问题:C#/WPF 使用的Task线程程序缺依旧响应缓慢问题 摘要:相信很多做WPF的开发者在请求接口的时候会去采用开一个线程Task去请求接口.避免UI卡主等等.但有一个问题是但开的线程比较多的情况下程序会卡主一段小时间. 环境:WPF.Win7 四核. 了解Task的使用机制 先上一个环境图: 从图片可以看出机子是四核的Cpu.业务逻辑是从登录到主页的数据全部显示.根据产品的需求,业务的完全展示需要请求大概8个接口.一开始我采用的都是接口同步的情况去请求,然后由于同步导致UI卡顿的原因要求我

网上有很多跑马灯的介绍,有很多跑马灯的代码.或许我的不是最好的,但是应该很容易明白的. 我们先来介绍一个跑马灯的代码 <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:orientati

.NET Framework 4.5 开始引入 Task.Run,它可以很方便的帮助我们使用 async / await 语法,同时还使用线程池来帮助我们管理线程.以至于我们编写异步代码可以像编写同步代码一样方便. 不过,如果滥用,也可能导致应用的性能急剧下降.本文将说明在默认线程池配置(ThreadPoolTaskScheduler)的情况下,应该如何使用 Task.Run 来避免性能的急剧降低. 本文内容 如何使用 Task.Run? 示例程序和示例代码 TaskScheduler Thre

记一次Task抛异常,调用线程处理而引发的一些随想 多线程调用,任务线程抛出异常如何在另一个线程(调用线程)中捕获并进行处理的问题. 1.任务线程在任务线程执行语句上抛出异常. 例如: private void button2_Click(object sender, EventArgs e) { try { var task = Task.Factory.StartNew<bool>(() => { //Do Some Things throw new Exception("

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.1  运行环境说明 1.1.1 硬软件环境 线程,主频2.2G,10G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l  虚拟机操作系统:CentOS6.5 64位,单核 l  虚拟机运行环境: Ø  JDK:1.7.0_55 64位 位) Ø  Scala:2.10.4 Ø  Spark:1.1.0(需要编译) Ø  Hive:0.13.1

注:本文大量参考谷歌官方文档自http://developer.android.com/intl/zh-cn/training/displaying-bitmaps/index.html.如果你自学能力还可以或者英文理解能力不错可以直接去看原版的. 如果你时间宝贵,想直接看结论和我个人理解的心得,也可以继续往下看.此外要着重说一下,现在网上其实有很多库,包括facebook的fresco啊,square的那些android 上的图片处理库 基本上都帮我们把这些事情做好了.但是原理大致上是相同的,

http://blog.csdn.net/book_mmicky/article/details/39288715 2014年9月11日,Spark1.1.0忽然之间发布.笔者立即下载.编译.部署了Spark1.1.0.关于Spark1.1的编译和部署,请参看笔者博客Spark1.1.0 源码编译和部署包生成 .       Spark1.1.0中变化较大是sparkSQL和MLlib,sparkSQL1.1.0主要的变动有: 增加了JDBC/ODBC Server(ThriftServer),

数据倾斜解决方案 数据倾斜的解决,跟之前讲解的性能调优,有一点异曲同工之妙. 性能调优中最有效最直接最简单的方式就是加资源加并行度,并注意RDD架构(复用同一个RDD,加上cache缓存).相对于前面,shuffle.jvm等是次要的. 6.1.原理以及现象分析 6.1.1.数据倾斜怎么出现的 在执行shuffle操作的时候,是按照key,来进行values的数据的输出.拉取和聚合的. 同一个key的values,一定是分配到一个reduce task进行处理的. 多个key对应的values,

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark调优初体验 2.1 利用WebUI分析程序瓶颈 2.2 设置合适的资源 2.3 调整任务的并发度 2.4 修改存储格式 3.Spark调优经验 3.1 Spark原理及调优工具 3.2 运行环境优化 3.2.1 防止不必要的分发 3.2.2 提高数据本地性 3.2.3 存储格式选择 3.2.4 选择高配机器 3.3 优化操作符 3.3.1 过滤操作导致多小任务 3.3.2 降低单条记录开销 3.3.3 处理数据倾斜或者任务倾斜 3.

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark核心概念 2.1 RDD及RDD操作 2.2 Transformation和Action 2.3 Spark程序架构 2.4 Spark on Yarn运行流程 2.5 WordCount执行原理 3.Spark计算引擎原理 3.1 Spark内部原理 3.2 生成逻辑执行图 3.3 生成物理执行图 4.Spark Shuffle解析 4.1 Shuffle 简史 4.2  Spark Shuffle ·Shuffle Write

$spark-sql  --help  查看帮助命令 $设置任务个数,在这里修改为20个 spark-sql>SET spark.sql.shuffle.partitions=20; $选择数据库 spark-sql>use siat; $查询数据表 spark-sql>select * from test; $使用registerTempTable代替1.0版本的registerAsTable  ---注册临时表 $sql()将代替hql()来提交查询语句,统一了接口 使用regist

一.            Zookeeper( 分布式协调服务框架 ) 1.    Zookeeper概述和集群搭建: (1)       Zookeeper概述: Zookeeper 是一个分布式协调服务的开源框架.主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题,例如怎样避免同时操作同一数据造成脏读的问题.ZooKeeper 本质上是一个分布式的小文件存储系统.提供基于类似于文件系统的目录树方式的数据存储,并且可以对树中的节点进行有效管理. (2)       Zookeeper特性: 全局数

一.了解数据倾斜 数据倾斜的原理: 在执行shuffle操作的时候,按照key,来进行values的数据的输出,拉取和聚合.同一个key的values,一定是分配到一个Reduce task进行处理. 假如多个key对应的values,总共是90万,但是可能某个key对应了88万条数据,key-88万条values,分配到一个task上面去执行. 另外两个task,可能各分配到了1万条数据,可能是数百个key,对应一万条数据. 数据倾斜的现象: 发生数据倾斜的两种表现: 1.你的大部分的task

个人笔记,不保证正确. 虽然说看到很多人不看好 asyncio,但是这个东西还是必须学的.. 基于协程的异步,在很多语言中都有,学会了 Python 的,就一通百通. 一.生成器 generator Python 的 asyncio 是通过 generator 实现的,要学习 async,先得复习下 generator. 1. yield 众所周知,yield 是用于定义 generator 函数的关键字,调用该函数,会返回一个 generator >>> def f(): ... yi

SparkConfiguration 这一章节来看看 Spark的相关配置. 并非仅仅能够应用于 SparkStreaming, 而是对于 Spark的各种类型都有支持. 各个不同. 其中中文参考链接版本是2.2, 而当前文档的版本是2.4.4 另外就是 关于Python R Spark SQL的相关配置均没有加入. 官方链接: Spark Configuration 中文参考链接: Spark 配置 Spark 提供了三个地方来设置配置参数: Spark properties 控制着绝大多数的

spark和mapreduced 的区别map的时候处理的时候要落地磁盘 每一步都会落地磁盘 reduced端去拉去的话 基于磁盘的迭代spark是直接再内存中进行处理 dag 执行引擎是一个job的优化 将一个job话成很多快 分成多个task去跑任务 读取数据来源比喻亚马逊的s3 和hbase很广运行模式也有很多spark项目一般java 和scala 来写 python r 但是弊端是 python有很多java和scala的方法得自己写 没有 所以常用的就是java和scala\yarn

百篇博客系列篇.本篇为: v21.xx 鸿蒙内核源码分析(线程概念篇) | 是谁在不断的折腾CPU | 51.c.h .o 任务管理相关篇为: v03.xx 鸿蒙内核源码分析(时钟任务篇) | 触发调度谁的贡献最大 | 51.c.h .o v04.xx 鸿蒙内核源码分析(任务调度篇) | 任务是内核调度的单元 | 51.c.h .o v05.xx 鸿蒙内核源码分析(任务管理篇) | 任务池是如何管理的 | 51.c.h .o v06.xx 鸿蒙内核源码分析(调度队列篇) | 内核有多少个调度队列

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传统印象下Linux是非常坚不可摧的,具有千年不更新,万年不重启的美名.而随着虚拟化的推进,很多跑在虚拟化上的Linux由于先前基础架构的脆弱,变得适应性“越来越不好”,体现在IP存储如果出现节点故障而且没有冗余线路的保障很容易出现磁盘脱机导致的系统只读,加上LVM固有的习惯使用还会影响到系统在硬盘离线后数据恢复的困难,再者EXT系列的文件系统没有Windows 2008之后所使用的NTFS文件系统的自我修复功能,很多时候会让工作陷入各种深坑不能自拔. 笔者最近遇到一个奇葩的现象,某平台因为IP

最近做一个小项目,项目中有一个定时服务,需要向对方定时发送数据,时间间隔是1.5s,然后就想到了用C#的Timer类,我们知道Timer 确实非常好用,因为里面有非常人性化的start和stop功能,在Timer里面还有一个Interval,就是用来设置时间间隔,然后时间间隔到了就会触 发Elapsed事件,我们只需要把callback函数注册到这个事件就可以了,如果Interval到了就会触发Elapsed,貌似一切看起来很顺其自然,但是 有一点一定要注意,callback函数本身执行也是需要