前言：非常早之前就接触过同步这个概念了，可是一直都非常模糊。没有深入地学习了解过，最近有时间了，就花时间研习了一下《linux内核标准教程》和《深入linux设备驱动程序内核机制》这两本书的相关章节。趁刚看完，就把相关的内容总结一下。
同时，浪尖也在知识星球里发了源码解析的文章。spark streaming的Checkpoint仅仅是针对driver的故障恢复做了数据和元数据的Checkpoint。而本文要讲的flink的checkpoint机制要复杂了很多，它采用的是轻量级的分布式快照，实现了每个操作符的快照，及循环流的在循环的数据的快照。详细的算法后面浪尖会给出文章。
Apache Flink提供了一个容错机制来持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使在出现故障的情况下，程序的状态也将最终反映每条记录来自数据流严格一次exactly once。 请注意，有一个开关可以降级为保证至少一次(least once)（如下所述）。
1、etcd 是一个分布式键值对存储，设计用来可靠而快速的保存关键数据并提供访问。通过分布式锁，leader选举和写屏障(write barriers)来实现可靠的分布式协作。etcd集群是为高可用，持久性数据存储和检索而准备。etcd是go语言开发的。 Etcd是一个高可用的 Key/Value 存储系统，主要用于分享配置和服务发现。 ● 简单：支持 curl 方式的用户 RES API和客户端命令etcdctl ； ● 安全：可选 SSL 客户端证书认证 ； ● 快速：单实例可达每秒一千次写操作 ； ● 可靠：使用 Raft 实现分布式存储，高可用，强一致。
前面两篇，一篇是spark的driver的Checkpoint细节及使用的时候注意事项。一篇是flink的Checkpoint的一些上层解释。本文主要是将flink的Checkpoint的基石--轻量级分布式快照。
Z Garbage Collector，即ZGC，是一个可伸缩的、低延迟的垃圾收集器，主要为了满足如下目标进行设计：
内存屏障，也称内存栅栏，内存栅障，屏障指令等， 是一类同步屏障指令，是CPU或编译器在对内存随机访问的操作中的一个同步点，使得此点之前的所有读写操作都执行后才可以开始执行此点之后的操作。---百度百科
该文章介绍了CPU缓存以及多线程程序中CPU缓存一致性的问题，并给出了具体的例子和解决方案。文章指出，多线程程序中的CPU缓存不一致问题可能会导致性能下降，因此需要谨慎处理。通过使用原子操作、锁操作等技术，可以避免CPU缓存不一致问题，从而提高程序的性能。
作者 | 李冬梅 当地时间 9 月 19 日，在刚刚结束的内核维护者峰会上，有关于 Rust 是否将出现在 Linux 中的讨论已经结束，Linux 的创建者 Linus Torvalds 在接受媒体采访时表示，“如果不出意外，Rust 将会出现在 Linux 6.1 版本中。” 关于 Rust 编程语言将进入 Linux 内核的讨论已经有一段时间了。早在 2020 年在 Linux Plumbers Conference 上，Thomas 、Gaynor、Rust 语言团队的联合领导者 Josh Tr
其中提到 FFmpeg 引入了 Vulkan 驱动的新滤镜，用于视频水平、垂直翻转。
checkpoint是保证Flink状态容错的重要机制，通过checkpoint可以实现不同的数据语义，也就是我们所说的Exactly-Once与At-Least-Once，通过不同的checkpoint机制实现不同的数据语义，这里所说的机制表示的是checkpoint对齐机制：对齐，实现Exactly-Once语义，不对齐，实现At-Least-Once语义。
Java的并发采用的是共享内存模型，Java线程之间的通信总是隐式进行，整个通信过程对程序员完全透明。
10多年前的程序员对处理器乱序执行和内存屏障应该是很熟悉的,但随着计算机技术突飞猛进的发展,我们离底层原理越来越远,这并不是一件坏事,但在有些情况下了解一些底层原理有助于我们更好的工作,比如现代高级语言多提供了多线程并发技术,如果不深入下来,那么有些由多线程造成问题就很难排查和理解. 今天准备来聊聊乱序执行技术和内存屏障.为了能让大多数人理解,这里省略了很多不影响理解的旁枝末节,但由于我个人水平有限,如果不妥之处,希望各位指正.
IO 有阻塞和非阻塞两种模式，在阻塞IO下，我们需要耗费一个线程去阻塞在read操作下，去等待有足够多的数据可读并返回。在非阻塞IO下，不停对所有fd集合进行轮询，筛选出所有可读fd进行处理。
编译器优化乱序和CPU执行乱序的问题可以分别使用优化屏障 (Optimization Barrier)和内存屏障 (Memory Barrier)这两个机制来解决：
然后看看标准C++基金会（https://isocpp.org）怎么说的（官方链接）：
上次我们讲到了 Flink Checkpoint Barrier 全流程 还有 Flink 消费消息的全流程
这个版本主要是对 const fn 的提升： https://github.com/rust-lang/rust/pull/72437/
上文中，我们一起了解了 一文搞定 Flink 消费消息的全流程，接下来呢，我们一起来看一下 checkpoint barrier 的全流程。
并发编程模型的分类 在并发编程中，我们需要处理两个关键问题：线程之间如何通信及线程之间如何同步（这里的线程是指并发执行的活动实体）。通信是指线程之间以何种机制来交换信息。在命令式编程中，线程之间的通信机制有两种：共享内存和消息传递。 在共享内存的并发模型里，线程之间共享程序的公共状态，线程之间通过写-读内存中的公共状态来隐式进行通信。在消息传递的并发模型里，线程之间没有公共状态，线程之间必须通过明确的发送消息来显式进行通信。 同步是指程序用于控制不同线程之间操作发生相对顺序的机制。在共享内存并发模型里，
As early as 2020, we began to study synaptic strength rebalance, and in October 2021 I had finished the simulation and the paper in Chinese, and also translated most of the Chinese into English, and wrote an Email to Editor-in-Chief of a cell family journal for pre-submission consultation, and he welcomed.
NetDiscovery 是基于 Vert.x、RxJava 2 等框架实现的爬虫框架。
分布式Barrier是这样一个类： 它会阻塞所有节点上的等待进程，知道某一个被满足， 然后所有的节点继续进行。 比如赛马比赛中， 等赛马陆续来到起跑线前。 一声令下，所有的赛马都飞奔而出。 栅栏Barrier DistributedBarrier类实现了栅栏的功能。 它的构造函数如下： public DistributedBarrier(CuratorFramework client, String barrierPath)Parameters: client - client barrierPath -
本文是《Go语言调度器源代码情景分析》系列的第19篇，也是第四章《Goroutine被动调度》的第2小节。
在介绍Java内存模型（JMM）前，我要打消读者一个错误的认知，那就是JMM与JVM到底是什么关系，现在告诉大家，Java虚拟机模型（JVM）与Java内存模型（JMM）没有本质上的联系。为什么这么说，我来解释一下：想必我的读者大部分都是Java开发工程师，成为一名Java开发工程师必备的两点，就是要了解Java的语法，以及使用Java API，拥有这两点你就可以编写Java代码，编写后的代码需要在Java虚拟机上运行，其实上面我已经把JDK的组成说了出来。JDK（Java Development Kit）就是由Java程序设计语言、Java API类库、Java虚拟机这三部分组成的，是Java程序开发的最小环境（如图2-6所示）。也就是说想要开发Java程序，必备的就是JDK。我们还可以继续把Java API类库分成Java SE API子集和Java虚拟机两部分统称JRE（Java Runtime Environment），JRE是Java程序运行的标准环境。所以说Java虚拟机模型（JVM）是将Java文件编译成class文件并运行class文件的软件，而Java内存模型（JMM）主要定义了线程与内存之间的细节，现在看来两者并没有直接的关系。
日前，Linux 内核和 Rust on Linux 的主要开发者 Miguel Ojeda 向 Linux Kernel 邮件列表提交了一个新补丁 (v2)，进一步推进了 Rust for Linux 的工作进展。
顺序一致性模型可以保证并发编程的特性不被破坏，为多线程程序提供了极强的 内存一致性保证
本文提出了一种基于深度学习的水体分割方法，该方法利用卷积神经网络（CNN）和分水岭算法对遥感影像进行水体分割。具体来说，该方法包括两个主要步骤：1）利用卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行特征提取；2）利用分水岭算法对特征图进行分割。实验结果表明，该方法能够有效地对遥感影像中的水体进行分割，为水体资源的动态监测、评估和开发应用提供了一种有效的方法。
Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。并且 Flink 提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。Flink提供了诸多高抽象层的API以便用户编写分布式任务： DataSet API， 对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式的数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理，支持Java、Scala和Python。 DataStream API，对数据流进行流处理操作，将流式的数据抽象成分布式的数据流，用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作，支持Java和Scala。 Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。 此外，Flink 还针对特定的应用领域提供了领域库，例如： Flink ML，Flink 的机器学习库，提供了机器学习Pipelines API并实现了多种机器学习算法。 Gelly，Flink 的图计算库，提供了图计算的相关API及多种图计算算法实现。
netpoll是字节不久前开源的一款golang编写的高性能网络框架(基于Multi-Reactor模型)，旨在用于处理rpc场景，详细的介绍可参见下图介绍。
Please pay attention our new version of preprint https://arxiv.org/abs/2203.11740, AI+ brain science +quantum mechanics. We had proposed PNN, but it is not just simple time series predictive models.
最近在看AtomicIntegerFieldUpdater的时候看到了两个很有意思的方法：compareAndSet 和 weakCompareAndSet。下面主要针对这两个方法展开讨论。 基于 JDK 8 首先，我们知道AtomicIntegerFieldUpdater是一个基于反射的功能包，它可以实现针对于指定类中volatile int 字段的原子更新。 『 compareAndSet 』： /** * Atomically sets the field of the given object m
1、外文文献下载入口地址： www.sci-hub.cc 2、下载体验效果 细节很到位，每篇文献都以发布时间结尾命名。 3、反思 1）另辟蹊径，当我们面临难题的时候，这个难题可能千万网友都在面对。
云豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 现在MySQL运行的大部分环境都是在Linux上的，如何在Linux操作系统上根据MySQL进行优化，我们这里给出一些通用简单的策略。这些方法都有助于改进MySQL的性能。 闲话少说，进入正题。 一、CPU 首先从CPU说起。 你仔细检查的话，有些服务器上会有的一个有趣的现象： 你cat /proc/cpuinfo时，会发现CPU的频率竟然跟它标称的频率不一样： 这个是Intel E5-2620的CPU，他是2.00G * 24的CPU，但是，我们发现第5颗C
在神经科学研究中，经常需要对特定的脑区进行给药、毁损、或者注射等操作，还有一些脑电研究需要使用探针采集特定区域的信号。这些实验都需要使用脑立体定位技术。
JMM简介 Java Memory Model简称JMM, 是一系列的Java虚拟机平台对开发者提供的多线程环境下的内存可见性、是否可以重排序等问题的无关具体平台的统一的保证。(可能在术语上与Java运行时内存分布有歧义，后者指堆、方法区、线程栈等内存区域)。 并发编程有多种风格，除了CSP(通信顺序进程)、Actor等模型外，大家最熟悉的应该是基于线程和锁的共享内存模型了。在多线程编程中，需要注意三类并发问题: 原子性 可见性 重排序 原子性涉及到，一个线程执行一个复合操作的时候，其他线程是否能够看到
JMM简介 Java Memory Model简称JMM, 是一系列的Java虚拟机平台对开发者提供的多线程环境下的内存可见性、是否可以重排序等问题的无关具体平台的统一的保证。(可能在术语上与Java运行时内存分布有歧义，后者指堆、方法区、线程栈等内存区域)。 并发编程有多种风格，除了CSP(通信顺序进程)、Actor等模型外，大家最熟悉的应该是基于线程和锁的共享内存模型了。在多线程编程中，需要注意三类并发问题: 原子性 可见性 重排序 原子性涉及到，一个线程执行一个复合操作的时候，其他线程是否能够看到中间
1）首先为1.35um的激光寻找合适的有源层组分。计数Eg：hv=>1.24/1.35um=Eg+Eel+Ehhl+0.0006(in eV)
我们接着上一篇说一说ConstraintLayout的其他属性，如果没看过上一篇：Android-ConstraintLayout详解 先罗列一下此次的会议内容,我们此次介绍的属性如下：
早在2020年就已经开始研究突触强度再平衡，并在2021年10月做好了仿真和写好了中文版论文，也翻译了大部分中文成为英文，并向一个细胞子刊主编写信进行了投稿前咨询，他表示欢迎。
Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。并且 Flink 提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。Flink提供了诸多高抽象层的API以便用户编写分布式任务：
JMM(Java Memory Model)：全称Java内存模型。它定义了**Java虚拟机在计算机内存中的工作方式**。它是一套规范，并不真实存在。它包括三个点：原子性，可见性，有序性
这里已经是Flink的第三篇原创啦。第一篇《Flink入门教程》讲解了Flink的基础和相关概念，第二篇《背压原理》讲解了什么是背压，在Flink背压大概的流程是怎么样的。
第一次写论文，有点方，发现了一些不错的网站，mark 选择正确的英文词语 语料库：Linggle和 Netspeak 方便地查询杂志影响力和本领域有哪些杂志：Scimago Journal & Country Rank 获取全文利器：Sci-Hub: removing barriers in the way of science 更精确定位的学术搜索引擎（目前只有计算机类）：Semantic Scholar 提升LaTeX效率的小工具:Detexify LaTeX handwritten symbo
与我们所习惯的人工驾驶汽车相比，无人驾驶汽车具有许多安全优势，但是许多人觉得与这些机器公用道路并将他们的生命寄托在这些汽车驾驶能力会感到不安。因此，要使无人驾驶汽车得到广泛采用，就需要通过详细的计划和周全的考虑来克服这些不可避免的问题。在这里，我们将打破可能会阻碍甚至完全阻止其广泛采用的三个主要心理障碍，以及如何应对这些障碍。
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被坑了一把，mysql 5.7版本引入LF_HASH来用于MDL子系统，在频繁进行申请和释放metadata lock时数据库可能会crash,
导语 | 本文主要介绍一下线程、协程的原理，以及写成的基本使用，希望能对此方面感兴趣的开发者提供一些经验和启发。 引言 Golang的语法和运行时直接内置了对并发的支持。Golang里的并发指的是能让某个函数独立于其他函数运行的能力。当一个函数创建为goroutine时，Golang会将其视为一个独立的工作单元。这个单元会被调度到可用的逻辑处理器上执行。 Golang运行时的调度器是一个复杂的软件，能管理被创建的所有goroutine并为其分配执行时间。这个调度器在操作系统之上，将操作系统的线程与语言运行时
在上一篇文章中我们已经知道线程是 通过主内存 去进行线程间的 隐式通信 的，而线程对共享变量的写操作在 工作内存 中完成，由JMM控制 共享变量由工作内存写回到主内存的时机 。
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