日常开发中,我们都会用到线程池,一般会用execute()和submit()方法提交任务。但是当你用过CompletableFuture之后,就会发现以前的线程池处理任务有多难用,功能有多简陋,CompletableFuture又是多么简洁优雅。
每个线程都有一个优先级,高优先级线程的执行优先于低优先级线程。每个线程都可以或不可以标记为一个守护程序。当某个线程中运行的代码创建一个新 Thread 对象时,该新线程的初始优先级被设定为创建线程的优先级,并且当且仅当创建线程是守护线程时,新线程才是守护程序。
图:优化前(我的电脑是四核cpu,所以单线程无限无阻塞循环占用率不会达到100%)
RateLimiter是guava提供的基于令牌桶算法的实现类,可以非常简单的完成限流特技,并且根据系统的实际情况来调整生成token的速率。
同一时刻 , 多个任务交替执行, 造成一种‘貌似同时’ 的错觉, 简单的说,单核cpu实现的多任务就是并发
如果只是LockSupport在使用起来比Object的wait/notify简单,那还真没必要专门讲解下LockSupport。最主要的是灵活性。
Future接口和实现Future接口的FutureTask类,代表异步计算的结果。
其中,RUNNABLE状态包括 【运行中】 和 【就绪】; BLOCKED(阻塞态)状态只有在【等待进入synchronized方法(块)】和 【其他Thread调用notify()或notifyAll(),但是还未获得锁】才会进入;
网上说AOF有三种保存方式,不自动保存、每秒自动保存、每命令自动保存。 其中每秒自动保存这个看起来很美好,但是可能会被各种IO的时间所延迟,所以究竟是怎么判断每秒保存的,并不是太明白,故有此文。 AOF 命令同步 Redis 将所有对数据库进行过写入的命令(及其参数)记录到 AOF 文件, 以此达到记录数据库状态的目的, 为了方便起见, 我们称呼这种记录过程为同步。 举个例子, 如果执行以下命令: redis> RPUSH list 1 2 3 4 (integer) 4 redis> LRANGE l
今天热搜“海底捞的排号系统挂掉了”,也许是今天情人节,各位情侣去海底捞约会,进入排号系统的流量猛增,导致服务支撑不住,直接挂掉,在这里只是猜测(大胆猜测,小心求证)。那我们应该如何防止因为流量突然猛增而导致服务挂掉的问题呢?那就是限流了。 那我们通过redis 来设计限流策略。
如果只是LockSupport在使用起来比Object的wait/notify简单,
Redis 有四个命令可以设置键的生存时间(可以存活多久)和过期时间(什么时候到期):
2、yield()只是对CPU调度器的一个提示,如果CPU调度器没有忽略这个提示,会导致线程上下文的切换
本文主要内容:读写锁的理论;通过生活中例子来理解读写锁;读写锁的代码演示;读写锁总结。通过理论(总结)-例子-代码-然后再次总结,这四个步骤来让大家对读写锁的深刻理解。
异步编程是现代 JavaScript 开发中一个重要方面,它使我们能够处理耗时的操作,而不会阻塞其他任务的执行。使用异步函数时,我们会遇到三个重要的关键字:await 、return、return await。在本文中,我们将探讨这些关键字之间的差异,并讨论何时使用每个关键字。
上篇文章我们将了RDB的原理,这节来看看AOF。 AOF字面的意思是,append only file仅追加文件。 AOF 是以协议文本的方式,将所有对数据库进行过写入的命令(及其参数)记录到 AOF 文件,以此达到记录数据库状态的目的。是不是和mysql的binlog日志模式还是有点类似 mysql的binlog是记录所有数据库表结构变更(例如CREATE、ALTER TABLE…)以及表数据修改(INSERT、UPDATE、DELETE…)的二进制日志。
最新项目一直出现线上问题,定位原因看到是由于表数据过大导致的,现在有个登录表,登录游戏玩家每次登录的信息,久而久之,这几个表的数据量达到了两亿多条。每天都在上报,采集,由于没有定期删除,数据大量累积。大概有一年左右的数据,一个表的数据已经达到亿级别的。这样算下来,一个表的数据至少是几十GB了。因此需要删除过期的数据,暂时保留近三个月的统计数据。
go-rate是速率限制器库,基于 Token Bucket(令牌桶)算法实现。 go-rate被用在LangTrend的生产中 用于遵守GitHub API速率限制。
关于回调函数(Callback Function),维基百科已经给出了相当简洁精炼的释义。Java的面向对象模型不支持函数,其无法像C语言那样,直接将函数指针作为参数;尽管如此,我们依然可以基于接口来获得等效的回调体验。
为了「防止在使用的时候创建连接和销毁的时间损耗」,于是选择在服务开启的时候就创建一部分连接供后续使用,使用完以后放入池中,形成复用,而出现的池的概念.
之前,在Java新特性专栏(https://www.didispace.com/java-features/)中,我们简单介绍了Java 21正式发布的虚拟线程。
LockSupport类为构建锁和同步器提供了基本的线程阻塞唤醒原语,JDK中我们熟悉的AQS基础同步类就使用了它来控制线程的阻塞和唤醒,当然还有其他的同步器或锁也会使用它。也许我们更加熟悉的阻塞唤醒操作是wait/notify方式,它主要以Object的角度来设计。而LockSupport提供的park/unpark则是以线程的角度来设计,真正解耦了线程之间的同步。为了更好地理解JDK的这些并发工具,我们需要具体分析一下该类的实现。该类主要包含两种操作,分别为阻塞操作和唤醒操作。
我在写代码的时候(.net core)有时候会碰到void方法里,调用async方法并且Wait,而且我还看到别人这么写了。而且我这么写的时候,编译器没有提示任何警告。但是看了dudu的文章:一码阻塞,万码等待:ASP.NET Core 同步方法调用异步方法“死锁”的真相 了解了,这样写是有问题的。但是为什么会有问题呢?我又阅读了dudu文章里提到的一篇博文:.NET Threadpool starvation, and how queuing makes it worse 加上自己亲手实验,写下自己的理解,算是对dudu博文的一个补充和丰富吧。
人们经常会问Flink是如何处理背压(backpressure)效应的。 答案很简单:Flink不使用任何复杂的机制,因为它不需要任何处理机制。它只凭借数据流引擎,就可以从容地应对背压。在这篇博文中,我们介绍一下背压。然后,我们深入了解 Flink 运行时如何在任务之间传送缓冲区中的数据,并展示流数传输自然双倍下降的背压机制(how streaming data shipping naturally doubles down as a backpressure mechanism)。 我们最终通过一个小实验展示了这一点。
tomcat是我们在web开发过程中会用到的servlet容器,同时也是springBoot内置集成默认的容器
协程(goroutine)算是Go的一大新特性,也正是这个大杀器让Go为很多路人驻足欣赏,让信徒们为之欢呼津津乐道。
Redis是个基于内存的数据库。那服务一旦宕机,内存中的数据将全部丢失。通常的解决方案是从后端数据库恢复这些数据,但后端数据库有性能瓶颈,如果是大数据量的恢复,
前面有一篇讲解如何在spring mvc web应用中一启动就执行某些逻辑,今天无意发现如果使用不当,很容易引起内存泄露,测试代码如下: 1、定义一个类App package com.cnblogs.yjmyzz.web.controller; import java.util.Date; public class App { boolean isRun = false; public App() { isRun = true; } public
本文实例讲述了Python多线程通信queue队列用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
背景: 最近的一个项目需要用到招标,临时加了给我们的系统增加了一个性能需求,多少呢? 一秒钟300次NTP(不知道ntp的同学可以百度一下),平均3ms一次啊,没测试过,心里没有底。(⊙o⊙)… 情境
Java1.4之前已提供Runnable接口、Thread类、Timer类和synchronize关键字,已足以完成各种各样的多线程编程任务,为什么还要提供执行者这样的概念?
最大线程数 + 阻塞队列 = 3,执行到4,5的时候就抛出错误。这里需要用 try catch 捕获异常。任务1、2、3正常执行。
问题描述:让您做一个电商平台,您如何设置一个在买家下订单后的”第60秒“发短信通知卖家发货,您需要考虑的是 像淘宝一样的大并发量的订单。
创建一个thread,然后让它在while循环里一直运行着,通过sleep方法来达到定时任务的效果,代码如下:
基于之前两篇(《spring boot高性能实现二维码扫码登录(上)——单服务器版》和《spring boot高性能实现二维码扫码登录(中)——Redis版》)的基础,我们使用消息队列的订阅与发布来实现二维码扫码登录的效果。
一般情况下,redis占用内存超过20GB以上的时候,必须考虑主从多redis实例进行数据同步和备份保证可用性。
为什么要是用Callable和Future Runnable的局限性 Executor采用Runnable作为基本的表达形式,虽然Runnable的run方法能够写入日志,写入文件,写入数据库等操作,但是它不能返回一个值,或者抛出一个受检查的异常,有些需要返回值的需求就不能满足了。 能够取消 Executor中的任务有四个状态:创建,提交,开始和完成。如果说有些任务执行时间比较长,希望能够取消该任务,Executor中的任务在未开始前是可以取消的,如果已经开始了,只能通过中断的方式来取消。如果使用Calla
本次课程讲解大体分为两个部分:讲述高质量编码的规范和性能调优实战,这篇文章侧重于复现使用pprof工具性能调优的实践过程,而第一部分则希望大家各自总结归纳。
1. 问题描述2. 信号量限流2.1 阻塞方式2.2 非阻塞方式3. 限流算法3.1 漏桶算法3.2 令牌桶算法3.3 漏桶算法的实现改进4. Uber 开源实现 RateLimit 深入解析4.1 引入方式4.2 使用4.3 实现细节构造限流器限流器Take() 阻塞方法5. 小结优质图书推荐参考
程序:是为完成特定任务,用某种语言编写的一组指令的集合,即指一段静态的代码,静态对象。
前边一篇《聊一聊限流》讲述了限流的原理和应用场景,以及两种常用的限流算法,此篇将详细讲一下限流的技术实现。由于现在的系统架构大多都变成了分布式架构,而非传统的单机架构,限流也就分成了两个粒度,单机限流和分布式限流,所谓单机限流也就是jvm级别限流,是请求已经进入了具体某一台服务器上了采取的一种限流方式和自我保护措施,而分布式限流主要是对客户端请求的一种管控,在应用入口层对请求做的一种访问限制,两种限流方式的区别在于限流的作用时机和控制粒度,分布式限流主要是在应用入口拦截,控制的是服务器集群的访问(比如nginx代理层限流),单机限流大多是在接口访问
上篇我们整理了Redis工作中常用命令大全,今天跟着老哥来学习一下Redis持久化的机制,这也是面试中经常会问道的知识点。Redis操作是基于内存的,但是它同时又是一个数据库,那么庞大的数据量不可能全部存在内存中。就需要Redis定时将内存中的数据持久化到硬盘上。下面我们就讲讲Redis的两种持久化方式
package main import ( "fmt" "sync" "time" ) func main() { rw := new(sync.RWMutex) for i := 0; i < 2; i++ { // 建立两个写者 go func() { for j := 0; j < 3; j++ { rw.Lock() // 写 rw.Unlock() } }() } for i := 0; i < 5;
我们常用的 Java 线程与系统内核线程是一一对应的,系统内核的线程调度程序负责调度 Java 线程。为了增加应用程序的性能,我们会增加越来越多的 Java 线程,显然系统调度 Java 线程时,会占据不少资源去处理线程上下文切换。
分析:在这个main方法中,我们开启了3条线程,分别对应的是兔子对象rabbit,乌龟对象torrit,以及程序的主线程main方法。在启动对象的线程的时候,一定不能调用我们重写的run()方法!!!如果调用run()方法,就属于普通的方法调用,那么整个cpu会根据程序中的顺序,依次执行每一个线程,并且会等待上一个线程全部执行完之后,才会执行下一段线程。那么我们模拟的就不是多线程了,而是单线程。所以我们在启动的时候需要调用父类对象Thread的start方法。这时,计算机的cpu会按照时间片的分配,同时进行3条线程。这才是我们模拟的多线程。
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