STPStartInfo stp = new STPStartInfo();   stp.DisposeOfStateObjects = true;   stp.CallToPostExecute = CallToPostExecute.Never;   stp.ThreadPriority = ThreadPriority.Highest;   stp.UseCallerCallContext = true;   stp.MaxWorkerThreads = 4;     //职能线程池  

1.停止元素的动画:stop([cleanQueue, gotoEnd]):第一个参数代表是否要清空未执行完的动画队列,第二个参数代表是否直接将正在执行的动画跳转到末状态. 无参数stop():立即停止当前的动画,如果接下来还有动画则以当前状态开始接下来的动画. 举例:为元素绑定hover事件之后,如果光标移入移出的速度太快,导致移入的动画还没执行完,就移出光标,则移出的动画效果就会被放到队列,等移入的动画完成后在执行.因此如果光标的移入移出速度太快,就会导致动画效果与移动光标不一致的情况. 此

YARN资源调度器 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述 集群资源是非常有限的,在多用户.多任务环境下,需要有一个协调者,来保证在有限资源或业务约束下有序调度任务,YARN资源调度器就是这个协调者. YARN调度器有多种实现,自带的调度器为Capacity Scheduler和Fair Scheduler.YARN资源调度器均实现Resource Scheduler接口,是一个插拔式组件,用户可以通过配置参数来使用不同的调度器,也可以自己按照接口规范

Zabbix安装完成后,模板里面有一个Template App Zabbix Server,添加到zabbix服务器里. 过个一两天,查看以下的图表(在Graphs里面). Zabbix cache useage,%free: 指标是剩余的cache容量,如果这个值变的很小,就需要调整zabbix_server.conf里的缓存参数了. Zabbix Server Performance 主要看等待队列,队列过多的话也需要调整参数 队列过长时可以根据队列中具体的项目适当的调大下面几个参数 Sta

理想情况下,我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足,但现实情况资源往往是有限的,特别是在一个很繁忙的集群,一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源.在Yarn中,负责给应用分配资源的就是Scheduler.其实调度本身就是一个难题,很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景.为此,Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择. 一.调度器的选择 在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler ,Capacity Scheduler,FairS ched

1.RabbitMQ集群模式RabbitMQ集群中节点包括内存节点(RAM).磁盘节点(Disk,消息持久化),集群中至少有一个Disk节点. 2.普通模式(默认)        对于普通模式,集群中各节点有相同的队列结构,但消息只会存在于集群中的一个节点.对于消费者来说,若消息进入A节点的Queue中,当从B节点拉取时,RabbitMQ会将消息从A中取出,并经过B发送给消费者. 应用场景:该模式各适合于消息无需持久化的场合,如日志队列.当队列非持久化,且创建该队列的节点宕机,客户端才可以重连集

概述 集群资源是非常有限的,在多用户.多任务环境下,需要有一个协调者,来保证在有限资源或业务约束下有序调度任务,YARN资源调度器就是这个协调者. YARN调度器有多种实现,自带的调度器为Capacity Scheduler和Fair Scheduler.YARN资源调度器均实现Resource Scheduler接口,是一个插拔式组件,用户可以通过配置参数来使用不同的调度器,也可以自己按照接口规范编写新的资源调度器.默认情况下,YARN采用的是Capacity Scheduler调度器. Ca

Linux的物理内存管理采用了以页为单位的buddy system(伙伴系统),但是很多情况下,内核仅仅需要一个较小的对象空间,而且这些小块的空间对于不同对象又是变化的.不可预测的,所以需要一种类似用户空间堆内存的管理机制(malloc/free).然而内核对对象的管理又有一定的特殊性,有些对象的访问非常频繁,需要采用缓冲机制:对象的组织需要考虑硬件cache的影响:需要考虑多处理器以及NUMA架构的影响.90年代初期,在Solaris 2.4操作系统中,采用了一种称为“slab”(原意是大块的

理想情况下,我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足,但现实情况资源往往是有限的,特别是在一个很繁忙的集群,一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源.在Yarn中,负责给应用分配资源的就是Scheduler.其实调度本身就是一个难题,很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景.为此,Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择. 一.调度器的选择 在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler ,Capacity Scheduler,FairSchedu

1类签名与简介 public class LinkedBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable LinkedBlockingQueue是Java并发包的成员,该类基于链表实现了阻塞队列. 基于链表的队列通常比基于数组的队列有更高的吞吐量,但是在大多数并发程序中可预测性能较低.(本质是理解链表和数组各自的性能优势) LinkedBl

二.Capacity Scheduler(容器调度器)的配置 2.1 容器调度介绍 Capacity 调度器允许多个组织共享整个集群,每个组织可以获得集群的一部分计算能力.通过为每个组织分配专门的队列,然后再为每个队列分配一定的集群资源,这样整个集群就可以通过设置多个队列的方式给多个组织提供服务了.除此之外,队列内部又可以垂直划分,这样一个组织内部的多个成员就可以共享这个队列资源了,在一个队列内部,资源的调度是采用的是先进先出(FIFO)策略. 通过上面那幅图,我们已经知道一个job可能使用不了

理想情况下,我们应用对Yarn资源的请求应该立刻得到满足,但现实情况资源往往是有限的,特别是在一个很繁忙的集群,一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源.在Yarn中,负责给应用分配资源的就是Scheduler.其实调度本身就是一个难题,很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景.为此,Yarn提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择.YARN架构如下: ResourceManager(RM):负责对各NM上的资源进行统一管理和调度,将AM分配空闲的Container运行并监控

Redis性能分析有几个大的方向.分别是 (1)基准对比 (2)配置优化 (3)数据持久化 (4)键值优化 (5)缓存淘汰 (6)Redis集群 基准对比 在没有业务实例运行的情况下,在服务器上通过测试Redis 实例的基准性能来对比有实例运行情况下的redis性能.通过以下步骤来判断Redis实例是否变慢: 1.为避免业务服务器到 Redis 服务器之间的网络延迟,可以直接在 Redis 服务器测试实例的延迟 ​ redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 --intrins

1692: [Usaco2007 Dec]队列变换 Time Limit: 5 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 1383  Solved: 582[Submit][Status][Discuss] Description FJ打算带他的N(1 <= N <= 30,000)头奶牛去参加一年一度的“全美农场主大奖赛”.在这场比赛中,每个参赛者都必须让他的奶牛排成一列,然后领她们从裁判席前依次走过. 今年,竞赛委员会在接受队伍报名时,采用了一种新的登记规则:他们把所

消息服务MNS和消息队列ONS产品对比 MNS已经进过严格测试,已达到商业化的稳定性要求,其主要特点和适用场景 1.数据高可靠(10个9),对于数据可靠性敏感(要求消息数据不丢)的应用场景建议选择. 2.所有API符合HTTP RESTFUL 标准,方便接入,对于由于有不同网络安全域之间数据交换要求的场景建议选择,只需要http80端口开放就可以(一般默认开放),不需要开放额外端口. 3.后端存储采用阿里云自主研发的飞天分布式系统(已广泛应用于阿里云各个云产品),单集群规模已达到5k台,消息堆积

一简介 线程的使用在java中占有极其重要的地位,在jdk1.4极其之前的jdk版本中,关于线程池的使用是极其简陋的.在jdk1.5之后这一情况有了很大的改观.Jdk1.5之后加入了java.util.concurrent包,这个包中主要介绍java中线程以及线程池的使用.为我们在开发中处理线程的问题提供了非常大的帮助. 二:线程池 线程池的作用: 线程池作用就是限制系统中执行线程的数量.      根据系统的环境情况,可以自动或手动设置线程数量,达到运行的最佳效果:少了浪费了系统资源,多了造成

一年前,当我第一次开发完EQueue后,写过一篇文章介绍了其整体架构,做这个框架的背景,以及架构中的所有基本概念.通过那篇文章,大家可以对EQueue有一个基本的了解.经过了1年多的完善,EQueue无论是功能上还是成熟性上都完善了不少.所以,希望再写一篇文章,介绍一下EQueue的整体架构和关键特性. EQueue架构 EQueue是一个分布式的.轻量级.高性能.具有一定可靠性,纯C#编写的消息队列,支持消费者集群消费模式. 主要包括三个部分:producer, broker, consume

工作中有用到Redis滤重队列. 原来的方法如下: 方法一 为了保证操作原子性,使用Redis执行Lua脚本. 在脚本中的逻辑是,如果队列不超过某个数值,进行一次lrem操作(队列使用list结构),然后将新元素入列. 优点: 简单,直观. 缺陷: lrem的时间复杂度为O(N),N为队列中的元素个数:所以,性能一般. 因为防止队列内容过多,防止发生N级别的删除操作,限制了一个滤重的阀值,如果超过这个阀值就不能使用滤重功能. 方法二 为了解决以上痛点,新玩法为: 为了保证操作原子性,使用Redi

这部分将介绍一些相对深入的知识点,包括通过并发限流来保证服务的可用性,通过可靠会话机制保证会话信息的可靠性,通过队列服务来解耦客户端和服务端,提高系统的可服务数量并可以起到削峰的作用,最后还会对之前的事务知识做一定补充. 对于WCF服务来说,其寄宿在一个资源有限的环境中,为了实现服务性能最大化,需要提高其吞吐量即服务的并发性.然而在不进行流量控制的情况下,并发量过多,会使整个服务由于资源耗尽而崩溃.因此为相对平衡的并发数和系统可用性,需要设计一个闸门(Throttling)控制并发的数量. 由于

简介 最近工作中有一个需求:要求发送http请求到某站点获取相应的数据,但对方网站限制了请求的次数:一分钟最多200次请求. 搜索之后,在stackoverflow网站查到一个类似的问题..但里面用到了Reactive Extensions,权衡之下最后还是决定自己简单实现一分钟最多200次请求. 思路 思路很简单,一分钟200次,平均下来一次请求300ms,大概3次的时候将近一秒,所以一次异步发送三个请求,然后线程暂停900ms. 这里的关键是运行代码时尽量不要堵塞线程,可以速度很快执行发送请

Java线程池使用说明 一简介 线程的使用在java中占有极其重要的地位,在jdk1.4极其之前的jdk版本中,关于线程池的使用是极其简陋的.在jdk1.5之后这一情况有了很大的改观.Jdk1.5之后加入了java.util.concurrent包,这个包中主要介绍java中线程以及线程池的使用.为我们在开发中处理线程的问题提供了非常大的帮助. 二:线程池 线程池的作用: 线程池作用就是限制系统中执行线程的数量.      根 据系统的环境情况,可以自动或手动设置线程数量,达到运行的最佳效果:少