根据这个图,我们举个简单的例子:假如你去某个餐厅吃饭,点了很多菜,厨师要一个一个菜的做,一个厨师不可能同时做出所有你点的菜,于是你有两个选择:第一个,厨师把所有菜都上齐了,你才开始吃:还有一个选择,做好一个菜,端上桌一个你开始吃一个.这里的厨师就是生产者,而你就是消费者,菜就是图中的product(产物).我们可以很明显的感觉到,第一种选择会浪费很多时间,因为生产者要把所有产物生产完毕,消费者才开始从存储中介当中去取,而且可能会浪费大量的内存空间,上万条数据读到内存中或许你没有觉得,但是一旦数据

1.守护进程 什么是守护进程? 进程是一个正在运行的程序 守护进程也是一个普通进程,意思是一个进程可以守护另一个进程,比如如果b是a的守护进程,a是被守护的进程,如果a进程结束,b进程也会随之结束. 使用场景: 父进程交给了子进程一个任务,子进程在执行过程中并没有执行完毕,但是父进程结束了,那么子进程就没又继续执行的意义了 使用方法:在start 前面加 deamon = Ture 案例: from multiprocessing import Process import time def t

一.什么是kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 二.kafka与其他

Dyno-queues 分布式延迟队列 之 生产消费 目录 Dyno-queues 分布式延迟队列 之 生产消费 0x00 摘要 0x01 前情回顾 1.1 设计目标 1.2 选型思路 0x02 产生消息 2.1 设置超时 2.2 设定优先级 0x03 消费消息 3.1 预取 3.2 实际操作 0x4 即时消费 4.1 阻塞式弹出 4.2 超时处理 0xFF 参考 0x00 摘要 本系列我们会以设计分布式延迟队列时重点考虑的模块为主线,穿插灌输一些消息队列的特性实现方法,通过分析Dyno-que

这是why技术的第38篇原创文章 又到了一周一次的分享时间啦,老规矩,还是先荒腔走板的聊聊生活. 有上面的图是读大学的时候,一次自行车骑行途中队友抓拍的我的照片.拍照的地方,名字叫做牛背山,一个名字很 low,实际很美的地方. 那条上山的路很难骑,超级烂路和极度变态的陡坡.真是一种折磨,是对意志力的完全考验. 在我们几近崩溃,弹尽粮绝,离山顶还有近两个多小时的时候,一个卡车司机主动要求把我们免费带到山顶.我们拒绝了. 因为同行的星哥他说了一句话:“骑行牛背山这件事情,我这辈子只会做这一次.现在的

描述 生产消费问题在java多线程的学习中是经常遇到的问题 ,多个线程共享通一个资源的时候会出现各种多线程中经常出现的各种问题. 实例说明 三个类:售货员Clerk,工厂Factory,消费者Consumer Factory和Consumer共享Clerk对象 1.普通情况 Clerk类: class Clerk{ //商品数量默认是0,volatile关键字保证内存可见性 private volatile int product=0; //进货,synchronized关键字保证原子性,互斥性

模拟多线程触发 package com.ws.controller; import io.swagger.annotations.Api; import io.swagger.annotations.ApiOperation; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod; import org.

一.协调生产/消费的需求 本文内容主要想向大家介绍一下Lock结合Condition的使用方法,为了更好的理解Lock锁与Condition锁信号,我们来手写一个ArrayBlockingQueue. JDK实际上已经有这个类,基于Lock锁与Condition锁信号实现的,当然JDK实现代码很复杂包含了更严谨的逻辑校验,以及从性能优化的角度做了更多的工作.本文中我们只是来简单实现一下其核心逻辑: ArrayBlockingQueue初始化构造时指定容量上限最大值 提供put方法,当达到Queu

1.并发访问限制问题 对于一些需要限制同一个用户并发访问的场景,如果用户并发请求多次,而服务器处理没有加锁限制,用户则可以多次请求成功. 例如换领优惠券,如果用户同一时间并发提交换领码,在没有加锁限制的情况下,用户则可以使用同一个换领码同时兑换到多张优惠券. 伪代码如下: if A(可以换领)         B(执行换领)              C(更新为已换领)             D(结束) 如果用户并发提交换领码,都能通过可以换领(A)的判断,因为必须有一个执行换领(B)后,才会

1.并发访问限制问题 对于一些需要限制同一个用户并发访问的场景,如果用户并发请求多次,而服务器处理没有加锁限制,用户则可以多次请求成功. 例如换领优惠券,如果用户同一时间并发提交换领码,在没有加锁限制的情况下,用户则可以使用同一个换领码同时兑换到多张优惠券. 伪代码如下: if A(可以换领) B(执行换领) C(更新为已换领) D(结束) 如果用户并发提交换领码,都能通过可以换领(A)的判断,因为必须有一个执行换领(B)后,才会更新为已换领(C).因此如果用户在有一个更新为已换领之前,有多少次

解锁redis锁的正确姿势 redis是php的好朋友,在php写业务过程中,有时候会使用到锁的概念,同时只能有一个人可以操作某个行为.这个时候我们就要用到锁.锁的方式有好几种,php不能在内存中用锁,不能使用zookeeper加锁,使用数据库做锁又消耗比较大,这个时候我们一般会选用redis做锁机制. setnx 锁在redis中最简单的数据结构就是string.最早的时候,上锁的操作一般使用setnx,这个命令是当:lock不存在的时候set一个val,或许你还会记得使用expire来增加锁

redis锁处理并发问题 redis锁处理高并发问题十分常见,使用的时候常见有几种错误,和对应的解决办法. set方式 setnx方式 setnx+getset方式 set方式 加锁:redis中set一个值,set(lock,1); 并发处理:其他线程必须拿到这个值,才可以往下进行,否则等待. while(jedis.exists(lock)){ Thread.sleep(500); } set(lock,1); 执行业务代码; jedis.del(lock); 释放锁:执行完业务代码之后,释

using System; namespace ConsoleAppRedis { class Program { static void Main(string[] args) { //第一种,无登录密码 //var rds = new CSRedis.CSRedisClient("127.0.0.1:6379"); //rds.Set("test1", "123123", 60); //var str = rds.Get("test

转自:https://m.jb51.net/article/154421.htm 今天小编就为大家分享一篇关于redis锁机制介绍与实例,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧 1 悲观锁 执行操作前假设当前的操作肯定(或有很大几率)会被打断(悲观).基于这个假设,我们在做操作前就会把相关资源锁定,不允许自己执行期间有其他操作干扰. Redis不支持悲观锁.Redis作为缓存服务器使用时,以读操作为主,很少写操作,相应的操作被打断的几率较少.不采

功能介绍: 我系统中需要跑三个定时任务,由于是多节点部署,为了防止多个节点的定时任务重复执行.所以在定时任务执行时加个锁,抢到锁的节点才能执行定时任务,没有抢到锁的节点就不执行.从而避免了定时任务重复执行的情况 没有使用lambda表达式时的代码是这样的: @Scheduled(cron = "${task.syncIncrement}") private void syncIncrementComment() { //获取redis锁,并把当前时间放入redis,锁定lockSeco

  Kafka学习8_kafka java 生产消费程序demo示例 kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.11

一 问题背景 我们做的是医疗信息化系统,在系统中一条患者信息对医院中当前科室中的所有诊断医生是可见的,当有一个诊断医生点击按钮处理该数据时,数据的状态发生了变化,其他的医生就不可以再处理此患者的数据了.我们开始的做法是,在医生点击按钮时先去后台数据库获取当前数据状态,根据状态判断数据是否可以操作,如果可以操作,则修改数据状态,进行业务逻辑处理,否则提示数据已被其他人处理,不能处理. 二 问题分析 按照上边的业务逻辑,我们画个图分析,如下图 在上图中,如果用户A和B同时向数据库发起请求获取数据状态

生产消费模型初步 #产生两个子进程,Queue可以在子进程之间传递消息 from multiprocessing import Queue,Process import random import time #队列是进程安全的,队列里的数据只能被一个进程获取,所有q.put(None)只对应一个进程,所以要放两个q.put(None) def producer(name, food, q): for i in range(10): time.sleep(random.randint(1,3))

开发中不可避免的是碰到并发请求,在数据严谨性的要求不高时,我们也不需要做什么处理,但如果碰到数据严谨性非常高的时候(例如:用户金额,秒杀产品的库存...),我们就需要慎重处理了. 解决方案多种多样,下面是一个redis锁的解决方案,直接看示例代码(PHP) $key = 'lock_key'; try { if (!$redis->sadd($key, 1)) { // 加锁 throw new Exception('你来慢一步'); } /** * 业务逻辑实现 */ $redis->del

一.什么是 Redis Redis是由意大利人Salvatore Sanfilippo(网名:antirez)开发的一款内存高速缓存数据库 二.什么是 Redis 分布式锁 分布式锁其实可以理解为:控制分布式系统有序的去对共享资源进行操作,通过互斥来保持一致性. 举个不太恰当的例子:假设共享的资源就是一个房子,里面有各种书,分布式系统就是要进屋看书的人,分布式锁就是保证这个房子只有一个门并且一次只有一个人可以进,而且门只有一把钥匙.然后许多人要去看书,可以,排队,第一个人拿着钥匙把门打开进屋看书

kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <version>