c#高效的线程安全队列ConcurrentQueue<T>(上) c# 高效的线程安全队列ConcurrentQueue(下) Segment类 c#高效的线程安全队列ConcurrentQueue<T>

  出图是项目里常见的任务,有的项目甚至会要上百张图片,所以批量出土工具很有必要.arcpy.mapping就是ArcGIS里的出图模块,能快速完成一个出图工具. arcpy.mapping模块里常用的类有MapDocument.DataFrame.Layer.DataDrivenPages和TextElement. MapDocument类是地图文档(.mxd文件)对应的类.初始化参数是一个字符串,一般是.mxd文件的路径: mxd=arcpy.mapping.MapDocument(r"F:

[剑指Offer]栈的压入.弹出队列 解题报告(Python) 标签(空格分隔): 剑指Offer 题目地址:https://www.nowcoder.com/ta/coding-interviews 题目描述: 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序.假设压入栈的所有数字均不相等.例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列.(注意:这两个序列的长

有些时候,我们需要批量的删除rabbitmq中的队列,尤其是对于那些客户端配置了队列不存在时自动创建,但断开时不自动删除的应用来说. rabbitmqctl并没有包含直接管理队列的功能,其提供的vhost粒度有时候过大以至于无法满足要求.rabbitmqadmin默认是没有随安装自带的. 在启用了rabbitmq management plugin之后,可以通过http://IP:15672/cli/下载rabbitmqadmin shell文件,linux可用curl,如下: curl htt

我们今天继续来看看周五留下的习题: 面试题:输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断二个序列是否为该栈的弹出顺序.假设压入栈的所有数字均不相等.例如:压入序列为{1,2,3,4,5},那{4,5,3,2,1} 就是该栈的弹出顺序,而{4,3,5,1,2} 明显就不符合要求: 这道题还是比较容易想到思路,很直观的想法就是建立一个辅助栈,把输入的第一个序列中的数字依次压入该辅助栈,并按照第二个序列的顺序依次从该栈中弹出数字. 提前想好测试用例 一样是老方法,我们先准备测试用例: 传入两个

  ConcurrentQueue<T>队列是一个高效的线程安全的队列,是.Net Framework 4.0,System.Collections.Concurrent命名空间下的一个数据结构. ConcurrentQueue<T>数据结构 下图是ConcurrentQueue<T>数据结构的示意图: ConcurrentQueue<T>队列由若干Segment动态构成,每个Segment是一块连续的内存Buffer,大小固定为SEGMENT_SIZE.

决定从这篇文章开始,开一个读源码系列,不限制平台语言或工具,任何自己感兴趣的都会写.前几天碰到一个小问题又读了一遍ConcurrentQueue的源码,那就拿C#中比较常用的并发队列ConcurrentQueue作为开篇来聊一聊它的实现原理. 话不多说,直奔主题. 要提前说明下的是,本文解析的源码是基于.NET Framework 4.8版本,地址是:https://referencesource.microsoft.com/#mscorlib/system/Collections/Concur

队列的数组实现,从队尾进入,对头删除. 队列长度用标志变量size,它是独立于front和rear的一个变量.size == 0,队列为空.size == capacity,满队列. 一.结点声明 struct Node{ int Capacity; int Front; int Rear; int Size; int *Array; }; typedef struct Node Queue; Capacity队列容量:Front,Rear为队列首元素和尾元素的数组下标:Size为当前队列大小:

两年多以前随手写了点与 lock free 相关的笔记:1,2,3,4,质量都不是很高其实(读者见谅),但两年来陆陆续续竟也有些阅读量了(可见剑走偏锋的技巧是多容易吸引眼球).笔记当中在解决内存释放和 ABA 问题时提到了 Hazard Pointer 这个东西,有两三个读者来信问这是什么,让详细讲一下,我想了想,反正以前在看这东西的时候也记了些东西,干脆整理一下发出来. 前面写的那几篇笔记都来源于 Maged Michael 的学术论文,Hazard pointer 也是他的创想,academ

在新增的Concurrent包中,BlockingQueue很好的解决了多线程中,如何高效安全“传输”数据的问题.通过这些高效并且线程安全的队列类,为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利.本文详细介绍了BlockingQueue家庭中的所有成员,包括他们各自的功能以及常见使用场景. [@more@] 认识BlockingQueue阻塞队列,顾名思义,首先它是一个队列,而一个队列在数据结构中所起的作用大致如下图所示: 从上图我们可以很清楚看到,通过一个共享的队列,可以使得数据由队列的一端输

[文章作者:张宴 本文版本:v1.7.1 最后修改:2011.11.04 转载请注明原文链接:http://blog.zyan.cc/httpsqs/] HTTPSQS(HTTP Simple Queue Service)是一款基于 HTTP GET/POST 协议的轻量级开源简单消息队列服务,使用 Tokyo Cabinet 的 B+Tree Key/Value 数据库来做数据的持久化存储. 项目网址:http://code.google.com/p/httpsqs/ 使用文档:http://

为什么会需要消息队列(MQ)? ########################################################################################## 主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步处理,请求往往会发生堵塞,比如说,大量的insert,update之类的请求同时到达MySQL,直接导致无数的行锁表锁,甚至最后请求会堆积过多,从而触发too many connections错误.通过使用消息队列,我们可以异步处理请求,从而

最近需要爬取微信公众号的文章信息.在网上找了找发现微信公众号爬取的难点在于公众号文章链接在pc端是打不开的,要用微信的自带浏览器(拿到微信客户端补充的参数,才可以在其它平台打开),这就给爬虫程序造成很大困扰.后来在知乎上看到了一位大牛用php写的微信公众号爬取程序,就直接按大佬的思路整了整搞成java的了.改造途中遇到蛮多细节问题,拿出来分享一下. 附上大牛文章链接:https://zhuanlan.zhihu.com/c_65943221  写php的或者只需要爬取思路的可以直接看这个,思路写

为什么会需要消息队列(MQ)? ########################################################################################## 主要原因是由于在高并发环境下,由于来不及同步处理,请求往往会发生堵塞,比如说,大量的insert,update之类的请求同时到达MySQL,直接导致无数的行锁表锁,甚至最后请求会堆积过多,从而触发too many connections错误.通过使用消息队列,我们可以异步处理请求,从而

案例:一个线程类中 private static BlockingQueue<Map<String, String>> dataQueue = new LinkedBlockingQueue<Map<String, String>>(); public void initService(){ if (null==dataQueue) dataQueue=new LinkedBlockingQueue<Map<String, String>&

一. 前言 在新增的Concurrent包中,BlockingQueue很好的解决了多线程中,如何高效安全"传输"数据的问题.通过这些高效并且线程安全的队列类,为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利.本文详细介绍了BlockingQueue家庭中的所有成员,包括他们各自的功能以及常见使用场景. 二. 认识BlockingQueue 阻塞队列,顾名思义,首先它是一个队列,而一个队列在数据结构中所起的作用大致如下图所示: 从上图我们可以很清楚看到,通过一个共享的队列,可以使得数据由

最近遇到了这样的场景:每隔一段时间,需要在后台使用队列对一批数据进行业务处理. Quartz.NET是一种选择,在 .NET Core中,可以使用IHostedService执行后台定时任务.在本篇中,首先尝试把队列还原到最简单.原始的状态,然后给出以上场景问题的具体解决方案. 假设一个队列有8个元素.现在abcd依次进入队列. 0 1 2 3 4 5 6 7 a b c d head tail ab依次出队列. 0 1 2 3 4 5 6 7 c d head tail 可以想象,随着不断地入

随笔 - 353, 文章 - 1, 评论 - 5, 引用 - 0 三.并行编程 - Task同步机制.TreadLocal类.Lock.Interlocked.Synchronization.ConcurrentQueue以及Barrier等 目录 一.隔离执行:不共享数据,让每个task都有一份自己的数据拷贝. 1.传统方式 2.ThreadLocal类 二.同步类型:通过调整task的执行,有序的执行task. 常用的同步类型 1.Lock锁 2.Interlocked 联锁 3.Mutex

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

在并行计算中,不可避免的会碰到多个任务共享变量,实例,集合.虽然task自带了两个方法:task.ContinueWith()和Task.Factory.ContinueWhenAll()来实现任务串行化,但是这些简单的方法远远不能满足我们实际的开发需要,从.net 4.0开始,类库给我们提供了很多的类来帮助我们简化并行计算中复杂的数据同步问题. 一.隔离执行:不共享数据,让每个task都有一份自己的数据拷贝. 对数据共享问题处理的方式是"分离执行",我们通过把每个Task执行完成后的

在新增的Concurrent包中,BlockingQueue很好的解决了多线程中,如何高效安全“传输”数据的问题.通过这些高效并且线程安全的队列类,为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利.本文详细介绍了BlockingQueue家庭中的所有成员,包括他们各自的功能以及常见使用场景. 认识BlockingQueue阻塞队列,顾名思义,首先它是一个队列,而一个队列在数据结构中所起的作用大致如下图所示:从上图我们可以很清楚看到,通过一个共享的队列,可以使得数据由队列的一端输入,从另外一端输出: