AtomicInteger和count++的比较

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AtomicInteger和count++的比较

J2SE 5.0提供了一组atomic class来帮助我们简化同步处理.基本工作原理是使用了同步synchronized的方法实现了对一个long, integer, 对象的增.减.赋值(更新)操作. 比如对于++运算符AtomicInteger可以将它持有的integer 能够atomic 地递增.在需要访问两个或两个以上 atomic变量的程序代码(或者是对单一的atomic变量执行两个或两个以上的操作)通常都需要被synchronize以便两者的操作能够被当作是一个atomic的单元.…

Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜（Data Skew）的N种姿势

原创文章,同步首发自作者个人博客转载请务必在文章开头处注明出处. 摘要本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等. 为何要处理数据倾斜(Data Skew) 什么是数据倾斜对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜. 何谓数据倾斜?数据倾斜指的是,并行处理的数据集中,某一部分(如Spar…

java阻塞队列之LinkedBlockingQueue

LinkedBlockingQueue是BlockingQueue中的其中一个,其实现方式为单向链表,下面看其具体实现.(均为JDK8) 一.构造函数在LinkedBlockingQueue中有三个构造函数,如下图, 1.LinkedBlockingQueue() 这是一个无参的构造函数,其定义如下, public LinkedBlockingQueue() { this(Integer.MAX_VALUE); } 在这个构造函数中调用了有参的构造函数,传入的整型值为Integer所能表示的最…

J.U.C并发框架源码阅读（九）LinkedBlockingQueue

基于版本jdk1.7.0_80 java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue 代码如下 /* * ORACLE PROPRIETARY/CONFIDENTIAL. Use is subject to license terms. * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * */ /* * * * * * * Written by Doug Lea with assistance from members of JCP JSR…

并发和多线程(二)--线程安全、synchronized、CAS简介

线程安全性: 当多个线程访问一个类的时候,这个类始终表示出正确的行为,那么这个类是线程安全的. 无状态的对象一定是线程安全的,例如大部分service.dao.Servlet都是无状态的. 线程安全体现: 1.原子性: 互斥访问,同一个时刻只有一个线程进行操作 2.可见性: 一个线程对变量的修改可以及时被其他线程看到 3.有序性: 一个线程观察其它线程中的指令执行顺序,由于指令重排序的操作该观察结果一般是无序的原子性 1.CAS: 就是指compareAndSwap/compareAndSet…

Spark数据倾斜解决方案（转）

本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/spark/skew/ Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜(Data Skew)的N种姿势发表于 2017-02-28 | 更新于 2017-10-17 | 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等. 摘要本文结合实例详细阐明了Sp…

CountDownLatch用法实践

项目中写多线程时,需要判断所有线程是否执行完毕,所以想到了添加累加器来判断.这个累加器使用什么变量,找到了以下2种方式. 1. 类似AtomicInteger这种提供原子操作的类型AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);count.getAndIncrement(); 2.CountDownLatchCountDownLatch主要有两个方法:countDown()和await().countDown():用于使计数器减一,其一般是执行任务的线程调用…