Strom并发模型:     topology是如何运行的?(可与mapreduce对比)         第一层:cluster         第二层:supervisor(host.node.机器)         第三层:worker(进程)         第四层:executor(线程)         第五层:task(线程的一个个对象.如Spout和Blot) //topology:N workers==每个==>1 excutor=>1 task //此时,它和mapredu…

一.概述 Java代码在编译后会变成Java字节码,字节码被类加载器加载到JVM里,JVM执行字节码,最终需要转化为汇编指令在CPU上执行,Java中所使用的并发机制依赖于JVM的实现和CPU的指令. 二.volatile的应用 2.1 认识volatile volatile是轻量级的synchronized,它在多处理器开发中保证了共享变量的"可见性". 可见性的意思是当一个线程修改一个共享变量时,另外一个线程能读到这个修改的值. 如果volatile变量修饰符使用恰当的话,他比sy…

storm的并发机制 storm计算支持在多台机器上水平扩容,通过将计算切分为多个独立的tasks在集群上并发执行来实现. 一个task可以简单地理解:在集群某节点上运行的一个spout或者bolt实例. topology的组成部分:Nodes(服务器):配置在一个storm集群中的服务器,会执行topology的一部分运算.一个storm集群可以包括一个或者多个工作node; Workers(JVM虚拟机):一个NOde上相互独立运行的JVM进程.每个Node可以配置运行一个或者多个worke…

前言 在Java中,线程是一个很关键的名词,也是很高频使用的一种资源.那么它的概念是什么呢,是如何定义的,用法又有哪些呢?为何说Android里只有一个主线程呢,什么是工作线程呢.线程又存在并发,并发机制的原理是什么.这些内容有些了解,有些又不是很清楚,所以有必要通过一篇文章的梳理,弄清其中的来龙去脉,为了之后的开发过程中提供更好的支持. 目录 线程定义 Java线程生命周期 线程用法 Android中的线程 工作线程 使用AsyncTask 什么是并发 并发机制原理 并发具体怎么用 线程定义…

Go 语言相比Java等一个很大的优势就是可以方便地编写并发程序.Go 语言内置了 goroutine 机制,使用goroutine可以快速地开发并发程序, 更好的利用多核处理器资源.这篇文章学习 goroutine 的应用及其调度实现. 一.Go语言对并发的支持 使用goroutine编程 使用 go 关键字用来创建 goroutine .将go声明放到一个需调用的函数之前,在相同地址空间调用运行这个函数,这样该函数执行时便会作为一个独立的并发线程.这种线程在Go语言中称作goroutine.…

本文可作为 <<Storm-分布式实时计算模式>>一书1.4节的读书笔记 在Storm中,一个task就可以理解为在集群中某个节点上运行的一个spout或者bolt实例. 记住一个task是一个实例. 实例明白吧 Class Person 是一个类, persona,personb都是Person的一个实例. 在集群运行运行中,topology主要有四个组成部分. 他们从低到高分别是task(bolt/spout实例),Executor(线程),Workers(JVM虚拟机),No…

一. 理解并发机制 1. 什么是并发,并发与多线程有什么关系? ①. 先从广义上来说,或者从实际场景上来说. 高并发通常是海量用户同时访问(比如:12306买票.淘宝的双十一抢购),如果把一个用户看做一个线程的话那么并发可以理解成多线程同时访问,高并发即海量线程同时访问. (ps:我们在这里模拟高并发可以for循环多个线程即可) ②.从代码或数据的层次上来说. 多个线程同时在一条相同的数据上执行多个数据库操作. 2. 从代码层次上来说,给并发分类. ①.积极并发(乐观并发.乐观锁):无论何时从数…

Java并发机制的底层实现原理 1.volatile volatile相当于轻量级的synchronized,在并发编程中保证数据的可见性,使用 valotile 修饰的变量,其内存模型会增加一个 Lock 前缀,而这个前缀在多核处理器中带来的效果是: (1)会将处理器缓存行的数据回写到内存中: (2)同时这个操作会使其它处理器里缓存了这个内存地址的数据无效: 2.synchronized synchronized是重量级锁,其在JVM实现的原理是基于进入和退出 Monitor 对象来实现同步代…

python多进程并发机制: 这里使用了multprocessing.Pool进程池,来动态增加进程 #coding=utf-8 from multiprocessing import Pool import time def ft(x): #多任务,系统自动化配进程执行 for i in range(2): print i,'-----------',x time.sleep(1) def main_process(): pool = Pool(processes=4) #控制进程池的大小,为…

一.并发编程的挑战 1.上下文切换 (1)上下文切换的问题 在处理器上提供了强大的并行性就使得程序的并发成为了可能.处理器通过给不同的线程分配不同的时间片以实现线程执行的自动调度和切换,实现了程序并行的假象. 在单线程中:线程保存串行的执行,线程间的上下文切换不会造成很大的性能开销. 而在多线程中:线程之间频繁的调度需要进行上下文切换以保存当前执行线程的上下文信息和加载将要执行线程的上下文信息,而上下文切换时需要底层处理器.操作系统.Java虚拟机提供支持的会消耗很多的性能开 销.如果频繁的进行…