Linux中，%iowait 过高可能是个问题，严重的时候，它能使服务停止， 但问题是，多高才算高？ 什么时候应该担心呢？
.NET 运行时和库实现并发布几个 EventCounters，可用于识别和诊断各种性能问题。 通过本文，你可了解可用于监视这些计数器的提供程序及其描述。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。在如何在Ubuntu 14.04第1部分中查询Prometheus，我们设置了三个演示服务实例，向Prometheus服务器公开合成度量。使用这些指标，我们学习了如何使用Prometheus查询语言来选择和过滤时间序列，如何聚合维度，以及如何计算费率和衍生物。
异步任务具有生命周期。首先，任务是从协程创建的。然后安排在事件循环中独立执行。在某个时候，它会运行。
linux内核中会维护两个队列： 1）未完成队列：接收到一个SYN建立连接请求，处于SYN_RCVD状态 2）已完成队列：已完成TCP三次握手过程，处于ESTABLISHED状态 3）当有一个SYN到来请求建立连接时，就在未完成队列中新建一项。当三次握手过程完成后，就将套接口从未完成队列移动到已完成队列。 4）backlog曾被定义为两个队列的总和的最大值，Berkely实现中的backlog值为上面两队列之和再乘以1.5。 5）如果当客户端SYN到达的时候队列已满，TCP将会忽略后续到达的SYN，但是不会给客户端发送RST信息，因为此时允许客户端重传SYN分节。如果启用syncookies (net.ipv4.tcp_syncookies = 1),新的连接不进入未完成队列,不受影响 6）backlog 即上述已完成队列的大小, 这个设置是个参考值,不是精确值. 内核会做些调整
可以看到，当3个信号量被领取完之后，之后的线程会阻塞在领取信号的位置，当有信号量释放之后才会继续执行。
在开发定时任务时，如果任务执行周期较短，可能会导致任务在前一次执行尚未完成时就再次触发，从而产生重复执行的问题。为了解决这个问题，我们可以借助Redisson的RLock锁机制，确保任务只有在前一次执行完成后才能再次执行。本文将介绍如何使用Redisson RLock锁来避免定时任务的重复执行。
Hadoop离线数据分析平台实战——280新增用户和总用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 业务总述 在本次项目中只有两个地方需要新用户数据和总用户数据， 分别为用户基本信息分析模块和浏览器分析模块， 它们的区别主要就是统计分析的维度不
之前的两篇文章中，我们介绍了异步编程，也介绍了线程池的基本概念。也说了，线程池的实现天生也实现了异步任务，允许直接向线程池中进行任务的提交与结果获取。
事务是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元，狭义上的事务特指数据库事务。事务具有ACID属性。
事务是一组不可分组的操作集合，这些操作要么都成功执行，要么都取消执行。最典型的需要事务的场景是银行账户间的转账：假如 A 账户要给 B 账户转账 100 元，那么 A 账户要扣减 100 元，B 账户要增加 100 元，这两个账户的数据变更都成功才可算作转账成功。
CountDownLatch实际上是一种闭锁实现。闭锁：是一种同步工具类，可以延迟线程的进度知道其到达终止状态——《Java并发编程实战》。这个怎么解释呢？简单来说，就是有1个线程需要等待其余10个线程都执行完毕后再执行，这个时候就可以使用闭锁，也即CountDownLatch（当然闭锁的实现并不止这一种）。关于对闭锁的详细解释请参考《Java并发编程实战》P79。 CountDownLatch中有一个计数器，该计数器通过构造方法传递，表示需要完成的工作。有两个主要的方法：countDown——表示计数器减
为了执行网络I/O，一个进程必须做的第一件事就是调用socket函数，指定期望的通信协议类型
Hadoop离线数据分析平台实战——320会话分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 会话分析主要同时计算会话个数和会话长度， 主要应用在用户基本信息分析模块和浏览器信息分析模块这两部分。 会话个数就是计算u_sd的唯一个数，长度就
(tablename是你的表的名字)方法来进行修复元数据。 上面是一层分区的情况执行的。
关于Task的使用，一直都是半知半解，最近终于有时间详细的看了一遍MSDN，作为备忘录，将心得也记录下来和大家分享。
mysql 是关系型数据库 开源，免费 什么是事务 事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消。也就是事务具有原子性，一个事务中的一系列的操作要么全部成功，要么一个都不做。 事务的结束有两种，当事务中的所以步骤全部成功执行时，事务提交。如果其中一个步骤失败，将发生回滚操作，撤消撤消之前到事务开始时的所以操作。 事务的 ACID 事务具有四个特征：原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔离性（ Isolatio
时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片，即该进程允许运行的时间，使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时 间片结束时进程还在运行，则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在 宏观上：我们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。但在微观上：由于只有一个CPU，一次只能处理程序要求的一部分，如何处理公平，一 种方法就是引入时间片，每个程序轮流执行。 分时操作系统是把CPU的时间划分
最近在研究写一个棋牌客户端对接网狐的服务器，进展还比较顺利，客户端使用cocos2dx引擎，把我自己的网络库和网狐的数据封装机制对接工作已经做完，登陆、注册服务器，以及房间信息读取这些都已经完成，目前剩下具体的游戏客户端渲染工作尚未完成。
更多 https://mp.weixin.qq.com/s/nW8pa1qYgBtGxolMWYH6kA
数据库管理系统必须保证被强行终止的事务对数据库和其他事务没有任何影响 ——恢复机制
SIP的第四期结束了，因为控制策略的丰富，早先的的压力测试结果已经无法反映在高并发和高压力下SIP的运行状况，因此需要重新作压力测试。跟在测试人员后面做了快一周的压力测试，压力测试的报告也正式出炉，本来也就算是告一段落，但第二天测试人员说要修改报告，由于这次作压力测试的同学是第一次作，有一个指标没有注意，因此需要修改几个测试结果。那个没有注意的指标就是load average，他和我一样开始只是注意了CPU，内存的使用状况，而没有太注意这个指标，这个指标与他们通常的限制（10左右）有差别。重新测试的结果由于这个指标被要求压低，最后的报告显然不如原来的好看。自己也没有深入过压力测试，但是觉得不搞明白对将来机器配置和扩容都会有影响，因此去问了DBA和SA，得到的结果相差很大，看来不得不自己去找找问题的根本所在了。
本文介绍了一个使用HTML、CSS和JavaScript实现的无JavaScript的Todo应用。通过使用CSS的伪类选择器，可以实现添加、删除、编辑和标记任务的功能。同时，通过存储和访问数据，可以在不依赖JavaScript的情况下进行实时更新。
我们先看一下源码（我已经进行过整理的源码，主要方面大家去理解里面的实现逻辑，若想看完整的源码建议大家可以自行查看本机安装的 tornado 版本中的源代码），在源码中我做了一些批注，这样有利于大家更好的去结合代码来深入了解 其内部的运作。
先上一段代码： package test; public class Program { public static int i = 0; private static class Next extends Thread { public void run() { i = i + 1; System.out.println(i); } } public static void main(
早前的旧文中，我分享了使用 java.util.concurrent.Phaser 在处理大量异步任务场景下的使用。其中用到了phaser类的重要特性 可以灵活设置同步数量，在使用过程中注册新的同步对象。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 MongoDB作为领先的NoSQL，为了支撑更多的需求场景，也在不断完善其功能。从早期支持大吞吐量读/写操作的MMAPv1存储引擎，到引入支持高并发操作的WiredTiger存储引擎，以及对事务功能的持续演进，MongoDB不仅保留了最初的架构优势，同时又汲取了其他数据库的优点。 MongoDB从 3.0版本引入WiredTiger存储引擎之后开始支持事务，MongoDB 3.6之前的版本只能支持单文档的事务，从MongoDB 4.0版本开始支持复制集部
用css实现一个todo应用程序，但不是TodoMVC那样的设计，它不使用JavaScript，而是所有的交互都是由CSS驱动的。
本文算是一次队列的学习笔记，Queue 模块实现了三种类型的队列，它们的区别仅仅是队列中元素被取回的顺序。在 FIFO 队列中，先添加的任务先取回。在 LIFO 队列中，最近被添加的元素先取回(操作类似一个堆栈)。优先级队列中，元素将保持排序( 使用 heapq 模块 ) 并且最小值的条目第一个返回。
Netflix(Nasdaq NFLX)，也就是网飞公司，成立于1997年，是一家在线影片[租赁]提供商，主要提供Netflix超大数量的[DVD]并免费递送，总部位于美国加利福尼亚州洛斯盖图。1999年开始订阅服务。2009年，该公司可提供多达10万部DVD电影，并有1千万的订户。2007年2月25日，Netflix宣布已经售出第10亿份DVD。
ConfigureAwait（true） 和 ConfigureAwait（false
今天我们来看一下 Future 这个对象。从字面意思来看有“未来，将来......”之意义。那它在Tornado 构建的体系中扮演者什么样的角色呢？我们先看一下它的源码：
在Java并发编程中，Callable和Future是两个非常重要的接口。它们提供了一种实现多线程任务并获取结果的机制，可以更好地管理线程的执行和返回结果。本文将深入介绍Java中的Callable和Future接口，包括它们的定义、使用方法以及一些常见的应用场景。
使用setTimeout()或者setInterval()使用这两个函数定时调用一段代码。这是其原理。
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为什么面试的时候，面试官总爱问你底层原理。因为复杂系统的设计总是可以相互借鉴的。MVCC 正是这样的一个知识点。
ID1：Critical Warning警告状态 RAW数值显示0为正常无警告，1为过热警告，2为闪存介质引起的内部错误导致可靠性降级，3为闪存进入只读状态，4为增强型断电保护功能失效（只针对有该特性的固态硬盘）。
HTTP的请求方式共分为OPTIONS、GET、HEAD、POST、PUT、DELETE、TRACE和CONNECT八种（注意：这些方法均为大写），其中比较常用的为GET和POST。
事务(Transaction)是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。
专栏链接 https://blog.csdn.net/shiliang97/category_9294537_2.html
SAP 启用了HUM和QM的前提下，无法对采购订单的收货在质量放行前执行部分退货!
python内置的queue模块实现了三种类型的队列，因此没有必要重复造轮子，它们的区别仅仅是条目取回的顺序。在 FIFO 队列中，先添加的任务先取回。在 LIFO 队列中，最近被添加的条目先取回(操作类似一个堆栈)。优先级队列中，条目将保持排序( 使用 heapq 模块 ) 并且最小值的条目第一个返回。
事务具有四个特征： 原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔离性（ Isolation ）和持续性（ Durability ）。这四个特性简称为 ACID 特性。
1、您的应用程序必须使用正式的图像。正式的文字，在上板时不要出现测试类图像，例如一个母亲婴儿商店，你上传了一个不相关的图片。或者用测试字眼写的图像，都不能。文本中也不能出现测试类的单词，如测试等。如果您以前在后台上传过测试字眼的产品，请先删除它并重新登录。
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。
在并发编程中，任务通常通过多个进程异步执行，以提高性能和资源利用率。Python中的concurrent.futures等库提供了一种方便的方式来管理这些任务及其关联的Future对象。然而，有时候我们可能会遇到一个问题，即在一个进程池中的进程在一个Future尚未完成或处于待处理状态时突然终止。在本篇博客文章中，我们将探讨这个问题的可能原因，并讨论一些处理方法。
假设现在有 3 个线程在运行，需要在主线程中得知他们的运行结果；可以分为以下几步：
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