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RxJava 并行操作

我们知道并行并不是并发,不是同步,更不是异步。 Java 8新增了并行流来实现并行的效果,只需要在集合上调用parallelStream()即可。 System.out.println(s); } }); 如果要达到类似于 Java8 的 parallel 执行效果,可以借助 flatMap 操作符来实现并行的效果 flatMap.png flatMap会对原始Observable发射的每一项数据执行变换操作。 在这里,可以使用doFinally操作符来执行shutdown()。 doFinally操作符可以在onError或者onComplete之后调用指定的操作,或由下游处理。 增加了doFinally操作符之后,代码是这样的。

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JAVA并行-1.Java线程操作

1.进程和线程 进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统的基础。 面向进程的程序设计中,进程是程序的基本执行实体。 2.Java中的线程操作 2.1新建线程 2.1.2Thread线程类 关键字new创建一个线程对象,然后调用对象的start()方法: Thread t1 = new Thread(); t1.start Thread.yield(); } } } 2.3 中断线程 中断线程并不会使线程立即退出,而是给线程发送通知,线程接到通知后的操作由线程执行决定 Thread.sleep()函数 在循环体中,出现了sleep()或者wait()等操作,需要通过中断来识别。wait()在下一小节介绍,这里介绍sleep()方法。 t1.start(); t2.start(); } } 2.5 挂起(suspend)和继续执行(resume)线程 被挂起(suspend)的线程,需要等到resume()操作后才能继续执行

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    具有依赖关系的并行操作执行

    一、问题分析 我们知道,较之串行化的操作并行计算将多个任务同时执行,从而充分利用了资源,提高了应用的整体性能。对于多个互不相干的操作,我们可以直接按照异步的方式执行就可以。 二、采用并行操作执行器 使用我所提供的这样一个并行操作执行器(ParallelExecutor),可以帮我们解决这个问题。 首先对操作本身进行抽象,用以下三个属性来描述一个并行计算场景中的操作: Operation ID: 操作的唯一标识,字符类型 Action:操作具体执行的功能,使用Action代理表示 Depedencies :依赖操作列表 在使用ParallelExecutor对操作进行并行执行之前,我们需要通过ParallelExecutor的两个AddOperation方法添加需要执行的操作。 添加操作实现在两个重载的AddOperation方法中,逻辑并不复杂。当执行Execute方法对所有的操作进行并行执行的时候,需要调用Initialize方法对每个操作进行初始化。

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    具有依赖关系的并行操作执行

    一、问题分析 我们知道,较之串行化的操作并行计算将多个任务同时执行,从而充分利用了资源,提高了应用的整体性能。对于多个互不相干的操作,我们可以直接按照异步的方式执行就可以。 二、采用并行操作执行器 使用我所提供的这样一个并行操作执行器(ParallelExecutor),可以帮我们解决这个问题。 首先对操作本身进行抽象,用以下三个属性来描述一个并行计算场景中的操作:  Operation ID: 操作的唯一标识,字符类型  Action:操作具体执行的功能,使用Action代理表示  Depedencies :依赖操作列表 在使用ParallelExecutor对操作进行并行执行之前,我们需要通过ParallelExecutor的两个AddOperation方法添加需要执行的操作。 添加操作实现在两个重载的AddOperation方法中,逻辑并不复杂。当执行Execute方法对所有的操作进行并行执行的时候,需要调用Initialize方法对每个操作进行初始化。

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    操作系统丶并发并行和线程

    一丶操作系统   1.什么是操作系统: 操作系统是管理和控制计算机硬件与软件资源的计算机程序,是直接运行在"裸机"上的最基本的系统软件,任何其他软件都必须在操作系统的支持下才能运行.   2.硬件:硬件是由许多不同功能的模块化的部件组合而成的 ,并在软件的配合下完成输入丶处理丶存储丶和输出等四个操作步骤.另外还可根据它们的不同功能分为5类.     1.输出设备(显示器丶打印机丶音响等)     2.输入设备(鼠标丶键盘丶摄像头等)      二丶并发和并行   并行:并行是指两者同时执,比如有两条车道,在某一个时间点,两条车道都有车在跑:(资源够用,比如三个线程,四核的CPU) 并发:并发是指资源有限的情况下,两者交替轮流使用资源,比如只有一条车道 并发和并行的区别:     并行是从微观上,也就是在一个精确时间片刻,有不同的程序在执行,这就是要求必须有多个处理器     并发是从宏观上,在一个时间段上可以看出是同时执行的,比如一个服务器处理多个请求 早起单核CPU时候,对于进程也是微观上串行(站在CPU的角度),宏观上并行(站在人的角度看就是同时有很多程序在执行)   同步:所谓同步就是一个任务的完成需要依赖另一个任务时,只有等待被依赖的任务完成后

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    聊聊并行并行编程

    并行编程主要聚焦于性能,生产率和通用性上。 所谓性能,更像是可扩展性以及效率。不再聚焦于单个CPU的性能,而是在于平均下来CPU的性能。 并行和并发有着小小的区别:并行意味着问题的每个分区有着完全独立的处理,而不会与其他分区进行通信。并发可能是指所有的一切事务, 这可能需要紧密的,以锁的形式或其他的互相通信的方式形成的相互依赖。 因为并行编程的相对较难,导致工程师的生产率不会太高,会聚焦于更精密的细节,花费大量的时间。 并行任务变得复杂不仅仅在于之上的原因,更因为: 1.对代码,对任务的分割,这会导致错误处理以及事件处理更为复杂。如果并行程序之间会牵扯到交互,通信的时间成本,共享资源的分配和更新更为复杂。 2.并行访问控制,单线程的应用程序可以对本实例中的所有资源具有访问权,例如内存中的数据结构,文件之类的。

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    MySQL 8.0 – 用于在线 DDL 操作的 InnoDB 并行线程

    作者:Frederic Descamps 译者:徐轶韬 MySQL 8.0.27引入了一个新变量“innodb_ddl_threads”,用来控制 InnoDB 创建(排序和构建)二级索引的最大并行线程数 请注意,此功能还提供了在同一个 alter 语句中为一个表并行构建多个索引的可能性: SQL  alter table booking add index idx_2(flight_id, seat,

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    数据并行和任务并行

    OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhouxuanyuye/article/details/79949409 OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 关键词:OpenCL; data parallel; task parallel 数据并行化计算与任务并行化分解可以加快程序的运行速度。 这种办法对不同的数据使用相同的核函数,称为数据并行。 ? 图3. (task parallel) 另外还有一种就是任务并行化,可以使所有功能函数内部的语句并行执行,即任务并行化,如本文中的功能函数可以分解为“加减乘除”这四个任务,可以产生“加减乘除”四个核函数,让四个函数同时执行

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    java8-stream流操作串行与并行效率比对

    最近在看java8新特性时看到了stream,其中看到了stream支持串行与并行两种操作,本着实事求是的精神cosmo在实现环境验证了这两种操作的实际效率。 1M 96ms 163ms 10M 117ms 178ms 这么看起来在单次计算量较少的情况下并行操作并没有比串行操作快。 cosmo猜测是因为在数据规模较小、单次操作花费较小时,串行操作直接计算,而并行操作需先对数据分片后多线程处理。 1000 1089ms 308ms 10000 10068ms 2577ms 不出所料在增加单次计算的花费之后并行操作效率远高于串行操作。 由此可见并行操作并非一定比串行操作快,我们在使用时一定要注意应用场景。

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    C#数据并行和任务并行

    C# 并行任务——Parallel类 一、Parallel类       Parallel类提供了数据和任务的并行性; 二、Paraller.For()       Paraller.For()方法类似于 使用Paraller.For()方法,可以并行运行迭代,迭代的顺序没有定义。       在For()方法中,前两个参数是固定的,这两个参数定义了循环的开头和结束。 四、Parallel.Invoke()       Parallel.Invoke()方法,它提供了任务并行性模式。 Parallel.ForEach()用于数据并行性,Parallel.Invoke()用于任务并行性;

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    C#并行与多线程——Parallel并行

    这个命名空间提供了一系列的操作类来供我们对线程进行控制。 并行Parallel 在Parallel下面有三个常用的方法invoke,For和ForEach。 很直观的看出,使用Parallel.Invoke()之后,Run1和Run2是并行执行的,一共用时3s(3000ms左右),而直接运行Run1和Run2则耗时5s。 Parallel.For实际上是并行执行了循环,因为内部只是一个单纯的累加,因此效率差异明显,但是并非所有的场景都适合使用并行循环。 修改一下上面的方法。 ."); } 改为操作一个全局变量的累加,这个时候由于并行请求,需要等待调用内存中的全局变量num,效率反而降低。 同样的,由于并行处理的原因,For的结果并不是按照原有顺序进行的: public void ParallelForCW() { Parallel.For(0, 100, i => { Console.Write

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    TPU中的指令并行和数据并行

    高性能的多来自于并行,因此本文分别讨论了指令并行和数据并行的设计方法。 MatrixMultiply/Convolve 执行卷积或矩阵乘法操作. Activate 执行人工神经网络中的非线性操作和Pooling操作(如有) Write_Host_Memory 将结果从Unified Buffer写回CPU内存. 为了获得更高的性能,可以采用一系列的常规方法进行设计,包括 指令并行,即一次性处理更多指令,让所有执行单元高效运行 数据并行,即一次性处理多组数据,提高性能 后文会针对这两点做进一步描述,并简单讨论 MISD,多指令流单数据流,暂无商业实现 MIMD,多指令流多数据流,每个处理器用各种的指令对各自的数据进行操作,可以用在任务级并行上,也可用于数据级并行,比SIMD更灵活 由于TPU应用在规则的矩阵

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    Flink并行

    并行执行 本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。FLink程序由多个任务(转换/操作符、数据源和sinks)组成。任务被分成多个并行实例来执行,每个并行实例处理任务的输入数据的子集。 任务的并行实例的数量称之为并行性。 如果要使用保存点,还应该考虑设置最大并行性(或最大并行性)。当从保存点还原时,可以改变特定运算符或整个程序的并行性,并且该设置指定并行性的上限。 Flink中人物的并行度可以从多个不同层面设置: 1, 操作算子层面 2, 执行环境层面‘ 3, 客户端层面 4, 系统层面 5,设置slots 操作算子层 操作算子,数据源,数据接收器等这些并行度都可以通过调用他们的 执行环境为其要执行的操作算子,数据源,数据sinks都是设置了默认的并行度。执行环境的并行度可以通过操作算子显示指定并行度来覆盖掉。 例如,操作算子,数据源,数据接收器,并行度都设置为3,那么在执行环境层面,设置方式如下: val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

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    jenkins并行构建

    通过仔细分析你会发现,这些测试是可以并行执行的。就像原来只有一个测试人员,要测试4个浏览器,他只能测试完一个浏览器,再测试另一个浏览器,但是现在有4个测试人员,他们就可以同时进行测试。 很明显,Jenkins pipeline插件支持这种并行构建,并且使用起来也非常简单。 位于parallel块下的阶段都并行执行,而且并行阶段还可以被分到不同的Jenkins agent上执行。 如果希望所有并行阶段中的某个阶段失败后,就让其他正在执行的阶段都中止,那么只需要在与parallel块同级的位置加入failFast true就可以了。

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    并发与并行

    点击上方“晏霖”,选择“置顶或者星标” 曾经有人关注了我 后来他有了女朋友 2.2.1认识并发与并行 我们理解了什么是线程,以及线程与进程对关系,那么我们现在可以简单理解为,并发就是在同一时刻多个线程操作同一物理 百度百科中,并发是指在操作系统中,是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行,但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。 并行是指多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务。在开发中也是无时无刻用到并行操作,例如处理集合我们可以使用parallelStream()并行流处理方法,他是线程不安全,用的时候要注意。 区别三:当有多个线程在操作时,如果系统只有一个CPU,则它根本不可能真正同时进行一个以上的线程,它只能把CPU运行时间划分成若干个时间段,再将时间段分配给各个线程执行,在一个时间段的线程代码运行时,其它线程处于挂起状态 当系统有一个以上CPU时,则线程的操作有可能非并发。当一个CPU执行一个线程时,另一个CPU可以执行另一个线程,两个线程互不抢占CPU资源,可以同时进行,这种方式我们称之为并行(Parallel)。

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    FunDA(11)- 数据库操作并行运算:Parallel data processing

    FunDA最重要的设计目标之一就是能够实现数据库操作并行运算。我们先重温一下fs2是如何实现并行运算的。 如果我们需要对两个以上数据流进行并行处理的话,fs2提供了join(mergeN)函数: def join[F[_],O](maxOpen: Int)(outer: Stream[F,Stream[F, 品名:Believe 演唱:Justin Bieber 年份:2016 发行:Columbia Records Process finished with exit code 0 FunDA的另一个并行运算需求是并行对一长串数据元素进行一个函数的施用 (s1.toPar(updateYear))(3) s1是并行构建的数据源,s2是对数据源产生的元素进行并行的函数updateYear施用。 我们同样可以把产生的ActionRow用并行的方法来运算: val runner = FDAActionRunner(slick.driver.H2Driver) //并行运算函数 def

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    分布式训练中数据并行远远不够,「模型并行+数据并行」才是王道

    来自加州大学洛杉矶分校和英伟达的研究人员探索了混合并行化方法,即结合数据并行化和模型并行化,解决 DP 的缺陷,实现更好的加速。 数据并行化(Data parallelism,DP)是应用最为广泛的并行策略,但随着数据并行训练设备数量的增加,设备之间的通信开销也在增长。 这部分量化了使用数据并行策略的训练时间、使用模型并行策略的训练时间,以及使用混合并行策略的训练时间(详情参见原论文),并得出结论:在一定条件下,混合并行策略的效果优于仅使用 DP。 值得注意的是,使用专家手动布局操作的 Inception-V3 实现了 21% 的 MP 加速。而使用研究者开发的 DLPlacer 工具后,该模型可实现 32% 的 MP 加速。 ? 该工具可以通过提取模型中不同操作之间的并行化来实现资源最大化利用,同时最小化计算节点间移动数据的通信开销。 下图 6 展示了 DLPlacer 工具的工作流程: ?

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    .NET并行编程实践(一:.NET并行计算基本介绍、并行循环使用模式)

    阅读目录: 1.开篇介绍 2.NET并行计算基本介绍 3.并行循环使用模式 3.1并行For循环 3.2并行ForEach循环 3.3并行LINQ(PLINQ) 1】开篇介绍 最近这几天在捣鼓并行计算 既然是.NET并行计算,那么我们首先要弄清楚什么叫并行计算,与我们以前手动创建多线程的并行计算有何不同,好处在哪里;我们先来了解一下什么是并行计算,其实简单形容就是将一个大的任务分解成多个小任务,然后让这些小任务同时的进行处理 ; 下面我们将接触.NET并行计算中的第一个使用模式,有很多并行计算场景,归结起来是一系列使用模式; 3】并行循环模式 并行循环模式就是将一个大的循环任务分解成多个同时并行执行的小循环,这个模式很实用; 我们大部分处理程序的逻辑都是在循环和判断之间,并行循环模式可以适当的改善我们在操作大量循环逻辑的效率; 我们看一个简单的例子,看到底提升了多少CPU利用率和执行时间; 1 using System; ,我们在做对象相关的操作时基本上都在使用LINQ,很方便,特别是Select、Where非常的常用,所以.NET并行循环也在LINQ上进行了一个封装,让我们使用LINQ的时候很简单的使用并行特性; LINQ

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    GreatSQL重磅特性,InnoDB并行并行查询优化测试

    InnoDB并行查询优化怎么实现的? 根据B+树的特点,可以将B+树划分为若干子树,此时多个线程可以并行扫描同一张InnoDB表的不同部分。 操作系统:Docker 20.10.2,Docker容器下的CentOS Linux release 7.9.2009,Linux 4.15.0-29-generic。 #global级别,设置并行查询的开关,bool值,on/off。 默认off,关闭并行查询特性。可在线动态修改。 force_parallel_execute = ON #global级别,设置系统中总的并行查询线程数。 好了,直接查看结果对比数据: TPCH 并行扫描(默认参数)耗时(秒) 并行扫描(参数优化后)耗时(秒) 未优化前耗时(秒) 并行扫描 vs 未优化前的提升 提高查询并行读优化后提升 Q1 616.407015

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    python 合并行

    cu上的一个问题 http://bbs.chinaunix.net/viewthread.php?tid=1827378&page=1&extra=#pid13...

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