class Program { // 任务队列 static Queue<string> _tasks = new Queue<string>(); // 为保证线程安全,使用一个锁来保护_task的访问 readonly static object _locker = new object(); // 通过 _wh 给工作线程发信号 static EventWaitHandle _wh = new AutoResetEvent(false); static Thread _wor

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

  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

一.什么是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

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))

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>

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

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

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

一.生产者消费者模型1 二.生产者消费者模型2 三.守护线程 四.常用方法 五.启动线程的另一种方式 六.锁 七.锁死 八.死锁 九.单个锁能不能死锁 十.信号旗 一.生产者消费者模型1 import time,random from multiprocessing import Process,Queue # 制作热狗 def make_hotdog(queue,name): for i in range(3): time.sleep(random.randint(1,2)) print("%

进程同步锁: 当运行程序的时候,有可能你的程序同时开多个进程,开进程的时候会将多个执行结果打印出来,这样的话打印的信息都是错乱的,怎么保证打印信息是有序的呢? 其实也就是相当于让进程独享资源. from multiprocessing import Process,Lock #引用函数 import time def work(name,mutex): mutex.acquire() #在这里加入锁 print('task <%s> is runing' %name) time.sleep(2

1. 信号量 对于多进程来说,多个进程同时修改数据,就可能出现安全隐患,所以引入了锁,这一机制,但锁只能有一把来控制一个的开关,当你需要几把锁的时候,就可能用到信号量的概念.他是用了锁的原理,内置了一个计数器,在同一时内,只能有指定数量的进程来执行某一段被控制的代码. import time,random from multiprocessing import Process,Semaphore def singing(i,sem): ''' :param i: 随机生成20个数的值 :para

顺序.广播.定时任务 前插 ​ 在进行常用的三种消息类型例子展示的时候,我们先来说一说RocketMQ的几个重要概念: PullConsumer与PushConsumer:主要区别在于Pull与Push的区别.对于PullConsumer,消费者会主动从broker中拉取消息进行消费.而对于PushConsumer,会封装包含消息获取.消息处理以及其他相关操作的接口给程序调用 Tag: Tag可以看做是一个子主题(sub-topic),可以进一步细化主题下的相关子业务.提高程序的灵活性和可扩展性

LinkedBlockQueue自JDK1.5以后提供的一种阻塞队列,遵循生产者消费者模式,实现了BlockQueue接口,如图 从它的名字可以了解到它是采用链表的方式实现了阻塞队列,并且定义了“节点”的内部类,如图 我们看到,每个Node当中除了Node的数据item以外只有一个next节点来指向下一个节点. 另外LinkedBlockQueue在实现里采用了ReentrantLock来控制生产和消费等操作的并发情况,并且采用关联的Condition来做阻塞等待,所以它是线程安全的. DEMO

一  Kafka HA设计解析 1.1 为何需要Replication 在Kafka在0.8以前的版本中,是没有Replication的,一旦某一个Broker宕机,则其上所有的Partition数据都不可被消费,这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖.同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中. 如果Producer使用同步模式则Producer会在尝试重新发送message.send.max.retries(默认值为3)次后抛出Exc

当前使用的事件总线采用的是Kafka分布式消息队列来完成的,近来项目需要接入到事件总线中,故开启了kafka的学习之旅(之前一直在听说kafka这玩意儿,但是学习计划中还没有将它安排进去,借着这个机会学习kafka也算是弥补了这方面的一些遗憾~) 关于kafka是神马东西这里就不在累述了,网上的资料一大堆 下面分享一些自己对kafka的理解,如有不妥之处还望指出~ (1)何为分布式消息队列?有何特点? 1.一旦涉及到分布式这个概念,其就必须解决两个问题:可靠性和可扩展性. kafka通过事件回溯

启动zookeeper和Kafka之后,进入kafka目录(安装/启动kafka参考前面一章:https://www.cnblogs.com/cici20166/p/9425613.html) 1.创建Topic 1)运行命令: ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test1 2181 是zookeeper 端口 图示为创建成

/*JDK1.4版本:生产者,消费者.多生产者,多消费者的问题.if判断标记,只有一次,会导致不该运行的线程运行了.出现了数据错误的情况.while判断标记,解决了线程获取执行权后,是否要运行! notify:只能唤醒一个线程,如果本方唤醒了本方,没有意义.而且while判断标记+notify会导致死锁.notifyAll解决了本方线程一定会唤醒对方线程的问题. 该方法虽然可行,但是效率并非最好,JDK1.4版本已经无法解决效率问题,需要JDK1.5版本才能解决*/ class Resource

使用CentOS6.5.python3.6.kafkaScala 2.10  - kafka_2.10-0.8.2.2.tgz (asc, md5) 一.下载kafka 下载地址 https://kafka.apache.org/downloads 里面包含zookeeper 二.安装Kafka 1.安装zookeeper mkdir /root/kafka/ tar -vzxf kafka_2.10-0.8.2.2 cd /root/kafka/kafka_2.10-0.8.2.2 cat 

顾名思义这个就是再消费的时候,不是之前的那哥用yield进行线程切换的操作,而是用线程等待阻塞的方式去执行,说实话我感觉效率不一定有之前那个好, 因为我对这种阻塞队列使用的时候,之前有发现阻塞队列,塞着塞着线程就会进入假死状态,这个很奇怪,但是有的时候又是好的,这个也不清楚到底是为什么 但是毕竟也是一种实现,我就写出来了看看吧 生产者 package queue.redisQueue; import queue.fqueue.vo.TempVo; import redis.clients.jed

目录 1 概述 2 主要结构体及方法 2.1 NSQD 2.2 tcpServer 2.3 protocolV2 2.4 clientV2 2.5 Topic 2.6 channel 3 启动过程 4 消费和生产过程 4.1 消息生产 4.2 消息消费 4.2 延迟消费 1 概述 NSQ包含3个组件: nsqd:每个nsq实例运行一个nsqd进程,负责接收生产者消息.向nsqlookupd注册.向消费者推送消息 nsqlookupd:集群注册中心,可以有多个,负责接收nsqd的注册信息,向消费者