具体而言，基于先前对语音不同方面的神经处理的发现，作者假设辨别说话者的任务将导致较高频谱调制的优先编码，而音素任务将导致较低频谱调制和更快的时间调制的优先编码。...研究的批准是由瑞士沃州的州伦理委员会批准的。所有被试在研究前均已签署知情同意书，并为其参与获得金钱补偿。没有使用统计方法来确定样本量，但是我们的样本量大于先前研究的报道。...作者在文中很具体的描述了不同ROI的解剖位置和选择方法，感兴趣的朋友可阅读原文method部分。 文中的数据分析与结果部分基本重合，因此集中在结果部分一起解释。...在这里，作者使用每个ROI和每个半球，分别训练一个线性解码器，根据声音表示模型的定义，重构每个声音的声学特征。对声音表征模型的所有特征的组重建精度是通过一个特定于任务的调制传递函数(MTF)来完成的。...，P = 0.001;Ω= 4.0：t 12 = 5.092，P 的测试数量;图6）。
分治法也就是将一个很复杂的且很难进行直接解决的大问题，分割成一堆规模较小的并且能直接简单求解的子问题，然后将这些子问题的结果进行合并就是原始问题的结果。...若子问题规模较小且容易被解决则直接求解，否则递归地求解各个子问题 合并解，就是将各个子问题的解合并为原问题的解。 下面，我们就来看看分布式系统中的分治法原理以及应用。...第二阶段，也就是 Reduce 阶段，第一阶段拆分的子任务计算完成后，汇总所有子任务的计算结果，以得到最终结果。也就是，汇总各个年级统计的学生数，得到全校的学生总数。...Map 作业的数量就是划分后的子任务数量，也就是 3 个；Reduce 作业是 2 个。...它充分利用多核 CPU 的优势，以递归的方式把一个任务拆分成多个“小任务”，把多个“小任务”放到多个处理器上并行执行，即 Fork 操作。
写在前面 在JDK中，提供了这样一种功能：它能够将复杂的逻辑拆分成一个个简单的逻辑来并行执行，待每个并行执行的逻辑执行完成后，再将各个结果进行汇总，得出最终的结果数据。...分而治之就是将一个复杂的计算，按照设定的阈值分解成多个计算，然后将各个计算结果进行汇总。相应的，ForkJoin将复杂的计算当做一个任务，而分解的多个计算则是当做一个个子任务来并行执行。...那么到最后，所有的任务加起来会有大概200万+个。问题的关键在于，对于一个任务而言，只有当它所有的子任务完成之后，它才能够被执行。...首先，使用ForkJoinPool能够使用数量有限的线程来完成非常多的具有父子关系的任务，比如使用4个线程来完成超过200万个任务。...工作窃取算法 假如我们需要做一个比较大的任务，我们可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务，为了减少线程间的竞争，于是把这些子任务分别放到不同的队列里，并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务，
概述 为了实现并行执行，Flink应用会将算子划分为不同任务，然后将这些任务分配到集群中的不同进程上去执行。和很多其他分布式系统一样，Flink应用的性能很大程度上取决于任务的调度方式。...StreamGraph转换为JobGraph过程中将可以优化的算子合并为一个算子链（也就是形成一个Task）。...将资源 slot 化意味着来自不同job的task不会为了内存而竞争，而是每个task都拥有一定数量的内存储备。 通过调整 task slot 的数量，用户可以定义task之间是如何相互隔离的。...test组中最大并行度为20，那么需要的Slot=10+20=30； 能更好的利用资源：如果没有slot共享，那些资源需求不大的map/source/flatmap子任务将和资源需求更大的window/...总结 一个Task的子任务SubTask个数称为它的并行度； 一个Task的并行度等于分配给它的Slot个数（前提槽资源充足）； 同一个Job下的不同Task可一个放到同一个Slot中——处理槽共享分组
Stream并行处理的过程会分而治之，也就是将一个大任务切分成多个小任务，这表示每个任务都是一个操作。 3、parallelStream线程安全问题 我们先来看一段代码的执行效果。...Fork/Join框架可以将一个大任务拆分为很多小任务来异步执行。...那么到最后，所有的任务加起来会有大概2000000+个。 问题的关键在于，对于一个任务而言，只有当它所有的子任务完成之后，它才能够被执行。...优点： 假如我们需要做一个比较大的任务，我们可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务，为了减少线程间的竞争，于是把这些子任务分别放到不同的队列里，并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务，线程和队列一一对应...4.4 Fork/Join案例 需求： 使用Fork/Join计算1-10000的和，当一个任务的计算数量大于3000时拆分任务，数量小于3000时计算。
JobManager JobManager有许多与协调Flink应用程序的分布式执行相关的职责:它决定何时调度下一个任务(或一组任务)，对完成的任务或执行失败做出反应，协调检查点，协调故障恢复，等等。...Tasks and Operator Chains 对于分布式执行，Flink将Operator(操作符)子任务链接在一起成为任务。 每个任务由一个线程执行。...下图中的示例数据流由五个子任务执行，因此有五个并行线程。...例如，有三个插槽(Slot)的TaskManager将为每个插槽(Slot)分配1/3的托管内存。 分配资源意味着子任务不会与来自其他作业的子任务竞争托管内存，而是拥有一定数量的预留托管内存。...更容易获得更好的资源利用率。如果没有槽位(Slot)共享，非密集的source/map()子任务将阻塞与资源密集的window子任务一样多的资源。
而使用并行去遍历时，数据会被分成多个段，其中每一个都在不同的线程中处理，然后将结果一起输出。...那么到最后，所有的任务加起来会有大概2000000+个。问题的关键在于，对于一个任务而言，只有当它所有的子任务完成之后，它才能够被执行。...首先，使用ForkJoinPool能够使用数量有限的线程来完成非常多的具有父子关系的任务，比如使用4个线程来完成超过200万个任务。...但是，使用ThreadPoolExecutor时，是不可能完成的，因为ThreadPoolExecutor中的Thread无法选择优先执行子任务，需要完成200万个具有父子关系的任务时，也需要200万个线程...假如我们需要做一个比较大的任务，我们可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务，为了减少线程间的竞争，于是把这些子任务分别放到不同的队列里，并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务，线程和队列一一对应
3、分发器：提供一个rest接口用来提交应用，并为每个新提交的作业启动一个新的jobmaster “资源”，主要是指TaskManager的任务槽（task slots）。...slot是最小的调度单位，每一个 TaskManager 都包含了一定数量的任务槽（task slots）。slot 的数量限制了 TaskManager 能够并行处理的任务数量。...同一个算子子任务只能在不同的slot执行，不同算子的任务可以共享任务槽 所以我们要算这个作业需要多少slot，只需要找到算子任务最大的并行度，即算子子任务的个数 算子链 一个数据流在算子之间传输数据的形式可以是一对一...slot 的数量限制了 TaskManager 能够并行处理的任务数量。...并行度 一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为其并行度（parallelism）。
那么到最后，所有的任务加起来会有大概2000000+个。 “ 问题的关键在于，对于一个任务而言，只有当它所有的子任务完成之后，它才能够被执行，想象一下归并排序的过程。...首先，使用ForkJoinPool能够使用数量有限的线程来完成非常多的具有「父子关系」的任务，比如使用4个线程来完成超过200万个任务。...使用ThreadPoolExecutor 时，是不可能完成的，因为ThreadPoolExecutor中的Thread无法选择优先执行子任务，需要完成200万个具有父子关系的任务时，也需要200万个线程...Work Stealing原理： 每个工作线程都有自己的工作队列WorkQueue； 这是一个双端队列dequeue，它是线程私有的； ForkJoinTask中fork的子任务，将放入运行该任务的工作线程的队头...此要求大大限制了利用并行性的能力；如果输入划分为多个部分，您只有在某个部分之前的所有部分都已完成后，才知道该部分的结果是否将包含在最终结果中。
,也就是一个Subtask子任务 5.Parallelism:并行度,就是可以同时真正执行的子任务数/分区数 Operator传递模式 数据在两个operator(算子)之间传递的时候有两种模式： 1...Flink将进程的内存进行了划分到多个slot中，内存被划分到不同的slot之后可以获得如下好处: - TaskManager最多能同时并发执行的子任务数是可以通过TaskSolt数量来控制的 - TaskSolt...槽共享(Slot Sharing) Flink允许子任务共享插槽，即使它们是不同任务(阶段)的子任务(subTask)，只要它们来自同一个作业。...插槽的数量限制了TaskManager能够执行的任务数量。...Client上生成 ExecutionGraph：将JobGraph根据代码中设置的并行度和请求的资源进行并行化规划!
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。...写在前面 在JDK中，提供了这样一种功能：它能够将复杂的逻辑拆分成一个个简单的逻辑来并行执行，待每个并行执行的逻辑执行完成后，再将各个结果进行汇总，得出最终的结果数据。...分而治之就是将一个复杂的计算，按照设定的阈值分解成多个计算，然后将各个计算结果进行汇总。相应的，ForkJoin将复杂的计算当做一个任务，而分解的多个计算则是当做一个个子任务来并行执行。...Fork/Join框架介绍 位于J.U.C(java.util.concurrent)中，是Java7中提供的用于执行并行任务的框架，其可以将大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务的结果后得到最终结果...假如我们需要做一个比较大的任务，我们可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务，为了减少线程间的竞争，于是把这些子任务分别放到不同的队列里，并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务，线程和队列一一对应
（2）Task Manager Flink中的工作进程，每个Task Manager包含一定数量的插槽（Slots，线程运行的资源），插槽限制了Task Manager能够执行的任务数量。...默认情况下，Flink允许子任务共享Slot，即使是不同任务的子任务，即一个Slot可以保存作业的整个管道。 5....（符合条件的Operator合并为一个Task） ExecutionGraph：JM根据JobGraph生成的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。...One-to-One：（窄依赖）Stream维护者分区以及元素的顺序，如map算子的子任务看到的元素个数及顺序跟source算子的子任务产生的元素个数、顺序相同。...Operator Chains（任务链） 要求：并行度相同的one-to-one操作，会合成为一个任务链。
那么到最后，所有的任务加起来会有大概2000000+个。 问题的关键在于，对于一个任务而言，只有当它所有的子任务完成之后，它才能够被执行，想象一下归并排序的过程。...首先，使用ForkJoinPool能够使用数量有限的线程来完成非常多的具有「父子关系」的任务，比如使用4个线程来完成超过200万个任务。...使用ThreadPoolExecutor 时，是不可能完成的，因为ThreadPoolExecutor中的Thread无法选择优先执行子任务，需要完成200万个具有父子关系的任务时，也需要200万个线程...Work Stealing原理： 每个工作线程都有自己的工作队列WorkQueue； 这是一个双端队列dequeue，它是线程私有的； ForkJoinTask中fork的子任务，将放入运行该任务的工作线程的队头...此要求大大限制了利用并行性的能力；如果输入划分为多个部分，您只有在某个部分之前的所有部分都已完成后，才知道该部分的结果是否将包含在最终结果中。
那么到最后，所有的任务加起来会有大概 2000000 + 个。 >问题的关键在于，对于一个任务而言，只有当它所有的子任务完成之后，它才能够被执行，想象一下归并排序的过程。...首先，使用 ForkJoinPool 能够使用数量有限的线程来完成非常多的具有「父子关系」的任务，比如使用 4 个线程来完成超过 200 万个任务。...使用 ThreadPoolExecutor 时，是不可能完成的，因为 ThreadPoolExecutor 中的 Thread 无法选择优先执行子任务，需要完成 200 万个具有父子关系的任务时，也需要...的子任务，将放入运行该任务的工作线程的队头，工作线程将以 LIFO 的顺序来处理工作队列中的任务，即堆栈的方式；-（4）为了最大化地利用 CPU，空闲的线程将从其它线程的队列中「窃取」任务来执行；-（...此要求大大限制了利用并行性的能力；如果输入划分为多个部分，您只有在某个部分之前的所有部分都已完成后，才知道该部分的结果是否将包含在最终结果中。
概述 ava.util.concurrent.ForkJoinPool由Java大师Doug Lea主持编写，它可以将一个大的任务拆分成多个子任务进行并行处理，最后将子任务结果合并成最后的计算结果，并进行输出...，Fork/Join框架将依据这个并行级别的设定，决定框架内并行执行的线程数量。...ForkJoinPool还有另外两个构造函数，一个构造函数只带有parallelism参数，既是可以设定Fork/Join框架的最大并行任务数量；另一个构造函数则不带有任何参数，对于最大并行任务数量也只是一个默认值...2-3. fork方法和join方法 Fork/Join框架中提供的fork方法和join方法，可以说是该框架中提供的最重要的两个方法，它们和parallelism“可并行任务数量”配合工作，可以导致拆分的子任务...例如TX子任务或等待其它已存在的线程运行关联的子任务，或在运行TX的线程中“递归”执行其它任务，又或者启动一个新的线程运行子任务…… fork方法用于将新创建的子任务放入当前线程的work queue队列中
ForkJoinPool 背景描述 过去我们在线程池解决问题时，通常维护了一个阻塞的任务队列。每个工作线程在任务完成后，就会去任务队列里面寻找任务。...这种方式在我们执行数量较多且不互相依赖的任务时非常方便且高效。但是当我们需要执行一个很大的任务时，普通的线程池似乎就很难有什么帮助了。 在JDK7中新增了ForkJoinPool。...ForkJoinPool采用分治+work-stealing的思想。可以让我们很方便地将一个大任务拆散成小任务，并行地执行，提高CPU的使用率。...假如我们需要做一个比较大的任务，我们可以把这个任务分割为若干互不依赖的子任务，为了减少线程间的竞争，于是把这些子任务分别放到不同的队列里，并为每个队列创建一个单独的线程来执行队列里的任务，线程和队列一一对应...最终任务无法完成。 如果我们使用newCachedThreadPool，依然用上面的思路可以完成任务。但是每次子文件夹就会创建一个新的工作线程，这样消耗过大。
我们将介绍结构化并发的概念，然后讨论Java 21中一组预览类——它使将任务拆分为子任务、收集结果并对其进行操作变得非常容易，而且不会不小心留下任何挂起的任务。...3 上述实现的问题 如在上面代码中用Platform线程，则存在一个问题。获取TaskResult的get()方法将阻塞线程，由于与阻塞Platform线程相关的可扩展性问题，这代价可能很昂贵。...假设整个用例应在任何任务失败时就失败，代码将等到task1完成，然后抛异常。这不是我们的期望，它将为最终用户创建一个非常迟钝的体验。...因此，尽管用Java Future是处理可拆分为子任务的任务的一种不错方法，但还不够完美。开发须将用例的“感知”编码到逻辑中，但这很难！...： 一个DB任务 一个Rest API任务 目标是并行运行这些任务，然后将结果合并到单个对象中并返回。
1.1 JobManagerJobManager 具有许多与协调 Flink 应用程序的分布式执行有关的职责：它决定何时调度下一个或一组 task（调度的最小单位）、对完成的 task 或执行失败做出反应...Dispatcher Dispatcher 提供了一个 REST 接口，用来提交 Flink 应用程序执行，并为每个提交的作业启动一个新的 JobMaster。...结果就是一个 slot 可持有整个作业管道。允许 slot 共享有两个主要优点：Flink 集群所需的 task slot 和作业中使用的最大并行度恰好一样。...、子任务、以及它们之间的依赖关系。)...: JobManager将ExecutionGraph中的任务分配给TaskManager执行
但是，有时候需要执行的任务非常大，需要将任务拆分成多个小任务，并行执行以提高执行效率。...任务分区是一种将一个大型任务分解成多个子任务的技术，每个子任务可以在不同的进程或节点上并行执行，最后将所有子任务的结果合并为一个完整的结果。...任务拆分器任务拆分器通常是一个独立的组件，它可以将一个大型任务拆分成多个子任务。任务拆分器的实现方式可以根据具体业务需求来决定，例如可以按照数据块的大小或者数量来拆分任务。...任务拆分器通常将拆分后的子任务以消息的形式发送到消息队列中，供任务处理器消费。...任务处理器将从消息队列中接收到子任务，并在不同的进程或节点上并行执行。
补偿会同步执行，也就是说在离开事务前，边界事件会等待补偿完成。当补偿完成时，沿取消边界事件的任何出口顺序流离开事务子流程。 >>> 一个事务子流程只允许使用一个取消边界事件。...>>> 如果事务子流程中有嵌套的子流程，只会对成功完成的子流程触发补偿。 >>> 如果取消边界事件放置在具有多实例特性的事务子流程上，如果一个实例触发了取消，则边界事件将取消所有实例。...>>> 如果抛出补偿的范围中有一个子流程，而该子流程包含有关联了补偿处理器的活动，则当抛出补偿时，只有该子流程成功完成时，补偿才会传播至该子流程。...并行网关不需要“平衡”（也就是说，前后对应的两个并行网关，其入口/出口顺序流的数量不需要一致）。...>>> 包容网关不需要“平衡”（也就是说，对应的包容网关，其入口/出口顺序流的数量不需要匹配）。包容网关会简单地等待所有入口顺序流，并为每一条出口顺序流创建并行执行，不受流程模型中的其他结构影响。
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