在并发编程中我们可以使用channel来协同各个goroutine，但是很多场景我们也是需要使用sync的比如说并发场景下计数器的使用等。 go也为我们提供了一系列的API来协同我们的go协程：
直译：HikariPool-1-检测到线程不足或时钟跳跃。 人话：检测到等待连接的时间过长，造成线程不足；或者检查测时钟跳跃 情况： 调试的时候，在定时任务中设了断点，停留时间较长，所以出现Thread starvation or clock leap detected， 直接搜索关键字Hikari、HikariPool 二、Hikari 1）概述 SpringBoot2中默认的数据已经更改为hikari，据说性能很高，有兴趣的可以进行测试。 目前使用最广泛的druid基础数组实现，而hikari则是基于threadlocal +CopyOnWriteArrayList实现。 2）数据源修改 查看官方文档，发现默认数据源修改了
这里调用了taskScheduler接口，我们打开TaskScheduler trait，trait在scala里就是接口，在IDEA中查看实现的类，使用快捷键：ctrl+H，或者直接使用快捷键：ctrl + alt +B查看实现
默认直接使用 sync.Mutex 或是嵌入到结构体中，state 零值代表未上锁，sema 零值也是有意义的，参考下面源码加锁与解锁逻辑，稍想下就会明白的。另外参考大胡子 dave 的关于零值的文章
如果嵌入结构的字段和外部结构的字段相同,那么, 为了避免命名冲突, 想要修改嵌入结构的字段值需要加上外部结构中声明的嵌入结构名称.
RCU是Linux 2.6内核系统新的锁机制 RCU(Read-Copy Update)。参考：http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-rcu/
OSTEP中有一段Linux下的互斥锁源代码没有很细研读，今日被tdl，ldl一阵教诲，有所醍醐灌顶。以此笔记。
在本项目中，读写锁主要应用于多线程服务器场景下的日志文件的读写，以及缓存的获取和更新。 多线程编程的准标准库posix pthread库拥有rwlock, 而python2.7自带的threading库没有读写锁，只有可重入锁RLock， 因此有必要自己实现一个读写锁以提升程序的并发性。
CPU调度，决定了CPU执行进程的策略，好的调度policy需要兼顾进程首次被调度的等待时间和进程结束执行的等待时间，因此在算法设计上极其精妙。本章完全Copy自OSTEP，介绍了基础的调度算法。
针对Golang 1.9的sync.Mutex进行分析，与Golang 1.10基本一样除了将panic改为了throw之外其他的都一样。
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临界区表示被多个线程使用的公共资源，但是每一次只能有一个线程使用它。 比如打印机资源。
DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol),动态主机配置协议，是一个应用层协议。当我们将客户主机ip地址设置为动态获取方式时，DHCP服务器就会根据DHCP协议给客户端分配IP，使得客户机能够利用这个IP上网。
那么线程池使用不当可不可能产生死锁呢？我们知道死锁是循环争夺资源而产生的。线程池中的线程也是资源的一种，那么如果对线程池中的线程进行争夺的话也是可能产生死锁的。
Input/output (I/O) scheduling is a term used to describe the method computer operating systems decide the order that block I/O operations will be submitted to storage volumes. I/O Scheduling is sometimes called 'disk scheduling'.
剩余内容请看本人公众号debugeeker, 链接为CISSP考试指南笔记：3.24 快速提示
1 同步和异步 同步和异步关注的是消息通信机制 所谓同步，就是在发出一个调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回。就是由调用者主动等待这个调用的结果。 而异步则是相反，调用在发出之后，这个调用就会立即返回，所以没有返回结果。换句话说，当一个异步过程调用发出后，调用者不会立刻得到结果。而是在调用发出后，被调用者通过状态、通知来通知调用者，或通过回调函数处理这个调用。 举个通俗的例子： 你打电话问书店老板有没有《分布式系统》这本书，如果是同步通信机制，书店老板会说，你稍等，”我查一下"，然后开始查啊查，等
同步和异步的本质区别是是否需要等待，比如一个方法在执行，必须等前面一个方法程执行完成，才可以执行，这就是同步。如果不需要等上一个方法执行完成，并行或者并发执行，这就是异步调用。
Spark2.4.0源码分析之WorldCount 任务调度器(七) 更多资源 github: https://github.com/opensourceteams/spark-scala-maven-2.4.0 时序图 https://github.com/opensourceteams/spark-scala-maven-2.4.0/blob/master/md/image/example/spark-sql-dataset/worldCount/worldCount.taskScheduler.jpg
同步：同步方法一旦调用，那么调用该同步方法的线程必须等待这个同步方法执行完毕之后才可以继续执行后续的代码，后续的代码可以实时使用同步方法返回的数据。
之前从资源对象的获取方式、序列化、深拷贝的角度分别分析了对 kube-apiserver 内存使用量的影响以及社区是如何进行优化的，这一篇围绕网络连接展开分析其对 kube-apiserver 内存的影响，以及这中间涉及到的其他相关问题。
Java对线程内置支持是一把双刃剑。它通过提供语言和类库，以及一个规范的跨平台存储模型，简化了并发应用的开发。这样做同时提高了开发人员门槛，因为更多的程序需要使用线程，主流的开发人员都必须知道线程安全性的问题。
结合代码可知，BufferPool负责ByteBuffer的申请和释放。 BufferPool会维持一组大小为poolableSize的ByteBuffer，便于快速申请/归还这个大小的ByteBuffer。该机制是由free空闲链表维持的。 对于非poolableSize的ByteBuffer，其申请和释放都委托给JVM BufferPool的内存申请是"公平的"，永远优先满足先申请的线程，再满足后申请的。这样能防止死锁和饥饿。该机制是由waiters条件队列保障的。
v1.27 的 K8s，在 kube-apiserver 的日志中会看到 “etcd event received with PrevKv=nil” 的字样，资源对象被删除后在 Etcd 中已经不存在了但在 Reflector store 中仍然存在，可以在 Informer 或者 watchCache 中看到对应的对象，依赖 Informer 的组件也不会感知到资源对象被删除，通过 List API 设置 RV=“0” 去 kube-apiserver 的 watchCache 中获取的话也可以看到已经被删除的对象仍然存在。
java.util.concurrent包（之后简称JUC包）中，提供了大量的同步与并发的工具类，是多线程编程的“利器”。其中locks包下，包含了多种锁，如ReentrantLock独占锁、ReentrantReadWriteLock读写锁、Semaphore信号量（共享锁）等，而这些锁有一个共同的基础类：AbstractQueuedSynchronizer。
编者按：5 月 11 日，在加州圣何塞举办的 2017 年度 GPU 技术大会上，英伟达发布了 Tesla V100，号称史上最强的 GPU 加速器。发布之后，英伟达第一时间在官方开发者博客放出一篇博
磁盘调度算法 磁盘调度算法比较常见的有以下四种： 先来先服务算法（FCFS） 最短寻道时间优先算法（SSTF） 扫描算法（SCAN） 循环扫描算法（CSCAN） ---- 先来先服务算法（FCFS，First Come First Served） 根据进程请求访问磁盘的先后次序进行调度。此算法的优点是公平、简单，且每个进程的请求都能依次地得到处理，不会出现某一进程的请求长期得不到满足的情况。但此算法由于未对寻道进行优化，致使平均寻道时间可能较长。 初始位置 100 磁道编号 移动距离 55 45 58
但是实际上这样的基因ID转换也不是必须的，因为差异分析要的是表达量矩阵，基因名字并不重要啊，后面的注释也是可以基于ID，一步到位成为功能。比如文章：The effects of Arabidopsis genome duplication on the chromatin organization and transcriptional regulation. Nucleic Acids Res 2019 Sep 5;47(15):7857-7869. PMID: 31184697
NVIDIA 发布了最新的 CUDA Toolkit 软件版本 11.8。此版本的重点是通过新的硬件功能增强编程模型和 CUDA 应用程序加速。 NVIDIA Hopper 和 Ada Lovelace 中特定于架构的新功能最初是通过库和框架增强功能公开的。NVIDIA Hopper 架构的完整编程模型增强功能将从 CUDA Toolkit 12 系列开始发布。 CUDA 11.8 有几个重要的特性。这篇文章提供了关键功能的概述。 支持NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Ada 架构 CUDA 应
AI科技评论按：很多读者在思考，“我和AI科技评论的距离在哪里？”答案就是：一封求职信。 5 月 11 日，在加州圣何塞举办的的 2017 年度 GPU 技术大会上，英伟达发布了 Tesla V100
ThreadPoolExecutor UML图： image image 8.1 在任务和执行策略之间隐形耦合 避免Thread starvation deadlock 8.2 设置线程池大小
root@h101 memcached-1.4.24# /usr/local/bin/memcached -h
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除了上一篇文章提到的MLFQ外，另一种调度名为proportional-share/fair-share，这种调度policy的目标是控制每个进程占用CPU时间的比例。这种policy的一种早期实现名为lottery scheduling，意思是应该运行更久的进程会更有机会获得lottery（彩票中奖，喻CPU使用）。linux内部则使用CFS作为另一种实现。
这两天搭建了一套新的kubernetes环境，由于这套环境会被用于演示，所以持续观察了好几天这套环境，发现不少容器平台稳定性的问题，这里记录一下以备忘。
今天@无聊之园提出 一个问题 “手动将多个数据库事务提交和XA效果类似，比如事务A,事务B一起提交，前面报错就一起回滚，否则一起先后执行提交”。除非是提交的时候会有失败的可能，否则没有问题。引发了技术群里进行了一番探讨。
三类均是跟共享变量的内存访问有关的缺陷。 对于并发缺陷的分类目前国内许多是分死锁、数据竞争、原子违背、顺序违背。
这是java高并发系列第2篇文章，一个月，咱们一起啃下java高并发，欢迎留言打卡，一起坚持一个月，拿下java高并发。
通过之前 DAGScheduler的介绍可以 知道， DAGScheduler 将划分的一系列 Stage (每个Stage封装一个TaskSet) , 按照Stage的先后顺序依次提交给底层的TaskScheduler去执行。 下面来分析TaskScheduler接收到DAGScheduler的Stage任务 后， 是如何管理Stage (TaskSet) 的生命周期的。
Windows Azure Storage(WAS)是微软云服务的基础,提供了文件/结构化数据/消息等多种类型的存储。
最近要做关于实时数据的处理，需要用到SparkStreaming，于是乎把SparkStreaming拿出来在看看。
一个进程中可以包含多个线程，同一个进程中的线程共享该进程所申请到的资源，如内存空间和文件句柄等
可以看到我们将本来不安全的hashmap容器通过读写锁改造成了一个安全的容器 我们从初始化锁开始分析
在本章中，我们试图建立一个通用的术语来定义一个坚实的基础，用于交流 Akka 所针对的并发和分布式系统。请注意，对于这些术语中的许多，并没有一个统一的定义。我们试图给出将在 Akka 文档范围内使用的定义。
如今各种高大上的监控工具早已经让人目不暇接了，但是熟悉基础的 Linux 监控命令依然是必要的，就好比 IDE 再好用，我们也得学会 vi 或者 emacs 才行。如果让我选一个必须学会的 Linux 监控命令的话，那么我想我一定会选 sar，没有之一。
Java 对于线程的支持是一把双刃剑。 当它通过提供语言以及库的支持简化了并发应用程序的开发的同时，也提高了开发人员的门槛，因为要有更多的program使用到线程。当线程还比较难懂的时候，并发性是一个高深的topic；现在的话，主流的开发人员必须要了解线程安全性的问题。 1.3.1.Safety Hazards 安全性风险 线程的安全性是不可以预期的微妙，是非常复杂的，因为在没有充分的同步机制的情况下，多个线程的操作的顺序是不可预测的，有时候甚至给你带来surprising。在列表1.1中的UnsafeS
HikariCP-2.7.6-sources.jar!/com/zaxxer/hikari/pool/HikariPool.java
互斥锁是对于并发程序的共享资源进行访问控制的主要手段,之前在介绍并发的时候已经对互斥锁的使用进行过介绍：并发控制，同步原语 sync 包
有界缓冲区问题，sender向buffer中添加数据，receiver从buffer中取出数据。以两个索引in，out作为未读取数据的上下边界，buf作为存储未读取数据的缓冲区。
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