先上一个场景:假如你突然想做饭,但是没有厨具,也没有食材.网上购买厨具比较方便,食材去超市买更放心. 实现分析:在快递员送厨具的期间,我们肯定不会闲着,可以去超市买食材.所以,在主线程里面另起一个子线程去网购厨具. 但是,子线程执行的结果是要返回厨具的,而run方法是没有返回值的.所以,这才是难点,需要好好考虑一下. 模拟代码1: package test; public class CommonCook { public static void main(String[] args) thro

概要 在前面一章"Java多线程系列--"JUC线程池"02之 线程池原理(一)"中介绍了线程池的数据结构,本章会通过分析线程池的源码,对线程池进行说明.内容包括:线程池示例参考代码(基于JDK1.7.0_40)线程池源码分析(一) 创建"线程池"(二) 添加任务到"线程池"(三) 关闭"线程池" 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3509954.h

MySQL5.6新特性GTID.多线程复制 在Oracle发布MySQL5.6看到众多新特性之后很兴奋,包括对复制的改进.在MySQL5.5半同步复制之后MySQL5.6又引入GTID.多线程复制,在这里总结这一下这两个新特性.1.引入GTID,在MySQL5.6以前对于主从复制出现问题有时候需要你分析BINLOG找到POS点,然后在CHANG MASTER TO.对于新手来说很容易犯错,造成主从复制错误.在新版本中,不必在需要寻找BINLOG和POS点,你只需要知道MASTER的IP.密码.端

概要 在前面一章"Java多线程系列--“JUC线程池”02之 线程池原理(一)"中介绍了线程池的数据结构,本章会通过分析线程池的源码,对线程池进行说明.内容包括:线程池示例参考代码(基于JDK1.7.0_40)线程池源码分析(一) 创建“线程池”(二) 添加任务到“线程池”(三) 关闭“线程池” 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3509954.html 线程池示例 在分析线程池之前,先看一个简单的线程池示例. import

事情是这样子的,前不久接到一个需求,为一个游戏开发礼包码功能 通常一款游戏运营期间会搞各种各样的活动吸引玩家,其中最常见的就是发放礼包,  玩家可以通过礼包码兑换礼包. 用礼包码兑换礼包有个一限制,游戏运营商不会让玩家无限制兑换, 针对某一次发放礼包的活动,一个账号只能兑换一次, 即使玩家手上有多个礼包码也不能多次兑换. 打个比方,某一款游戏搞活动向玩家发放礼包,这个礼包内总共有10000个礼包码, 玩家可以通过这些码去游戏中兑换. 参加活动的玩家每人手上只有一个礼包码,而某一个玩家通过某种方法

1. 配套使用: tf.train.Examples将数据转换为二进制,提升IO效率和方便管理 对于int类型 : tf.train.Examples(features=tf.train.Features(feature=tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])))) 对于bytes类型: tf.train.Examples(features=tf.train.Features(feature=tf.train.F

引言 C++11 自2011年发布以来已经快两年了,之前一直没怎么关注,直到最近几个月才看了一些 C++11 的新特性,今后几篇博客我都会写一些关于 C++11 的特性,算是记录一下自己学到的东西吧,和大家共勉. 相信 Linux 程序员都用过 Pthread, 但有了 C++11 的 std::thread 以后,你可以在语言层面编写多线程程序了,直接的好处就是多线程程序的可移植性得到了很大的提高,所以作为一名 C++ 程序员,熟悉 C++11 的多线程编程方式还是很有益处的. 如果你对 C+

TF数据读取队列机制详解 一.TFR文件多线程队列读写操作 TFRecod文件写入操作 import tensorflow as tf def _int64_feature(value): # value必须是可迭代对象 # 非int的数据使用bytes取代int64即可 return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) num_shards = 2 instance_perPshard = 2 for i

Photon——Feature Overview 功能概述   Feature Overview 功能概述        Photon is a real-time socket server and development framework that is fast, simple to use and flexible. Client SDKs are available for all major platforms:      Photon是一个快速.简单.灵活.实时的Socket服务

对我来说,我最惊讶竟然把对于多线程的支持加到标准中了.真的想不明确,对于c++这样一种语言.怎么会加进这个东西. 1. 由于各个平台的不同,对于多线程的支持会有很多平台独有的特色.这样c++标准的定义必定会受到非常大限制. 2. 各个平台对于多线程的支持已经形成了各自的标准,比方pthread.或是windows上的标准api.如今去推c++的多线程标准,有意义吗?是不是太晚了? 可是仍然看到c++11中增加了非常多非常棒的feature. 相信当中非常多的feature会在以后的c++编程中大

引言 C++11 自2011年发布以来已经快两年了,之前一直没怎么关注,直到最近几个月才看了一些 C++11 的新特性,今后几篇博客我都会写一些关于 C++11 的特性,算是记录一下自己学到的东西吧,和大家共勉. 相信 Linux 程序员都用过 Pthread, 但有了 C++11 的 std::thread 以后,你可以在语言层面编写多线程程序了,直接的好处就是多线程程序的可移植性得到了很大的提高,所以作为一名 C++ 程序员,熟悉 C++11 的多线程编程方式还是很有益处的. 如果你对 C+

之前我们学习使用TensorFlow对图像数据进行预处理的方法.虽然使用这些图像数据预处理的方法可以减少无关因素对图像识别模型效果的影响,但这些复杂的预处理过程也会减慢整个训练过程.为了避免图像预处理成为神经网络模型训练效率的瓶颈,TensorFlow提供了一套多线程处理输入数据的框架. 下面总结了一个经典的输入数据处理的流程: 下面我们首先学习TensorFlow中队列的概念.在TensorFlow中,队列不仅是一种数据结构,它更提供了多线程机制.队列也是TensorFlow多线程输入数据处理

引言 C++11 自2011年发布以来已经快两年了,之前一直没怎么关注,直到最近几个月才看了一些 C++11 的新特性,今后几篇博客我都会写一些关于 C++11 的特性,算是记录一下自己学到的东西吧,和大家共勉. 相信 Linux 程序员都用过 Pthread, 但有了 C++11 的 std::thread 以后,你可以在语言层面编写多线程程序了,直接的好处就是多线程程序的可移植性得到了很大的提高,所以作为一名 C++ 程序员,熟悉 C++11 的多线程编程方式还是很有益处的. 如果你对 C+

转自: https://www.cnblogs.com/edgeyang/articles/3722035.html 浅析libcurl多线程安全问题 背景:使用多线程libcurl发送请求,在未设置超时或长超时的情况下程序运行良好.但只要设置了较短超时(小于180s),程序就会出现随机的coredump.并且栈里面找不到任何有用的信息. 问题:1.为什么未设置超时,或者长超时时间(比如601s)的情况下多线程libcurl不会core? 问题:2.进程coredump并不是必现,是否在libc

Redis 6.0.1 于 2020 年 5 月 2 日正式发布了,如 Redis 作者 antirez 所说,这是迄今为止最"企业"化的版本,也是有史以来改动最大的一个 Redis 版本,同时也是参与开发人数最多的一个版本. 所以在使用此版本之前,建议各位开发者先进行深入的测试再考虑投产,毕竟生产坏境无小事.好了,回到本文的重点,接下来我们来重点看下 Redis 6.0.1 给我们带来了那些新功能. 所以在使用此版本之前,建议各位开发者先进行深入的测试再考虑投产,毕竟生产坏境无小事.

一,linux平台上redis6的安装 请参见这一篇: https://www.cnblogs.com/architectforest/p/12830056.html 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取: https://github.com/liuhongdi/ 说明:作者:刘宏缔 邮箱: 371125307@qq.com 二,使用redis6的io多线程的好处? 1,re

  单线程的Redis一向以简洁高效著称,但也有其阿喀琉斯之踵:阻塞!单个线程在最容易产生瓶颈的网络读写(Redis大key)请求完成之前,其他所有请求都将会被阻塞,严重影响其效率,因此Redis的多线程呼声就越来越高.由于是基于内存的操作延迟非常低,所以即便是单线程模式下CPU资源也不会是的瓶颈.最容易出现瓶颈的还是网络IO操作.在Redis 6.0开始支持多线程之后,所谓的多线程也只是socket层面的多线程,核心的内存读写还是单线程模式.弄清楚了多线程的本质之后,就会有一系列的问题,多线程

MyDisruptor V3版本介绍 在v2版本的MyDisruptor实现多消费者.消费者组间依赖功能后.按照计划,v3版本的MyDisruptor需要支持多线程消费者的功能. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 v2版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(二)多消费者.消费者组间消费依赖原理解析 MyDisrup

MyDisruptor V4版本介绍 在v3版本的MyDisruptor实现多线程消费者后.按照计划,v4版本的MyDisruptor需要支持线程安全的多线程生产者功能. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 v2版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(二)多消费者.消费者组间消费依赖原理解析 v3版本博客:从零开始实

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地

前面的文章:多线程爬坑之路-学习多线程需要来了解哪些东西?(concurrent并发包的数据结构和线程池,Locks锁,Atomic原子类) 多线程爬坑之路-Thread和Runable源码解析 前面大致的了解了Thread的一些方法和属性下面对一些方法进行运用看看具体效果<下面可能还是会贴很多的源代码,其实我是拒绝的,我只想贴每个方法的代码,但是有时候看到一个方法里面有调用了方法,但是笔者有没有给出来,很蛋疼,有种爽到一半的感觉,所以我还是会把它贴出来,希望一次就能挖到底,不论有没有全懂,但至