对于在校学习期间的计算机、软件工程的学生来说,只要学到 Java 多线程,就开始犯迷糊了!
从2005年我接触Linux到现在15年了,Linux中断系统的变化并不大。比较重要的就是引入了threaded irq:使用内核线程来处理中断。
单进程单线程:一个人在一个桌子上吃菜。 单进程多线程:多个人在同一个桌子上一起吃菜。 多进程单线程:多个人每个人在自己的桌子上吃菜。
今天主要分享继Redis持久化方式RDB、AOF之后的一些常用的Redis问题定位于优化方式。
腾讯云对象存储COS提供了多种工具支持将本地数据上传到COS,如COSBrowser、COSCMD、COS Migration、COSFS等等,本文探讨Linux环境下,如何将机器上挂载的文件存储CFS的数据快速迁移到COS。
硬件层面软件层面并发和并行JAVA中的线程线程的基础源码分析线程的启动线程的中断异步并发异步 Future异步Callback异步编排 CompletableFuture小结更多
前言: 虽然话题的范围有点大,但是在这里作者不打算谈框架,侃架构。 这里也只是作者最熟悉的一种后台架构模型。 并发模型: 多进程模型: 来一个请求,设定环境变量(请求的变量通过环境变量来传递),再
协程不是系统级线程,很多时候协程被称为“轻量级线程”、“微线程”、“纤程(fiber)”等。简单来说可以认为协程是线程里不同的函数,这些函数之间可以相互快速切换
前段时间有同事联系我想看看可能推广我之前写的协程库 libcopp,虽然 libcopp 已经用到过好几个项目上,这几年也断断续续地写了一些实现细节的文章,但是也但确实需要系统、概览性地介绍下 libcopp ,所以就有了这篇文章。
在前面的性能优化系列文章中,我曾多次说过:异步不是灵丹妙药,不正确的异步方式不仅不能较好的完成异步任务,反而会加剧卡顿。Android开发中我们使用异步来进行耗时操作,异步离不开一个词:线程。那么问题来了:
BIO(Blocking IO) 又称同步阻塞IO,一个客户端由一个线程来进行处理
TiFlash 初期存在一个棘手的问题:对于复杂的小查询,无论增加多少并发,TiFlash 的整机 CPU 使用率都远远不能打满。如下图:
来源:https://juejin.im/post/6887743425437925383
CPU使用率是性能测试是一项重要指标,CPU占用过高会使得设备运行程序出现卡顿与发热,甚至出现应用程序Crash,影响用户体验。在排除硬件环境的限制下,应用程序应该尽可能少的占用CPU。
在进行多线程编程时,我们可能会存在同时操作(读、写)同一份内存的可能性。为了保证数据的正确性,我们往往会使用互斥量、读写锁等同步方法。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
当应用程序向文件写入数据时,内核通常先将数据复制到内核缓冲区中,然后排入队列,然后由内核决定何时写入硬盘。
按照操作系统中的描述。线程是 CPU 调度的最小单元,同时线程也是一种有限的资源。而进程一般指一个执行单元,在 PC 和移动设备上指一个程序或者一个应用。一个进程可以包含多个线程。对于 Android 来说,它是一种基于 Linux 内核的移动操作系统,它的进程和线程有着其特有的性质。我们这篇文章就来聊聊关于 Android 中的进程和线程,我们需要了解的知识。
写这篇文章的动机,是缘起于微信闲聊群的一场讨论,粗略整理下,主要涉及了以下几个具体的问题: 同步,异步,阻塞,非阻塞的关联及区别。 JAVA 中有 callback 调用吗? jdk 包中的 Future 怎么用? Future 模式和 Promise 模式是包含的关系,还是交集的关系,还是没有关系? 带着上面这些疑问,来看看我到底要拾遗些啥。 浅析同步,异步,阻塞,非阻塞 这几个概念一直困扰着我,说实话我现在依旧不能从一个很深的层次去和一个小白解释,这几个概念到底有什么区别。本节我不掺杂自己的描述,主要
最近项目测试遇到个奇怪的现象,在测试环境通过 Apache HttpClient 调用后端的 HTTP 服务,平均耗时居然接近 39.2ms。可能你乍一看觉得这不是很正常吗,有什么好奇怪的?其实不然,我再来说下一些基本信息,该后端的 HTTP 服务并没有什么业务逻辑,只是将一段字符串转成大写然后返回,字符串长度也仅只有 100 字符,另外网络 ping 延时只有 1.9ms 左右。因此,理论上该调用耗时应该在 2-3ms 左右,但为什么平均耗时 39.2ms 呢?
最近项目测试遇到个奇怪的现象,在测试环境通过 Apache HttpClient 调用后端的 HTTP 服务,平均耗时居然接近 39.2ms。可能你乍一看觉得这不是很正常吗,有什么好奇怪的?其实不然,我再来说下一些基本信息,该后端的 HTTP 服务并没有什么业务逻辑,只是将一段字符串转成大写然后返回,字符串长度也仅只有 100 字符,另外网络 ping 延时只有 1.9ms左右。因此,理论上该调用耗时应该在 2-3ms 左右,但为什么平均耗时 39.2ms 呢?
进程是我们开发同学非常熟悉的概念,我们可能也听说过进程上下文切换开销。那么今天让我们来思考一个问题,究竟一次进程上下文切换会吃掉多少CPU时间呢?线程据说比进程轻量,它的上下文切换会比进程切换节约很多CPU时间吗?带着这些疑问,让我们进入正题。
App “耗电综合征” 当我们说一个 App 耗电的时候我们在说什么? 我们可能是指 App 吃 CPU 导致系统掉电快,也可能是在说系统告警 App 后台扫描频繁消耗电量,还可能是在说使用 App 时手机发烫严重…… 是的,相对于 Crash、ANR 等常见的 APM 指标,Android App 电量优化更像是一个综合性的问题。 一方面,造成 App 耗电的原因是多种多样的,比如 CPU/GPU Load、屏幕、传感器以及其他硬件开销等,每个分类的排查思路是大相径庭的,再加上 AOSP 没有 “官方”
我们用实验的方式验证了Linux进程和线程的上下文切换开销,大约是3-5us之间。这个开销在传统应用中来看确实不算大,但是海量互联网服务端和一般的计算机程序相比,特点是:
随着系统自身数据量的增长,访问量增加,系统的响应通常会越来越慢,或者是新的功能在性能上无法满足修去,这个时候需要对系统进行性能调优。调优是一个复杂的过程,涉及的方面有:硬件,操作系统,运行环境软件和应用本身。
本文为 PingCAP Observability 团队研发工程师钟镇炽在 Rust China Conf 2020 大会上所做演讲 《高性能 Rust tracing 库设计》的详细文本,介绍了对性能要求非常苛刻的分布式 KV 数据库 TiKV 如何以不到 5% 的性能影响实现所有请求的耗时追踪。
时间在回到一周前,测试跑过来跟我说:压测500w同步数据失败了。我保持以往的态度,莫慌莫慌,多大点事儿,然后打开运行日志,然后一看居然是内存不足,如下图:
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
进程:一个JVM就是一个进程 线程:最小的调度单元 一个进程可以包含多个线程,在安卓中有一个主线程也就是UI线程,UI线程才可以操作界面,如果在一个线程里面进行大量耗时操作在安卓中就会出现ANR(Application Not Responding)
经常有朋友问起软中断的问题... 话说我干了这么多年,还从未在VxWorks领域见过这个词儿,孤陋寡闻了
之前一直在看POSIX的多线程编程,上个周末结合自己的理解,写了一个基于Qt的用条件变量同步线程的例子。故此来和大家一起分享,希望和大家一起交流。
题目内容:给定陌陌一段时间的Nginx AccessLog(多个文件,估计66G左右),以最快的方式找到访问次数最多的5个IP。提交脚本或是可执行程序,约定以命令行参数的形式传入文件所在路径。按照次数降序输出5个IP,每个IP一行。
中间件dble测试成员,主要负责dble的日常测试工作,热衷于探索发现,学习新技术。
这里前两天我做过实验了,数据是一个自增列,一个Name列,两列信息,添加一万次数据,总计消耗时间是13.5秒左右。我用的是DBHelper的方法,原生的那种你那个,速度应该是最快的,但是可以看到来与Redis的茶具还是非常大的呢。
WebRTC作为一个工具箱,相较于传统的视频会议有更好的安全性、良好的兼容性、增强网络的优势。但是WebRTC并不是一个完整的视频会议系统,它是一套内置在浏览器中的工具,经过我们对webrtc的不断研究,目前也实现了EasyGBS中webrtc的视频播放。
BenchmarkSQL 是一个支持众多关系型数据库的基准测试工具,通过使用 BenchmarkSQL 对数据库进行 TPC-C 标准测试,即模拟多种事务处理:新订单、支付操作、订单状态查询、发货、库存状态查询等,从而获得最终的压测值。相较于 Sysbench 的单一,它更能贴切的模拟出真实的应用场景,因此越来越多的客户在对数据库进行压测时,更多的选择使用 BenchmarkSQL 。
作为 Linux 运维工程师,在日常工作中我们会遇到 Linux服务器上出现CPU负载达到100%居高不下的情况,如果CPU 持续跑高,则会影响业务系统的正常运行,带来企业损失。
jstat用法 其中-gc可以换成-class 、-gcnew、-gcold等参数;而54992表示的JVM的进程id(可能通过上面的jps命令查看) ;4s表求每4秒打印一次,后面的3表求共打印三次。 打印的各参数含义如下: 1:S0C、S1C、S0U、S1U:Survivor 0/1区容量(Capacity)和使用量(Used) 2:EC、EU:Eden区容量和使用量 3:OC、OU:年老代容量和使用量 4:MC、MU:元数据区容量和使用量 5:CCSC、CCSU:压缩类空间容量和使用量 5:YGC、YGT:年轻代GC次数和GC耗时 6:FGC、FGCT:Full GC次数和Full GC耗时 7:GCT:GC总耗时 jstat可以用来判断系统是否出现了内存泄漏,方法是通过一短长时间的观察OU的增长情况,如果OU稳定增长,则有可能出现内存泄漏。
在 Linux 系统中,当多个线程并行执行时,如果需要访问同一个资源,那么在访问资源的地方,需要使用操作系统为我们提供的同步原语来进行保护。同步原语包括:互斥锁、条件变量、信号量等,被保护的代码称作“临界区”。
Arthas是一个强大的Java诊断和故障排除工具,它提供了丰富的功能和命令,可以帮助开发者快速定位和解决Java应用程序中的问题。本文将深入解析Arthas的原理和使用方法,并提供具体的代码示例和注释,帮助读者更好地理解和应用这一利器。
在某些情况下,我们可能会遇到需要破解受密码保护的压缩包的需要。一种常见的方法是使用暴力破解工具进行尝试,其中rarcrack是一款功能强大的工具,可以在Linux系统上用于破解RAR、ZIP和7Z压缩包。本文将介绍如何在Linux系统上使用rarcrack进行暴力破解。
在计算机操作系统中,进程是进行资源分配和调度的基本单位,同时每个进程之内也可以存在多个线程。那么在Android系统(Linux Kernel)中,进程是如何去抢占资源,线程又是如何根据优先级切换呢,本文将尝试剖析这个问题,研究nice在Linux以及Android系统中的应用。
常用的命令行工具主要有 jps、jstat、jinfo、jmap、jhat、jstack。
对于基于互联网的通信应用(比如IM聊天、推送系统),数据传递时使用TCP协议相对较多。这是因为在TCP/IP协议簇的传输层协议中,TCP协议具备可靠的连接、错误重传、拥塞控制等优点,所以目前在应用场景上比UDP更广泛一些。
一段代码能否把机器硬件性能发挥到极致,我们通常用cpu和IO利用率(本地存储io和网络io)来衡量。
同步:程序从上往下执行 异步:程序从上往下执行会有多个分支共同执行(即开多个线程)。
熟悉java多线程的朋友一定十分了解java的线程池,jdk中的核心实现类为java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor。大家可能了解到它的原理,甚至看过它的源码;但是就像我一样,大家可能对它的作用存在误解。现在问题来了,jdk为什么要提供java线程池?使用java线程池对于每次都创建一个新Thread有什么优势?
重要结论先说:导入大批量数据时,采用GreatSQL 8.0.32-24中新增并行load data特性是最快的,关于该特性的描述详见:Changes in GreatSQL 8.0.32-24。
GreatSQL马上正式开源了,这次又新增了两个重磅特性:InnoDB事务锁优化 以及 InnoDB引擎的并行查询优化,这两个特性是由华为鲲鹏计算团队贡献的Patch合并而来。
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