Executor是一个接口,这个接口负责执行提交给它的任务(Runnable对象).这个接口能够使“任务提交”与“任务执行”解耦.即某人只要把任务提交给Executor就好了,至于它怎么给任务分配线程去执行,你就不用管了. 注: ①任务执行包括线程的如何使用,如何调度等等.        ②一般情况下,会选择使用Executor,而不是直接创建Thread.       比如,你不会每次都这样写: new Thread(new (RunnableTask())).start();    …

好的软件设计不建议手动创建和销毁线程.线程的创建和销毁是非常耗 CPU 和内存的,因为这需要 JVM 和操作系统的参与.64位 JVM 默认线程栈是大小1 MB.这就是为什么说在请求频繁时为每个小的请求创建线程是一种资源的浪费.线程池可以根据创建时选择的策略自动处理线程的生命周期.重点在于:在资源(如内存.CPU)充足的情况下,线程池没有明显的优势,否则没有线程池将导致服务器崩溃.有很多的理由可以解释为什么没有更多的资源.例如,在拒绝服务(denial-of-service)攻击时会引起的许多线…

前言:在上一篇文章中我们讲到了AsyncTask的基本使用.AsyncTask的封装.AsyncTask 的串行/并行线程队列.自定义线程池.线程池的快速创建方式. 对线程池不了解的同学可以先看 Android AsyncTask 深度理解.简单封装.任务队列分析.自定义线程池 ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1.Exec…

部署服务器: sparkml 集群 ########### sparkml ########## sparkml-node1 # yarn resource manager sparkml-node2 # nodemanager spark-2.0.0sparkml-node3 # nodemanager spark-2.0.0sparkml-node4 # nodemanager spark-2.0.0sparkml-node5 # nodemanager spark-2.0.0 上线功能:…

第1章 并发编程的挑战 1.1 上下文切换 CPU通过时间片分配算法来循环执行任务,任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换. 减少上下文切换的方法有4种:无锁并发编程.CAS算法.使用最少线程.使用协程. 无锁并发编程:不同线程处理不同分片的数据,如数据哈希取模分片等. CAS算法:java的Atomic包使用cas算法更新数据,不需要加锁. 使用最少线程:任务少时避免创建不需要的线程,否则大量线程会等待状态. 使用协程:在单线程里实现多任务的调度.   1.2 死锁 避免死锁的几个常用方法…

Executor框架是在Java5中引入的,可以通过该框架来控制线程的启动,执行,关闭,简化并发编程.Executor框架把任务提交和执行解耦,要执行任务的人只需要把任务描述清楚提交即可,任务的执行提交人不需要去关心. 通过Executor框架来启动线程比使用Thread更好,更易管理,效率高,避免this逃逸问题. Executor的实现还提供了对生命周期的支持,以及统计信息收集,应用程序管理机制和性能监视等机制. List<Runnable> shutdownNow(); 关闭当前服务,尚…

Spark简介 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 简介: Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室,开发的通用内存并行计算框架.Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台. Spark使用Scala语言实现,…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/ns_code/article/details/17465497   Executor框架简介 在Java 5之后,并发编程引入了一堆新的启动.调度和管理线程的API.Executor框架便是Java 5中引入的,其内部使用了线程池机制,它在java.util.cocurrent 包下,通过该框架来控制线程的启动.执行和关闭,可以简化并发编程的操作.因此,在Java 5之后,通过Executor来启动线程比使用Thread的start方法…

spark 是基于内存计算的 大数据分布式计算框架,spark基于内存计算,提高了在大数据环境下处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将spark部署在大量廉价的硬件上,形成集群. 1. 分布式计算2. 内存计算3. 容错4. 多计算范式 Messos 作为资源管理框架.相当于yarn,进行资源管理以及调度. spark生态系统,不提供存储层,可以调用外部存储,例如HDFS Tachyon 是 分布式内存文件系统,能够缓存数据,并提供数据快速读写. spark 是核心计算引擎,能…

上篇文章<深入浅出Mybatis系列(五)---TypeHandler简介及配置(mybatis源码篇)>简单看了一下TypeHandler, 本次将结束对于mybatis的配置文件的学习, 本次涉及到剩下没提及到的几个节点的配置:objectFactory.databaseIdProvider.plugins.mappers. 那么,接下来,就简单介绍一下这几个配置的作用吧: 1.objectFactory是干什么的? 需要配置吗? MyBatis 每次创建结果对象的新实例时,它都会使用一个…