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

众所周知,网络安全是一个非常重要的课题,而服务器是网络安全中最关键的环节.Linux被认为是一个比较安全的Internet服务器,作为一种开放源代码操作系统,一旦Linux系统中发现有安全漏洞,Internet上来自世界各地的志愿者会踊跃修补它.然而,系统管理员往往不能及时地得到信息并进行更正,这就给黑客以可乘之机.相对于这些系统本身的安全漏洞,更多的安全问题是由不当的配置造成的,可以通过适当的配置来防止.服务器上运行的服务越多,不当的配置出现的机会也就越多,出现安全问题的可能性就越大.对此,下

什么是任务栈(Task) 官方文档是这么解释的 任务是指在执行特定作业时与用户交互的一系列 Activity. 这些 Activity 按照各自的打开顺序排列在堆栈(即“返回栈”)中. 其实就是以栈的结构(先进后出)将依次打开的activity记录. 为什么要用任务栈 为了记录用户开启了那些activity,记录这些activity开启的先后顺序,google引入任务栈(task stack)概念,帮助维护好的用户体验. 如何查看当前系统的任务栈 手机中 --> 长按home或者多任务键会进到 

一.samba服务器概述 Samba是一个能让Linux系统应用Microsoft网络通信协议的软件.而SMB是Server Message Block的缩写,即为服务器消息块.SMB主要作为Microsoft的网络通信协议,后来Samba将SMB通信协议应用到了Linux系统上,就形成了现在的Samba软件.后来微软又把SMB改名为CIFS(Common Internet File System),即公共Internet文件系统,并且加入了许多新的功能,这样一来,使得Samba具有了更强大的功

第一部分:RedHat Linux篇1．概述 Linux服务器版本:RedHat Linux AS 2.1 对于开放式的操作系统---Linux,系统的安全设定包括系统服务最小化.限制远程存取.隐藏重要资料.修补安全漏洞.采用安全工具以及经常性的安全检查等.本文主要从用户设置.如何开放服务.系统优化等方面进行系统的安全配置,以到达使Linux服务器更安全.稳定. 2．用户管理 在Linux系统中,用户帐号是用户的身份标志,它由用户名和用户口令组成.系统将输入的用户名存放在/etc/passwd文

转载自:https://www.williamlong.info/archives/118.html 部分内容做了修改. 通过标注Web服务器安全级别以及可用性的安全策略,网络管理员将能够从容地在不同的操作系统上部署各种软件工具. IIS安全技巧 微软的产品一向是众矢之的,因此IIS服务器特别容易成为攻击者的靶子.搞清楚了这一点后,网络管理员必须准备执行大量的安全措施.我将要为你们提供的是一个清单,服务器操作员也许会发现这是非常有用的. 1. 保持Windows升级: 你必须在第一时间及时地更新

WebRTC 有一整套规范,如怎样使用它的接口.使用SDP进行媒体协商.通过ICE收集地址并进行连通性检测等等.除此之外,WebRTC还需要房间服务器将多端聚集到一起管理,以及信令服务器进行信令数据交换(如媒体描述信息SDP的交换,连接地址的交换等),但在WebRTC的规范中没有对这部分内容进行规定,所以需要由用户自己处理. 安装 Nodejs 下面我们就来看看具体如何安装 Nodejs. 安装 Nodejs 非常的简单: 在Ubuntu系统下执行: apt install nodejs 或在M

MSBuild 的 Task 为我们扩展项目的编译过程提供了强大的扩展性,它使得我们可以用 C# 语言编写扩展:利用这种扩展性,我们可以为我们的项目定制一部分的编译细节.NuGet 为我们提供了一种自动导入 .props 和 .targets 的方法,同时还是一个 .NET 的包平台:我们可以利用 NuGet 发布我们的工具并自动启用这样的工具. 制作这样的一个跨平台 NuGet 工具,我们能够为安装此工具的项目提供自动的但定制化的编译细节--例如自动生成版本号,自动生成某些中间文件等. 本文更

Linux服务器在使用过程中,经常会有除自己之外的其他人员使用.并不是每个人都对Linux服务器特别熟悉,难免会有一些操作导致服务器报错. 因此,监控Linux服务器的操作并记录下来,是非常有必要的! history是查询当前连接所操作的命令,通过编写以下内容添加至/etc/profile的原有内容之后,将每个连接的操作都进行记录,并保存在特定位置. vi /etc/profile 添加内容如下: #history record history RQ=`date "+%Y%m%d"`

1.概述 Linux服务器版本:RedHat Linux AS 2.1 对于开放式的操作系统---Linux,系统的安全设定包括系统服务最小化.限制远程存取.隐藏重要资料.修补安全漏洞.采用安全工具以及经常性的安全检查等. 本文主要从用户设置.如何开放服务.系统优化等方面进行系统的安全配置,以到达使Linux服务器更安全.稳定. 2.用户管理 在Linux系统中,用户帐号是用户的身份标志,它由用户名和用户口令组成. 系统将输入的用户名存放在/etc/passwd文件中,而将输入的口令以加密的形式

搭建本地服务器特别简单,新建一个web空项目,按照下图所示搜索安装即可,之后设置hosts 将www.mynuget.com执向本机 运行里面输入c:\windows\system32\drivers\etc\hosts

转:忘了在哪转的,直接复制到笔记里了,贴出来分享 假如你想要搭建一个Linux服务器,并且希望可以长期维护的话,就需要考虑安全性能与速度等众多因素.一份正确的linux基本安全配置手册就显得格外重要.在我本文中就向大家介绍在edhat/centos 4,5下的Linux服务器基本安全配置手册. 安装注意 1.删除系统特殊的的用户帐号: 禁止所有默认的被操作系统本身启动的且不需要的帐号,当你第一次装上系统时就应该做此检查,Linux提供了各种帐号,你可能不需要,如果你不需要这个帐号,就移走它,你有

ZooKeeper 是什么? ZooKeeper 顾名思义 动物园管理员,他是拿来管大象(Hadoop) . 蜜蜂(Hive) .小猪(Pig)  的管理员, Apache Hbase和 Apache Solr 以及LinkedIn sensei 等项目中都采用到了 Zookeeper.ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,ZooKeeper是以Fast Paxos算法为基础,实现同步服务,配置维护和命名服务等分布式应用. Zookeeper是hadoop的一个子项

Spring提供的三种定时任务机制及其比较 定时任务的需求在众多应用系统中广泛存在,在Spring中,我们可以使用三种不同的定时机制,下面一一描述并加以比较 1. 基于Quartz的定时机制 下面详细解释这个类图中涉及的关键类及其使用场景 1.1. SchedulerFactoryBean 这是Spring中基于Quartz的定时机制入口,只要Spring容器装载了这个类,Quartz定时机制就会启动,并加载定义在这个类中的所有trigger Spring配置范例: <bean id="s

一.storm何许人也? Storm 是Twitter的一个开源框架.Storm一个分布式的.容错的实时计算系统,它被托管在GitHub上,遵循 Eclipse Public License 1.0.Storm是由BackType开发的实时处理系统,BackType现在已在Twitter麾下.GitHub上的最新版本是Storm 0.9.0.1,基本是用Clojure写的. Twitter Storm集群表面上类似于Hadoop集群,Hadoop上运行的是MapReduce Jobs,而Stor

ZooKeeper还可以用作其他用途,例如: 数据发布与订阅(配置中心) 负载均衡 命名服务(Naming Service) 分布式通知/协调 集群管理与Master选举 分布式锁 分布式队列 一些在线系统在运行中,需要在不停止程序的情况下能够动态调整某一个变量的值并且能够及时生效.特别是当部署了多台应用服务器的时候,需要能够做到在一台机器上修改配置文件,然后在同步到所有应用服务器.这时候使用ZooKeeper来实现就很合适了. ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架.基于

性能调优相关的原理讲解.经验总结: 掌握一整套Spark企业级性能调优解决方案:而不只是简单的一些性能调优技巧. 针对写好的spark作业,实施一整套数据倾斜解决方案:实际经验中积累的数据倾斜现象的表现,以及处理后的效果总结. 调优前首先要对spark的作业流程清楚: Driver到Executor的结构: Master: Driver |-- Worker: Executor |-- job |-- stage |-- Task Task 一个Stage内,最终的RDD有多少个partitio

一.RDD的概述 1.1 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 1.2 RDD的属性 (1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都

Spark--DataFrames,RDD,DataSets 一.弹性数据集(RDD) 创建RDD 1.1RDD的宽依赖和窄依赖 二.DataFrames 三.DataSets 四.什么时候使用DataFrame或者Dataset? 五.广播变量与累加器 5.1 广播变量broadcast variable 5.1.1 广播变量的意义 5.1.2 广播变量图解 5.1.3 如何定义广播变量 5.1.4 如何还原一个广播变量 5.1.5 广播变量的使用 5.1.6 定义广播变量注意点 5.2 累加

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

最近开始重新学习node.js,之前学的都忘了.所以准备重新学一下,那么,先从一个简单的爬虫开始吧. 什么是爬虫 百度百科的解释: 爬虫即网络爬虫,是一种自动获取网页内容的程序.是搜索引擎的重要组成部分,因此搜索引擎优化很大程度上就是针对爬虫而做出的优化. 通俗一点讲: 把别人网站的信息给弄下来,弄到自己的电脑上.然后再做一些过滤,比如筛选啊,排序啊,提取图片啊,链接什么的.获取你需要的信息. 如果数据量很大,而且你的算法又比较叼,并且可以给别人检索服务的话,那么你的爬虫就是一个小百度或者小谷歌