系统中用到了了Guava Cache: private DriverInfoServiceImpl(DriverClientProxy driverClientProxy) { this.driverClientProxy = driverClientProxy; this.driverCacheLoader = new DriverCacheLoader(driverClientProxy); loadingCache = CacheBuilder .newBuilder() .concurr

Tasks & executors relation Q1. However I'm a bit confused by the concept of "task". Is a task an running instance of the component(spout or bolt) ? An executor having multiple tasks actually is saying the same component is executed for multi

前言: 学了几天storm的基础,发现如果有hadoop基础,再理解起概念来,容易的多.不过,涉及到一些独有的东西,如调度,如并发度,还是很麻烦.那么,从这一篇开始,力争清晰的梳理这些知识. 在正式学习并发之前,有必要先明确几个基本概念的定义,以及具体作用. 一.基础概念 1.1 Topology 原意拓扑.可以把他理解为是hadoop中的job,他是把一系列的任务项组装后的一个结果. 1.2 Spout 是任务的一种,作用是读取数据,然后组装成一定的格式,发射出去. 1.3 Bolt 是另一种

本文导读: 1 Worker.Executor.task详解 2 配置拓扑的并发度 3 拓扑示例 4 动态配置拓扑并发度 Worker.Executor.Task详解: Storm在集群上运行一个Topology时,主要通过以下3个实体来完成Topology的执行工作:1. Worker Process(工作进程)——Spout/Bolt中运行具体处理逻辑的进程2. Executor(线程.执行器)——物理线程3. Task(任务)——具体的处理逻辑对象 下图简要描述了这3者之间的关系: sto

Storm并发度和Grouping方式 .note-content {font-family: "Helvetica Neue",Arial,"Hiragino Sans GB","STHeiti","Microsoft YaHei","WenQuanYi Micro Hei",SimSun,Song,sans-serif;} .note-content h2 {line-height: 1.6; colo

并发度控制着用户级线程可以映射的内核线程或进程的数目.如果操作系统的实现在内核级的线程和用户级的线程之间保持一对一的映射,那么改变并发度并不会有什么效果,因为所有的用户级线程都可能被调度到.但是,如果操作系统的实现让用户级线程到内核级线程或进程之间的映射关系是多对一的话,那么在给定时间内增加可运行的用户级线程数,可能会改善性能. pthread_setconcurrency函数可以用于提示系统,表明希望的并发度. #include <pthread.h> int pthread_getconc

来自:https://storm.apache.org/documentation/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html http://blog.csdn.net/derekjiang/article/details/9040243 概念理解 原文中用了一张图来说明在一个storm cluster中,topology运行时的并发机制. 其实说白了,当一个topology在storm cluster中运行时,它的并发主要跟3个

1. 核心原理 一个运行中的拓扑是由什么组成的:worker进程,executors和tasks.Storm是按照下面3种主要的部分来区分Storm集群中一个实际运行的拓扑的:Worker进程.Executors (线程) 以及真正实施计算的Tasks(任务),先简单回顾一下storm几个核心概念: tuple :元组,数据结构,有序的元素列表.通常是任意类型的数据,使用","号分割,交给storm计算. Stream :一系列tuple. Spouts :水龙头.数据源. Bolts

Spouts,流的源头 Spout是Storm里面特有的名词,Stream的源头,通常是从外部数据源读取tuples,并emit到topology Spout可以同时emit多个tupic stream,通过OutputFieldsDeclarer中的declareStream,method来定义 Spout需要实现RichSpout端口,最重要的方法是nextTuple,storm会不断调用接口从spout中取数据,同时需要注意的是Spout分为reliable or unreliable两种

转自:https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/49789373 很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时,在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住,其实是单线程任务过重导致,这时候需要提高读取的并发度. 下文以 mysql 为例进行说明. 在spark中使用jdbc 在 spark-env.sh 文件中加入: export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-java-5.1.34.jar 任

什么是storm的并发度 一个topology(拓扑)在storm集群上最总是以executor和task的形式运行在suppervisor管理的worker节点上.而worker进程都是运行在jvm虚拟机上面的,每个拓扑都会被拆开多个组件分布式的运行在worker节点上. 1.worker 2.executor 3.task 这三个简单关系图: 一个worker工作进程运行一个拓扑的子集(其实就是拓扑的组件),每个组件的都会以executor(线程)在worker进程上执行,一个worker进

ConcurrentHashMap 把实际 map 划分成若干部分来实现它的可扩展性和线程安 全.这种划分是使用并发度获得的,它是 ConcurrentHashMap 类构造函数的一 个可选参数,默认值为 16,这样在多线程情况下就能避免争用. 在 JDK8 后,它摒弃了 Segment(锁段)的概念,而是启用了一种全新的方式实 现,利用 CAS 算法.同时加入了更多的辅助变量来提高并发度,具体内容还是查看源码吧.

ConcurrentHashMap 的并发度就是 segment 的大小,默认为 16,这意味着最多同时可以有 16 条线程操作 ConcurrentHashMap,这也是ConcurrentHashMap 对 Hashtable 的最大优势,任何情况下,Hashtable 能同时有两条线程获取 Hashtable 中的数据吗?

Catena (时序存储引擎)中有一个函数的实现备受争议,它从 map 中根据指定的 name 获取一个 metricSource.每一次插入操作都会至少调用一次这个函数,现实场景中该函数调用更是频繁,并且是跨多个协程的,因此我们必须要考虑同步. 该函数从 map[string]*metricSource 中根据指定的 name 获取一个指向 metricSource 的指针,如果获取不到则创建一个并返回.其中要注意的关键点是我们只会对这个 map 进行插入操作. 简单实现如下:(为节省篇幅,省

1.openresty+lua+kafka 1.1 openresty+lua+kafka方案 之前的项目基于nginx反向代理后转发到Tomcat的API接口进行业务处理,然后将json数据打入kafka中,但是随着业务的扩大,访问量越来越大,并发数也很高,导致程序遇到性能问题: 基于nginx的高性能特点,现在考虑使用一种openresty+lua+kafka,直接在nginx阶段将数据打入kafka中,来提高性能. 1.1.1 OpenResty运行原理 Nginx 采用的是 master

作者:Jack47 PS:如果喜欢我写的文章,欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 注:本文主要内容翻译自understanding-the-parallelism-of-a-storm-topology 本篇文章介绍了Storm拓扑的并发模型.介绍了Worker进程,Executor(线程)和Task(任务)之间的关系,如何按照需要配置他们.本文基于Storm 0.8.1版本,最新发布版本已经到了0.9.5了. 对于不了解Storm的朋友,可以先去

1,利用优先约束来并发处理数据,Data Flow Task 和 Data Flow Task 1 是并发执行的,而 Data Flow Task2 必须等到 Data Flow Task 和 Data Flow Task 1 执行完成之后,才开始执行. 2,如何从一个数据源表中并发处理数据,设计思路是 将一个表中的数据平均分成N份,各个数据流之间并发处理. 例如分为3份,可以使用%3,将数据分为三个子数据流并发处理数据. select * from dbo.SourceTable select

1.    mysql都有什么锁 MySQL有三种锁的级别:页级.表级.行级. 表级锁:开销小,加锁快:不会出现死锁:锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低. 行级锁:开销大,加锁慢:会出现死锁:锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高. 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间:会出现死锁:锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般 算法: next KeyLocks锁,同时锁住记录(数据),并且锁住记录前面的Gap Gap锁,不锁记录,仅仅记录前面的Gap Recordlock锁(

引言 很久没有跟大家再聊聊并发了,今天LZ闲来无事,跟大家再聊聊并发.由于时间过去的有点久,因此LZ就不按照常理出牌了,只是把自己的理解记录在此,如果各位猿友觉得有所收获,就点个推荐或者留言激励下LZ,如果觉得浪费了自己宝贵的时间,也可以发下牢骚. 好了,废话就不多说了,现在就开始咱们的并发之旅吧. 并发编程的简单分类 并发常见的编程场景,一句话概括就是,需要协调多个线程之间的协作,已保证程序按照自己原本的意愿执行.那么究竟应该如何协调多个线程? 这个问题比较宽泛,一般情况下,我们按照方式的纬度

1.引言 Disruptor是一个开源的Java框架,它被设计用于在生产者—消费者(producer-consumer problem,简称PCP)问题上获得尽量高的吞吐量(TPS)和尽量低的延迟.Disruptor是LMAX在线交易平台的关键组成部分,LMAX平台使用该框架对订单处理速度能达到600万TPS,除金融领域之外,其他一般的应用中都可以用到Disruptor,它可以带来显著的性能提升.其实Disruptor与其说是一个框架,不如说是一种设计思路,这个设计思路对于存在“并发.缓冲区.生