singlefilght ，在go标准库中（"golang.org/x/sync/singleflight"）提供了可重复的函数调用抑制机制。通过给每次函数调用分配一个key，相同key的函数并发调用时，只会被执行一次，返回相同的结果。其本质是对函数调用的结果进行复用
我们都知道python因为其GIL锁导致每一个线程被绑定到一个核上，导致python无法通过线程实现真正的平行计算。从而导致大量的核算力的浪费。但是
win7系统蓝屏怎么办？电脑蓝屏是大家最常见的故障，那么win7系统蓝屏解决方法 是什么，今天跟大家分享下，希望能帮到大家。
总第509篇 2022年 第026篇 CompletableFuture由Java 8提供，是实现异步化的工具类，上手难度较低，且功能强大，支持通过函数式编程的方式对各类操作进行组合编排。相比于ListenableFuture，CompletableFuture有效提升了代码的可读性，解决了“回调地狱”的问题。本文主要讲述CompletableFuture的原理与实践，同时结合了美团外卖商家端API的异步化实战，希望能对从事相关开发的同学有所帮助或启发。 0 背景 1 为何需要并行加载 2 并行加载的实现
1、某分行部署的某台服务器内存占用过高,导致死机； 2、代码层面检查暂未发现问题，服务器硬重启持续一段时间后（3-5天）再次占满。
导语 ：2018年下半年，腾讯某数据中心进行了年度35kv高压电气试验（简称电试）工作，尽管准备足够充分，在电试变更过程中还是出现了出人意料的紧急情况……那么，我们是如何将形势转危为安的呢？ 背景 ①变更 基础设施变更为“在互联网数据中心（IDC）范围内，对为IT系统提供正常运行环境的基础设施进行的可能造成数据中心可靠性影响或潜在影响的操作”。简单来说，变更是突破系统稳定状态的操作过程，或多或少会降低系统冗余度并有潜在风险。变更的主要风险管理目标有两点： 1、在业务最低感知的情形下(无感知或轻感知
前面的一篇文章 Go singleflight：防缓存击穿利器 详细介绍 singleflight 包的使用，展示如何利用它来避免缓存击穿。而本篇文章，我们来剖析 singleflight 包的源码实现和工作原理，探索单飞的奥秘。
这个非常出色的基于轮询的新方案——我们编写了这个模型，我归功于 Alex 和 Aaron Turon，是他们提出了这个想法——不是由 Future 来调度回调函数，而是由我们去轮询 Future，所以还有另一个被称为执行器（executor）的组件，它负责实际运行 Future ；执行器的工作就是轮询 Future ，而 Future 可能返回“尚未准备就绪（Pending）”，也可能被解决就返回“已就绪（Ready）”。
函数说明 在计算机程序中，线程是一种很重要的资源，使用的恰当可以极大的提高程序的效率，也就是多线程的使用，但是多线程会让应用程序变得异常复杂，会占用大量的系统资源。就像QQ表情一样，每一个QQ表情的闪动都需要构建一个线程，如果用户使用了大量的表情，将会有多少个线程在运行，系统的性能将大大减少，甚至导致死机。在这种情况下，多线程变得不太合适了，那么什么机制适用于这种情况下呢，这就是线程池。
当iPhone手机系统遇到严重问题时，iPhone屏幕会变黑，即使长按电源键也无法开机。不用担心。本文将介绍3种方法帮助您解决iPhone黑屏死机的问题。
最近部门在招前端，作为部门唯一的前端，面试了不少应聘的同学，面试中有一个涉及 Promise 的一个问题是：
在前端开发过程中，常常遇到各种各样的问题和坑点。尤其是随着技术的不断发展和更新，新的问题也不断涌现。对于初学者而言，这些问题往往让人感到十分困惑和无助。因此，本文将旨在探讨一些前端开发过程中常见的问题和坑点以及解决方法，帮助读者更加深入地了解前端开发，并解决实际工作中遇到的问题。
过滤器可以选择性地从 request 中提取一些数据，将其与其他数据组合、修改，并将某个值作为 response 返回。过滤器的强大之处在于能够将其拆分为小的子集，然后在应用程序的各个部分中进行链式调用和重用。
在编程的时候，常常会遇到需要并行处理一些代码，最原始的做法就是创建不同的线程进行处理，但是线程之间的同步处理非常麻烦而且容易出错，如果要同时得到几个线程的结果并且通过这些结果进行进一步的计算，则需要共享变量或者进行线程间通信，无论如何都非常难以处理。另外，直接使用线程也使得代码灵活性不高，比如在双核机器上可能只希望使用两个线程执行代码，到了四核机器上就希望最多能有四个线程了。Future 能够提供一个高层的抽象，将计算任务的并发化和计算最终的执行方式分离，使得这类处理更为方便。Future 作为一个代理对象代表一个可能完成也可能未完成的值 1，通过对 future 进行操作，能够获取内部的计算是否已经完成，是否出现异常，计算结果是什么等信息。
服务器支撑着整个企业的信息数据，对公司的信息储存、业务开展、正常运作等等环节都具有着至关重要的意义。然而，服务器在日常运行过程中，由于其复杂的硬件结构、繁琐的运行原理，经常会出现一些大大小小的问题困扰着各位。下面精心整理一些服务器的常见问题汇总，帮助各位排忧解难。 1.系统蓝屏、频繁死机、重启、反映速度迟钝
在计算机程序中，线程是一种很重要的资源，使用的恰当可以极大的提高程序的效率，也就是多线程的使用，但是多线程会让应用程序变得异常复杂，会占用大量的系统资源。就像QQ表情一样，每一个QQ表情的闪动都需要构建一个线程，如果用户使用了大量的表情(GIF)，将会有多少个线程在运行，系统的性能将大大减少，甚至导致死机。在这种情况下，多线程变得不太合适了，那么什么机制适用于这种情况下呢，这就是线程池。
JDK 5 引入了 Future 模式。Future 接口是 Java 多线程 Future 模式的实现，在 java.util.concurrent 包中，可以来进行异步计算。虽然 Future 以及相关使用方法提供了异步执行任务的能力，但是对于结果的获取却是很不方便，只能通过阻塞或者轮询的方式得到任务的结果。阻塞的方式显然和我们的异步编程的初衷相违背，轮询的方式又会耗费无谓的 CPU 资源，而且也不能及时地得到计算结果，为什么不能用观察者设计模式当计算结果完成及时通知监听者呢？如 Netty、Guava 分别扩展了 Java 的 Future 接口，方便异步编程。
Win系统下，今天教你使用一行代码就可以让电脑卡的死机，可以发给朋友整蛊一下。友情提示：整蛊有的度，不要把别人惹恼了！
这篇文章纯属记录，不做教程使用，毕竟之前写过关于《Linux环境下SVN代码库从旧服务器迁移到新服务器的步骤详解》的文章，喜欢折腾的童鞋可以结合这两篇文章批量备份和还原SVN仓库，为什么这么说呢？因为上次备份之后我就感觉项目站点太多了，十几二十几个每次都一个一个使用命令太慢了，耽误时间，所以这次趁着服务器到期迁移就直接尝试使用批量备份和还原。
不知道大家在实际工作中有没有遇到过老版本 Go 调度器的坑：死循环导致程序“死机”。我去年就遇到过，并且搞出了一起 P0 事故，还写了篇弱智的找 bug 文章。
我们在上文《小朋友也能听懂的Rust网络编程框架知识-Tokio基础篇》对于Tokio的基础知识进行了一下初步的介绍，本文就对于Tokio的用法及原理进行进一步的介绍与说明。
PHP7.4 上月 28 号已经发布了。又带来了一些新特性。可以让我们的代码写的更少了。
相信大家回答这个问题没什么难度吧？通常问完创建方式，那么接下来就是问「1、2」跟「3」创建方式的不同了，只要说出「3」有返回值基本这个问题就过了，不管是出于好奇还是疑惑，我们今天来会会这个Callable。
前一篇分析了Spring WebFlux的设计及实现原理后，反应式编程又来了，Spring WebFlux其底层还是基于Reactive编程模型的，在java领域中，关于Reactive，有一个框架规范，叫【Reactive Streams】，在java9的ava.util.concurrent.Flow包中已经实现了这个规范。其他的优秀实现还有Reactor和Rxjava。在Spring WebFlux中依赖的就是Reactor。虽然你可能没用过Reactive开发过应用，但是或多会少你接触过异步Servlet，同时又有这么一种论调：异步化非阻塞io并不能增强太多的系统性能，但是也不可否认异步化后并发性能上去了。听到这种结论后在面对是否选择Reactive编程后，是不是非常模棱两可。因为我们不是很了解反应式编程，所以会有这种感觉。没关系，下面看看反应式编程集大者Reactor是怎么阐述反应式编程的。
d. call()方法，apply()方法，bind()方法 (this指向第一个参数)
Promise是异步编程的一种解决方案，它是一个对象，可以获取异步操作的消息，他的出现大大改善了异步编程的困境，避免了地狱回调，它比传统的解决方案回调函数和事件更合理和更强大。
在多线程或多进程应用程序中，通常会使用进程池来有效地管理和分发任务给多个工作进程。这样可以实现并行执行和提高性能。然而，在某些情况下，进程池中的进程可能会意外终止，导致意外行为和错误。 一个这样的场景是在未完成 future 的情况下终止进程。future 表示异步操作的结果，并用于检索工作进程执行的任务的结果。如果一个进程在 future 完成之前被终止，可能会导致各种问题。
上周处理了一下群活动的badjs，第一步是摆脱Script error.，捕获异常栈，找到自己是错在哪里~ 分享一下这个步骤 异步的切入点： 1、XMLHttpRequest.prototype.se
上周处理了一下群活动的badjs，第一步是摆脱Script error.，捕获异常栈，找到自己是错在哪里~ 分享一下这个步骤
最近在项目中用到了TI的ADS1256, SPI接口的24位高精度AD和NXP的K64来采集扭矩传感器正负20mv的电压信号，调试中发现Modbus通讯会丢失，尤其是在四个继电器动作的时候，四个继电器用来控制推拉杆电机，切换24V。随分析问题。ASD1256框图如下，具体芯片参数可以参考手册
在对它们的选择上，我的基本原则是：应用开发使用 Webpack，类库或者框架开发使用 Rollup。
死亡帽菇（Death cap mushrooms），拉丁学名Amanita phalloides，是一种大型真菌，在分类学体系中属于鹅膏菌科鹅膏菌属。又称之为毒鹅膏、有毒鹅膏、死帽蕈、鬼笔鹅膏等。毒鹅膏的菌盖很大，通常直径在5-15厘米。菌盖颜色以灰色、微黄、橄榄绿为主，雨后颜色往往更淡。
诸多行业中，程序员应该是一个比较特殊的群体，许多人一提起程序员，脑子里除了高新之外，总会不自觉的和木讷、拖沓联系在一起。而且现在的网络发达，网络中大量的黑程序员的段子，许多人根本没有接触过程序员，但看完那些段子之后，就会形成这样的印象。
上篇文章我们知道，Rust的Future是异步执行，await时是阻塞在当前的异步任务task上，直到完成。
APP容错能力测试主要针对软件的程序运行和数据保存进行模拟，对软件的性能、稳定性、可用性等进行全方位的检测。本文介绍了 APP容错能力测试的具体操作方法，在测试中需要注意控制好软件运行和数据保存间的时间间隔。因为 APP容错能力测试涉及到软件开发人员很大一部分知识层面，对数据资料和数据文件都有较高要求的计算机设备进行测试时可能会出现操作错误，如果处理不当会给计算机造成不必要的损坏等问题。所以为了能够让您更好地了解 APP容错能力，本文介绍了关于 APP容错能力测试中一些常见故障案例分析。如果您想了解更多关于 APP容错能力测试方面的知识或者是软件升级等相关方面知识，请继续往下阅读~
上一篇文章，讲述了Future模式的机制、缺点，CompletableFuture产生的由来、静态工厂方法、complete()方法等等。
filter是多个kernel的串联，每个kernel分配给输入的特定通道。filter总是比kernel大一维。
大家好，在《动手练一练，使用 React 和 Next.js 做一个简单的博客网站（上）》一篇文章里，我们一起了解了什么是 Next.js，并手工创建了一个简单的 Next.js 项目，学会了如何基于模板创建简单的页面，本篇文章，我们继续完善这个案例。
1. 定期检修、维护。服务器硬件的性能受使用寿命的影响，定期对设备进行检修和维护可以及时发现可能出现故障的各类情况。例如硬盘读写缓慢、异响、阵列中硬盘掉线等都是即将出现故障的前兆。
上篇文章主要分享了事件循环的问题，包括Node的事件循环和JS的事件循环。它们有很多相似之处。今天要聊的是日常中的异步编程实现方案。
作者：feix760 上周处理了一下群活动的 badjs，第一步是摆脱Script error.，捕获异常栈，找到自己是错在哪里~ 分享一下这个步骤 异步的切入点： 1、XMLHttpRequest.
◆ Pythonic的方式使用map和filter 列表迭代在python中是非常pythonic的使用方式 def inc(x): return x+1 >>> list(map(inc,range(10))) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # pythonic way >>> [inc(i) for i in range(10)] [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] def is_even(x): return x%2==0 >
（3）让函数的 this 指向这个对象，执行构造函数的代码（为这个新对象添加属性）
什么是函数式编程(Functional Programming, FP):FP 是编程范式之一.(还有面向过程编程、面向对象编程)
本篇的这个问题是一个开放性问题，HashMap 除了死循环之外，还有其他什么问题？总体来说 HashMap 的所有“问题”，都是因为使用（HashMap）不当才导致的，这些问题大致可以分为两类：
大家好，在上一篇文章 127个常用的JS代码片段，每段代码花30秒就能看懂（一）里，我分享了前21段代码，今天继续分享21段代码，希望对你的日常工作有所帮助。
当RAID出现： 1、RAID控制台里描述超过允许范围内的盘数异常，如RAID0里一块以上盘异常;RAID5(无热备)里2块以上盘异常;异常表现为OFFLINE或DDD、BAD等；2、服务器存储系统报警（喇叭或警示灯）；3、系统无法识别RAID 逻辑硬盘等问题时，现场工程师应该如何操作才能挽救数据呢？（此方案适用 IBM、HP、SUN、DELL、DFT、APPLE、联想、方正等品牌服务器;RAID0、RAID1、RAID2、RAID3、RAID4、RAID5、RAID6、HP ADG、RAID10、RAID50、RAID1E、RAID5E、RAID5EE等；NAS、DAS、SAN等。）
3.5 容错机制及依赖 一般而言，对于分布式系统，数据集的容错性通常有两种方式： 1）数据检查点（在Spark中对应Checkpoint机制）。 2）记录数据的更新（在Spark中对应Lineage血统机制）。 对于大数据分析而言，数据检查点操作成本较高，需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低，同时会消耗大量存储资源。 Spark选择记录更新的方式。但更新粒度过细时，记录更新成本也不低。因此，RDD只支持粗粒度转换，即只记录单个块上执行的单个操作，然后将创建RDD
早前有针对 Promise 的语法写过博文，不过仅限入门级别，浅尝辄止食而无味。后面一直想写 Promise 实现，碍于理解程度有限，多次下笔未能满意。一拖再拖，时至今日。
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