Swift3.0相关代码已在github上更新。之前关于iOS开发多线程的内容发布过一篇博客,其中介绍了NSThread、操作队列以及GCD,介绍的不够深入。今天就以GCD为主题来全面的总结一下GCD的使用方式。GCD的历史以及好处在此就不做过多的赘述了。本篇博客会通过一系列的实例来好好的总结一下GCD。GCD在iOS开发中还是比较重要的,使用场景也是非常多的,处理一些比较耗时的任务时基本上都会使用到GCD, 在使用是我们也要主要一些线程安全也死锁的东西。 本篇博客中对iOS中的GCD技术进行了较为全面的总
进程是指在系统中正在运行的一个应用程序。比如同时打开QQ、Xcode,系统就会分别启动2个进程。截图
在之前的文章中,我对MySQL并行复制做过一个简单的介绍,有兴趣可以翻看5月19日的文章《MySQL并行复制解析》。今天针对这个问题,补充一些知识点。
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在IaaS(Infrastructure as a Service,即基础设施即服务)软件里许多任务要顺序的执行;例如,当一个起动虚拟机的任务正在运行时,一个结束些虚拟机的任务则必有等待之前的开始任务结束才行。另一方面,一些任务以需要并发的同时运行;例如,在同一主机上20个创建虚拟机的任务能同时运行。同步和并行在一个分布式系统中是不好控的并且常常需要一个同步软件。针对这个挑战,ZStack提供了一个基于队列的无锁架构,允许任务很容易的来控制它们的并行级别,从一个同步到N个并行都行。
前言 当App需要进行计算量较大或耗时较长的工作时,多线程计算就必不可少。iOS为我们提供了一个比较方式的异步任务工具类——GCD。 GCD类似于一个线程池。我们设置好对应的模式,然后将任务放入等待队列即可。 基本概念 队列 一个存放任务的数据结构,队列遵循FIFO模式。队列分为并行队列和串行队列。 // 创建了一个标签是”queue0“、执行优先级为.default的并行队列 let queue0 = DispatchQueue(label: "queue0", qos: .default, attrib
序:最近对storm平台系统进行性能检测发现偶尔会出现oncebolt向另一个twobolt发送数据后,twobolt要500毫秒后才接收到进行处理。这里简单说增大twobolt的并行度即可解决,但是究其内部原因是因为storm的通信机制所导致的问题。 先介绍背景:一个拓扑的结构,spout(并行度:1)[处理性能:capacity 0.04],oncebolt(并行度:20)[处理性能:capacity 0.2],twobolt(并行度:100)[处理性能:capacity 0.6];整个拓扑就我预估最大的处理量就是一秒一千条。
虽然作者在开发中经常会用到多线程,但是对于死锁、线程阻塞等问题还是比较模糊,一般都是先写吧,有问题再改,现在闲下来了,是时候总结一波了,本文主要总结一下同步/异步、串行/并行、死锁、线程阻塞等问题
上一篇文章:(1条消息) 【JDK8 新特性 6】收集Stream流中的结果_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客
多线程开发在订单管理系统中提高了系统的并发处理能力,使得系统更具有弹性和响应性。通过合理设计和使用多线程,可以提高代码的复用性,减少重复工作,使得系统更易于扩展和维护。
相对于串行计算,并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即指令流水化,也就是流水线技术。比如说生产一辆小汽车,有特定的轮子车间/发动机车间,同时进行各自的生产。空间并行是指使用多个处理器执行并发计算。
ForkJoinPool类是Java中用于支持Fork/Join框架的关键类。它提供了一种用于并行执行任务的机制,通常用于处理递归划分的任务。ForkJoinPool类允许将大任务拆分成更小的子任务,然后并行执行这些子任务,并最终将结果合并起来。
时间复杂度是衡量算法执行效率的一种标准。但是,时间复杂度 != 性能。即便在不降低时间复杂度的情况下,也可以通过一些优化手段,提升代码的执行效率。即便是像10%、20%这样微小的性能提升,也是非常可观的。
转载自 https://blog.csdn.net/weixin_41404773/article/details/80733324
一、什么是GCD GCD是Grand Central Dispatch的简称,它是基于C语言的。如果使用GCD,完全由系统管理线程,不需要编写线程代码。只需定义想要执行的任务,然后添加到适当的调度队列(dispatch queue)。GCD会负责创建线程和调度你的任务,系统直接提供线程管理。 二、GCD的使用 首先看下这段代码:
并行计算是一种计算方法,旨在通过同时执行多个计算任务来提高计算性能和效率。与传统的串行计算不同,其中每个任务按顺序执行,并行计算允许多个任务同时执行。这种并行性通常通过将计算任务分解为较小的子任务,然后在多个处理单元上同时执行这些子任务来实现。
今天给大家带来多线程系列的第二篇文章 -- GCD,其大概率是我们在使用多线程时最常用的方式了。
今天小强带来java8的Stream,Stream是java8中新增加的一个特性,被java猿统称为流。
说到MySQL的MTS,相信很多同学都不陌生,从5.6开始基于schema的并行回放,到5.7的LOGICAL_CLOCK支持基于事务的并行回放,这些内容都有文章讲解,在本篇文章不再赘述。今天要讲的是,你知道如何查看并行回放是否存在性能瓶颈吗,是由于主库事务行为导致无法并行回放,还是由于worker线程不足,限制了并行回放的天花板?这都得从一个Note信息说起。
并发:是众多车辆在一个时间内要通过路面的时间,比如下班时一大波人向食堂涌去,抢购时一大波请求向服务端涌去
并行流就是把一个内容分成多个数据块,并用不同的线程分别处理每个数据块的流。Java 8 中将并行进行了优化,我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API 可以声明性地通过parallel() 与sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。
Job用于批量处理短暂的一次性任务,并保证指定数量的Pod成功结束。 K8S支持以下几种方式:
http://blog.csdn.net/shenjie12345678/article/details/51819493
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。
let Queue1 = DispatchQueue(label:"Queue1")
场景说明:用户注册后,需要发注册邮件和注册短信,传统的做法有两种1.串行的方式;2.并行的方式
前言 ---- 多线程很多开发者多多少少相信也都有了解,以前有些东西理解的不是很透,慢慢的积累之后,这方面的东西也需要自己好好的总结一下。多线程从我刚接触到iOS的时候就知道这玩意挺重要的,但那时也是能力有限,没办法很好的理解它,要是只是查它的概念性的东西,网上一搜一大把,我们再那样去总结就显得意义不大了。这篇文章从我刚开始构思着去写的时候,就希望自己能换个角度去写,想从实际问题出发总结多线程,那就从第三方以及自己看到的一些例子还有前段时间读的多线程和内存管理的书中分析理解总结一下多线程。 这几
同步添加,将指定的任务block同步追加到queue中,在追加的block结束之前,dispatch_sync会一直等待;
最近监控发现对账系统最近越来越慢,领导急了,开始询问我能优化一下性能吗。我深入看了对账系统的业务后,发现还是挺简单的:
Stream 不是集合元素,它不是数据结构并不保存数据,它是有关算法和计算的,它更像一个高级版本的 Iterator。原始版本的 Iterator,用户只能显式地一个一个遍历元素并对其执行某些操作;高级版本的 Stream,用户只要给出需要对其包含的元素执行什么操作,比如 “过滤掉长度大于 10 的字符串”、“获取每个字符串的首字母”等,Stream 会隐式地在内部进行遍历,做出相应的数据转换。
Kubernetes 是当前非常流行的容器编排框架,在其发展早期重点以微服务类应用为主。
在项目中,用GCD的时候非常多,但是我最近脑子里一直在问自己一个问题,死锁是什么。惭愧的是这个当初清晰的概念现在愈加模糊,考虑到自己并没有专门整理过死锁的文章,所以写一篇技术文章来帮助自己梳理概念。
我们在使用 Python 的 asyncio 写异步程序的时候,可能会使用asyncio.Queue来实现一个异步队列,通过它来让生产者和消费者进行通信。
ActiveMQ是Apache出品,最流行的,能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ是一个完全支持JMS1.1和J2EE1.4规范的JMS Provide实现。尽管JMS规范出台已经是很久的事情了,但是JMS在当今的J2EE应用中仍然扮演这特殊的地位。
许多开发人员犯的一个误解是认为并发的处理方法应该总是比顺序的处理方法更快,这是大错特错的。处理方法的整体性能取决于很多因素。例如程序结构的效率(并发性),可以并行处理的部分以及计算单元之间的竞争程度。在本节中,我们将学习一些Go并发的基础知识,并通过一个具体的例子说明并发的处理方法并不是最快的。
试想,如果工作量持续增长,串行模式的延迟将会越来越大,而且无法通过加资源来解决,可扩展性无从谈起
异步:现在与将来 分块的程序 可以把JavaScript 程序写在单独的js 文件中,这个程序是由多个块组成的,这些块 中只有一个是现在执行,其余在捡来执行,最常见的块单位是函数。 例如: function now() { return 21; } function later() { answer = answer * 2; console.log("Meanin
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:
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ。
消息队列作为分布式系统中重要的组件,可以解决应用耦合,异步消息,流量削锋等系列问题
本文介绍了 PostgreSQL 9.6 在 OLTP 场景下的性能提升,包括大表 join、大索引扫描、排序、聚合、多版本并发控制、无锁架构、wal写入优化等。通过测试和对比,表明 PostgreSQL 9.6 在 TPC-C 和 TPC-H 场景下性能都有了显著提升,甚至可以满足大部分 OLTP 业务需求。
Parallel GC即并行垃圾回收器,它是面向吞吐量的垃圾回收器,使用-XX:+UseParallelGC开启。Parallel GC是基于分代堆模型的垃圾回收器,其YGC和FGC的逻辑与Serial GC基本一致,只是在垃圾回收过程中不再是单线程扫描、复制对象等,而是用GCTaskManager创建GCTask并放入GCTaskQueue,然后由多个GC线程从队列中获取GCTask并行执行。相比单线程的Serial GC,它的显著优势是当处理器是多核时,多个GC线程使得STW时间大幅减少。下面代码清单10-13展示了Parallel GC的YGC过程:
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
开启消息队列中间件文章专栏,会陆续推出消息队列的一些使用场景和使用规则,后面会对具体的消息中间件组件进行深度的拆解。
前言 在上一篇《java线程池,阿里为什么不允许使用Executors?》中我们谈及了线程池,同时又发现一个现象,当最大线程数还没有满的时候耗时的任务全部堆积给了单个线程, 代码如下: ThreadP
原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000017130224
ForkJoinPool 是一个功能强大的 Java 类,用于处理计算密集型任务,使用 ForkJoinPool 分解计算密集型任务,并并行执行它们,能够产生更好的性能。它的工作原理是将任务分解成更小的子任务,使用分而治之的策略进行操作,使其能够并发地执行任务,从而提高吞吐量并减少处理时间。
精彩早知道 消息队列概述 消息队列应用场景 消息中间件示例 JMS消息服务(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 常用消息队列(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 参考(推荐)资料(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 本次分享总结(见第二篇:大型网站架构系列:分布式消息队列(二)) 一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
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