对于这个问题，恰当类比就是抛接杂耍表演者，必须在空中抛接多个球，而不要让它们相互干扰。这是一项重大挑战。然而，通过正确的工具和思维模式，这项挑战是能应对的。...与 lock 语句不同，此类可便于指定代码是将内容写入对象，还是只从对象读取内容。这样一来，多个读取器可以同时进入，但在其他所有读写线程均已完成自己的工作前，拒绝任何写入代码访问。...，无论有多少线程在执行 Foo 方法，只要执行另一个 Read 或 Write 方法，就不会调用 Write 方法。...除非为每个检索方法都创建一个线程，否则此代码的运行速度比预期慢得多：99% 的所有执行时间可能会花在等待 HTTP 请求返回上。 在一个线程上运行此代码的效率很低，并且线程创建语法非常容易出错。...不过，通过重新思考如何使用 C#，并深入了解它的各方面功能，解决一些问题就变得更加简单了。目前形式的 OOP 不太易于重用，原因很多是因为它是强类型。
如果不熟悉 C# 或 Visual Basic 中的 lambda 表达式，请参阅 PLINQ 和 TPL 中的 Lambda 表达式。...该循环对源集合进行分区，并根据系统环境在多个线程上安排工作。 系统上的处理器越多，并行方法的运行速度就越快。 对于一些源集合，有序循环可能会更快，具体视源大小以及该循环要执行的工作类型而定。...编译并运行代码 可以作为 .NET Framework 的控制台应用程序或 .NET Core 的控制台应用程序编译代码。...Visual Studio 中有适用于 Windows 桌面和 .NET Core 的 Visual Basic 和 C# 控制台应用程序模板。..." Version="4.5.1" /> 要从命令行运行 .NET Core 控制台应用程序，请使用包含该应用程序的文件夹中的 dotnet run。
目前主流的4G LTE，属于超高频和特高频。。。 我们国家主要使用超高频： ? 随着1G、2G、3G、4G的发展，使用的频率是越来越高的。。。 为什么呢？ 因为频率越高，速度越快。。。...——小枣君宣 而且，恰好相反，其实基站数量越多，辐射反而越小！ 你想一下，冬天，一群人的房子里，一个大功率取暖器好，还是几个小功率取暖器好？ 大功率方案▼ ? 小功率方案▼ ?...基站越小巧，数量越多，覆盖就越好，速度就越快。。。 天线去哪了？ 大家有没有发现，以前大哥大都有很长的天线，早期的手机也有突出来的小天线，为什么后来我们就看不到带天线的手机了？ ?...这就是—— 波束赋形 波束赋形 在基站上布设天线阵列，通过对射频信号相位的控制，使得相互作用后的电磁波的波瓣变得非常狭窄，并指向它所提供服务的手机，而且能跟据手机的移动而转变方向。...这种空间复用技术，由全向的信号覆盖变为了精准指向性服务，波束之间不会干扰，在相同的空间中提供更多的通信链路，极大地提高基站的服务容量。 ? 直的都能掰成弯的。。。还有什么是通信砖家干不出来的？ ?
并发是为了提升程序的执行速度，但并不是多线程一定比单线程高效，而且并发编程容易出错。...当一条线程的时间片用完后，操作系统会暂停该线程，并保存该线程相应的信息，然后再随机选择一条新线程去执行，这个过程就称为“线程的上下文切换”。...当多个线程相互等待已经被对方占用的资源时，就会产生死锁。...两条线程相互等待已经被占用的资源，程序就死在这了。 死锁是并发编程中一个重要的问题，上面介绍的减少上下文切换只是为了提升程序的性能，而一旦产生死锁，程序就不能正确执行！ 如何避免死锁？...问题三：计算机资源会限制并发 误区：线程越多速度越快 在并发编程中，并不是线程越多越好，有时候线程多了反而会拉低执行效率，原因如下： 线程多了会导致上下文切换增多，CPU花在上下文切换的时间增多后，花在处理任务上的时间自然就减少了
我们在学习文件IO中，都会学习文件的读写操作，读操作（Output），将文件中的二进制数据读出来，写操作（Input）将内存中的二进制数据写入到硬盘中的文件中。...、将读取的文件二进制数据写入到磁盘中 代码实现 现在已经了解了原理，那么就开始代码实现吧！...这里其实为了做出一个正在下载的效果，让控制台用户有体验，做了很多不必要的操作 这里为了使得可以一次性下载多个文件使用异步的操作，来提升程序的下载接收量，其实大家也可以不用异步操作，使用线程来实现 最后实验一下...总结 这里还可以继续下载，同时还有一个问题，我们需要了解，就是在C#中，其实异步并不会新开一个线程，C#底层实现异步其实本质上是使用switch goto 来进状态跳转，也就是它并不会实际上加快处理速度...，但是可以加大程序的接收速度，也就是接收很快，但是处理不变，要加快处理还是得开线程，我们线程本身就是带有异步性的，所以这个程序使用线程实现可能是更好的。
所以该参数也就是一个内存buffer，一般来说越大索引速度越快。...其实MaxBufferedDocs和RAMBufferSizeMB这两个参数是可以一起使用的，一起使用时只要有一个触发条件满足就写入硬盘，生成一个新的索引segment文件。...RAMBufferSizeMB 控制用于buffer索引文档的内存上限，如果buffer的索引文档个数到达该上限就写入硬盘。当然，一般来说也只越大索引速度越快。...一般来说这些子索引需要合并成一个索引，也就是optimize()，否则会影响检索速度，而且也可能导致open too many files。...• 在你真的需要之前不要随意的优化optimize索引（只有在需要更快的搜索速度的时候） • 在多线程中共享一个IndexWriter 最新的硬件都是适合高并发的（多核CPU，多通道内存构架等），所以使用多线程添加文档将会带来不小的性能提升
在多线程程序中，一个线程必须等待的时候，CPU可以运行其它的线程而不是等待，这样就大大提高了程序的效率。...多线程的不利方面： 线程也是程序，所以线程需要占用内存，线程越多占用内存也越多； 多线程需要协调和管理，所以需要CPU时间跟踪线程； 线程之间对共享资源的访问会相互影响，必须解决竞用共享资源的问题； 线程太多会导致控制太复杂...，最终可能造成很多Bug； 接下来将对C#编程中的多线程机制进行探讨。...为了省去创建GUI那些繁琐的步骤，更清晰地逼近线程的本质，接下来的所有程序都是控制台程序，程序最后的Console.ReadLine()是为了使程序中途停下来，以便看清楚执行过程中的输出。...从运行结果可以看出: 1.如果只是 firstThread.Start(),注释掉 firstThread.Join()这个方法后,主线程并不会暂停[也就是说,firstThread 线程并不会马上执行
随着CPU技术的发展，CPU的执行速度越来越快，但是内存技术并没有太大的改变，这就导致内存中数据的读写速度和CPU处理数据的速度差距越来越大，CPU需要较长时间等待内存的读写，这就意味着CPU会出现空转的情况...目前市面上有的手机有多个CPU、一些CPU还有多核，每个CPU都可以运行一个线程，这就意味着主内存中的数据同时可能被多个线程同时读写，而CPU的高速缓存也是相互独立的，这就会导致主内存中数据的不一致的问题...happens-before先行发生原则 happens-before用于描述两个操作在内存中的可见性，通过保证数据的可见性，从而让应用程序免于数据竞争的干扰。...会发生指令重排的情况： 下面的代码： int a = 10; // 1 b = b + 1; // 2 由于操作2和操作1之间并不会相互影响，这种情况下CPU为了提高计算单元的利用率，一般会进行指令重排...但是我们要是把代码改成下面这种： int a = 10; // 1 b = b + a; // 2 由于操作2依赖操作1的执行，这种情况下就不会发生指令重排了。
然而，相比起 Python 扩张的速度，Python 代码的运行速度就显得有点逊色了。 在代码运行速度方面，Java、C、C++、C# 和 Python 要如何进行比较呢？...如果你还没有写过多线程执行的代码，你就需要了解一下线程锁的概念了。多线程进程比单线程进程更为复杂，是因为需要使用线程锁来确保同一个内存地址中的数据不会被多个线程同时访问或更改。...这会对 Python 程序的性能有什么影响？ 如果你的程序只有单线程、单进程，代码的速度和性能不会受到全局解释器锁的影响。...JIT 本身不会使执行速度加快，因为它执行的仍然是同样的字节码序列。但是 JIT 会允许在运行时进行优化。...这就意味着如果你的程序是多次重复相同的操作时，有可能会被优化器优化得更快。而且，Java 和 C# 是强类型语言，因此优化器对代码的判断可以更为准确。
去年初的时候，自己就获取了一套MT4行情和交易接口及相关调用资料，但一直未去深入研究，因为该接口就仅仅是一个DLL文件，需要在Window 的.Net 平台下用C#开发和调用，自己对C#并不熟悉,这种托管...整个接口的需求和流程其实自己已经非常清晰，唯一不足的地方是对VS2019和C#还不熟悉，但开发语言都是相通的，不懂不会的地方就查查书，或者百度及CSDN上搜索一下就好了。...现在回想过来，难点上除了本身对C#进行各种熟悉外，怎么优化速度和算法也花了不少时间，这里就通过缓冲区来实现数据的存储和传递，还有各种多线程的运行来实现了。...首先建立一个行情获取后台线程,通过API接口实时读取行情数据不断放入行情缓冲区中，再建立一个行情写库后台线程，读取行情缓冲区数据并写入数据库中。...每个交易账户也通过建立专门的后台线程来实现登录和交易，1个交易账户占用一个单独的后台线程，10个账户就建立10个单独的后台线程，在接收指令也进行了优化，每个交易线程并不直接从数据库中读取自己的交易指令，
CPU计算能力 CPU的计算能力由时钟频率(Hz)和内核数决定。时钟频率表示CPU每秒可以运行多少次。因此，时钟频率越高，程序执行速度越快。 另一方面，内核的数量决定了CPU的并行计算能力。...高速缓存主要是将一部分数据存储在主存中，以便硬件程序可以快速访问它们需要的数据。cache有L1、L2、L3三种类型。数字越小，速度越快，但容量越小。数字越小，缓存速度越快，但容量越小。...如果指定了路径，c#端不会消耗内存，因为它是在本机区域加载的。然而，如果像字节数组这样的数据是从c#端加载和处理的，并传递给c#端，那么c#端和本机端都会双重消耗内存。...如果存在多个繁重的进程，并且它们不相互依赖，那么如果可以通过在一定程度上同步进程来完成并行处理，则可以缩短程序执行时间。为了达到这样的速度，在游戏引擎中使用了许多并行进程。...如果您在编码之前的初始设计阶段就意识到它发生在哪里，那么返工的成本就可以减少，并且总开发效率趋于提高。 理想的执行流程是首先创建一个强调速度的原型，以验证游戏的感觉和核心。
我们知道，IndexWriter是当缓存中的容量达到一定的限制条件之后，才开始将缓存中的操作写入到硬盘中，事实上，如果我们把限制条件定的值越大，索引的速度是越快的。...而在索引目录中，如果segment文件越多，则搜索的速度会降低，segement文件越少，搜索的速度也就越快。...所以当我们设置MergeFactor的值越大的时候，搜索的速度就会越快，而合并segement的速度则会降低，也即索引的速度会降低。 2. 索引文件的结构 ? 这是，一个索引目录下的索引文件。...而当参数越小的时候，也即合并的文件越多的时候，消耗的时间和空间就越大。很显然，合并是为了让我们的搜索速度变的更快。...2.IndexWriter实例是完全线程安全的，多个线程可以同时调用它的任何方法.
IP，达到同一文件下载人数越多，下载速度越快的目的。...1）BT传输的优势是同时下载该项目人数越多时效果越明显，而且由于是所有C端都是资料来源，所以可以大大减轻服务器的带宽压力。...而且对于源头种子是不方便跟踪的，如果是热门影视资源，可以在短时间内实现快速传播。 2）多线程下载，提高速度 3）单个服务器出现问题，不会对用户造成太大影响 3、BT会不会存在什么不安全性？...现在的BT下载一般是下载什么也上传什么，不会对电脑中的所有文件进行上传，除非是特殊的软件而且经过授权。...大大节省带宽：BT的传输方式决定了在使用中可以通过彼此间传输，减少宽带的占用。但是在国内特殊的运营商环境（下行速度快，上行速度低）下，还是需要服务器补齐上传速度，即使如此，还是可以大大节省带宽成本。
在单核CPU时代，操作系统其实就已经能处理多线程并发任务了。处理器会给每个线程分配一个CPU时间片，线程会在获取的时间片内执行任务。 时间片的概念是什么？...而不会造成CPU资源浪费。 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。当我们开启微信、QQ、IDEA、数据库等，我基本上是感受不到处理器不断的进行时间片切换。...io bi: 每秒读取的块数 bo: 每秒写入的块数 system in: 每秒中断数，包括时钟中断。 cs: 每秒上下文切换数。...系统和 Java 程序自发性以及非自发性的调用操作，就会导致上下文切换，从而带来系统开销。 线程越多，系统的运行速度不一定越快。...那么我们平时在并发量比较大的情况下，什么时候用单线程，什么时候用多线程呢？ 一般在单个逻辑比较简单，而且速度相对来非常快的情况下，我们可以使用单线程。
由于Solr和ElasticSearch都是基于Lucene构建的，所以他们之间有很大程度的相似性，故而他们的一些优化策略基本也是通用的，面对越来越多的海量数据，如何优化全量索引的写入性能呢？...（一）硬件优化： （1）CPU加大，有利于并发写入 （2）内存提升，加大写入缓冲 （3）磁盘IO，使用SSD或者IO读写更快的磁盘 （4）网络IO，保证客户端与服务端的通信带宽充足 （二）服务端框架优化...： （1）加大shard的数目，理论上shard越多，写入速度越快 （2）设置较大的索引flush触发条件，ramBufferSizeMB 或者 maxBufferedDocs （3）写索引时，关闭副本...，因为同步索引会大大降低写入速度 （4）监控GC，调整JVM参数 如果Full GC频繁，加大JVM堆内存， 如果Yong GC频繁，加大新生代的比例，如果使用的是CMS垃圾收集器，必要时，可以关闭...，可以使用Hadoop或者Spark分布式集群构建索引 （2）如果公司没有大数据产品，可以使用多线程或者多进程并行构建索引 （3）使用批量提交 （4）减少commit次数，让服务端控制flush索引
IP，达到同一文件下载人数越多，下载速度越快的目的。...1）BT传输的优势是同时下载该项目人数越多时效果越明显，而且由于是所有C端都是资料来源，所以可以大大减轻服务器的带宽压力。...而且对于源头种子是不方便跟踪的，如果是热门影视资源，可以在短时间内实现快速传播。 2）多线程下载，提高速度 3）单个服务器出现问题，不会对用户造成太大影响 3、BT会不会存在什么不安全性？...现在的BT下载一般是下载什么也上传什么，不会对电脑中的所有文件进行上传，除非是特殊的软件而且经过授权。...大大节省带宽：BT的传输方式决定了在使用中可以通过彼此间传输，减少宽带的占用 提高下载速度 即使一个服务器出现问题，对用户下载影响也不大 可以通过bt的私有协议，对文件进行加密传输，实现防盗链功能
由于两条信号线周围的电磁场也相互抵消，故差分信号传输比单线信号传输电磁辐射小得多。此外，该传输标准采用电流模式驱动输出，不会产生振铃和信号切换所带来的尖峰信号，具有良好的EMI特性。...由于驱动器是恒流源模式，功耗几乎不会随频率而变化，而且单路的功耗非常低。...在接收端有一个高的直流输入阻抗（几乎不会消耗电流），所以几乎全部的驱动电流将流经 100欧的终端电阻在接收器输入端产生约 350mV的电压。...传输的并行输出越多，EMI就变得更加明显，此外，更快和更锐利的边缘率也使得高速据速率产生了更多的 EMI, 它们和并行的 LVTTL/LVCMOS 接口产生复合的 EMI， 这是由于在增加数据率的同时所有路径也会更快和更锐利...如前面所述，当许多输出并行传输时，每个信号传播越快，它产生的 EMI就越多。此外，信号间延时差也限制了信号可以传播的距离，在更快的数据速率下会变得更糟。
虽然对于 80% 的公司来说，单线程的 Redis 已经足够使用，但一些高并发和复杂的业务场景需要更大的 QPS。随着业务的不断发展，越来越多的公司面临着上亿的交易量，需要更高的性能和吞吐量。...在采用数据分区的 Redis 集群中，某些适用于单个 Redis 服务器的命令可能不再适用。例如，一些针对特定键值对的命令如果跨越多个节点，就会出现互相干扰和不一致的情况。...相比于 CPU，Redis 的性能瓶颈更多来自于两个方面：机器内存和网络带宽。在计算机的世界中，CPU的速度是远大于内存的速度的，同时内存的速度也是远大于硬盘的速度。...Redis 集群可以支持每秒数百万次的读取和写入操作，响应时间通常在微秒或毫秒级别。这种高速读写操作对于处理高并发、实时数据的场景非常有用。...对于内存系统来说，多次读写都是在一个CPU上，没有上下文切换效率就是最高的！既然单线程容易实现，而且 CPU 不会成为瓶颈，那就顺理成章的采用单线程的方案了。
，生态系统抵御干扰和维持其功能的能力正在受到越来越多的考验。...这些构建过程的独特组合不仅在时间和空间上影响微生物群落的组成，而且在与固有群落属性和特征的相互作用下(见下文)，影响它们对干扰的反应。...建模研究表明，在一系列不同的条件下(例如，干扰频率和强度)，干扰的高度空间碎片化可以增加组成和功能恢复力(86 90)，这可能是由于边缘效应的增加，即受干扰区域和未受干扰区域之间的距离越近，受干扰区域的重新定植速度越快...，种群恢复速度也越快(91)。...总之，越来越多的共识是，微生物恢复力受到在不同空间和时间尺度上运行并直接或间接影响不同微生物群落成员的各种特性和机制的相互作用的影响。
方法运行产生方法调用日志首先会经过checker进行检测，checker包含线程检测和方法检测（减少信息干扰），线程检测主要过滤类似于定时任务这种一直在不断的产生日志的线程，方法检测会在一定时间内检测方法调用的频率...Tracelog固定存储30万条数据（大约美团App使用6次以上的记录），如果满30万就删除早期的一部分数据再写入新的数据。操作越久，delete操作越多，CPU资源占比越大。...干扰日志太多影响分析问题 我们已经过滤掉了大部分的干扰日志，但还是会有一些代码执行比较频繁的方法会产生干扰日志。...，这样增加的识别判断几乎对原来的方法执行耗时不会产生任何影响，使用这种方案产生的日志就是开发者所期望的日志，经过几番测试之后我们的日志也能保留住用户6次以上的完整行为，而且CPU的占用时间也降低到了5%...增加的一些类型进行了特殊处理，在提高速度上对基本类型、集合、map等系统自带类型做了快速处理，clone完成的对象直接进行快照处理。
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