Executor线程池框架: 使用线程池的优点: 1.重用存在的线程 2.减少对象创建.消亡的开销 3.性能佳 4.可有效控制最大并发线程数,提高系统资源的使用率 5.避免过多资源竞争,避免堵塞 6.提供定时执行.定期执行.单线程.并发数控制等功能 介绍: 1.Executor框架便是Java 5中引入的,其内部使用了线程池机制,它在java.util.cocurrent 包下,通过该框架来控制线程的启动.执行和关闭,可以简化并发编程的操作. 2.在Java 5之后,通过Executor来启动线

IntelliJ IDEA默认的Output输出缓存区大小只有1024KB,超过大小限制的就会被清除,而且还会显示[too much output to process],可通过如下配置界面进行修改Override console cycle buffer size(Settings→Editor→General→Console),单位为KB   如果需要禁用缓存区大小限制就需要修改配置文件idea.properties 配置文件中原有设置: #-------------------------

http://haohaoxuexi.iteye.com/blog/2116749 设置缓存的大小 目录 1     CacheManager级别 2     Cache级别 3     大小衡量 4     配置大小示例 缓存大小的限制可以设置在CacheManager上,也可以设置在单个的Cache上.我们可以设置缓存使用内存的大小,也可以设置缓存使用磁盘的大小,但是使用堆内存的大小是必须设置的,其它可设可不设,默认不设就是无限制.在设置缓存大小的时候,我们可以设置缓存使用某一个存储器的最大

通过ReentrantLock与Condition的设计,以数组为基础,可以实现简单的队列和栈的数据结构,临界阻塞的效果. ReentrantLock相对于synchronized比较大的一个区别是有条件变量:Condition,很大一个程度上是为了解决Object.wait/notify/notifyAll难以使用的问题.Condition(也称为条件队列 或条件变量)为线程提供了一个含义,以便在某个状态条件现在可能为 true 的另一个线程通知它之前,一直挂起该线程(即让其"等待"

"双缓存队列"是我在一次开发任务中针对特殊场景设计出来的结构.使用场景为:发送端持续向接收端发送数据包--并且不理会接收端是否完成业务逻辑.由于接收端在任何情况下停止响应即可能产生数据丢失,因此无法简单的设计一条线程安全队列来对数据写入或读取(读取数据时将队列上锁视为对写入的停止响应). 鉴于此,我的设计思路如下: 接收端首先向A队列中写入数据,然后当数据处理请求到来的时候切换到B队列继续写入,之后将A队列中的数据交给数据处理模块,处理完成以后A队列数据清空.当下一次数据处理请求到来时

前言:刚上线elk一个月左右,使用的kafka作为缓存队列,但是不知道为何,中间发生过好几次,elk突然没数据了,长达好几天都没有,      折腾了好久,好了,过几天又发生同样的状况.经查找,数据是有到达kafka,但是logstash读取不了.无奈之下,只能把kafka      更换为redis.      filebeat配置-------------filebeat:  prospectors:    -      document_type: "web-hkgf-proxy-ngin

在下发Mininet的ARP缓存表表项时,出现了如下的错误信息: SIOCSARP: No buffer space available 这是由于ARP表是缓存在内存中的,超过了系统对ARP缓存表大小的限制,需要修改如下的文件:/proc/sys/net/ipv4/neigh/default/gc_thresh1/proc/sys/net/ipv4/neigh/default/gc_thresh2/proc/sys/net/ipv4/neigh/default/gc_thresh3 这3个文件的

原文出处: 崔小拽 需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高

Redis Redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性

public class RunnableTestMain { public static void main(String[] args) { ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2); /** * execute(Runnable x) 没有返回值.可以执行任务,但无法判断任务是否成功完成. */ pool.execute(new RunnableTest("Task1")); /** * submit(Runna

缓冲区缓存(Buffer Cache) Buffer Cache是SGA的一部分,保存最近从磁盘读取的或修改的(dml修改或添加)数据块.Buffer Cache的目的就是减少磁盘I/O,提高速度. Oracle允许表空间最多使用5种不同的块大小,由db_cache_size和db_nk_cache_size决定.如果一天或一周中事务处理发生了变化,就可以动态的改变db_cache_size和db_nk_cache_size 的值而不必重启实例,以便提高表空间性能. db_cache_size参

<span style="font-size:18px;">在dotnet平台Net.Sockets.TcpListener和Net.Sockets.TcpClient已经为我们封装了全部Socket关于tcp部分,操作也更为简单,面向数据流.使用TcpClient的GetStream方法获取数据流后能够方便的对数据流进行读写操作,就如同本地磁盘的文件读写一样,使得程序猿在设计程序时更为便捷简单.</span> 但假设你使用过这两个对象进行传输数据的时候,你会发

Train Problem I As the new term comes, the Ignatius Train Station is very busy nowadays. A lot of student want to get back to school by train(because the trains in the Ignatius Train Station is the fastest all over the world ^v^). But here comes a pr

读取 txt 文件常规写法有逐行读取和按照字节缓存读取,那么按照字节缓存读取时,设置缓存区多大比较好呢?百度了一下,没发现有说这个问题的,自测了一把,以事实说话. 常规读取方法如下: // 字节流读取 try(InputStream in = new FileInputStream("test.txt")) { byte[] readBuffer = new byte[1024]; while(in.available() > 0) { in.read(readBuffer);

接上一个属性,这个属性就是设置阈值的. hadoop.security.groups.cache.secs 300 配置用户组映射缓存时间的,当过期时重新获取并缓存. hadoop.security.groups.negative-cache.secs 30 当无效用户频繁访问,用于设置缓存锁定时间.建议设置为较小的值,也可以通过设置为0或负数来禁用此属性. hadoop.security.groups.cache.warn.after.ms 5000 当查询用户组时间超过设置的这个阈值时,则作

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/zhaoyanjun6/article/details/76443347 本文出自[赵彦军的博客] 以前写过 Rxjava 系列教程, 如下所示 RxJava 和 RxAndroid 一 (基础) RxJava 和 RxAndroid 二(操作符的使用) RxJava 和 RxAndroid 三(生命周期控制和内存优化) RxJava 和 RxAndroid 四(RxBinding的使用) RxJava 和 RxAndroid 五(线程调

下载位置:https://github.com/eyjian/libmooon/tree/master/shell #!/bin/bash # 统计UPD丢包工具 # 可选参数1:统计间隔(单位:秒,默认10秒) # 可选参数2:是否输出丢包为0的记录,注意有参数1时,参数2才会生效 # # 运行结果会写日志,日志文件优先存工具相同的目录, # 但如果没有权限,则选择当前目录, # 当前目录无权限,则存tmp目录, # 如果tmp目录还无权限,则报错退出. # # 输出格式:统计日期 统计时间

码云: https://gitee.com/forxiaoming/JavaBaseCode/blob/master/EasyCoding/src/concurrency/multithreading/index.md 并发(Concurrency) 与并行(Parallelism) 以KTV唱歌为例, Parallelism 是指有多少人可以使用话筒同时唱歌, Concurrency是指同一个话筒被多少个人轮流使用; 一个科室两个专家同时出诊, 就是两个并行任务; 其中一个医生时而问诊, 时而

目录 网络应用数据交换 P2P应用:原理与文件分发 纯P2P架构 文件分发:客户机/服务器 vs. P2P CS 为什么是这样的?不应该传送和发出难道是并行的??? P2P P2P文件分发典型例子:BitTorrent(bit激流) 思考题 P2P应用:索引技术 P2P: 搜索信息 集中式索引 全分布非结构:洪泛式查询(Query flooding) 如何查询? 层次式覆盖网络 P2P案例应用:Skype(最成功的之一) 课后作业 Socket编程API 网络程序设计接口主要类型 理解应用编程接

完成多路视频并行接入.解码.多级推理.结构化数据分析.上报.编码推流等过程,插件式/pipe式编程风格,功能上类似英伟达的deepstream和华为的mxvision,但底层核心不依赖复杂难懂的gstreamer框架(少部分地方需要),框架主干部分主要使用原生C++ STL实现,目标是平台高可移植性.框架可用于:视频结构化.以图搜图.目标行为分析等应用领域. 主要功能 视频接入,支持file/rtsp/udp/rtmp等主流视频流协议: 多级推理,自带检测/分类/特征提取等推理插件.默认使用op

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