LimitedTaskScheduler: using System; using System.Collections.Concurrent; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Runtime.InteropServices; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace Uti

聊聊并发与并行 并发我们经常提及之,不管是web server,app并发无处不在,操作系统中,指一个时间段中几个程序处于已经启动运行到完毕之间,且这几个程序都是在同一处理机上运行,并且任一个时间点只有一个程序在处理机上运行.很多网站都有并发连接数量的限制,所以当请求发送太快的时候会导致返回值为空或报错.更有甚者,有些网站可能因为你发出的并发连接数量过多而当你是在恶意请求,封掉你的ip. 相对于并发,并行可能陌生了不少,并行指一组程序按独立异步的速度执行,不等于时间上的重叠(同一个时刻发生),通

控制goroutine数量 前言 控制goroutine的数量 通过channel+sync 使用semaphore 线程池 几个开源的线程池的设计 fasthttp中的协程池实现 Start Stop clean getCh workerFunc panjf2000/ants 设计思路 go-playground/pool workUnit limitedPool batch 总结 参考 控制goroutine数量 前言 goroutine被无限制的大量创建,造成的后果就不啰嗦了,主要讨论几种

正在c#程序优化时,如果多线程效果不佳的情况下,也会使用多进程的方案,如下: System.Threading.Tasks.Task task=System.Threading.Tasks.Task.Factory.StartNew( (object mystate) => { Process process = Process.Start("AutoCollectMrMultipleProcess.exe", mystate.ToString()); process.WaitF

问题: 现在有一个接口,这个接口用到了无头浏览器,总之是一个比较消耗内存的接口,并发上来后,这个接口会把服务器内存榨干,导致服务器宕机.现在在不加机器的情况下,并发上来后我该怎么做既能处理掉所有请求又能保证服务器不会宕掉呢? 解决办法: 解释: reqCount 是当前请求数量,每一个req进来,reqCount++,response后减减,reqCount大于limitReq(当前最大请求处理数量)后存入到httpMsgArr,response后判断httpMsgArr是否为空,不为空从数组头

本篇分两部分,第一部分分析使用 java 提交 mapreduce 任务时对 mapper 数量的控制,第二部分分析使用 streaming 形式提交 mapreduce 任务时对 mapper 数量的控制. 环境:hadoop-3.0.2 前言: 熟悉 hadoop mapreduce 的人可能已经知道,即使在程序里对 conf 显式地设置了 mapred.map.tasks 或 mapreduce.job.maps,程序也并没有运行期望数量的 mapper. 这是因为,mapper 的数量由

一.    控制hive任务中的map数:  1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个m

C#多线程及控制线程数量,对for循环输出效率. 虽然输出不规律,但是效率明显提高. 思路: 如果要删除1000条数据,只使用for循环,则一个接着一个输出.所以,把1000条数据分成seed段,每段10条数据. int seed = Convert.ToInt32(createCount.Value) % 10 == 0 ? Convert.ToInt32(createCount.Value) / 10 : Convert.ToInt32(createCount.Value) / 10 + 1

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个ma

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例:a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数

本文参照SDN原理视频而成:SDN原理 Controller 概念 从上面这个图片,我们能够知道,Controller 是一个非常重要的东西:承上启下,左右拓展. 从整个SDN的架构来看,控制器 处在整个架构最核心的部分:控制层.上面承接应用,下面承接网络硬件设备. 在SDN的商业战争中,谁掌握了控制器,谁制定了控制器的标准,谁在产业链就最有发言权.华为,思科等传统大厂商仍然在主导核心的控制器. 比如你开发了一个控制器,也就是提供了一个平台,所有的开发者都基于你这个控制器来进行开发,你就处在一个

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例:a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数

之前学习hadoop的时候,一直希望可以调试hadoop源码,可是一直没找到有效的方法,今天在调试矩阵乘法的时候发现了调试的方法,所以在这里记录下来. 1)事情的起因是想在一个Job里设置map的数量(虽然最终的map数量是由分片决定的),在hadoop1.2.1之前,设置方法是: job.setNumMapTasks() 不过,hadoop1.2.1没有了这个方法,只保留了设置reduce数量的方法.继续搜索资料,发现有同学提供了另外一种方法,就是使用configuration设置,设置方式如

一.SESSION Session:在计算机中,尤其是在网络应用中,称为“会话控制”.Session 对象存储特定用户会话所需的属性及配置信息.这样,当用户在应用程序的 Web 页之间跳转时,存储在 Session 对象中的变量将不会丢失,而是在整个用户会话中一直存在下去.当用户请求来自应用程序的 Web 页时,如果该用户还没有会话,则 Web 服务器将自动创建一个 Session 对象.当会话过期或被放弃后,服务器将终止该会话.Session 对象最常见的一个用法就是存储用户的首选项. 在计算

C#多线程及控制线程数量,对for循环输出效率. 虽然输出不规律,但是效率明显提高. 思路: 如果要删除1000条数据,只使用for循环,则一个接着一个输出.所以,把1000条数据分成seed段,每段10条数据. int seed = Convert.ToInt32(createCount.Value) % 10 == 0 ? Convert.ToInt32(createCount.Value) / 10 : Convert.ToInt32(createCount.Value) / 10 + 1

1.并发控制 dubbo服务端和消费端都做了并发控制,分别在配置中有相应的对应配置: 服务端:executes服务提供者每服务每方法最大可并行执行请求数,控制并发数量:actives每服务消费者每服务每方法最大并发调用数,控制占用链接的请求数量:Provider处理请求时,统计方法维度的调用情况,如果并发数超过设置的最大值,则阻直接抛出异常.消费端:actives每服务消费者每服务每方法最大并发调用数:Consumer 调用时,统计服务和方法维度的调用情况,如果并发数超过设置的最大值,则阻塞当前

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas

其实这是之前Michael_z 5篇文章的集合,但作者做了一些补充 参考重要安装文档:http://www.cnblogs.com/Michael_z/category/322108.html(本博客主要使用) SAP ECC6.0 R3 IDES FOR ORACLE 安装笔记(一)-系统管理(BASIS)-SAP中文学习网 DB安装文档:sqlserver 2008 r2 直接下载地址,可用迅雷下载 - chinaifne - 博客园(百度E网盘已经上传) SQL SERVER 2008R2

预览 Spark Streaming是Spark核心API的扩展,支持高扩展,高吞吐量,实时数据流的容错流处理.数据可以从Kafka,Flume或TCP socket等许多来源获取,并且可以使用复杂的算法进行处理(比如map,reduce,join,window等高级函数).最终,处理的结果数据可以推送到文件系统,数据库或实时仪表盘上.           在内部,它的工作原理如下图.Spark Streaming接收实时输入数据流并将数据分成批,然后由Spark引擎处理,进而批量生成最终结果流

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas