1.直接上代码一看明白: package multithreadingTest; class fblib extends Thread{ public static Integer fb(Integer n){ return n<2?1:fb(n-1)+fb(n-2); } public static void bl1(int n) throws InterruptedException { for (int i=0;i<n;i++){ System.out.println("fbl

所谓的高并发除了在架构上的高屋建瓴,还得需要开发人员在具体业务开发中注重自己的每一行代码.每一个细节,面子有的同时,更重要的还是要有里子. 面对性能,我们一定要有自己的工匠精神,不可以对任何一行代码妥协! 今天和大家分享在业务开发中如何降低接口响应时间的一个小技巧,也是大家日常开发中比较普遍存在的一个问题,即如何提高程序的并行计算能力? 本文主要包含以下内容: 顺序执行很慢 线程池+Future并行计算 使用Java8的CompletableFuture 使用Guava的ListenableFu

p.p1 { margin: 0; font: 12px Menlo } p.p1 { margin: 0; font: 12px Menlo } p.p2 { margin: 0; font: 12px Menlo; color: rgba(126, 80, 79, 1) } span.s1 { color: rgba(147, 26, 104, 1) } span.s2 { color: rgba(126, 80, 79, 1) } span.s3 { color: rgba(0, 0, 0

0. 程序三高 1. 缓存 2. 预处理和延后处理 3. 池化 3.1 内存池 3.2 线程池 3.3 连接池 4. 异步(回调) 5. 消息队列 5.1 服务解耦 5.2 异步处理 5.3 流量削峰 6. 批量处理 7. 数据库 7.1 索引 7.2 读写分离 7.3 分库分表 8. 零拷贝 9. 无锁化 10. 序列与反序列化 0. 程序三高 什么是程序三高? 1)高并发 高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一.当多个进程或线程同时(或着说在

同步 同步(英语:Synchronization [ˌsɪŋkrənaɪ'zeɪʃn]),指对在一个系统中所发生的事件(event)之间进行协调,在时间上出现一致性与统一化的现象.说白了就是多个任务一个一个执行,同一时刻只有一个任务在执行.主要应用是互斥资源的访问.下面是实现同步的一个例子: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Thre

来源:http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html Term Meaning Application User program built on Spark. Consists of a driver program and executors on the cluster. (用户基于Spark构建的程序,由一个driver和集群中多个executor组成) Application jar A jar containing

       60年代,在OS中能拥有资源和独立运行的基本单位是进程,然而随着计算机技术的发展,进程出现了很多弊端,一是由于进程是资源拥有者,创建.撤消与切换存在较大的时空开销,因此需要引入轻型进程:二是由于对称多处理机(SMP)出现,可以满足多个运行单位,而多个进程并行开销过大. 因此在80年代,出现了能独立运行的基本单位——线程(Threads).        线程,有时被称为轻量级进程(Lightweight Process,LWP),是程序执行流的最小单元.一个标准的线程由线程ID,当

Windows是Flink流计算的核心,本文将概括的介绍几种窗口的概念,重点只放在窗口的应用上. 本实验的数据采用自拟电影评分数据(userId, movieId, rating, timestamp),userId和movieId范围分别为1-100和1-200的随机数,rating范围为[0:0.5:5.0]一共10个档位,timestamp为10000-20000之间的随机数,且数据顺序采用timestamp的升序排列.(2.1-2.6节的数据是乱序) 一.窗口(window)的类型 对于

1.题目描述 给定一个由 '1'(陆地)和 '0'(水)组成的的二维网格,计算岛屿的数量.一个岛被水包围,并且它是通过水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成的.你可以假设网格的四个边均被水包围. 示例 1: 输入: 11110 11010 11000 00000 输出: 1 示例 2: 输入: 11000 11000 00100 00011 输出: 3 2.解题思路 算法核心框架:深度搜索+递归 深度搜索:整个岛屿是一个“二维矩阵”(vector<vectro<char>>),使用

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

Java在JDK7之后加入了并行计算的框架Fork/Join,可以解决我们系统中大数据计算的性能问题.Fork/Join采用的是分治法,Fork是将一个大任务拆分成若干个子任务,子任务分别去计算,而Join是获取到子任务的计算结果,然后合并,这个是递归的过程.子任务被分配到不同的核上执行时,效率最高. package com.thread.forkjoin; import java.util.Arrays; import java.util.Random; import java.util.co

应用程序并行计算遇到的问题 当硬件处理能力不能按摩尔定律垂直发展的时候,选择了水平发展.多核处理器已广泛应用,未来处理器的核心数将进一步发布,甚至达到上百上千的数量.而现在 很多的应用程序在运行在多核心的处理器上并不能得到很好的性能提升,因为应用程序的并发处理能力不强,不能够合理有效地的利用计算资源.线性的计算只能利 用n分之一的计算支援. 要提高应用程序在多核处理器上的执行效率,只能想办法提高应用程序的本身的并行能力.常规的做法就是使用多线程,让更多的任务同时处理,或者让一部分操作 异步执行,

并行计算在处处都有大数据的今天已经不是一个新奇的词汇了.如今已经有单机多核甚至多机集群并行计算.注意,这里说的是并行,而不是并发.严格的将,并行是指系统内有多个任务同一时候运行,而并发是指系统内有多个任务同一时候存在,不同的任务按时间分片的方式切换运行,因为切换的时间非常短.给人的感觉好像是在同一时候运行. Java在JDK7之后增加了并行计算的框架Fork/Join,能够解决我们系统中大数据计算的性能问题.Fork/Join採用的是分治法,Fork是将一个大任务拆分成若干个子任务.子任务分别去

Java 进阶7 并行优化 JDK多任务执行框架技术 20131114          Java 语言本身就是支持多线程机制的,他提供了 Thread 类 Runnable 接口等简单的多线程支持工具,同时为了进一步改善并发程序的性能,在 JDK中还提供了用于多线程管理的线程池概念.并行优化中,一个重要的知识点就是 线程池技术. ExecutorService exe = Executors.newCachedThreadPool(); 1. 无限制线程的缺陷           多线程设计的

简单的单线程队列 -- 工作的时候遇到劣质打印机.给打印机发消息,打印机就会打印,如果在打印机还在打印的时候,就 再发消息打印,就会出现消息丢失.所以需要给上一个任务一些处理的间隔时间. 单线程的消息队列示例 package demo1; import java.util.LinkedList; public class Main { /** * @param args */ private static Thread thread; private static LinkedList<Runn

Java代码: package Threads; import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.RecursiveAction; /** * Created by Frank */ public class RecursiveActionDemo extends RecursiveAction { static int[] raw = {19, 3, 0, -1, 57, 24, 65, Integer

--From : JAVA程序性能优化 (葛一鸣,清华大学出版社,2012/10第一版) 1. java性能调优概述 1.1 性能概述 程序性能: 执行速度,内存分配,启动时间, 负载承受能力. 性能指标: 执行时间,CPU时间,内存分配,磁盘吞吐量,网络吞吐量,响应时间. 优化策略: 木桶原理,优化性能瓶颈. 1.2 性能调优的层次 设计调优, 代码调优, JVM调优, 数据库调优, 操作系统调优. 2. 设计优化 2.1 善用设计模式 单例模式: 对于巨大对象,节省创建对象的时间空间: 代理

在一般性开发中,笔者经常看到很多同学在对待java并发开发模型中只会使用一些基础的方法.比如Volatile,synchronized.像Lock和atomic这类高级并发包很多人并不经常使用.我想大部分原因都是来之于对原理的不属性导致的.在繁忙的开发工作中,又有谁会很准确的把握和使用正确的并发模型呢? 所以最近基于这个思想,本人打算把并发控制机制这部分整理成一篇文章.既是对自己掌握知识的一个回忆,也是希望这篇讲到的类容能帮助到大部分开发者. 并行程序开发不可避免地要涉及多线程.多任务的协作和数

什么情况下应该使用多线程 : 线程出现的目的是什么?解决进程中多任务的实时性问题?其实简单来说,也就是解决“阻塞”的问题,阻塞的意思就是程序运行到某个函数或过程后等待某些事件发生而暂时停止 CPU 占用的情况,也就是说会使得 CPU 闲置.还有一些场景就是比如对于一个函数中的运算逻辑的性能问题,我们可以通过多线程的技术,使得一个函数中的多个逻辑运算通过多线程技术达到一个并行执行,从而提升性能所以,多线程最终解决的就是“等待”的问题,所以简单总结的使用场景 Ø 通过并行计算提高程序执行性能. Ø

在一般性开发中,笔者经常看到很多同学在对待java并发开发模型中只会使用一些基础的方法.比如volatile,synchronized.像Lock和atomic这类高级并发包很多人并不经常使用.我想大部分原因都是来之于对原理的不属性导致的.在繁忙的开发工作中,又有谁会很准确的把握和使用正确的并发模型呢? 所以最近基于这个思想,本人打算把并发控制机制这部分整理成一篇文章.既是对自己掌握知识的一个回忆,也是希望这篇讲到的类容能帮助到大部分开发者. 并行程序开发不可避免地要涉及多线程.多任务的协作和数