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。 并发是逻辑上的同时发生（simultaneous），而并行是物理上的同时发生。...来个比喻：并发是一个人同时吃三个馒头，而并行是三个人同时吃三个馒头。 二： 并行(parallel)：指在同一时刻，有多条指令在多个处理器上同时执行。...并发(concurrency)：指在同一时刻只能有一条指令执行，但多个进程指令被快速的轮换执行，使得在宏观上具有多个进程同时执行的效果，但在微观上并不是同时执行的，只是把时间分成若干段，使多个进程快速交替的执行...并行在多处理器系统中存在，而并发可以在单处理器和多处理器系统中都存在，并发能够在单处理器系统中存在是因为并发是并行的假象，并行要求程序能够同时执行多个操作，而并发只是要求程序假装同时执行多个操作（每个小时间片执行一个操作...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)。
需求 在app列表首页,展示多个item,并有分页;而每个item里后台都会调用一个http请求,判断当前item的状态 分析 为了更好的用体验,无疑需要使用多线程并行处理http请求,而且还需要拿到每个线程的执行结果...如何拿到所有线程的执行结果 对于第一个问题,还是很好解决的,使用并发包( java.util.concurrent)下面的ThreadPoolExecutor类创建线程池,阿里巴巴Java开发手册上推荐使用该类创建线程池...,传统的Thread无法拿到执行结果,由于run方法无返回值,通过ThreadPoolExecutor类图发现: ?...继承了AbstractExecutorService、ExecutorService,对ExecutorService中的invokeAll方法产生极大的兴趣,仔细阅读注释,其实这个方法用来并行执行任务...超时时间为每个FutureTask执行超时时间,这里设置成3s,这里的3s超时时间是针对的所有tasks，而不是单个task的超时时间,如果超时，会取消没有执行完的所有任务，并抛出超时异常,源码如下:
Pool类 在使用Python进行系统管理时，特别是同时操作多个文件目录或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。...Pool类可以提供指定数量的进程供用户调用，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，就会创建一个新的进程来执行请求。...e2 = time.time() print "并行执行时间：", int(e2-e1) print rl 执行结果： shunxu: 顺序执行时间： 6 concurrent:...并行执行时间： 2 [1, 4, 9, 16, 25, 36] 上例是一个创建多个进程并发处理与顺序执行处理同一数据，所用时间的差别。...其实这跟进程调度有关，当有多个进程并行执行时，每个进程得到的时间片时间不一样，哪个进程接受哪个请求以及执行完成时间都是不定的，所以会出现输出乱序的情况。那为什么又会有没这行和空行的情况呢？
问题 这篇文章由之前的并行执行任务发展而来,如何生成task,在之前的文章中,生成task方式如下: Abstract Task: public abstract class BasicUserFilter...public Long userId; @Override public UserFilterDto call() throws Exception { try { //每个执行任务调用同一个方法...，使用了策略模式,添加每一个任务都必须新增一个实体类,且实现BasicUserFilter或者重写自己的 call方法,有木有比较好的方法解决这种繁琐的任务类构建呢。...方案 解决切入点，就是所有的任务类都执行了相同的逻辑，且调用了入参不同的方法而已，无疑使用代理模式去动态生成任务类,思路有了，代码实现也边的简单起来。...下面使用java InvocationHandler创建动态代理类.
写一篇算python优化logstash的方案。 其实大家都知道logstash调用grok来解析日志的话，是要消耗cpu的成本的，毕竟是需要正则的匹配的。...根据logstash调优的方案，咱们可以预先生成json的格式。 我这边基本是python的程序，怎么搞尼 ？ 有两种方法，第一种方法是生成json后，直接打入logstash的端口。...还有一种是生成json写入文件，让logstash做tail操作的时候，把一行的日志数据直接载入json就可以了。 python下的日志调试用得时logging，改成json也是很好改得。...另外不少老外已经考虑到这样的需求，已经做了python logstash的模块。...以上这篇python 串行执行和并行执行实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
文章也可参考: 我的个人博客 1. 内建方法map 内建map方法可以通过一个序列的方式来实现函数之间的映射, 并且串行执行。...那如果再优化一下，实现并行调用add方法， 应该怎么做呢？在python里也好实现, 利用multiprocessing模块就可以。...10:25.693409 leave add func... 2016-04-05 15:10:25.693458 leave add func... [3, 7, 11] 由上可以见， 我们已经实现了并行执行...一般来说, 使用进程池(multiprocessing pool)来执行CPU密集型的任务, 这样可以利用到多核的好处， 理论上(池越大)核越多速度越快; 使用线程池(threading)来处理IO型任务..., 则有个最佳线程池大小, 要根据实际情况来调节这个池的size(线程过多时, 切换线程的开销将严重影响性能)。
在下图中，假设集群总共有12个cpu-vcore分配给Executor使用，那么就会有12个Task并行执行写入，最终生成12个文件。 从充分利用资源的角度来看，这样的设计无疑是最佳的。...带着这样的思路，做一番调研与实践。 上述思路可以总结为：通过一个SparkContex并行提交多个Job，由Spark自己来调度资源，实现并行执行。...基本可以明确以下两点： Spark支持通过多线程在一个SparkContext上提交多个Job，每个线程里面的Job是顺序执行的，但是不同线程的Job是可以并行执行的，取决当时Executor中是否有充足的...，目前继承的有下图这些，当开启自适应则调用的是AdaptiveSparkPlanExec#executeCollect方法： 其中自适应查询包adaptive的QueryStageExec有两个继承类...以上就是对SparkSQL并行执行多个Job的所有探索，与一个Job转成DAG从而划分层多个Stage不是同层次的原理，希望能帮助到大家！
文中提供出一种用于并行执行一组具有依赖关系的操作的解决方案，这不由得想起我在一年之前写的一个具有相同的功能的组件。于是翻箱倒柜找了出来，进行了一些加工，与大家分享一下。...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。...：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。...每次事件触发，C1上的计数器将会减1，如果计数器为0，则表明所有的依赖操作执行结束，则执行C1相应的操作。 四、具体实现 现在我们来看看详细设计和具体实现。首先通过下面的类图看看涉及到的所有类型。
，越来越多的开发人员使用并行流（parallel）这一特性提升代码执行效率。...但是，作者发现在 Tomcat 容器中使用并行流会出现动态加载类失败的情况，通过对比 Tomcat 多个版本的源码，结合并行流和 JVM 类加载机制的原理，成功定位到问题来源。...contextClassLoader，进而避免了Tomcat应用中由并行流带来的类加载器内存泄露。...三、总结 在开发过程中，如果在计算密集型任务中使用了并行流，请避免在子任务中动态加载类；其他业务场景请尽量使用线程池，而非并行流。...总之，我们需要避免在Tomcat应用中通过并行流进行自定义类或者第三方类的动态加载。
在下图中，假设集群总共有12个cpu-vcore分配给Executor使用，那么就会有12个Task并行执行写入，最终生成12个文件。 从充分利用资源的角度来看，这样的设计无疑是最佳的。...带着这样的思路，做一番调研与实践。 上述思路可以总结为：通过一个SparkContex并行提交多个Job，由Spark自己来调度资源，实现并行执行。...基本可以明确以下两点： Spark支持通过多线程在一个SparkContext上提交多个Job，每个线程里面的Job是顺序执行的，但是不同线程的Job是可以并行执行的，取决当时Executor中是否有充足的...Job数： 上图中看到明显开启spark.sql.adaptor.enabled=true情况下生成的并行Job更多，下面我们分析一下两种情况的执行计划。...，目前继承的有下图这些，当开启自适应则调用的是AdaptiveSparkPlanExec#executeCollect方法： 其中自适应查询包adaptive的QueryStageExec有两个继承类
现在现总结下并行加载多个js的方法： 1，对于动态createElement('script')的方式，对所有浏览器都是异步并行加载的。...这里所说的并行不仅仅指的是 js并行加载，也包括js和其他资源比如图片，iframe的加载。...但是此种方式在Firefox的2.0 3.0 3.1版本和opera 9.63 下是可以顺序执行的。...但是由于Kyle的提议，现代浏览器都可以通过对动态创建的script元素设置属性async=false来使 js顺序执行。 ...2，可以通过document.write('')的方式来并行加载（IE，现代浏览器）和顺序执行。 3，通过xhr加载js。
---- 概述 在讨论Oracle的性能问题时，通常要假设一个前提，那就是这个系统是OLTP还是OLAP（或者说数据仓库系统）。...只有在这个前提下，讨论一些性能问题才有意义，因为这两类系统太不一样了，甚至很多技术是相悖的。...---- 并行和OLAP系统 如果讨论数据库性能方面的问题，这个技术就不应该忽略，如果要把并行也像上面划一个使用范围的话，我认为应该是OLAP系统的一个重要的技术。...实际上，在一个并行执行的过程中，还存在着并行服务进程之间的通信问题。...---- 读懂一个并行处理的执行计划 搞清楚了并行执行的内部机制，就很容易读懂一个并行处理的执行计划了。 ? 缩进最深的首先执行，依次类推 执行步骤： （1）并行服务进程对t表进行全表扫描。
这是杂货铺的第452篇文章 《使用并行创建主键约束的“奇葩”过程》这篇文章发到技术讨论群，得到了很多朋友的建议和反馈，更深层次地对问题进行了理解。 老师和朋友的发言摘要。...实在等不下去了，中止后通过并行创建的主键，很快就完成了。如果要避免这种情况，imp还要加constraints=N。...还有，并行创建完索引后，最好是再把并行度属性改成1，不然以后遇到这个索引的fast full scan，就会自动使用并行。并行创建索引，然后alter table增加主键。...alter table ... add primary key(ID) using index PK_A novalidate;，加了novalidate，这命令是秒级完成，如果不加这个，需要很长时间才执行完...而且这个全表扫描还不是direct path read，而是scattered read，即使表上设置了并行也不能并行，所以，这个novalidate很重要。
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/53906996 有没有一种比较通用的并行执行多个SQL脚本的方法呢？...每种数据库都提供命令行接口执行SQL语句，因此最容易想到的就是通过初始化多个并发的会话并行执行，每个会话运行一个单独的查询，用来抽取不同的数据部分。...('2008-01-31','yyyy-mm-dd'); 通过简单的shell脚本，可以从命令行接收并行度参数，使这些调用并行执行。...等到循环里面的命令都结束之后才执行接下来的date命令。用这个示例说明并行执行多个SQL脚本文件（这里多次执行同一个文件a.sql，当然实际中应该是多个不同的SQL文件）。...而且所有并行技术都会使用更多的CPU和I/O资源，因此在执行任何并行抽取技术前需要评估对系统性能的影响。我们应该控制并发进程的个数，不然会影响系统其它进程的运行。
记得有一次问起，一个主域下，如果把图片放在子域下，资源会并发下载吗，当时我回答是会的，后来空下的时候找到一些相关的资料。...浏览器 HTTP/1.1 HTTP/1.0 IE6、7 2 4 IE8 6 6 FF2 2 8 FF3 6 6 Safari3、4 4 4 Chrom1、2 6 6 Opera9、10 4 4 浏览器执行...“每个服务端最大连接数”的限制是根据URL上的主机名，而不是解析出来的IP地址。...先看一下一个完成的location的组成： ?...在使用IE6/7加载4张图片： 2张来自a.com 2张来自www.a.com 4张图片将并行下载，而子域与主域的主机名也是不同的，例如：百度首页 主机名为www.baidu.com 而百度MP3的主机名则为
今天被同事问了一个简单又不简单的问题，一个spark app里面有两个job，那么，他们可以并行执行吗？...首先我们要了解一点，我们写的代码同一个线程都是按照顺序执行的，那么我们的job应该都是串行一个个执行。。。但真是这样么？...我们可以想想平时提交多job的任务，在webui上是不是一开始只看见一个job，一个执行完了才会有下一个。 那么如何并行呢？...其实我们可以通过简单的多线程实现，只要我们的driver能读到多个action，那么他会把任务都提交上去，也就实现了我们job并行。...我们知道流处理是不间断的，会一遍又一遍重复去执行你的任务，这个时候如果你说是一条线程从头到尾，那就玩不下去了，那么这个时候spark是怎么处理的呢？
Fork/Join框架简介 从JDK1.7开始，Java提供Fork/Join框架用于并行执行任务，它的思想就是讲一个大任务分割成若干小任务，最终汇总每个小任务的结果得到这个大任务的结果。...，所有线程都从这个工作队列中取任务），当自己队列中的任务都完成以后，会从其它线程的工作队列中偷一个任务执行，这样可以充分利用资源。...[API注释] ForkJoinPool与其它的ExecutorService区别主要在于它使用“工作窃取”：线程池中的所有线程都企图找到并执行提交给线程池的任务。...简单的理解就是再创建一个子任务。 join() 当任务完成的时候返回计算结果。 invoke() 开始执行任务，如果必要，等待计算完成。...ForkJoinWorkerThread代表ForkJoinPool线程池中的一个执行任务的线程。
谷歌的张量处理单元（Tensor Processing Unit，后文简称TPU）是完成较早，具有代表性的一类设计，基于脉动阵列设计的矩阵计算加速单元，可以很好的加速神经网络的计算。...本文主要探讨从架构设计上看，TPU时如何做高性能和高效能的设计。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。...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...为了解决这一问题，很直接的想法时每个周期发射多条指令（另一个方法时让执行单元的执行时间变长，Simple TPU通过向量体系结构设计也有这一处理）。...根据指令流和数据流之间的对应关系，可以将处理器分为以下几个类别 SISD，单指令流单数据流，顺序执行指令，处理数据，可以应用指令并行方法 SIMD，单指令流多数据流，同一指令启动多组数据运算，可以用于开发数据级并行
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
