概念 Workers (JVMs): 在一个物理节点上可以运行一个或多个独立的JVM 进程.一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的物理机上), 所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology  Executors (threads): 在一个worker JVM进程中运行着多个Java线程.一个executor线程可以执行一个或多个tasks.但一般默认每个executor只执行一个task.一个…

storm的并发机制 storm计算支持在多台机器上水平扩容,通过将计算切分为多个独立的tasks在集群上并发执行来实现. 一个task可以简单地理解:在集群某节点上运行的一个spout或者bolt实例. topology的组成部分:Nodes(服务器):配置在一个storm集群中的服务器,会执行topology的一部分运算.一个storm集群可以包括一个或者多个工作node; Workers(JVM虚拟机):一个NOde上相互独立运行的JVM进程.每个Node可以配置运行一个或者多个worke…

本文可作为 <<Storm-分布式实时计算模式>>一书1.4节的读书笔记 在Storm中,一个task就可以理解为在集群中某个节点上运行的一个spout或者bolt实例. 记住一个task是一个实例. 实例明白吧 Class Person 是一个类, persona,personb都是Person的一个实例. 在集群运行运行中,topology主要有四个组成部分. 他们从低到高分别是task(bolt/spout实例),Executor(线程),Workers(JVM虚拟机),No…

一.storm的并发 (1)Workers(JVMs):在一个物理节点上可以运行一个或多个独立的JVM进程.一个Topology可以包含一个或多个worker(并行的跑在不同的物理机上),所以worker process就是执行一个topology的子集, 并且worker只能对应于一个topology (2)Executors(threads):在一个workerJVM进程中运行着多个Java线程.一个executor线程可以执行一个或多个tasks.但一般默认每个executor只执行一个t…

作者:Jack47 转载请保留作者和原文出处 欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 一个Storm拓扑,就是一个复杂的多阶段的流式计算.Storm中的组件(Component)就是对各个阶段的一个抽象,其中的Spout是生产者的角色,它负责源源不断地从Storm外部接收消息,扔给下游的组件处理,下游组件处理完成后,最终输出到外部的存储系统. 本文主要讲解消息在Storm内部的各个组件(Component)之间如何进行传递,本文适用于JStorm 2.…

承接之前的博:亿级流量场景下,大型缓存架构设计实现 续写本博客: ****************** start: 接下来,我们是要讲解商品详情页缓存架构,缓存预热和解决方案,缓存预热可能导致整个系统崩溃的问题以及解决方案: 缓存--->热: 预热:热数据 解决方案中和架构设计中,会引入大数据的实时计算技术---> storm: 为什么引入这storm,必须是storm吗,我们后面面去讲解那个解决方案的时候再说: 为什么引入storm: 因为一些热点数据相关的一些实时处理方案,比如快速预热,…

Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制) 当worker死掉时会发生什么? 当node死掉时会发生什么? 当Nimbus或者Supervisor daemons死掉时会发生什么? Nimbus是否会出现单独失败的状况? Storm怎样保证数据处理? 理解Storm…

在很多应用场景中,分布式系统的可靠性保障尤其重要.比如电商平台中,客户的购买请求需要可靠处理,不能因为节点故障等原因丢失请求:比如告警系统中,产生的核心告警必须及时完整的知会监控人员,不能因为网络故障而丢失数据. Storm消息可靠性保障是Storm核心特性之一,其中消息树的跟踪管理机制是Storm核心算法之一,本文将详细介绍Storm消息可靠处理机制.我们从Storm初探中的例子入手. 一.消息处理流程 1. Spout节点 (1) Spout接收到一个文本消息: msg1 刘备 关羽 张飞…

1.1.课程的背景 Storm是什么? 为什么学习Storm? Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架,被业界称为实时版Hadoop. 随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍,比如网站统计.推荐系统.预警系统.金融系统(高频交易.股票)等等, 大数据实时处理解决方案(流计算)的应用日趋广泛,目前已是分布式技术领域最新爆发点,而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流. 按照storm作者的说法,Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理…

一.前述 Storm是一个流式处理框架,相比较于SparkStreaming是一个微批处理框架,hadoop是一个批处理框架. 二 .搭建流程 1.集群规划 Nimbus    Supervisor   Zookeepernode01      1                                 node02                 1                      1node03                 1                     …

简介: Storm是一个免费开源.分布式.高容错的实时计算系统.它与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式.Hadoop 在本质上是一个批处理系统,数据被引入 Hadoop 文件系统 (HDFS) 并分发到各个节点进行处理.当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使用.Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂.Storm就是为了弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.Sto…

Go 语言相比Java等一个很大的优势就是可以方便地编写并发程序.Go 语言内置了 goroutine 机制,使用goroutine可以快速地开发并发程序, 更好的利用多核处理器资源.这篇文章学习 goroutine 的应用及其调度实现. 一.Go语言对并发的支持 使用goroutine编程 使用 go 关键字用来创建 goroutine .将go声明放到一个需调用的函数之前,在相同地址空间调用运行这个函数,这样该函数执行时便会作为一个独立的并发线程.这种线程在Go语言中称作goroutine.…

一.前言 针对大叔据实时处理的入门,除了使用WordCount示例之外,还需要相对更深入点的示例来理解Storm,因此,本篇博文利用Storm实现了频繁项集挖掘的案例,以方便更好的入门Storm. 二.基础知识 2.1 频繁二项集挖掘 如顾客去超市购物时,牙膏和牙刷基本上都是摆放在一起,因为购买牙膏时,很有可能会购买牙刷.另外,“啤酒与尿布”的案例则是对订单进行分析挖掘后发现的规律,将啤酒和尿布一起摆放会促进啤酒的销量. 2.2 算法设计 本示例中不考虑太复杂的挖掘算法,只考虑将两个商品组合后的…

一.前言 针对大叔据实时处理的入门,除了使用WordCount示例之外,还需要相对更深入点的示例来理解Storm,因此,本篇博文利用Storm实现了频繁项集挖掘的案例,以方便更好的入门Storm. 二.基础知识 2.1 频繁二项集挖掘 如顾客去超市购物时,牙膏和牙刷基本上都是摆放在一起,因为购买牙膏时,很有可能会购买牙刷.另外,“啤酒与尿布”的案例则是对订单进行分析挖掘后发现的规律,将啤酒和尿布一起摆放会促进啤酒的销量. 2.2 算法设计 本示例中不考虑太复杂的挖掘算法,只考虑将两个商品组合后的…

Go语言中的并发 使用goroutine编程 使用 go 关键字用来创建 goroutine .将go声明放到一个需调用的函数之前,在相同地址空间调用运行这个函数,这样该函数执行时便会作为一个独立的并发线程.这种线程在Go语言中称作goroutine. goroutine的用法如下: //go 关键字放在方法调用前新建一个 goroutine 并执行方法体 go GetThingDone(param1, param2); //新建一个匿名方法并执行 go func(param1, param2)…

二.Java并发机制底层实现原理 这里是我的<Java并发编程的艺术>读书笔记的第二篇,对前文有兴趣的朋友可以去这里看第一篇:一.并发编程的目的与挑战 有兴趣讨论的朋友可以给我留言! 1.Volatile关键字 volatile的意义与定义 volatile和synchronized这两个关键字在并发编程中都扮演着极为重要的角色,这里我会先讨论volatile. volatile是轻量级的synchronized,它在开发中保证了共享变量的可见性和与其相关指令的有序性. 可见性就是指当某个共享…

并发本来就是个有意思的问题,尤其是现在又流行这么一句话:“高帅富加机器,穷矮搓搞优化”. 从这句话可以看到,无论是高帅富还是穷矮搓都需要深入理解并发编程,高帅富加多了机器,需要协调多台机器或者多个CPU对共享资源的访问,因此需要了解并 发,穷矮搓搞优化需要编写各种多线程的代码来压榨CPU的计算资源,让它在同一时刻做更多的事情,这个更需要了解并发. 在我前一篇关于并发的文章http://my.oschina.net/chihz/blog/54731中 提到过管程,管程的特色是在编程语言中对并发的细…

一.概述 Java代码在编译后会变成Java字节码,字节码被类加载器加载到JVM里,JVM执行字节码,最终需要转化为汇编指令在CPU上执行,Java中所使用的并发机制依赖于JVM的实现和CPU的指令. 二.volatile的应用 2.1 认识volatile volatile是轻量级的synchronized,它在多处理器开发中保证了共享变量的"可见性". 可见性的意思是当一个线程修改一个共享变量时,另外一个线程能读到这个修改的值. 如果volatile变量修饰符使用恰当的话,他比sy…

前言 在Java中,线程是一个很关键的名词,也是很高频使用的一种资源.那么它的概念是什么呢,是如何定义的,用法又有哪些呢?为何说Android里只有一个主线程呢,什么是工作线程呢.线程又存在并发,并发机制的原理是什么.这些内容有些了解,有些又不是很清楚,所以有必要通过一篇文章的梳理,弄清其中的来龙去脉,为了之后的开发过程中提供更好的支持. 目录 线程定义 Java线程生命周期 线程用法 Android中的线程 工作线程 使用AsyncTask 什么是并发 并发机制原理 并发具体怎么用 线程定义…

一. 理解并发机制 1. 什么是并发,并发与多线程有什么关系? ①. 先从广义上来说,或者从实际场景上来说. 高并发通常是海量用户同时访问(比如:12306买票.淘宝的双十一抢购),如果把一个用户看做一个线程的话那么并发可以理解成多线程同时访问,高并发即海量线程同时访问. (ps:我们在这里模拟高并发可以for循环多个线程即可) ②.从代码或数据的层次上来说. 多个线程同时在一条相同的数据上执行多个数据库操作. 2. 从代码层次上来说,给并发分类. ①.积极并发(乐观并发.乐观锁):无论何时从数…

Java并发机制的底层实现原理 1.volatile volatile相当于轻量级的synchronized,在并发编程中保证数据的可见性,使用 valotile 修饰的变量,其内存模型会增加一个 Lock 前缀,而这个前缀在多核处理器中带来的效果是: (1)会将处理器缓存行的数据回写到内存中: (2)同时这个操作会使其它处理器里缓存了这个内存地址的数据无效: 2.synchronized synchronized是重量级锁,其在JVM实现的原理是基于进入和退出 Monitor 对象来实现同步代…

python多进程并发机制: 这里使用了multprocessing.Pool进程池,来动态增加进程 #coding=utf-8 from multiprocessing import Pool import time def ft(x): #多任务,系统自动化配进程执行 for i in range(2): print i,'-----------',x time.sleep(1) def main_process(): pool = Pool(processes=4) #控制进程池的大小,为…

一.并发编程的挑战 1.上下文切换 (1)上下文切换的问题 在处理器上提供了强大的并行性就使得程序的并发成为了可能.处理器通过给不同的线程分配不同的时间片以实现线程执行的自动调度和切换,实现了程序并行的假象. 在单线程中:线程保存串行的执行,线程间的上下文切换不会造成很大的性能开销. 而在多线程中:线程之间频繁的调度需要进行上下文切换以保存当前执行线程的上下文信息和加载将要执行线程的上下文信息,而上下文切换时需要底层处理器.操作系统.Java虚拟机提供支持的会消耗很多的性能开 销.如果频繁的进行…

Java代码在编译后会变成Java字节码,字节码被类加载器加载到JVM里,JVM执行字节码转化为汇编指令在CPU上执行.Java中的并发机制依赖于JVM的实现和CPU的指令. Java语言规范第三版中对volatile的定义如下:Java编程语言允许线程访问共享变量,为了确保共享变量能被准确和一致的更新,线程应该确保通过排它锁单独获得这个变量.Java语言提供了volatile.若一个字段被声明为volatile,Java线程内存模型确保所有线程看到这个变量的值是一致的.volatile不会引起…

传统意义上OS提供的并发机制包含进程和线程两个级别.考虑到实际复杂性,c++11仅提供了线程并发机制. c++11提供的线程并发机制主要位于四个头文件中:..... 线程并发机制包括线程管理.原子操作.线程同步对象. 线程管理 c++11中将可并发执行的运算成为一个任务(task),在OS的线程模型中,一个任务就是一个线程,实际需要在创建时指定线程函数.c++基于此提供了更为优雅的线程处理模型,不需要关心类型转换和指针的处理,所有线程管理的模型是基于std::thread实现的.在c++中一个任…

章节介绍 这一章节主要学习java并发机制的底层实现原理.主要学习volatile.synchronized和原子操作的实现原理.Java中的大部分容器和框架都依赖于此. Java代码 ==经过编译==>Java字节码 ==通过类加载器==>JVM(jvm执行字节码)==转化为汇编指令==>CPU上执行. Java中使用的并发机制依赖于JVM的实现和CPU的指令. volatile初探 volatile是是轻量级的synchronized,它在多处理器开发中保证了共享变量的可见性.可见性…

前言:阅读笔记 storm和hadoop集群非常像.hadoop执行mr.storm执行topologies. mr和topologies最关键的不同点是:mr执行终于会结束,而topologies永远执行直到你kill. storm集群有两种节点:master和worker. master执行一个后台进程Nimbus,和hadoop的jobtracker相似. Nimbus负责在集群中分发代码.为工作节点分配任务,并监控故障. worker执行一个后台进程Supervisor. supervi…

1. 处理器实现原子操作 2. volatile /** 补充: 主要作用:内存可见性,是变量在多个线程中可见,修饰变量,解决一写多读的问题. 轻量级的synchronized,不会造成阻塞.性能比synchronized好得多,不支持原子性操作.为了保证原子性要使用atomic对象,只能保证本身方法的原子性,不能保证多次操作的原子性.(解决方法synchronized) 原理:当把变量声明为volatile类型后,编译器与运行时都会注意到这个变量是共享的,因此不会将变量上的操作与其他内存操作一…

前言 Java代码在编译后会变成Java字节码,字节码被类加载器加载到JVM里,JVM执行字节码,最终需要转化为汇编指令在CPU上执行,Java中所使用的并发机制依赖于JVM的实现和CPU的指令. 一.volatile的应用 在多线程并发编程中synchronized和volatile都扮演着重要的角色,volatile是轻量级的synchronized,它在多处理器开发中保证了共享变量的“可见性”.可见性的意思是当一个线程修改一个共享变量时,另外一个线程能读到这个修改的值.如果volatile…

JUC源码分析-集合篇:并发类容器介绍 同步类容器是 线程安全 的,如 Vector.HashTable 等容器的同步功能都是由 Collections.synchronizedMap 等工厂方法去创建实现的,底层使用 synchronized 关键字,每次只有一个线程访问容器.这明显不满足高并发的需求. JDK1.8 中的并发类容器 非阻塞队列 阻塞队列 ConcurrentHashMap [ArrayBlockingDeque] [ConcurrentSkipListMap] LinkedB…