GPT具有32位递增计数器。可以将外部引脚上的事件通过定时器计数器捕获到寄存器中。触发事件可以为上升沿或下降沿。当定时器达到设定的值时,GPT还可以在输出引脚上产生事件,并产生中断。GPT具有12位预分频器,该分频器可以对多个时钟源的时钟进行分频。GPT框图如下:
ExecSource是很多人接触flume时第一个使用的source,这里我简单的分析下这个source的使用与实现。
判断三个服务最慢的那个,使用同步,其他的使用异步 并发计数器CountDownLatch,可以等两个服务都执行完毕了再结束
三:相关事件触发(开启或者关闭)时,触发对应时间计数器的方法(打开或者关闭),具体是:
背景 最近一个客户找到我说是所有的SQL Server 服务器的内存都被用光了,然后截图给我看了一台服务器的任务管理器。如图 这里要说明一下任务管理器不会完整的告诉真的内存或者CPU的使用情况,也就是
这是一个开源的监控系统,我们这里只是存储数据使用 可以使用docker安装,然后去8880端口进行访问,你也可以自定义端口在命令中的 -p 默认账号密码都是 root
系统的性能优化是每一个程序员的必经之路,但也可能是走过的最深的套路。它不仅需要对各种工具的深入了解,有时还需要结合具体的业务场景得出定制化的优化方案。当然,你也可以在代码中悄悄藏上一个Thread.sleep,在需要优化的时候少睡几毫秒(手动狗头)。性能优化这个课题实在是太浩瀚了,以至于目前市面上没有一本优质的书能够全面的总结这个课题。不仅如此,即使是深入到各个细分领域上,性能优化的手段也非常丰富,令人眼花缭乱。
无论是在项目开发中,还是在面试中过程中,总会被问到或使用到并发编程来完成项目中的某个功能。
当今互联网应用普遍需要支持高并发访问,而Java作为一种广泛使用的编程语言,其并发编程能力对于实现高性能的应用非常重要。而Java的JUC(java.util.concurrent)并发工具就提供了许多实用的工具类和接口,可以让Java应用轻松实现高效的并发编程。
批处理是企业级业务系统不可或缺的一部分,spring batch是一个轻量级的综合性批处理框架,可用于开发企业信息系统中那些至关重要的数据批量处理业务.SpringBatch基于POJO和Spring框架,相当容易上手使用,让开发者很容易地访问和利用企业级服务.spring batch具有高可扩展性的框架,简单的批处理,复杂的大数据批处理作业都可以通过SpringBatch框架来实现。
小明今天上班,看到最近开的促销活动,发现后台日志有很多重复调用的请求数据,而且还是同个用户的,这个人也抢了很多活动商品,导致其他用户都没法购买到。很显热,活动接口被刷爆了,马上跟大佬商量,十分慌张,大佬说,要加一下限流,做一下防刷处理,缓解一下后台服务。但是,刚入职场的小明,还不了解限流是个啥,无从下手。
如今微服务架构讨论的如火如荼。但在企业架构里除了大量的OLTP交易外,还存在海量的批处理交易。在诸如银行的金融机构中,每天有3-4万笔的批处理作业需要处理。针对OLTP,业界有大量的开源框架、优秀的架构设计给予支撑;但批处理领域的框架确凤毛麟角。是时候和我们一起来了解下批处理的世界哪些优秀的框架和设计了,今天我将以Spring Batch为例,和大家一起探秘批处理的世界。 初识批处理典型场景 探秘领域模型及关键架构 实现作业健壮性与扩展性 批处理框架的不足与增强 批处理典型业务场景 对账是典型的批处理业务
点击关注公众号,Java干货及时送达 一、Postman Postman 是一个款 HTTP 请求模拟工具 首先演示一下 Postman 最基本的使用,创建一个 Spring Boot 项目,测试的代码如下: import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.
Spring Batch 是什么? 官网中介绍 Spring Batch is a lightweight, comprehensive batch framework designed to enable the development of robust batch applications vital for the daily operations of enterprise systems.(一款轻量的、全面的批处理框架,用于开发强大的日常运营的企业级批处理应用程序。)相对于他的特点定义我们肯定更倾向于他的使用的业务场景以及他是如何运作的。下面的篇幅将介绍整个springbatch的使用业务场景和它的结构原理以及如何去使用它们(最后会通过一个demo来演示)。 springbatch结合springboot 的demo:https://github.com/kellypipe/springbatch-springboot-demo
在 JVM 中,有两个非常重要的知识点,一个是 JVM 的内存布局(JVM 运行时的数据区域),另一个就是垃圾回收。而垃圾回收中又有两个重要的知识点,一个是如何确定 JVM 中的垃圾对象,另一个是使用不同的垃圾收集器进行垃圾回收。而本篇要讨论的是前者,后面的内容咱们下一篇再聊。
话说在 Spring Cloud Gateway 问世之前,Spring Cloud 的微服务世界里,网关一定非 Netflix Zuul 莫属。但是由于 Zuul 1.x 存在的一些问题,比如阻塞式的 API,不支持 WebSocket 等,一直被人所诟病,而且 Zuul 升级新版本依赖于 Netflix 公司,经过几次跳票之后,Spring 开源社区决定推出自己的网关组件,替代 Netflix Zuul。
3、支持 GET, HEAD, POST, PUT, DELETE, OPTIONS, PATCH 方法;
代码下载地址:https://github.com/f641385712/netflix-learning
在高并发的系统中,往往需要在系统中做限流,一方面是为了防止大量的请求使服务器过载,导致服务不可用,另一方面是为了防止网络攻击。
这种分层结构有三个重要的组成部分:应用层、核心层、基础架构层。应用层包含所有的批处理作业,通过Spring框架管理程序员自定义的代码。核心层包含了Batch启动和控制所需要的核心类,如:JobLauncher、Job和step等。应用层和核心层建立在基础架构层之上,基础构架层提供顶层的读接口(ItemReader)、写接口(ItemWriter)、处理接口(ItemProcess)和服务(如RetryTemplate:重试模块。可以被应用层和核心层使用)等。
文章链接:https://liuyueyi.github.io/hexblog/2018/06/26/180626-Spring之借助Redis设计一个简单访问计数器/
参数 描述 备注 INDI 对每个基准进行单独的热身 BULK 在任何基准测试开始之前进行批量预热。 BULK_INDI 在任何基准测试开始之前进行批量预热,然后对每个基准测试进行单独预热
1.对于chunk类型的Step,spring batch为我们提供了用于管理它的状态
之前写了一篇博文,简单的介绍了下如何利用Redis配合Spring搭建一个web的访问计数器,之前的内容比较初级,现在考虑对其进行扩展,新增访问者记录
日常我们开发时,我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题(踩坑o(╯□╰)o),这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列,这里整理汇总后分享给大家,让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。 同时在这里也欢迎大家把自己遇到的问题留言或私信给我,我看看其能否给大家解决。
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点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Apache Geode 的 Spring 数据教程五(Spring中国教育管理中心)
Redisson是一个使用Java编写的开源库,它提供了对Redis数据库的访问和操作的封装,并在此基础上提供了各种分布式功能,包括分布式锁。
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看到一款基于多端的 UI 调试工具,一套代码适应多端,真的是太棒了,下面分享给大家。
在企业应用的关键环境中,通常有需要很多应用来来处理大量的应用。这商业操作包括了自动化,并且负责的处理程序来对大量数据进行高效的处理,通常这些程序不需要人工进行干预。这些事件包括有基于时间周期产生的操作(例如,月末统计计算,通知或者消息通知,或者定期处理那些业务逻辑非常复杂,并且数据量非常大的操作(例如,保险的保额确定或者保险费率的调整),也有可能是从内部或者外部抓取到的数据的格式化,通常这些数据需要进行格式化,校验,并且通过事务来整合到自己的数据库中。批处理通常被用来针对企业每天产生超过亿万级别的数据量。
我们知道从 Spring Boot 2.3.x 这个版本开始,引入了优雅关闭的机制。我们也在线上部署了这个机制,来增加用户体验。虽然现在大家基本上都通过最终一致性,以及事务等机制,来保证了就算非优雅关闭,也可以保持业务正确。但是,这样总会带来短时间的数据不一致,影响用户体验。所以,引入优雅关闭,保证当前请求处理完,再开始 Destroy 所有 ApplicationContext 中的 Bean。
在大数据领域,流数据处理已经成为处理实时数据的核心技术之一。Apache Spark 提供了 Spark Streaming 模块,使得我们能够以分布式、高性能的方式处理实时数据流。其中,状态计算是流数据处理中的重要组成部分,用于跟踪和更新数据流的状态。在 Spark Streaming 中,有两个主要的状态计算算子:updateStateByKey 和 mapWithState。
PS:今天主要说说配置相关的,没有用yml的方式其实大相径庭吧,yml文件在写的时候层次感强,而且少写了代码。所以现在很多人都使用yml配置文件。这里没用yml,基本的思路都是一样的。
至于哪个具体的配置文件会被加载,需要在application.properties文件中通过spring.profiles.active属性来设置,其值对应{profile}值。 比如:spring.profiles.active=dev就会加载application-dev.properties配置文件中的内容。在dev, test, prod这三个文件均都设置不同的server.port端口属性,如:dev环境设置为8081,test环境设置为8082,prod环境设置为8083 application.properties中设置spring.profiles.active=dev,就是说默认以dev环境设置。
Spring-Kafka 提供消费重试的机制。当消息消费失败的时候,Spring-Kafka 会通过消费重试机制,重新投递该消息给 Consumer ,让 Consumer 重新消费消息 。
缓存比较好理解,在大型高并发系统中,如果没有缓存数据库将分分钟被爆,系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量,也是保护数据库、保护系统的有效方式。大型网站一般主要是“读”,缓存的使用很容易被想到。在大型“写”系统中,缓存也常常扮演者非常重要的角色。比如累积一些数据批量写入,内存里面的缓存队列(生产消费),以及HBase写数据的机制等等也都是通过缓存提升系统的吞吐量或者实现系统的保护措施。甚至消息中间件,你也可以认为是一种分布式的数据缓存。
自增主键没有持久化是个比较早的bug,这点从其在官方bug网站的id号也可看出(https://bugs.MySQL.com/bug.php?id=199)。由Peter Zaitsev(现Perco
前序文章陆续介绍了批处理的基本概念,Job使用、Step控制、Item的结构以及扁平文件的读写。本文将接着前面的内容说明数据库如何进行批处理读写。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。在如何在Ubuntu 14.04第1部分中查询Prometheus,我们设置了三个演示服务实例,向Prometheus服务器公开合成度量。使用这些指标,我们学习了如何使用Prometheus查询语言来选择和过滤时间序列,如何聚合维度,以及如何计算费率和衍生物。
方案一、在提供给业务方的Controller层进行控制。 1、使用guava提供工具库里的RateLimiter类(内部采用令牌捅算法实现)进行限流 2、使用Java自带delayqueue的延迟队列实现(编码过程相对麻烦,此处省略代码) 3、使用Redis实现,存储两个key,一个用于计时,一个用于计数。请求每调用一次,计数器增加1,若在计时器时间内计数器未超过阈值,则可以处理任务 方案二、在短信发送至服务商时做限流处理 方案三、同时使用方案一和方案二
CountDownLatch 是一个同步工具类,用来协调多个线程之间的同步,它能够使一个线程在等待另外一些线程完成各自工作之后,再继续执行。
TensorRT LLM依赖于一个名为Batch Manager的组件来支持请求的即时批处理,该技术旨在减少队列中的等待时间,达到更高的GPU利用率。
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