Barrier 是 .Net 提供的一直并发的机制,它允许多个任务同步他们不同阶段的并发工作. 这里的关键点是[多个任务]和[不同阶段]. 假设有4个相同的任务(Task),每个任务都有4个阶段(Phase),当他们并发工作时,只有当所有任务的相同步骤都完成时,所有任务才可以开始下一个步骤. 这里的 Barrier 就是 .NetFramework 提供的一种机制.它像一个篱笆(屏障),把所有任务的阶段隔离开来,当前阶段不完成,不会开始下一个阶段. ]; static Barrier barri…

我们在上一节讨论了scalaz Future,我们说它是一个不完善的类型,最起码没有完整的异常处理机制,只能用在构建类库之类的内部环境.如果scalaz在Future类定义中增加异常处理工具的话,用户就会经常遇到Future[Throwable\/A]这样的类型,那么在进行Monadic编程时就必须使用Monad Transformer来匹配类型,程序就会变得不必要的复杂.scalaz的解决方案就是把Future[Throwable\/A]包嵌在Task类里,然后把所有Future都统一升格成T…

MapReduce实例2(自定义compare.partition)& shuffle机制 实例:统计流量 有一份流量数据,结构是:时间戳.手机号.....上行流量.下行流量,需求是统计每个用户(手机号)的总上行.总下行以及总流量数值. Github地址 分析 由于希望的输出是一个 {手机号 上行流量 下行流量 总流量} 这样的结构,所以需要写个javabean把它们封装成一个类. private String phoneNum; private long upFlow; private lon…

在Spark中一个appliation可能包含多个job,每个job都是由SparkContext#runJob(...)触发的,一个Job下包含1个或多个Stage,Job的最后一个stage为ResultStage,其余的stage都为ShuffleMapStage.ResultStage会生成一组ResultTask,ResultTask在计算完成之后会将结果返回给Drive:而ShuffleMapStage会生成一组ShuffleMapTask,ShuffleMapTask则是在计算完成…

一.CPU高速缓存简单介绍 CPU高速缓存机制的引入,主要是为了解决CPU越来越快的运行速度与相对较慢的主存访问速度的矛盾.CPU中的寄存器数量有限,在执行内存寻址指令时,经常需要从内存中读取指令所需的数据或是将寄存器中的数据写回内存.而CPU对内存的存取相对CPU自身的速度而言过于缓慢,在内存存取的过程中CPU只能等待,机器效率太低. 为此,设计者在CPU与内存之间引入了高速缓存.CPU中寄存器的存储容量小,访问速度极快:内存存储容量很大,但相对寄存器而言访问速度很慢.而高速缓存的存储大小和访…

https://baike.baidu.com/item/内存屏障 内存屏障,也称内存栅栏,内存栅障,屏障指令等, 是一类同步屏障指令,是CPU或编译器在对内存随机访问的操作中的一个同步点,使得此点之前的所有读写操作都执行后才可以开始执行此点之后的操作.   中文名 内存屏障 别    称 内存栅栏,内存栅障 性    质 同步屏障指令 条    件 现代计算机为了提高性能 简介 编辑 大多数现代计算机为了提高性能而采取乱序执行,这使得内存屏障成为必须. 语义上,内存屏障之前的所有写操作都要写入…

前言 很高兴遇见你 ~ 关于handler的内容,基本每个android开发者都掌握了,网络中的优秀博客也非常多,我之前也写过一篇文章,读者感兴趣可以去看看:传送门. 这篇文章主要讲Handler中的同步屏障问题,这也是面试的热门问题.很多读者觉得这一块的知识很偏,实战中并没有什么用处,仅仅用来面试,包括笔者.我在Handler机制一文中写到:其实同步屏障对于我们的日常使用的话其实是没有多大用处.因为设置同步屏障和创建异步Handler的方法都是标志为hide,说明谷歌不想要我们去使用他. 笔者…

垃圾回收(Garbage Collection,简称GC)是编程语言中提供的自动的内存管理机制,自动释放不需要的对象,让出存储器资源,无需程序员手动执行. Golang中的垃圾回收主要应用三色标记法,GC过程和其他用户goroutine可并发运行,但需要一定时间的STW(stop the world),STW的过程中,CPU不执行用户代码,全部用于垃圾回收,这个过程的影响很大,Golang进行了多次的迭代优化来解决这个问题. Go V1.3之前的标记-清除(mark and sweep)算法 此…

Goland的GC回收机制 GC触发的条件 阈值:默认内存扩大一倍,启动gc 定期:默认2min触发一次gc,src/runtime/proc.go:forcegcperiod 手动:runtime.gc() v1.3版本 标记清除法 第一步,找出不可达的对象,做上标记. 第二部,回收没有被标记的对象. 缺点:在标记的时候会进行STW(Stop the world) Stop the world 设置gcwaiting=1,这个在每一个G任务之前会检查一次这个状态,如是,则会将当前M 休眠: 如…

一.简介 在4.0之前,多线程只能用Thread或者ThreadPool,而4.0下提供了功能强大的Task处理方式,这样免去了程序员自己维护线程池,而且可以申请取消线程等...所以本文主要描述Task的特性. 二.Task的优点 操作系统自身可以实现线程,并且提供了非托管的API来创建与管理这些线程.但是C#是运行在CLR上面的,为了方便的创建与管理线程,CLR对这些API进行了封装,通过System.Threading.Tasks.Task公开了这些包装. 在计算机中,创建线程十分耗费珍贵的…

转载请在页首明显处注明作者与出处 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 此为mapreducer的第二章节 这一章节中有着 计算共同好友,推荐可能认识的人 上一篇:hadoop系列三:mapreduce的使用(一) 一:说明 二:在开发工具在运行mapreducer 2.1:本地模式运行mapreducer 2.2:在开发工具中运行在yarn中 三:mapredu…

最近上网搜索了一些框架资料,整理了以下常用框架,希望在项目中有所帮助. 1.网络请求框架 android-async-http 该网络框架的介绍文章地址:http://www.cnblogs.com/angeldevil/p/3729808.html 项目地址:https://github.com/loopj/android-async-http 文档介绍:http://loopj.com/android-async-http/   (1) 在匿名回调中处理请求结果  (2) 在UI线程外进行h…

why asynchronous tornado是一个异步web framework,说是异步,是因为tornado server与client的网络交互是异步的,底层基于io event loop.但是如果client请求server处理的handler里面有一个阻塞的耗时操作,那么整体的server性能就会下降. def MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): client = tornado.httpclient.Ht…

文 | 吕鹏 DataPipeline架构师 进入大数据时代,实时作业有着越来越重要的地位.本文将从以下几个部分进行讲解DataPipeline在大数据平台的实时数据流实践. 一.企业级数据面临的主要问题和挑战 1.数据量不断攀升 随着互联网+的蓬勃发展和用户规模的急剧扩张,企业数据量也在飞速增长,数据的量以GB为单位,逐渐的开始以TB/GB/PB/EB,甚至ZB/YB等.同时大数据也在不断深入到金融.零售.制造等行业,发挥着越来越大的作用. 2. 数据质量的要求不断地提升 当前比较流行的AI.…

虽然Golang的GC自打一开始,就被人所诟病,但是经过这么多年的发展,Golang的GC已经改善了非常多,变得非常优秀了. 以下是Golang GC算法的里程碑: v1.1 STW v1.3 Mark STW, Sweep 并行 v1.5 三色标记法 v1.8 hybrid write barrier 经典的GC算法有三种:引用计数(reference counting).标记-清扫(mark & sweep).复制收集(Copy and Collection). Golang的GC算法主要是…

为什么Disruptor不使用队列来实现RingBuffer   队列有两个指针,一个指向队头,一个指向队尾.如果有超过一个生产者想要往队列里放东西,尾指针就将成为一个冲突点,因为有多个线程要更新它.如果有多个消费者,那么头指针就会产生竞争,因为元素被消费之后,需要更新指针,所以不仅有读操作还有写操作了.所以队列通常是单生产者单消费者.   队列(缓冲区)的目的就是为生产者和消费者提供一个地方存放要交互的数据,缓冲它们之间传递的消息.这意味着缓冲区通常是满的(生产快于消费)或是空的(消费快于生产…

目录 前言 目录 正文 1. LayoutManager 2. ViewHolder 3. LayoutParams 4. Adapter 5. RecyclerView 6. Recycler 7. ItemAnimator 8. ItemDecoration 9. OnFlingListener 最近打算花点精力来研究 RecyclerView 这个控件架构和原理,对我来说,难度很大,我不清楚最后能不能彻底搞清楚,这个系列的博客会不会被太监,但我会尽我最大努力,并将这整个过程分享出来. 第一…

1 前景回顾 1.1 进程调度 内存中保存了对每个进程的唯一描述, 并通过若干结构与其他进程连接起来. 调度器面对的情形就是这样, 其任务是在程序之间共享CPU时间, 创造并行执行的错觉, 该任务分为两个不同的部分, 其中一个涉及调度策略, 另外一个涉及上下文切换. 内核必须提供一种方法, 在各个进程之间尽可能公平地共享CPU时间, 而同时又要考虑不同的任务优先级. 调度器的一个重要目标是有效地分配 CPU 时间片,同时提供很好的用户体验.调度器还需要面对一些互相冲突的目标,例如既要为关键实时任…

目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: 主机名 硬件配置 角色描述 hd01 2CPUs, 4G RAM, 2TB 机械硬盘 nimbus, supervisor, ui,…

MapReduce重要配置参数 1. 资源相关参数 //以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置就可以生效 () mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024.如果Map Task实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死. () mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024.如果Reduce Task实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死.…

一.使用组件的并行度代替线程池 Storm 自身是一个分布式.多线程的框架,对每个Spout 和Bolt,我们都可以设置其并发度:它也支持通过rebalance 命令来动态调整并发度,把负载分摊到多个Worker 上.       如果自己在组件内部采用线程池做一些计算密集型的任务,比如JSON 解析,有可能使得某些组件的资源消耗特别高,其他组件又很低,导致Worker 之间资源消耗不均衡,这种情况在组件并行度比较低的时候更明显. 比如某个Bolt 设置了1 个并行度,但在Bolt 中又启动了线…

背景 MapReduce和Spark对外提供了上百个配置参数,用户可以为作业定制这些参数以更快,更稳定的运行应用程序.本文梳理了最常用的一些MapReduce和Spark配置参数. MapReduce重要配置参数 1.  资源相关参数 (1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024.如果Map Task实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死. (2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Red…

一.自定义in/outputFormat 1.需求 现有一些原始日志需要做增强解析处理,流程: 1. 从原始日志文件中读取数据 2. 根据日志中的一个URL字段到外部知识库中获取信息增强到原始日志 3. 如果成功增强,则输出到增强结果目录:如果增强失败,则抽取原始数据中URL字段输出到待爬清单目录 1374609560.11 1374609560.16 1374609560.16 1374609560.16 110 5 8615038208365 460023383869133 86964200…

摘要:本文主要讲了笔者使用Strom中的一些优化建议 1.使用rebalance命令动态调整并发度 Storm计算以topology为单位,topology提交到Storm集群中运行后,通过storm rebalance 命令可对topology进行动态调整. 比方添加Topology的worker数,改动Bolt.Spout的并行运行数量 parallelism等,从而实现topology的动态调整,达到弹性计算的目的. (当然调整时要配合监控模块) 基本上主要有两种使用方法:1) storm…

MapReduce相关配置参数分为两部分,分别是JobHistory Server和应用程序参数,Job History可运行在一个独立节点上,而应用程序参数则可存放在mapred-site.xml中作为默认参数,也可以在提交应用程序时单独指定,注意,如果用户指定了参数,将覆盖掉默认参数. 以下这些参数全部在mapred-site.xml中设置. 1.    MapReduce JobHistory相关配置参数 在JobHistory所在节点的mapred-site.xml中配置. (1) ma…

资源相关参数 //以下参数是在用户自己的 MapReduce 应用程序中配置就可以生效 (1) mapreduce.map.memory.mb: 一个 Map Task 可使用的内存上限(单位:MB),默认为 1024.如果 Map Task 实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死. (2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个 Reduce Task 可使用的资源上限(单位:MB),默认为 1024.如果 Reduce Task 实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀…

韩梦飞沙 yue31313 韩亚飞 han_meng_fei_sha 313134555@qq.com 一个应用里面怎样才能有2个application 一个AndroidManifest.xml中可以定义多个application 一个应用里面可不可以有2个application =========== 什么是Activity Stack? 如上所诉,Activity承担了大量的显示和交互工作,从某种角度上将,我们看见的应用程序就是许多个Activity的组合.为了让这许多 Activity协…

Storm 性能优化 目录 场景假设 调优步骤和方法 Storm 的部分特性 Storm 并行度 Storm 消息机制 Storm UI 解析 性能优化 场景假设 在介绍 Storm 的性能调优方法之前,假设一个场景:项目组部署了3台机器,计划运行且仅运行 Storm(1.0.1) + Kafka(0.9.0.1) + Redis(3.2.1) 的小规模实验集群,集群的配置情况如下表: | 主机名 | 硬件配置 | 角色描述 ||: ---------------- :|: ----------…

一直以来.I/O顺序问题一直困扰着我.事实上这个问题是一个比較综合的问题,它涉及的层次比較多,从VFS page cache到I/O调度算法,从i/o子系统到存储外设.而Linux I/O barrier就是当中重要的一部分. 可能非常多人觉得,在做了文件写操作后,调用fsycn就能保证数据可靠地写入磁盘.大多数情况下,确实如此. 可是,由于缓存的存在.fsycn这些同步操作.并不能保证存储设备把数据写入非易失性介质. 假设此时存储设备发生掉电或者硬件错误.此时存储缓存中的数据将会丢失.这对于像…

MapReduce相关配置参数分为两部分,分别是JobHistory Server和应用程序参数,Job History可运行在一个独立节点上,而应用程序参数则可存放在mapred-site.xml中作为默认参数,也可以在提交应用程序时单独指定,注 意,如果用户指定了参数,将覆盖掉默认参数. 以下这些参数全部在mapred-site.xml中设置. 1.    MapReduce JobHistory相关配置参数 在JobHistory所在节点的mapred-site.xml中配置. (1) m…