FutureTask 是 JDK 1.5 引入的，核心用于获取异步任务结果，它实现了 Future 和 Runnable 接口，主要解决「任务异步执行 + 结果...

将 RxJava 与 MVP 或 MVVM 架构结合使用，是现代 Android（以及 Java Swing）开发中的最佳实践之一。这种结合能充分发挥各自的优势...

无服务器架构的兴起为异步通信带来了新的可能性。事件驱动的函数计算与消息队列的深度结合，让微服务能够以更细粒度的方式实现异步化。Spring Cloud Func...

在大数据流处理场景中，Apache Flink 以其高吞吐、低延迟的特性成为业界首选框架之一。然而，当流处理任务需要与外部系统进行交互时，例如查询数据库、调用第...

Apache ZooKeeper作为一个开源的分布式协调服务，自2008年由雅虎研究院开发以来，已成为构建高可用分布式系统的核心基础设施。它通过简单的文件系统-...

F#一直以其强大的异步编程能力而闻名，F# 10进一步改进了异步编程模型。现在，开发人员可以更加方便地处理异步操作，例如使用新的语法糖来简化异步表达式的编写。

异步和CPU密集型工作并不能开箱即用地良好配合。你可以异步从文件读取数据，但一旦开始在同一线程上处理它，你的异步优势就消失了。这就是为什么高级开发者会将I/O密...

我就很纳闷啊，为什么我改了还是 0？我甚至问过 ChatGPT（那时候还没有，我查的文档）。文档里说"状态更新是异步的"，我当时理解得一知半解——"异步"，"什...

在 Python 开发中，处理大量 HTTP 请求时，传统的Requests库因串行执行效率低下，难以满足高并发场景需求。而GRequests库通过将Reque...

传统树摇在异步代码中往往失效，因为动态导入的模块在运行时解析，导致未使用导出无法被消除。

Celery作为Python生态中最成熟的分布式任务队列框架，凭借其强大的任务调度、重试机制和监控能力，成为LLM异步推理服务的理想选择。本文将深入探讨LLM异...

在当今数据密集型应用和大模型部署的时代，批量推理已成为提升系统性能和资源利用率的关键技术。随着深度学习模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂，如何高效地处理大量...

在Kafka生态中，生产者（Producer）是将数据流注入Kafka集群的起点。它的设计直接决定了数据写入的吞吐量、延迟和可靠性。很多开发者只知其send()...

在现代Web应用中，处理耗时任务（如大型Excel文件处理）是一个常见需求。本文将详细介绍如何构建一个完整的文件处理服务，包含以下核心技术点：

在现代Web开发和数据处理中，高效处理HTTP请求是关键挑战之一。特别是在需要查询大量手机号订单信息的场景中，传统的同步请求方式往往性能低下。本文将结合Pyth...

在Python开发中，我们经常需要同时处理高并发网络请求和CPU密集型任务。这时，开发者可能会选择：

本方案通过IP频次过滤和Kafka异步处理，实现了高效、可靠的广告请求处理系统。系统具备高扩展性和灵活性，能够满足程序化广告行业的需求，同时为后续优化和扩展提供...

在异步编程中，回调机制常用于在异步操作完成后执行特定的逻辑。下面是一个简单的示例，展示了如何使用回调机制处理异步任务。

在 Dubbo 服务提供者中，线程池的配置决定了服务的并发处理能力。推荐配置为 cached 模式，适合高并发、请求处理快的场景：

在当今的高并发场景中，如何通过合理的架构设计与配置优化来保证服务的稳定性，是开发者必须面对的重要课题。这篇博客将通过一个真实的业务场景，深入探讨如何使用 Dub...