扯淡了 17 篇，这篇终于开始学习 async 和 await 了，有了前面的基础，来理解 async 和 await 就容易理解多了。
并发运行相比串行执行很好，因为其可以减少执行时间，但是并发用的不对，也会造成资源浪费，本文我们就来探究一例子。
随着.NET Core的流行，相信你现在的代码中或多或少的会用到async以及await吧！毕竟已成标配。那么我们为什么要用async以及await呢？其实这是微软团队为我们提供的一个语法糖，让我们不用996就可以轻松的编写异步代码，并无太过神奇的地方。那么，问题来了，什么是异步？异步到底又是怎样的一个过程呢？
Axios 是一个基于 promise 的 HTTP 库，它支持 Promise API。
Java8 - 使用工厂方法 supplyAsync创建 CompletableFuture
多线程，一个多么熟悉的词汇，作为一名程序员，我相信无论是从事什么开发语言，都能够轻轻松松说出几种实现多线程的方式，并且在实际工作种也一定用到过多线程，比如：定时器、异步作业等等，如果你说你没有用过多线程，我怀疑你是不是一名程序员，哈哈。
k8s项目中 pkg/kubelet/config，pkg/kubelet/configmap，pkg/kubelet/container，pkg/kubelet/cri 这几个目录处理与 kubelet 配置、ConfigMap、容器管理和容器运行时交互相关的功能。它们共同构成了 kubelet 的核心功能，使其能够在 Kubernetes 集群中有效地管理节点上的容器化工作负载。
在多线程编程中，资源竞争是一个常见的问题。资源竞争发生在多个线程试图同时访问或修改共享资源时，可能导致数据不一致或其他并发问题。在模拟两个线程抢票的场景中，我们需要考虑如何公平地分配票，并确保每个线程都有机会成功获取票。
本文介绍异步编程的基本思想和语法。在程序处理里，程序基本上有两种处理方式：同步和异步。对于有些新手，甚至认为“同步”是同时进行的意思，这显然是错误的。
CountDownLatch 是 Android 平台中常用的线程同步工具类，它可以让一个或多个线程等待其他线程完成某个任务后再继续执行。它通过一个计数器来实现，计数器的初始值可以设置为一个正整数，每当一个线程完成任务后，计数器的值会递减 1。当计数器的值递减到 0 时，等待的线程才会被唤醒，继续执行后续的操作。
Java的多线程编程中，线程安全是一个关键概念。线程安全指的是多个线程同时访问共享数据时，不会导致数据损坏或不一致的状态。为了实现线程安全，可以使用同步机制，如synchronized关键字或Lock接口，来保护共享资源的访问。此外，Java提供了线程安全的集合类，如ConcurrentHashMap和CopyOnWriteArrayList，用于处理多线程环境下的数据共享。正确的线程安全实践可以确保程序在多线程环境下稳定可靠地运行，避免竞态条件和数据冲突问题。
在开发中很多时候会有这样的场景，同一个界面有多个请求，而且要在这几个请求都成功返回的时候再去进行下一操作，对于这种场景，如何来设计请求操作呢？今天我们就来讨论一下有哪几种方案。
flaky test是一种不可靠的测试现象：即在同样的软件代码和配置环境下，得不到确定（有时成功、有时失败）的测试结果。不确定的测试被认为是测试中的最大的障碍之一，因为它的调试成本很高，并且会破坏我们对测试准确性的信心。在Go语言测试中调用time.Sleep函数可能是一个明显的信号，表明代码可能存在脆弱性。事实上，在测试并发程序的时候使用time.Sleep是相当频繁的. 在本文中，我们可以学习到从测试中删除睡眠(time.Sleep)以防止编写不稳定测试的具体方法。
前后端分离的架构中，前后端同学约定好接口后就可以并行开发，最后双方再进行接口的联调。不过实际开发时，前后端联调会遇到下面这些问题，这些问题无疑中会影响联调的效率，拉长整个开发的周期。
在 Kubernetes 中，kubelet 是运行在每个节点上的主要组件之一，它负责管理节点上的容器，并与 Kubernetes 控制平面交互以确保容器在集群中按照期望的方式运行。kubelet 的代码位于 Kubernetes 代码库的 pkg/kubelet 目录下。
在我们传统的服务中，当一个HTTP请求过来时，tomcat或者是其他的中间件都会有一个主线程来处理请求，所有的业务逻辑都会在这个线程里面处理完，最后会给出一个响应。由于我们的tomcat所管理的线程数是有限的，当线程到达一定程度后，再有请求过来将会无法去处理了。
也可以使用async 和 await,将异步代码同步的写出，去掉了.then的链式调用
编写WinForm程序客户端，需要查询数据库获取数据，于是我们根据需求写好了代码后，点击查询，发现界面卡死，无法响应。经过调试，发现查询数据库这一步执行了很久，在此过程中，UI被阻塞，无法响应任何操作。
之前在介绍2019-1-24-wcf入门（3） - haungtengxiao请求答复模式时，提到了异步服务操作。
一提到 UI 自动化测试工具，首要推荐的必属是 Selenium，其优势在于跨平台、跨语言、完全开源、对商业用户也没有任何限制、支持分布式、拥有成熟的社区与学习文档等，目前已经迭代更新到 4 版本。那么缺点也有，比如环境配置、加载效率低、运行速度慢等。
继上次简单分享了使用 APICloud 开发APP的全流程后，今天来分享一下如何使用模块。APICloud 提供了很多方便好用的模块，只要学习自己想要使用的模块的文档，然后调用模块就可以使用了。使用模块可以大大减少自己需要写的代码量，而且对于新手来说，在自己开发经验不足的情况下，也许并不能胜任一些功能的开发，这时候使用模块就可以让自己的 APP 也拥有这些功能了，看到自己的 APP 也具有了丰富的功能会比较有成就感，不会使我们的学习感到枯燥，也不容易感觉学习太难而因此止步。
码到三十五 ： 个人主页 心中有诗画，指尖舞代码，目光览世界，步履越千山，人间尽值得 !
一比较就会发现，async 函数就是将 Generator 函数的星号（*）替换成 async，将 yield 替换成 await，仅此而已。
为了展示 CompletableFuture 的强大特性， 创建一个名为 best-price-finder 的应用，它会查询多个在线商店，依据给定的产品或服务找出最低的价格。
再说Windows的异步I/O操作前,先聊聊一些题外话,能帮助我们更好的理解异步I/O操作,常规的Web程序,当用户发起一次请求,当请求通过管道到达客户端的这个过程,会唤起一个线程池线程(后台线程),处理我们的业务代码,即所有的用户请求是通过异步的方式发起的,这个过程,.Net Framework会自动进行,即使我们没有显示的通过代码来实现这个过程.所以这个过程明显是存在性能瓶颈的,假设现在有一个4核服务器,意味这该服务器同时只能处理4个用户请求(超理想情况下,一般不可能),但是这个时候来了10000个用户请求(并发执行)的情况下,那么意味者大量线程会堆积起来,等待着前面的线程执行完毕,同时进行频繁的上下文切换,这个时候你会发现CPU会爆表.
单例模式是一种常用的软件设计模式，其定义是单例对象的类只能允许一个实例存在。这篇博客很精彩哦，请一定要耐心看完哦
最近，明学是一个火热的话题，而我，却也想当那么一回明学家，那就是，把JavaScript和多线程并发这两个八竿子打不找的东西，给硬凑了起来，还写了一个并发库concurrent-thread-js。尴尬的是，当我发现其中的不合理之处，即这个东东的应用场景究竟是什么时，我发现我已经把代码写完了。
在前两篇文章(《基于调用链的”参数”传递》和《同步上下文》)中，我们先后介绍了CallContext（IllogicalCallContext和LogicalCallContext）、AsyncLocal<T>和SynchronizationContext，它们都是线程执行上下文的一部分。本篇介绍的安全上下文（SecurityContext）同样是执行上下文的一部分，它携带了的身份和权限相关的信息决定了执行代码拥有的控制权限。
五一快乐呀(5.10日:对不起我卡住了太久)，由于我玩了三天所以没怎么更新，我的干货也发完啦。现在开始学习新的东西了，异步编程，觉得有点儿难，有些东西理解不了，话说现在我的学习进度很慢，需要加快点速度了。
实际上.NET还有一个轻量级的信号量实现SemaphoreSlim，其不但能够更加高效的实现信号量的功能，还提供了一个异步等待的API。
鸿蒙（HarmonyOS）最新版的IDE Beta3于2021-03-31日发布，beta3增加了很多吸引人的功能，这些功能有一些与编程有关，有一些与配置、模板有关。本文主要深入介绍与编程有关的3个特性：双向预览、Java UI数据模拟和测试框架，至于其他的一些新特性，如更多的phone模板，API version的变化，可视化配置config.json等，可以参考我下面的视频。
先让我们通过一个生活中的场景来还原一下回调的场景：你遇到了一个技术难题（比如，1+1等于几？太难了！），于是你去咨询大牛，大牛说现在正在忙，待会儿告诉你结果。
Java使用 java.lang.Thread 类代表线程，所有的线程对象都必须是Thread类或其子类的实例
进程：进程指正在运行的程序。确切的来说，当一个程序进入内存运行，即变成一个进程，进程是处于运行过程中的程序，并且具有一定独立功能。
一、一些概念 1. 并行与并发 * 并行是指多个事件在同一时刻发生 * 并发是指多个事务在同一个时间段内发生 2. 进程与线程 * 我们运行一个软件就是一个进程 * 一个进程可以包含多个线程 二、线程 1. 创建线程方式一 ① 格式 * 一个类继承 Thread 类并实现 run() ,调用 start() 启动线程。 ② 常用方法 * getName() 获取当前线程名称 * currentThread() 获取当前线程 * sleep(
在很多互联网应用系统中，请求处理异步化是提升系统性能一种常用的手段，而基于消息系统的异步处理由于具备高可靠性、高吞吐量的特点，因而在并发请求量比较高的互联网系统中被广泛应用。与此同时，这种方案也带来了调用链路处理上的问题，因为大部分应用请求都会要求同步响应实时处理结果，而由于请求的处理过程已经通过消息异步解耦，所以整个调用链路就变成了异步链路，此时请求链路的发起者如何同步拿到响应结果，就需要进行额外的系统设计考虑。 为了更清晰地理解这个问题，小码哥以最近正在做的共享单车的IOT系统为例，给大家来一张图描述下，如图所示：
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！
单例模式，属于创建类型的一种常用的软件设计模式。通过单例模式的方法创建的类在当前进程中只有一个实例（根据需要，也有可能一个线程中属于单例，如：仅线程上下文内使用同一个实例）–来自百度百科
最近 全栈数据工程师养成攻略 的微信群已经将近500人，开了二群之后为了打通不同微信群之间的消息，花了点时间做了个消息同步机器人，在任意群收到消息时同步到其他群，并且将聊天内容上传至数据库，以供进一步分析、统计和展示。 基本思路是，用 Python 模拟微信登陆，接收到群里消息后，对文本、图片、分享等各类消息类型分别处理，并转发至其他群。 前期准备 首先得有一个微信号，用于代码模拟登陆。由于我的微信号得自己留着用，现阶段注册微信又必须要手机号，于是只好特意办了个电信号，用来申请了一个新的微信，微信号是 ho
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我们做如下的例子。我们建立了一个双工通信，服务的操作协定是单向的，回调的操作协定是请求答复（同步）的。回调方法在每次调用都使用新实例，并且在回调方法中我们做了3秒的sleep，模拟通信延时。这时候我们连续多次调用服务。
本节继续上节的内容，探讨如何使用wait/notify实现更多的协作场景。 同时开始 同时开始，类似于运动员比赛，在听到比赛开始枪响后同时开始，下面，我们模拟下这个过程，这里，有一个主线程和N个子线程，每个子线程模拟一个运动员，主线程模拟裁判，它们协作的共享变量是一个开始信号。我们用一个类FireFlag来表示这个协作对象，代码如下所示： static class FireFlag { private volatile boolean fired = false; public sync
很多刚开始使用 Go 语言开发的人都很喜欢使用并发特性，而没有考虑并发是否真正能解决他们的问题。了解goroutine的生命期时再创建goroutine在 Go 语言中，开发者习惯将并发内容与 goroutine 一一对应地创建 goroutine。开发者很少会考虑 goroutine 在什么时候能退出和控制 goroutine 生命期，这就会造成 goroutine 失控的情况。下面来看一段代码。
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上一篇文章我们提到一个应用可以创建多个线程去执行不同的任务，如果这些任务之间有着某种关系，那么线程之间必须能够通信来协调完成工作。
在一个应用系统中，无论使用何种语言开发，必然存在模块之间的调用，调用的方式分为几种：
我们很多人在学习多线程开发的时候，一遇到并发问题就是synchronized，相对于当时的我们来说synchronized是这么的神奇而又强大，那个时候我们赋予它一个名字“同步”，也成为了我们解决多线程情况的百试不爽的良药。 但是我们知道synchronized是一把重量级的锁，对效率是不友好的，所以在JDK1.5版本之后，推出了轻量级的锁Lock。但是呢，随着Javs SE 1.6对synchronized进行的各种优化后，synchronized并不会显得那么重了。 因此本文就从这个角度，来分析分析synchronized的原理和使用，也会介绍Lock的使用的。
在强化学习（RL）智能体模拟训练中，环境高速并行执行引擎至关重要。最近，新加坡 Sea AI Lab 颜水成团队提出一个全新的环境模拟并行部件 EnvPool，该部件在不同的硬件评测上都达到了优异的性能。
今天集中精力，一门心思来做一些后端功能的改造，在这个过程中摸索出了一些实践经验。
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