的介绍,对task的创建、运行、阻塞、同步、延续操作等都有了很好的认识和使用,结合实际的场景介绍,这样一来在实际的工作中也能够解决很大一部分的关于多线程的业务,但是只有这一些是远远不够的,比如,比如,如果这么一个场景,当开启tsak异步任务后,有某个条件触发,需要终止tsak的执行又该如何实现呢?这一些问题正是我们今天需要交流分享的部分,带着这一些问题,咱们共同进入到今天的主题,谢谢!
hello task,咱们又见面啦!!前面已经通过三篇简单的文章,对多线程的创建、运行、阻塞、等待、取消、延迟操作、异步方法等相关的知识点,通过这一些介绍,现在上手写一个多线程就是分分钟的小事件。如果需要看前三排文章的小伙伴,可以点击下面链接快速阅读谢谢!
Redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。主数据库可以进行读写操作,当主数据库的数据发生变化时会自动将数据同步到从数据库。从数据库一般是只读的,它会接收主数据库同步过来的数据。 下面是主从复制的原理:
volatile关键字的作用就是使变量在多个线程间可见。这到底是什么意思呢?我们先看下面的事例然后在详细说明。
为了维护共享复制集的最新节点,复制集的次要成员节点将同步或复写其他成员节点的数据。MongoDB用了两种方式做数据同步:用全量数据初始化节点,用增量数据复写到节点。
进程: APP 启动时,应用会启动一个新的 Linux 进程, 一个app内可以有多个进程,进程之间不共享数据。 线程: 1个进程中可以包含多个线程,线程之间数据共享。
并发编程是现代软件开发中不可或缺的一部分,它允许程序在执行过程中同时处理多个任务,从而提高系统响应速度与资源利用率。Python提供了多线程、多进程与协程等多种并发编程模型,这些模型各有优劣,适用于不同场景。在技术面试中,对Python并发编程模型的理解与应用能力是评价候选者系统设计、性能优化与问题解决能力的关键。本篇博客将深入浅出地剖析Python并发编程模型的重点考察点,解析面试中常见的问题、易错点以及应对策略,并通过代码示例,助您在面试中从容应对相关挑战。
单例设计模式是23种设计模式中,最基础也是最常用的设计模式之一,也是面试中关于设计模式知识点考察比较高频的问题之一。说起单例模式的写法,大多数情况下出现在我们脑海中的可能就是“饿汉式”,“懒汉式”这两种写法,但是今天小码哥今天要介绍的是单例模式的7种写法,以后面试官要是再问你单例模式,那就抛给他这七种写法吧!
每个运行的进程,系统都会分配一个相关的运行环境,一般的可以将该运行环境认为是进程环境变量的集合,当进程启动的时候,环境变量就确定了,只有当前进程才能够修改其环境变量。Python的os模块中提供了environ属性,来记录当前进程的运行环境,environ是字典数据结构,以key-value的方式存储环境变量(key是环境变量的变量名,一般要求字母全部大写),value是对应的环境变量的值:
定义:Ensure a class has only one instance, and provide a global point of access to it.(确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。)
最近,面试过很多Java中高级开发,问过很多次关于Java内存模型的知识,问完之后,很多人上来就开始回答:
如果在多线程同时访问一个共享可变的状态变量,但是没有进行有效的访问控制的话,那么程序的运行就可能带来意料之外的错误。为了解决这个问题,有以下三种办法:
按操作系统中的描述,线程是 CPU 调度的最小单元,直观来说线程就是代码按顺序执行下来,执行完毕就结束的一条线。
设计新系统容易,但是我们处理的都是老系统和历史诗句。怎么能更平滑的迁移旧数据到新的数据库和系统,特别是在异构的数据库结构情况下,达到数据准确,迁移速度快,减少停机,对业务影响小
前话: 其实大家要学会看源码, 我接下来要说的这些东东,与其等别人讲,还不如自己搞几个代码试一下,印象还深刻点 TThread.Queue和TThread.Synchronize的区别,
volatile属于C语言的关键字,《C Primer Puls》 是这样解释关键字的:关键字是C语言的词汇,由于编译器不具备真正的智能,所以你必须用编译器能理解的术语表示你的意图。开发者告诉编译器该变量是易变的,无非就是希望编译器去注意该变量的状态,时刻注意该变量是易变的,每次读取该变量的值都重新从内存中读取。(ahhhh,是不是一脸蒙蔽,举个例子吧)
atomic: 原子操作(原子性是指事务的一个完整操作,操作成功就提交,反之就回滚. 原子操作就是指具有原子性的操作)在objective-c 属性设置里面 默认的就是atomic ,意思就是 setter /getter函数是一个原子操作,如果多线程同时调用setter时,不会出现某一个线程执行完setter所有语句之前,另一个线程就开始执行setter,相当于 函数头尾加了锁 . 这样的话 并发访问性能会比较低 . nonatomic: 非原子操作 一般不需要多线程支持的时候就用它,这样在 并发访问的
retain是指针拷贝,copy是内容拷贝。在拷贝之前,都会释放旧的对象。 •使用assign: 对基础数据类型 (NSInteger)和C数据类型(int, float, double, char,等) •使用copy: 对NSString •使用retain: 对其他NSObject和其子类 assign: 简单赋值,不更改索引计数(Reference Counting)。 copy: 建立一个索引计数为1的对象,然后释放旧对象 retain:释放旧的对象,将旧对象的值赋予输入对象,再提高输入对
MySQL的主从复制是一项重要功能,可以利用其实现读写分离、高可用,及备份等目的。众所周知,MySQL是一个单进程、多线程的数据库,在各项工作中调用了不同的线程,本篇将介绍在主从复制中所使用的线程。
MQ的最常用,最具备典型代表意义的使用场景:实现不同系统之间的数据同步比如:如何实现订单系统OMS将订单同步至发货系统ERP中?
上一篇文章《应用接入ES(一)-Springboot集成ES》我们讲述了应用集成ES的方式,以及实现各种查询和更新操作,那么问题就来了,既然是查询和更新,肯定要有数据,数据哪里来?怎么来?
java Synchronized的三种作用 📷 1、确保方法或代码块在操作中的原子性 同步化保证了符号内部或代码块内部资源(数据)的互斥访问。也就是说,由同一时间内的相同的监控锁所监控的代码,至多可
我们都知道,HDFS 是大数据存储的基石,所有的离线数据都存储在 HDFS 上,而 NameNode 是存储所有元数据的地方(所谓元数据就是描述数据的数据,比如文件的大小,文件都存储在哪些 DataNode 上,文件在目录树的位置等),所以 NameNode 便成为了 HDFS 最关键的部分。
这是陈东景于2021年8月22日下午15点30分原创作品,转载请标明出处!!!!
在网络层的背后,每一个业务都需要数据的支撑,数据库的优化在整个系统中就显得至关重要了。 虽然 NoSQL 在并发性能上要优于传统的 DBA,但由于 MySQL 在扩展性等方面的优势,MySQL 依然作为企业级数据存储的首选。
本文分为以下几个部分说明介绍redis单线程 1.redis为何使用单线程 2.redis使用单线程为何性能那么高 3.redis哪些功能不是单线程
应该得保证消息按照顺序执行的吧! 不然本来是:增加->修改->删除 你楞是换了顺序给执行成:删除->修改->增加 全错!!!
高并发编程-通过volatile重新认识CPU缓存 和 Java内存模型(JMM)
DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
为什么写这篇文章,因为初出茅庐的时候,曾经遇到的一个面试官就是DataX的作者之一,而当时我还偏偏因为业务需求做了个数据库的同步工具,我当时不知道他做过这么专业的同步工具,被虐的老惨了,他面试的其中一个问题就是,如果要你去推销一款数据库同步工具,你该怎么推销?
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋?知乎上有人提出这样一个问题,在我们常识中,多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率,怎么在 Python 中反而成了鸡肋?
本文是笔者在日常开发过程中遇到的对 CAS 、 ABA 问题以及 JUC(java.util.concurrent)中 AtomicReference 相关类的设计的一些思考记录。 对需要处理 ABA 问题,或有诸如笔者一样的设计疑问探索好奇心的读者可能会带来一些启发。
本文中,有很多定义和说法,都是笔者自己理解后定义出来的。希望能够让读者可以对Java内存模型有更加清晰的认识。当然,如有偏颇,欢迎指正。
KV 存储作为美团一项重要的在线存储服务,承载了在线服务每天万亿级的请求量,并且保持着 99.995% 的服务可用性。在 DataFunSummit 2023 数据基础架构峰会上,我们分享了《美团大规模 KV 存储挑战与架构实践》,本文为演讲内容的整理。文章主要分为四个部分:第一部分介绍了美团 KV 存储发展历程;第二部分分享了内存 KV Squirrel 挑战和架构实践;第三部分阐述了持久化 KV Cellar 挑战和架构实践;最后一部分介绍了未来的发展规划。希望这些内容能对大家有所帮助或启发。
写出一个高性能的程序,肯定要关注程序的并行特性,那么运行并发,我们关注什么性能指标。比如表象上我们关注 并发的上限,创建并发数据结构的最小开销,切换时间开销。如果在C里面,我们往往用多线程实现一个高并发的服务程序,我们会关注他的多线程创建,以及线程间上下文切换、或者多线程切换背后陷入的系统调用的销毁。那么当前golang能做到更好的并发吗,对比c提升了多少,以及做到更高效率的背后真相是什么?本文一一用案板的事实分析出来。
“ Java内存模型(Java Memory Model,JMM)的定义是Java虚拟机试图实现Java程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果。”
我们前篇介绍了点关于线程创建的方式以及Thread相关api的介绍。这次我们说说线程中锁的应用。多线程中,数据同步是一个很让人头疼的事情,并且写代码中我们很容易写出线程不安全的代码,在查问题的时候也是特别不容易的查出来。java中在线程同步中采取了锁的方式来让数据同步。 synchronized 关键字 使用 1. 把非线程安全的变成线程安全的。在方法名前面加上该关键字即可。 public synchronized String getContent(){ return null ;
消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常。举例:比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步,由于对数据库的数据操作是具有顺序性的,如果操作顺序搞反,就会造成不可估量的错误。比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作,这个顺序必须是这样,如果在同步过程中,消息的顺序变成了 删除->插入->更新,那么原本应该被删除的数据,就没有被删除,造成数据的不一致问题。
大部分同学应该都知道 Synchronized , Lock ,部分同学能说到 volatile 、 并发包 ,优秀的同学则能在前面的基础上,说出Synchronized、volatile的原理,以及并发包中常用的数据结构,例如ConcurrentHashMap的原理。
volatile这个关键字可能很多朋友都听说过,或许也都用过。在Java 5之前,它是一个备受争议的关键字,因为在程序中使用它往往会导致出人意料的结果。在Java 5之后,volatile关键字才得以重获生机。
SkyWalking 是一个开源 APM 系统,包括针对 Cloud Native 体系结构中的分布式系统的监视,跟踪,诊断功能。核心功能如下:
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋?知乎上有人提出这样一个问题,在我们常识中,多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率,怎么在 Python 中反而成了鸡肋? 有同学可能知道答案,因为 Python 中臭名昭著的 GIL。 那么 GIL 是什么?为什么会有 GIL?多线程真的是鸡肋吗? GIL 可以去掉吗?带着这些问题,我们一起往下看,同时需要你有一点点耐心。 多线程是不是鸡肋,我们先做个实验,实验非常简单,就是将数字 “1亿” 递减,减到 0 程序就终止,这个任务如果我们
首先有个概念,并发和并行是不一样的。并行是指同一时间做很多事情,并发是指同一时间有多个请求。Redis的高并发指的是指很快地处理并发过来的请求,具体实现主要是依靠Linux操作系统。
其实这个也是用 MQ 的时候必问的话题,第一看看你了不了解顺序这个事儿?第二看看你有没有办法保证消息是有顺序的?这是生产系统中常见的问题。
消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常。举例: 比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步,由于对数据库的数据操作是具有顺序性的,如果操作顺序搞反,就会造成不可估量的错误。比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作,这个顺序必须是这样,如果在同步过程中,消息的顺序变成了 删除->插入->更新,那么原本应该被删除的数据,就没有被删除,造成数据的不一致问题。
一般来说,同事类之间的关系是比较复杂的,多个同事类之间互相关联时,他们之间的关系会呈现为复杂的网状结构,这是一种过度耦合的架构,即不利于类的复用,也不稳定。例如在下图中,有六个同事类对象,假如对象1发生变化,那么将会有4个对象受到影响。如果对象2发生变化,那么将会有5个对象受到影响。也就是说,同事类之间直接关联的设计是不好的。
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作为最佳实践本章将会把主要的关注点放和在Redis用户相关的一些Redis基本知识,这部分知识是Redis用户需要了解并在实际使用Redis过程中要考虑的。比如,如果不考虑Redis单线程的特性可能会遇到请求阻塞导致性能急剧下降的问题;不了解Redis的数据结构,可能导致使用存储膨胀、大value、热key的问题等等。
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