在硬件电路设计中，流水线设计思想是一种很重要的设计思想，这种思想是一种用面积换速度的思想，用更多的资源来实现高速。（面积就是需要的硬件数量，如触发器的数量）
在各种并发编程模型中，生产者-消费者模式大概是最常用的了。在实际工作中，对于生产消费的速度，通常需要做一下权衡。通常来说，生产任务的速度要大于消费的速度。一个细节问题是，队列长度，以及如何匹配生产和消费的速度。
刚刚我们已经看到了如何处理任务不丢失的情况，但是如何保障当 RabbitMQ 服务停掉以后消息生产者发送过来的消息不丢失。默认情况下 RabbitMQ 退出或由于某种原因崩溃时，它忽视队列和消息，除非告知它不要这样做。确保消息不会丢失需要做两件事：我们需要将队列和消息都标记为持久化。
在并发编程中，比如爬虫，有的线程负责爬取数据，有的线程负责对爬取到的数据做处理（清洗、分类和入库）。假如他们是直接交互的，那么当二者的速度不匹配时势必出现等待现象，这也就产生了资源的浪费。
我们使用线程池的时候，经常使用默认的丢弃策略，那么我们也可以自定义策略，那么下面的文章可以看下。
RabbitMQ提供了6种消息模型，但是第6种其实是RPC，并不是MQ，因此我们只学习前五种方式，其中３、４、５这三种都属于订阅模型，只不过路由的方式不同。
这篇文章主要介绍了在生产者-消费者模式中，生产和消费之间有大量数据需要交互时的一个高效率的解决方案。
在集成电路板等电子产品生产中，需要将安装有各种电子元件的印刷电路板放置在回焊炉中，通过加热，将电子元件自动焊接到电路板上。在这个生产过程中，让回焊炉的各部分保持工艺要求的温度，对产品质量至关重要。目前，这方面的许多工作是通过实验测试来进行控制和调整的。本题旨在通过机理模型来进行分析研究。(bk1)
Java的Executors框架提供的定长线程池内部默认使用LinkedBlockingQueue作为任务的容器，这个队列是没有限定大小的，可以无限向里面submit任务。当线程池处理的太慢的时候，队列里的内容会积累，积累到一定程度就会内存溢出。即使没有内存溢出，队列的延迟势必会变大，而且如果进程突然遇到退出信号，队列里的消息还没有被处理就被丢弃了，那必然会对系统的消息可靠性造成重大影响。
根据2019年Stack Overflow的调查，Python成为开发人员第二喜爱的语言。
做数据科学，到底应该学习哪门编程语言呢？本文将从语言的特性、第三方库、公司使用情况来做一些分析。
作者 | 闫园园 美东时间 9 月 20 日，Bytecode Alliance 宣布经过三年开发，正式迎来 Wasmtime 1.0 版本。Wasmtime 是创建在编译器 Cranelift 之上的 WebAssembly Runtime。Wasmtime 利用 Rust 编程语言，完全开源并符合 WASI。Wasmtime 还支持与 C/C++、Python、.NET、Go 等语言集成，同时运行在 Windows/Linux/macOS 等平台上。 Bytecode Alliance 是一个推动
最佳吞吐量是让其中之一打满，而一般情况下内网带宽都会非常高，不太可能被打满，所以自然就是讲消息队列的写入速度打满，这就就有两个点需要平衡
生产者消费者模型 在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题。该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。 为什么要使用生产者和消费者模式 在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。
最近，一直在跟设计的任务调度模块周旋，目前终于完成了第一阶段的调试。今天，我想借助博客园平台把最近在设计过程中，使用队列和集合的一些基础知识给大家总结一下，方便大家以后直接copy。本文都是一些没有技术含量的东西，只是做个总结，牛哥还请绕路。 老习惯，还是先跟各位纸上谈会儿兵，首先说说队列，他主要分为并发队列和阻塞队列，在多线程业务场景中使用最为普遍，我就主要结合我所做过的业务谈谈我对它们的看法，关于它们的API和官方解释就不提了。 并发队列 并发队列：最常见的业务场景就是多个线程共享同一个队列中的所有资源
Producer-Consumer与其说是模式，更不如说是一种思想，这种思想在很多模式中都有相应的体现，比如线程池，对象池，MQ等等。 Producer-Consumer的本质是在生产者与消费者之间引入一个通道（Channel暂且理解为一个队列）,该通道主要用于控制生产者与消费者的相对速率，尽可能的保证生产的Product尽快被消费，另一方面对二者进行解耦：生产者将生产的数据放入通道，消费者从相应的通道取出数据进行消费，生产者与消费者在各自的线程中，从而使双方的处理互相不影响。
熊聘，携程国际事业部公共研发团队Leader，目前主要负责国际化相关的基础组件和市场相关项目的研发。开源社区爱好者，喜欢阅读优秀的开源项目源码，对新技术有着深厚的兴趣。
在国内不少的研发组织依然通过职责分离的方式来管理研发团队，这种情况下就会造成团队之间合作效率低下、责任互相推诿等问题。我们翻译了以下这篇文章来与读者们一起探讨 DevOps 与职责分离究竟该如何结合在一起，从而更好地提高研发团队的效率。
RabbitMQ（二）——工作队列 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 工作队列模式（work queue），是有多个消费者的情况下，可以共同消费队列内的内容，加快消息处理速度。这是Rab
要做芯片的选型，首先就是要对有可能要面对的芯片有整体的了解，也就是说要尽可能多的先获取芯片的资料。现在FPGA主要有4个生产厂家，ALTERA，XILINX，LATTICE和ACTEL。获取资料最便捷的途径就是这些生产厂家的官方网站（http://www.altera.com.cn/，http://china.xilinx.com/，http://www.lattice.com/，http://www.actel.com/intl/china/）。一般情况下，官方网站都会按照产品系列或应用场合列出所有的产品，直观的告诉你某个系列产品的应用场合。比如在ALTERA的网站，就会明确标明它的三大类的FPGA产品，高端的Stratix系列，中端的Arria系列和低成本的Cyclone系列。
供应链管理（SCM）是一种将生产、供应和销售过程中的信息流、物流和资金流整合到一起的管理方法，旨在通过全面优化这“三流”的流动，提高整个供应链的效率和效果。SCM的核心在于通过信息技术的应用，实现供应链中各环节的信息共享和流程协同，从而降低成本、提高响应速度和服务水平。
旺财和小强这两个程序都很长，每个都有十几万行。 他们两个的人生价值就是到CPU上去运行，把运行结果告诉人类。
队列(Queue)与栈(Stack)是数据结构中的二种常用结构，队列的特点是先进先出(First In First Out)，而Stack是先进后出(First In Last Out)，说得通俗点：Queue就是电影院入场时人们排起来的进场队伍，先来的人（即：前排在前面的人）先入场，而Statck则是一队人依次进入了一个死胡同想出来，先进去(最里面)的人，必须等后面的人(后进入的人)出来了，自己才能出来。 队列在多线程应用中，常用于生产-消费场景，打个通俗的比方：很多人早上喜欢去买油条，买油条的人相当于消
---- 什么，生活纸品展里面还有机器人？大家看到这个标题，是不是都会忍不住惊呼？没错，的确如此， 5月25日-27在深圳会展中心举行第二十二届生活用纸国际科技展览及会议上（以下简称生活纸品展），除了铺天盖地的纸巾、湿巾、纸尿裤之外，机器人也是其中的一个亮点。当然，这些机器人跟人差别很大，甚至跟我们很多人认知里的工业机械手臂也有很大差别，他们就是高速并联机器人。 并联机器人的历史可以追溯到1978年，Hunt首次提出把六自由度并联机构作为机器人操作器，由此拉开并联机器人研究的序幕，经过几十年的研究，技术
国际比赛级用的冰刀一般要具有耐磨、抗腐蚀、工作面适用不同冰面硬度、轻质、后期打磨次数少、适应频繁跳跃、滑动且不易与鞋底连接脱焊等基本必备特点。
生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。
1. Go语言没有类和继承的概念，所以它和 Java 或 C++ 看起来并不相同。但是它通过接口（interface）的概念来实现多态性。Go语言有一个清晰易懂的轻量级类型系统，在类型之间也没有层级之说。因此可以说Go语言是一门混合型的语言。
注: Dart 1.x有生产模式和检查模式两种运行模式， Dart 2中移除了检查模式。
曾经 Fortran和C一直是高性能计算（HPC）的默认编程语言。这两种语言都提供了可以和操作系统内存以及硬件进行交互的基础类型和函数，从而在响应时间和资源使用方面产生高效的代码。然而，对这两种语言而言，如何生成可维护和可扩展的代码是一个真正的挑战。
NNabla是一款用于研究、开发和生产的深度学习框架。NNabla的目标是要能在台式电脑、HPC集群、嵌入式设备和生产服务器上都能运行。 安装 安装NNabla很简单： 这条命令将安装NNabla的C
学生是典型的消费者，供货商是典型的生产者。假设学生有泡面、火腿肠、玩具等等的需求，而供货商会生产尽可能覆盖学生需求的商品，但是一般并不会直接卖给学生，而是供货给超市，从而在超市里做买卖。
Concurrent 包中，BlockingQueue 很好的解决了多线程中，如何高效安全 “传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类，为我们快速搭建 高质量的多线程程序带来极大的便利。本文详细介绍了 BlockingQueue 家庭中的所有成员，包括他们各自的功能以及常见使用场景。
这里所说的队列是系统内部的内存队列，而不是Kafka这样的分布式队列 Disruptor特性限于3.3.4
问题描述 该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。 数学模型建立 问题分析 机械臂打孔生产效能主要取决于以下三个方面： 单个孔的钻孔作业时间，这是由生产工艺所决定的，不在优化范围内，本文假定对于同一孔型钻孔的作业时间是相同的。 打孔机在加工作业时，钻头的行进时间。 针对不同孔型加工作业时间，刀具的转换时间。 在机
消息队列（Message Queue，简称MQ），其主要用于在复杂的微服务系统中进行消息通信，它的优点可以大致整理成以下几点：
来源：https://www.jianshu.com/p/8d7f30f87f95
ArrayBlockingQueue类是一个高效、线程安全的队列实现，它基于数组，提供了快速的元素访问，并支持多线程间的同步操作，作为有界队列，它能有效防止内存溢出，并通过阻塞机制平衡生产者和消费者的速度差异，它还提供了公平性和非公平性策略，满足不同场景下的需求。
如下图为工厂流水线，工厂流水线就是将一个工作（比如生产一个产品）分成多个细分工作，在生产流水线上由多个不同的人分步完成。这个待完成的产品在流水线上一级一级往下传递。
本文将介绍一种提升 S3 读取吞吐量的新方法，我们使用这种方法提高了生产作业的效率。结果非常令人鼓舞。单独的基准测试显示，S3 读取吞吐量提高了 12 倍（从 21MB/s 提高到 269MB/s）。吞吐量提高可以缩短生产作业的运行时间。这样一来，我们的 vcore-hours 减少了 22%，memory-hours 减少了 23%，典型生产作业的运行时间也有类似的下降。
1.背景 最近因为工作需要，调研了追求高吞吐的轻量级消息系统Kafka，打算替换掉线上运行的ActiveMQ，主要是因为明年的预算日流量有十亿，而ActiveMQ的分布式实现的很奇怪，所以希望找一个适合分布式的消息系统。 以下是内容是调研过程中总结的一些知识和经验，欢迎拍砖。 2.基础知识 2.1.什么是消息队列 首先，我们来看看什么是消息队列，维基百科里的解释翻译过来如下： 队列提供了一种异步通信协议，这意味着消息的发送者和接收者不需要同时与消息保持联系，发送者发送的消息会存储在队列中，直到接收者拿到它。
背景 Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列，研发的初衷是解决内存队列的延迟问题（在性能测试中发现竟然与I/O操作处于同样的数量级）。基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单，2010年在QCon演讲后，获得了业界关注。2011年，企业应用软件专家Martin Fowler专门撰写长文介绍。同年它还获得了Oracle官方的Duke大奖。 目前，包括Apache Storm、Camel、Log4j 2在内的很多知名项目都应用了Disruptor以获取高性能。在美团
前言 Java多线程也是面试中经常会提起到的一个点。面试官会问：实现多线程的两种方式以及区别，死锁发生的4个条件以及如何避免发生死锁，死锁和活锁的区别，常见的线程池以及区别，怎么理解有界队列与无界队
随着软件规模的不断扩大，诸多的学者和谷歌的开发者们在公司内部的软件开发过程中开始经历大量的挫折，在诸多问题上都不能给出令人满意的解决方案，尤其是在使用 C++ 来开发大型的服务端软件时，情况更是不容乐观。由于二进制文件一般都是非常巨大的，因此需要耗费大量的时间在编译这些文件上，同时编程语言的设计思想也已经非常陈旧，这些情况都充分证明了现有的编程语言已不符合时下的生产环境。尽管硬件在过去的几十年中有了飞速的发展，但人们依旧没有找到机会去改变 C++ 在软件开发的重要地位，并在实际开发过程中忍受着它所带来的令人头疼的一些问题。因此学者们坐下来总结出了现在生产环境与软件开发之间的主要矛盾，并尝试设计一门全新的编程语言来解决这些问题。
基本概念 1.进程 定义: 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程。 组成： 进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。 程序： 我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成； 数据集： 则是程序在执行过程中所需要使用的资源； 进程控制块: 用来记录进程的外部特征，描述进程的执行变化过程，系统可以利用它来控制和管理进程，它是系统感知进程存在的唯一标志 2.线程 线程的出现是为了降低上下文切换的消耗，提高系统的并发性，并突破一个进程只能干一样事的缺陷，使到进程
简介 多线程中通过队列很容易共享数据,比如经典的生产者和消费者模型中,通过队列可以很方便的实现数据共享。假设我们有若干生产者线程,又有若干消费者线程,生产者线程可以通过队列将数据共享给消费者。但是生产
该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。
所谓性能，更像是可扩展性以及效率。不再聚焦于单个CPU的性能，而是在于平均下来CPU的性能。这个来源于摩尔定律的失效，
边缘计算是一种分布式计算架构，其核心思想是将数据处理从中心云端转移到网络的边缘，即接近数据源的位置。这样做可以减少数据传输所需的带宽，减少延迟，提高处理效率，并增加系统的可靠性。
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