C#中,定时器,或者叫作间隔器,每隔一段时间执行一个操作. 1.Timer本身就是多线程 C#中为不同场合下使用定时器,提供了不同的Timer类,在asp.net中一般使用System.Timers.Timer. 这个类也很简单,在微软官方文档可以查看如何使用.C#的timer,本身就封装了线程的操作,所以使用timer不用考虑再开一个线程,它已经是了. 2.Task实现定时器 我们可以使用task来完成程序中的异步操作,也可以使用task来制作一个定时器. Task.Run(() => { w

/// <summary> /// 按钮事件 异步执行 /// </summary> /// <param name="sender"></param> /// <param name="e"></param> private void button4_Click(object sender, EventArgs e) { string strSql = "SELECT c1 ,c2

笔记 异步编程 什么是异步 示例 async/await特性的结构什么是异步方法 异步方法的控制流await表达式取消一个异步操作异常处理和await表达式在调用方法中同步地等待任务在异步方法中异步地等待任务Task.Delay方法 在GUI程序中执行异步操作 Task.Yield 使用异步Lambda表达式完整的GUI程序BackgroundWorker类 在WPF程序中使用BackgroundWorker类的示例代码 并行循环其他异步编程模式BeginInvoke 和 EndInvoke 等

在使用tornado框架进行开发的过程中,发现tornado的mysql数据库操作并不是一步的,造成了所有用户行为的堵塞.tornado本身是一个异步的框架,要求所有的操作都应该是异步的,但是数据库这一层就把整个服务器都拖住了. ##查找到的解决办法: 使用异步的mysql操作库. 查找了一下,有两个比较完善的异步操作库一个是AsyncTorndb,国人自己写的异步操作,看了一下,好像不错的样子,但是没有响应的测试用例,不敢用. 一个是Tornado-MySQL是对PyMySQL的异步化的一个库

1.查看数据库中需要关注的等待事件: select sw.seq#,sw.sid||','||s.serial# sids,s.username,sw.event,sw.P1,sw.p2,sw.p3,sw.wait_time "WAIT", sw.state,sw.seconds_in_wait sec,s.status,to_char(s.logon_time,'dd/hh24:mi:ss') logon_time from v$session s,v$session_wait sw

smartdb是一个纯c++11开发,header-only,简洁高效的sqlite封装库. github地址:https://github.com/chxuan/smartdb,如果您觉得不错,请不要吝啬给个start! 连接数据库,若test.db不存在,则会创建一个. db.open("test.db") INSERT操作. std::string sql = "INSERT INTO PersonTable(id, name, address) VALUES(?, ?

曾几何时,Boost中有一个Socket库,但后来没有了下文,C++社区一直在翘首盼望一个标准网络库的出现,网络上开源的网络库也有不少,例如Apache Portable Runtime就是比较著名的一个,也有像ACE这样重量级的网络框架.去年,Boost将ASIO纳入了自己的体系,由于Boost的影响力,ASIO有机会成为标准网络库.作者Chris Kohlhoff以ASIO为样本向C++标准委员会提交了一个网络库建议书,里面提到:ASIO的覆盖范围: Networking using TC

摘要:本文通过形像而活泼的语言简单地介绍了Boost::asio库的使用,作为asio的一个入门介绍是非常合适的,可以给人一种新鲜的感觉,同时也能让体验到asio的主要内容. Boost.Asio是一个跨平台的网络及底层IO的C++编程库,它使用现代C++手法实现了统一的异步调用模型. ASIO的同步方式 ASIO库能够使用TCP.UDP.ICMP.串口来发送/接收数据,下面先介绍TCP协议的读写操作.对于读写方式,ASIO支持同步和异步两种方式,首先登场的是同步方式,下面请同步方式自我介绍一下

在复杂的应用环境下,我们经常会遇到一些非常复杂并且有意思的问题,例如,我们会遇到网络异常(网络掉包.无线网络断线).客户端程序异常(例如应用程序崩溃Crash).操作系统蓝屏.客户端电脑掉电.死机重启等异常情况,此时数据库连接可能都没有正常关闭(Colse).事务都没有提交,连接(connections)就断开了.如果遇到这些情况,你未提交的一个事务在数据库中是否会回滚? 如果回滚,什么条件才会触发回滚?需要多久才会触发回滚(不是回滚需要多少时间)?如果是一个查询呢,那么情况又是怎么样呢?ORA

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

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Overview A Quick Example Basic Concepts Linking Initializing StreamingContext Discretized Streams (DStreams) Input DStreams and Receivers Transformations on DStreams Output Operations on DStreams DataFrame and SQL Operations MLlib Operations Caching

https://github.com/cihub/seelog 文档学习:https://github.com/cihub/seelog/wiki 1.安装: go get github.com/cihub/seelog 2.快速启动 Seelog的设计非常方便.它的默认配置和包级别的日志记录器是现成的,所以开始你只需要两行代码: package main import log "github.com/cihub/seelog" func main() { defer log.Flus

本文主要讨论这么几个问题: (1)数据库主从延时为何会导致缓存数据不一致 (2)优化思路与方案 一.需求缘起 上一篇<缓存架构设计细节二三事>中有一个小优化点,在只有主库时,通过“串行化”的思路可以解决缓存与数据库中数据不一致.引发大家热烈讨论的点是“在主从同步,读写分离的数据库架构下,有可能出现脏数据入缓存的情况,此时串行化方案不再适用了”,这就是本文要讨论的主题. 二.为什么数据会不一致 为什么会读到脏数据,有这么几种情况: (1)单库情况下,服务层的并发读写,缓存与数据库的操作交叉进行

首先需要知道的是,设备跟驱动是分开的.设备通过struct device来定义,也可以自己将结构体封装到自己定义的device结构体中: 例如:struct platform_device: 在include/linux/platform_device.h文件中: //这个位置还是个盲点,我一直没找到这个位置在哪里 struct platform_device { const char * name u32 id struct device dev u32 num_resources struc

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我个人认为Actor应该是Dapr里比较重头的部分也是Dapr一直在讲的所谓"stateful applications"真正具体的一个实现(个人认为),上一章讲到有状态服务可能很多同学看到后的第一反应是"不就是个分布式缓存吗".那今天就讲讲Actor,看看这个东西到底能不能算得上有状态服务,同时由于篇幅有限,这里只会快速的过一遍Actor相关的概念,着重还是代码层面的实现. 目录:一.通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统 二.通过Dapr实现一个

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