我们早在学习Verilog语言时就学过：相对于begin-end顺序执行的语句块，还存在fork-join并行执行的语句块。这些知识用起来已经很顺手了，但是当学习到SystemVerilog语言的时候，突然告诉你：其实fork-join还有两个失散多年的亲兄弟活着！那就是fork-join_any和fork-join_none！！！
今天，我们继续「Rust学习笔记」的探索。我们来谈谈关于「Rust学习笔记之并发」的相关知识点。
Dmitriy Setrakyan在最近为In-Memory数据网格 （IMDG）提供了一个很好的解释 - 现在我尝试为In-Memory Compute Grid（IMCG）提供一些类似的描述。
MIT 今年终于主动在 Youtube 上放出了随堂视频资料，之前跟过一半这门课，今年打算刷一下视频，写写随堂笔记。该课程以分布式基础理论：容错、备份、一致性为脉络，以精选的工业级系统论文为主线，再填充上翔实的阅读材料和精到的课程实验，贯通学术理论和工业实践，实在是一门不可多得的分布式系统佳课。课程视频和资料看这里。
要了解并发编程，首先要懂得与并行这个概念进行区分。并行是指两个事件同时进行，并发是CPU切换速度快，看起来像是每个任务同时进行一样。多线程是实现并发编程的一种方式，假设一个场景，在广州地铁高峰时段，一群人涌进地铁里，在不同的闸机口刷卡进去。在这个场景里，进地铁就是任务，每个人可以看出是并发的，而多个刷卡闸机口就是多线程。
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：
原文地址:http://www.dotnetcurry.com/dotnet/1360/concurrent-programming-dotnet-core 今天我们购买的每台电脑都有一个多核心的 CPU，允许它并行执行多个指令。操作系统通过将进程调度到不同的内核来发挥这个结构的优点。 然而，还可以通过异步 I/O 操作和并行处理来帮助我们提高单个应用程序的性能。 在.NET Core中，任务 (tasks) 是并发编程的主要抽象表述，但还有其他支撑类可以使我们的工作更容易。 并发编程 - 异步 vs. 多
业务流程模型和标记法（BPMN, Business Process Model and Notation）是一套图形化表示法，用于以业务流程模型详细说明各种业务流程。
在Python中，GIL是一个广为人知的概念，它影响了Python解释器的多线程执行。GIL（Global Interpreter Lock）是一种机制，它可以确保在同一时间只有一个线程在Python解释器中执行字节码。这意味着，尽管Python中有多线程的概念，但在实际执行过程中，同一时刻只有一个线程被允许执行。
G1（Garbadge First Collector）作为一款JVM最新的垃圾收集器，可以解决CMS中Concurrent Mode Failed问题，尽量缩短处理超大堆的停顿，在G1进行垃圾回收的时候完成内存压缩，降低内存碎片的生成。G1在堆内存比较大的时候表现出比较高吞吐量和短暂的停顿时间，而且已成为Java 9的默认收集器。未来替代CMS只是时间的问题。
C++11标准在标准库中为多线程提供了组件，这意味着使用C++编写与平台无关的多线程程序成为可能，而C++程序的可移植性也得到了有力的保证。另外，并发编程可提高应用的性能，这对对性能锱铢必较的C++程序员来说是值得关注的。
在第 11 章，我们讨论了几种可以明显加速训练的技术：更好的权重初始化，批量标准化，复杂的优化器等等。 但是，即使采用了所有这些技术，在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。
1. 简介 MySQL 5.6引入了基于schema的并行复制，即如果binlog events操作的是不同schema的对象，不是DDL，且操作的对象没有对其他schema的foreign key关联，则这些binlog events在slave上做重放的时候可以并行。slave上依然还是有一条IO线程负责从master拉取binlog并写入relay log，之前负责重放relay log的SQL线程现在作为coordinator线程，根据读取到的relay log里的binlog event，决定是
Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。使用官网的语句来介绍， Flink 就是 “Stateful Computations over Data Streams”。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
在开发工作中，尤其是对负载较大的服务端程序的开发，为充分发挥处理器多核性能，提高硬件资源利用率，增加系统吞吐量，少不了并发编程。并发编程一般通过多进程和多线程的方式实现。
批处理是企业级业务系统不可或缺的一部分，spring batch是一个轻量级的综合性批处理框架,可用于开发企业信息系统中那些至关重要的数据批量处理业务.SpringBatch基于POJO和Spring框架,相当容易上手使用,让开发者很容易地访问和利用企业级服务.spring batch具有高可扩展性的框架,简单的批处理,复杂的大数据批处理作业都可以通过SpringBatch框架来实现。
如今微服务架构讨论的如火如荼。但在企业架构里除了大量的OLTP交易外，还存在海量的批处理交易。在诸如银行的金融机构中，每天有3-4万笔的批处理作业需要处理。针对OLTP，业界有大量的开源框架、优秀的架构设计给予支撑；但批处理领域的框架确凤毛麟角。是时候和我们一起来了解下批处理的世界哪些优秀的框架和设计了，今天我将以Spring Batch为例，和大家一起探秘批处理的世界。 初识批处理典型场景 探秘领域模型及关键架构 实现作业健壮性与扩展性 批处理框架的不足与增强 批处理典型业务场景 对账是典型的批处理业务
以前需要异步执行一个任务时，一般是用Thread或者线程池Executor去创建。如果需要返回值，则是调用Executor.submit获取Future。但是多个线程存在依赖组合，我们又能怎么办？可使用同步组件CountDownLatch、CyclicBarrier等；其实有简单的方法，就是用CompletableFuture
以前需要异步执行一个任务时，一般是用Thread或者线程池Executor去创建。如果需要返回值，则是调用Executor.submit获取Future。但是多个线程存在依赖组合，我们又能怎么办？可使用同步组件CountDownLatch、CyclicBarrier等；其实有简单的方法，就是用CompeletableFuture
Flowable是一个使用Java编写的轻量级业务流程引擎。Flowable流程引擎可用于部署BPMN 2.0流程定义（用于定义流程的行业XML标准）， 创建这些流程定义的流程实例，进行查询，访问运行中或历史的流程实例与相关数据，等等。
开始之前，我们先澄清两个概念，「多核」指的是有效利用 CPU 的多核提高程序执行效率，「并行」和「并发」一字之差，但其实是两个完全不同的概念，「并发」一般是由 CPU 内核通过时间片或者中断来控制的，遇到 IO 阻塞或者时间片用完时会交出线程的使用权，从而实现在一个内核上处理多个任务，而「并行」则是多个处理器或者多核处理器同时执行多个任务，同一时间有多个任务在调度，因此，一个内核是无法实现并行的，因为同一时间只有一个任务在调度。
Python线程的保活主要是确保线程在执行过程中不被意外中断或终止。以下是一些方法可以帮助你保持Python线程的活性：
同步工具类都包含特定的结构化属性，封装了一些状态，这些状态觉得指定同步工具类的线程是继续执行还是等待。同时，提供了操作状态的方法。
硬件线程又叫做逻辑内核，我们可以在”任务管理器“中查看”性能“标签页，就能查看电脑的线程数，我们常说的四核八线程，就是指这个，当然这里的四核八线程，其中的八线程是超线程技术，也就是一个核心对应两个线程，从而从硬件层面提升执行性能。
大家好，从今天开始，我和大家一起来探讨 java 中线程的使用。线程是 java 知识体系中非常重要的一部分，我将写一系列的文章来详细的介绍 java 线程中需要掌握的知识。如果你是 java 线程的初学者，本系列文章你一定不要错过哦。
Fork/join介绍 Fork/join框架是java7提供的并行执行任务的框架,是把大任务分割成若干小任务,最后汇总若干小任务的执行结果得到最终的结果。它的思想与MapReduce类似。Fork把一个大任务分割成若干小任务,Join用于合并小任务的结果,最后得到大框架的结果。主要采取工作窃取算法。 工作窃取(work-stealing)算法是指某个线程从其它队列窃取任务执行。 [img] 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
Spring Batch 是什么？ 官网中介绍 Spring Batch is a lightweight, comprehensive batch framework designed to enable the development of robust batch applications vital for the daily operations of enterprise systems.（一款轻量的、全面的批处理框架，用于开发强大的日常运营的企业级批处理应用程序。）相对于他的特点定义我们肯定更倾向于他的使用的业务场景以及他是如何运作的。下面的篇幅将介绍整个springbatch的使用业务场景和它的结构原理以及如何去使用它们（最后会通过一个demo来演示）。 springbatch结合springboot 的demo：https://github.com/kellypipe/springbatch-springboot-demo
multiprocessing包是Python中的多进程管理包。它与 threading.Thread类似，可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以允许放在Python程序内部编写的函数中。该Process对象与Thread对象的用法相同，拥有is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()等方法。属性有：authkey、daemon（要通过start()设置）、exitcode(进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束）、name、pid。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类，用来同步进程，其用法也与threading包中的同名类一样。multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API，只不过换到了多进程的情境。这个模块表示像线程一样管理进程，这个是multiprocessing的核心，它与threading很相似，对多核CPU的利用率会比threading好的多。
本文介绍了MySQL中的binlog组提交及其在MySQL Replication中的作用。binlog是MySQL中一种二进制日志，用于记录数据库的更改历史。在MySQL Replication中，通过binlog实现主从复制。当主库发生更改时，binlog会记录所有更改，并将更改发送到从库。从库根据binlog中的更改来更新自己的数据，从而保持与主库一致。在MySQL中，使用binlog可以实现多种功能，如灾难恢复、数据迁移、只读实例等。
前面两节，我们运用了kotlin提供的简单协程去实现了一套更易用的复合协程，这些基本上是以官方协程框架为范本进行设计和实现的。虽然我们还没有直接接触kotlin官方协程框架，但对它的绝大多数功能已经了如指掌了。本节，我们来探讨一下官方协程框架的更多功能，并将其运用到实际的生产当中，在这里，我以在Android中使用kotlin官方协程框架为例进行讲述。
Spark是以TaskSetManager为单元来调度任务的。通常情况下，任务队列中只会有一个TaskSetManager，而通过多线程提交多个Job时，则会有多个TaskSetManager被丢到任务队列中。在有空闲资源的情况下，谁会从队列里被取出来执行就取决于相应的调度策略了。目前，Spark支持FIFO和FAIR两种调度策略。
事务简介 事务的核心是锁和并发，采用同步控制的方式保证并发的情况下性能尽可能高，且容易理解。这种方式的优势是方便理解；它的劣势是性能比较低。 计算机可以简单的理解为一个标准的打字机，尽管看起来计算机可以并行处理很多事情，但实际上每个CPU单位时间内只能做一件事，要么读取数据、要么计算数据、要么写入数据，所有的任务都可以看成这三件事的集合。计算机的这种特性引出了一个问题：当多个人去读、算、写操作时，如果不加访问控制，系统势必会产生冲突。而事务相当于在读、算、写操作之外增加了同步的模块，进而保证只有一个线程进入
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。
在Java中一般通过继承Thread类或者实现Runnable接口这两种方式来创建线程，但是这两种方式都有个缺陷，就是不能在执行完成后获取执行的结果，因此Java 1.5之后提供了Callable和Future接口，通过它们就可以在任务执行完毕之后得到任务的执行结果。
上一篇我们着重讲解了TPL任务并行库，可以看出TPL已经很符合现代API的特性：简洁易用。但它的不足之处在于，使用者难以理解程序的实际执行顺序。
多线程编程是现代软件开发中不可或缺的一部分。然而，随着线程数量的增加，我们需要确保线程之间的安全协调和资源共享。Semaphore（信号量）和 GIL（全局解释器锁）是一种强大的工具，用于实现多线程并发控制。在本文中，我们将深入探讨Semaphore和 GIL（全局解释器锁）的工作原理，示范如何使用Semaphore和 GIL（全局解释器锁）来解决常见的并发问题，并提供代码示例。
最近在研究Spring Boot中的异步处理，发现涉及到异步和多线程的很多知识点，就先写几篇关于异步与多线程的文章，带大一起回顾或学习一下相关的知识点。下面开始正文内容：
大家好,本文给大家介绍一下Elastic-Job 中错过作业重新触发的概念,配置与原理
Doug Lea 关于Java 7引入的他写的Fork/Join框架的论文 0. 摘要 这个框架通过（递归的）把问题划分为子任务，然后并行的执行这些子任务，等所有的子任务都结束的时候，再合并最终结果的
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
