场景:日志需要统计每天数据上传的次数和上传的数据量. 如果是单线程可以使用简单的int count = 0:count++,但很多情况都是多线程环境所以就不能单纯的使用count++了!!! 多线程环境采用 java.util.concurrent.atomic 下的AtomicLong类,该类的介绍可看API文档.可以用原子方式更新的 long 值.有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范.AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方

spring data jpa中使用count计数方法很简单 直接在dao层写方法即可 int countByUidAndTenementId(String parentUid, String tenementId); 这样即可根据传入的字段查询即可.

mybatis中conut计数的sql怎么在mapper中写? Mapper.java类这么写 @Mapper public interface GoodsBindConfigMappingMapper { public int checkGoodsBindConfig(BindConfigBean bindConfigBean); } mapper.xml这么写 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!

SELECT AF_DEPARTMENT, dept.FULLNAME, SUM(CASE AF_CLASSIFY WHEN THEN ELSE END) AS 'o_standard', (COUNT(AF_DEPARTMENT) - SUM(CASE AF_CLASSIFY WHEN THEN ELSE END)) AS AND AF_CLASSIFY = ,,)) AS AND AF_CLASSIFY != ,,)) AS ,,) ) AS ,,))) AS 'non_enter' FRO

select mobile,avg(total),sum(click_day*click_money),sum(click_day),count(push_status),sum(clicks),count(if (total>=0 and total <600,true,null)) as house0,count(if (total>=600 and total <1000,true,null)) as house6,count(if (total>=1000 and t

http://stackoverflow.com/questions/185697/the-most-efficient-way-to-find-top-k-frequent-words-in-a-big-word-sequence http://www.geeksforgeeks.org/find-the-k-most-frequent-words-from-a-file/ http://cs.stackexchange.com/questions/26427/word-frequency-w

转自:http://blog.csdn.net/minCrazy/article/details/40791795 多线程间计数操作.共享状态或者统计相关时间次数,这些都需要在多线程之间共享变量和修改变量,如此就需要在多线程间对该变量进行互斥操作和访问. 通常遇到多线程互斥的问题,首先想到的就是加锁lock,通过加互斥锁来进行线程间互斥,但是最近有看一些开源的项目,看到有一些同步读和操作的原子操作函数--__sync_fetch_and_add系列的命令,然后自己去网上查找一番,找到一篇博文有介

最近工作上遇到一个需求:需要根据nginx日志去统计每个域名的qps(Query Per Second,每秒查询率)数据. 解决了日志读取等问题之后,为了写一个尽可能高效的统计模块,我决定用多线程去计数,然后将统计结果保存在Map中.用多线程去计数的需求还是比较常见的. HashMap 线程不安全,操作时只能加synchronized,结果还是单线程的计数,效率太低.ConcurrentHashMap是线程安全的,就用它了. 先看第一版代码: // 先定义一个全局的Map private Map

精彩理解:  https://www.jianshu.com/p/21be831e851e ;  https://blog.csdn.net/heyutao007/article/details/19975665 ; 备选参考:https://blog.csdn.net/tanga842428/article/details/52742698: https://www.cnblogs.com/yitong0768/p/4555445.html : CAS有3个操作数,内存值V,旧的预期值A,要修

1.倒计时器CountDownLatch CountDownLatch是一个多线程控制工具类.通常用来控制线程等待,它可以让一个线程一直等待知道计时结束才开始执行 构造函数: public CountDownLatch(int count) //count 计数个数 例如:在主线程中启动10个子线程去数据库中获取分页数据,需要等到所有线程数据都返回之后统一做统计处理 public class CountDownLatchDemo implements Runnable{ private stat

一.线程有3种模型,分别是N:1用户线程模型,1:1核心线程模型和N:M混合线程模型,posix thread属于1:1模型. (一).N:1用户线程模型 “线程实现”建立在“进程控制”机制之上,由用户空间的程序库来管理.OS内核完全不知道线程信息.这些线程称为用户空间线程.这些线程都工作在“进 程竞争范围”(process contention scope):各个线程在同一进程竞争“被调度的CPU时间”(但不直接和其他进程中的线程竞争). 在N:1线程模型中,内核不干涉线程的任何生命活动,也不

CountDownLatch是JAVA提供在java.util.concurrent包下的一个辅助类,可以把它看成是一个计数器,其内部维护着一个count计数,只不过对这个计数器的操作都是原子操作,同时只能有一个线程去操作这个计数器,CountDownLatch通过构造函数传入一个初始计数值,调用者可以通过调用CounDownLatch对象的cutDown()方法,来使计数减1:如果调用对象上的await()方法,那么调用者就会一直阻塞在这里,直到别人通过cutDown方法,将计数减到0,才可以

package cn.study.concurrency.ch14; import java.util.concurrent.locks.Condition; import java.util.concurrent.locks.Lock; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; /** * 使用condition作为挂起线程的信号 * 这个是先进先出的队列 * @author xiaof * * @param <T> */ public

 常用函数 AVG (平均) COUNT (计数) MAX (最大值) MIN (最小值) SUM (总合) 运用函数的语法是: SELECT "函数名"("栏位名") FROM "表格名"; 举例来说,若我们要由我们的示范表格中求出 Sales 栏位的总合, SELECT SUM(Sales) FROM Store_Information; 结果: 2750 代表所有 Sales 栏位的总合: 1500 + 250 + 300 + 700. 除

通过原子计数可以在多线程情况下,对同一个数值进行加减操作,一般用于状态同步. 先看代码: package main import "fmt" import "time" import "sync/atomic" import "runtime" func main() { // 定义一个整数 // 使用50个线程给ops累加数值 ; i < ; i++ { go func() { for { // 每次加1 atomic

Description: Your task is simply to count the total number of lowercase letters in a string. Examples LowercaseCountCheck("abc") == 3 LowercaseCountCheck("abcABC123") == 3 LowercaseCountCheck("abcABC123!@€£#$%^&*()_-+=}{[]|\':

一.Max最大值 static void Main(string[] args) { //Max求最大值 ,,,,,,,,,}; //方法1 Linq语句+Linq方法 var result = (from i in nums select i).Max(); Console.WriteLine(result); //方法2 Linq方法 var result1 = nums.Max(); Console.WriteLine(result1); } 二.min最小值 static void Ma

笔记记录自林晓斌(丁奇)老师的<MySQL实战45讲> (本篇内图片均来自丁奇老师的讲解,如有侵权,请联系我删除) 14) --count(*)这么慢,我该怎么办? 有时你会发现,随着系统中记录数越来越多,select count(*) from t执行得也越来越慢.那么今天,我们就来聊聊count(*)语句到底是怎样实现的,以及MySQL为什么会这么实现. count(*)的实现方式: 前面我们提到过,MySQL的引擎是插件式的,这里要明确一点,在不同的MySQL引擎中,count(*)有不

写在前面 昨天去青龙峡玩了一天,累的跟狗似的.不过还好,最终也算登到山顶了,也算来北京后征服的第三座山了.这里也唠叨一句,做开发这行,没事还是多运动运动,对自己还是很有好处的,废话少说,还是折腾折腾sql语句吧. 系列文章 mysql之创建数据库,创建数据表 mysql之select,insert,delete,update mysql之group by,order by count 计数,经常和group by语句搭配使用,此时,可以这样理解,分组后,该分组的个数.还以之前的数据表tb_stu

[优化]COUNT(1).COUNT(*).COUNT(常量).COUNT(主键).COUNT(ROWID).COUNT(非空列).COUNT(允许为空列).COUNT(DISTINCT 列名) 1.1  BLOG文档结构图 1.2  前言部分 1.2.1  导读和注意事项 各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的知识,~O(∩_∩)O~: ① COUNT(1)和COUNT(*)的区别(重点) ② 10046和10053的使用 ③ “SELECT COUN

Pandas的groupby()功能很强大,用好了可以方便的解决很多问题,在数据处理以及日常工作中经常能施展拳脚. 今天,我们一起来领略下groupby()的魅力吧. 首先,引入相关package: import pandas as pd import numpy as np groupby的基础操作 df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a', 'c', 'a', 'c', 'b', 'c'], ...: 'B': [2, 8, 1, 4, 3, 2, 5,