以上扩展将使你的在线任务管理系统更具功能性和实用性，使用户可以更好地协作、分配任务和跟踪任务的进展。当然，这还只是一个初步的扩展，你可以根据实际需求和团队的技术能力，进一步优化和完善各个功能模块。
某个任务使用了表达式${order.price > 100 && order.price < 250}，当执行该任务时必须保证 order 在流程变量中存在，否则 activiti 异常。
基础组件之间的关系 📷 这里做一些补充： 1. worker是一个进程，由supervisor启动，并只负责处理一个topology，所以不会同时处理多个topology. 2. executor是一个线程，由worker启动，是运行task的物理容器，其和task是1 -> N关系. 3. component是对spout/bolt/acker的抽象. 4. task也是对spout/bolt/acker的抽象，不过是计算了并行度之后。component和task是1 -> N 的关系. supervis
计算高可用的主要设计目标是当出现部分硬件损坏时，计算任务能够继续正常运行。因此计算高可用的本质是通过冗余来规避部分故障的风险，单台服务器是无论如何都达不到这个目标的。所以计算高可用的设计思想很简单：通过增加更多服务器来达到计算高可用。
ExecutorService 是 Java java.util.concurrent 包的重要组成部分，是 Java JDK 提供的框架，用于简化异步模式下任务的执行。
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第六部分，主要介绍高可用计算架构，介绍了高可用架构设计的要点以及不同架构方式的优缺点。
飞机蒙皮、船舶舱体、高铁车身等大型复杂部件高效高品质制造是航空航天、海洋舰船、轨道交通等领域重大装备发展的根基，是国家加快培育及发展的战略性新兴产业，在引领国民经济发展、服务国家重大需求等过程中发挥着至关重要的作用[1]。
说起分页查询，大家再熟悉不过了，但是如果如果分页查询使用方式不正确也会带来很大的麻烦，并且这个潜在的问题潜伏期会存在很久很久，并且不时地以其他的表现方式给开发人员制造麻烦。
最近在看一本15年出版的《Java并发编程的艺术》一书，其中看到并发编程时间部分的ForkJoinPool功能时，突然发现这个功能实际使用上就是把一个大任务分成多个小的子任务，然后使用多个线程完成。
部署流程 开启流程 查看当前人的组任务 组任务拾取个人任务 完成任务（组任务最后也要个人来完成）
以 Java 举例，线程的使用过程中遇到了什么痛点？池化的思想的引入，Java 中是如何用线程池来解决这样问题的？Java 线程池在使用中的问题。公司又是如何实践的？
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】近日，Science合作期刊Intelligent Computing（《智能计算》）创刊后首期论文正式发表。 之江实验室主任朱世强教授和中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所学术所长孙凝晖教授作为期刊主编向海内外共同发表了发刊词（Inaugural Editorial）。 发刊词重点阐明了期刊的使命、愿景和定位，即：Intelligent Computing将以面向智能的计算、智能驱动的计算以及智能、数据与计算驱动的科学发现为核心主题，展现全球智
这个定义的关键在于“ 无中断”，但恰好难点也在“无中断”上面，因为无论是单个硬件还是单个软件，都不可能做到无中断，硬件会出故障，软件会有bug；硬件会逐渐老化，软件会越来越复杂和庞大……
本原创入门教程，涵盖ZooKeeper核心内容，通过实例和大量图表，结合实战，帮助学习者理解和运用，任何问题欢迎留言。
前边一篇《基于状态变更的分页查询另辟幽径》讲述了基于状态变更的分页查询存在的问题以及解决方案，但是细扣一些还是存在一些问题的，接下来继续分析并给出解决方案。
【转】https://www.cnblogs.com/yuananyun/p/5186427.html
7.1日起，新修订的《老年人权益保障法》开始实施，新修订的《老年人权益保障法》中规定，家庭成员应当关心老年人的精神需求，不得忽视、冷落老年人，与老年人分开居住的家庭成员，应当经常看望或者问候老年人(常回家看看)；如赡养人在单位工作的，用人单位应当按照国家有关规定保障赡养人探亲休假。关于新法的实施，引来网友很多的评论，褒贬不一，但基本结论却是惊人的一致：ZF出发点是好的，但是规定本身的可执行性却遭到了质疑，一方面时间不允许，一年就那么几天假期，三天的假期在路上的时间都不够，咋探亲。另一方面是经济成本，铁老大就是个吸血鬼啊。还有一个可笑的传说，就是关于探亲休假，莫非我真的来自喵星么，这样的假期，你休过吗？由此，让我想到了项目管理中，一个类似的现象，量化的任务指标问题。
单服务器无论如何优化，无论采用多好的硬件，总会有一个性能天花板，当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要设计高性能集群来提升系统整体的处理性能。
手把手教大家画了这样一个流程图，虽然说它不是特别好用，但是也不是不能用，也能用。好了，那么接下来的话，我们这个就先告一个段落，接下来我要跟大家说的第二个东西的话，就是另外一个流程绘制工具 Flowable-UI 这个话算是一个比较重要的一个东西，我觉得就是其实不管你以后开发用不用，但是这个东西你都得知道。这个，那么这个的话是什么呢？这个 Flowable 的官方推荐的一个什么流程引擎绘制工具，官方推荐的一个流程引擎辅助工具，可以这么来说叫做流程引擎辅助工具，就是它可以帮助我们更好的去开发这个流程引擎。
贪婪算法可是个超级简单又见效的小玩意，对于某些特殊问题来说，简直是神器。说白了，就是帮你把事情弄得更有条理。以优化企业电脑监控软件的任务处理为例，你可以考虑借助贪婪算法，搞定一些基本的任务分派和安排。不过要记得，它有个小毛病，就是可能无法找到世界上最完美的解决方案。所以在实际用的时候，得斟酌一下，斟酌一下，再斟酌一下。
@Scheduled是Spring框架中的一个注解，它可以用于配置定时任务，使得方法可以按照规定的时间间隔定时执行。在使用该注解时，我们可以指定任务的执行时间、循环周期、并发数等参数，从而实现定时任务的功能。在Spring Boot中，@Scheduled注解可以直接应用于方法上。
蚂蚁几乎没有视力，但他们却能够在黑暗的世界中找到食物，而且能够找到一条从洞穴到食物的最短路径。它们是如何做到的呢？ 蚂蚁寻找食物的过程 单只蚂蚁的行为及其简单，行为数量在10种以内，但成千上万只蚂蚁组成的蚁群却能拥有巨大的智慧，这离不开它们信息传递的方式——信息素。 蚂蚁在行走过程中会释放一种称为“信息素”的物质，用来标识自己的行走路径。在寻找食物的过程中，根据信息素的浓度选择行走的方向，并最终到达食物所在的地方。 信息素会随着时间的推移而逐渐挥发。 在一开始的时候，由于地面上没有信息素，因此蚂蚁们的行走
高性能集群的本质很简单，通过增加更多的服务器来提升系统整体的计算能力。由于计算本身存在一个特点：同样的输入数据和逻辑，无论在哪台服务器上执行，都应该得到相同的输出。因此高性能集群设计的复杂度主要体现在任务分配这部分，需要设计合理的任务分配策略，将计算任务分配到多台服务器上执行。
载均衡算法数量较多，而且可以根据一些业务特性进行定制开发，抛开细节上的差异，根据算法期望达到的目的，大体上可以分为下面几类。
但是当我画图的时候,发现IDEA的那个listener监听器点不开,不知道是不是我下载的插件不对还是什么原因,所以就亲自写了,看看到时候不行就下载一个Eclipse吧
有的人做完了自己份内的事后无事可做，有的人则忙得焦头烂额，不仅容易打击员工的积极性，还会导致资源浪费，降低执行效率。
01 项目背景 eptest终端自动化测试平台是PCG内部为了推行EPC标准建立的共建项目，2019年7月正式启动。 经过评估，eptest对于底座服务要求的SLA等级非常高，需要保证用例100%的执行率，并对执行时间的强制要求。终端自动化整体链条想要保障SLA很困难，不只要考虑软件层面，机房硬件也面临严峻挑战。 优测作为整个共建项目的底座平台，提供两方面核心能力： 1、提供实验室机房能力输出，包括：终端设备自动化能力，平台级别的调度服务，统一openApi接口 2、提供DevOps测试工具：包括功能用例
Java 中用到的线程调度算法主要是时间片轮转和优先级抢占，具体实现依赖于各种 JVM 和操作系统的情况。
本文主要介绍Project软件的功能和使用方法，包括其基本概念、项目管理、资源分配、进度跟踪等方面。首先介绍Project软件的优点和特点，然后通过举例说明，详细介绍各种应用场景下如何使用Project软件实现项目管理操作。
2000名程序员历时一年，花费原子弹1/4的投入，生产100w行代码。最终以失败告终。
固定分配就是我们前面介绍的，在绘制流程图或者直接在流程文件中通过Assignee来指定的方式
CML 是 International Conference on Machine Learning的缩写，即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。其中强化学习便是该会议很重要的一个话题，每年都有非常多的投稿。本文整理了David Abel总结的ICML2018、2019两年的深度强化学习笔记，详看正文。
在前面一篇关于规划引擎OptaPlanner的文章里（OptaPlanner规划引擎的工作原理及简单示例(1)），老农介绍了应用OptaPlanner过程中需要掌握的一些基本概念，这些概念有助于后面的内容的理解，特别是关于将约束应用于业务规则上的理解。承上一文，在本篇中将会减少一些理论，而是偏向于实践，但过程中，借助实际的场景对一些相关的理论作一些更细致的说明，也是必要的。本文将会假设我们需要对一个车间，需要制定生产计划.我们为生产计划员们设计一套智能的、自动的计划系统；并通过OptaPlanner把这个自动计划系统开发出来。当然，里面的业务都是经过高度抽象形成的，去除了复杂的业务规则，仅保留可以体现规划引擎作用的一些业务需求。因此，这次我们只用一个简单的小程序即可以演绎一个自动计划系统，来呈现规划引擎OptaPlanner在自动计划上的魅力。
Kafka流通过构建Kafka生产者和消费者库，并利用Kafka的本地功能来提供数据并行性、分布式协调、容错和操作简单性，从而简化了应用程序开发。 下图展示了一个使用Kafka Streams库的应用程序的结构。
最近阅读了一本架构方面的入门图书叫《从零开始学架构：照着做，你也能成为架构师》，部分内容比较不错，先做书摘总结，以便加深印象与未来回顾学习。
随着信息技术的不断发展，办公软件的应用越来越广泛。在这些办公应用中，有一些应用非常好用，可以提高工作效率和质量。本文将介绍中国国内非常好用的10款办公应用神器，并详细说明它们各自的优点。
大家好，我是易安！今天我们谈一谈架构设计中的高性能架构涉及到的底层思想。本文分为缓存架构，单服务器高性能模型，集群下的高性能模型三个部分，内容很干，希望你仔细阅读。
节点健康监测是 NodeManager 自带的健康状态诊断机制。通过该机制，NodeManager 可以时刻掌握自己的健康状况，并及时汇报给 ResourceManager，ResourceManager 根据节点的健康状况调整分配的任务数目。如果任何健康监测失败，NodeManager 会将该节点标记处于不健康状态，并将其传达给 ResourceManager，后者会停止将新任务分配给该节点，直到节点标记为健康状态。该机制不仅可以帮助及时发现存在问题的 NodeManager，避免不必要的任务分配，也可以用于动态升级（通过脚本指示 ResourceManager 不再分配任务，等到 NodeManager 上面的任务运行完成后，对它进行升级）。
在电子商务繁荣发展的今天，利用多机器人存取系统可以节约人力成本、提高拣选效率、提高存储密度、降低碳排放，因此许多电商企业选择布局多机器人存取系统，通过“机器换人”，实现“货到人”拣选。随着多机器人存取系统在企业内的应用发展，多机器人存取系统也成为近年来的热点研究问题。本文重点介绍了多机器人存取系统中的热点研究方向，总结了现有的解决方案，最后对未来研究进行了展望。
基于：消息推模式（驱动方式）、分布式（物理结构）、流（逻辑结构）、实时（性能特点）的计算引擎（本质属性）。
高德地图是一款基于互联网和移动互联网的地图与导航应用，提供了包括地图浏览、公交查询、驾车导航、步行导航等在内的多种功能。其庞大的用户群体和丰富的地图数据成为了各行各业进行位置服务、地理信息分析等应用的首选。
如果串行是肯定不行的。我们可以考虑并行策略，但是开了并行，怎么能够充分利用资源比较好呢。
参数1-6是针对yarn的设置。参数1是告诉集群本节点有多少内存资源。2和3设置单个container能够申请到的最小最大内存。4是是否物理开启内存监控，监控container实际占用内存是否超标，超标则直接kill掉。5和6分别设置虚拟内存监控开关以及虚拟内存大小。
專 欄 ❈ 作者：nmask，信息安全工程师 博客地址： https://thief.one/ ❈ 之前在分布式消息队列上我一直使用rabbitmq+pika组合，然而由于对rabbitmq与pika理解不深，因此使用过程中遇到了很多坑。直到最近我决定重新研究下分布式消息队列，当然这次抛弃了pika，而选用celery。 回想之前我对pika与celery有过一些疑问，两者有何区别？又有何相同点？经过几天的研究，目前总算是清晰了一点，因此在此对celery+rabbitmq做个记录。
这是 LeetCode 上的「1606. 找到处理最多请求的服务器」，难度为「困难」。
IEEE 754 规定一个双精度浮点数由 1位符号位、11 位阶和 52 位尾数组成（以上位数都表示二进制位数）。 请问，按此规定一个双精度浮点数占用几个字节？
并发（concurrency）是指在一段时间内，有多个程序都处于启动运行到运行完毕之间，但任一时刻点上只有一个程序在处理机上运行。它是一种逻辑上的同时性，不一定要在物理上同时发生。
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