sync包里的WaitGroup主要用于协程同步 计数主协程创建的子线程 WaitGoup.Add(i) 调用清除标记方法WaitGroup.Done() 使用WaitGroup.Wait()来阻塞,直到所有子线程(标记=0)执行完毕 看代码: 代码都有注释,不难理解. 看到这里有C#语言基础的童鞋是不是觉得有点像 Task.WaitAll(),没错,思想都是一样的.…

==== Mutex为互斥锁,顾名思义,被Mutex锁住的代码同时只允许一个协程访问,其它协程进来就要排队 如何使用?看代码: 输出: 释义: 并发1000个协程同时更改m的元素,这样会有一部分更改成功,但是还有一部分会出现竟态,造成并发错误,输出结果很明了 如何避免: 放开26行,30行便可 作用是锁住临界区28行,这样就能保证28行同时只有一个协程访问,其他协程进来得排队,等待上一个协程释放资源,即解锁. ==== RWMutex为读写锁 允许多个读者访问共享资源,但是只能有一个写者.不能同…

竞态,就是多个协程同时访问临界区,由并发而产生的数据不同步的状态. 这个说的有点low,没办法,我就是这么表达的,官方的请度娘. 先上代码: 输出: 为何不是1000?就是因为竞态,发生竞态后,最终的输出是以最后一个协程执行的结果为准,但最后一个协程有一定的随机性,不是先跑先完. 改一下代码: 输出: 因为加了锁,这1000个协程是按照队列的顺序执行12行,所以稳定输出 final value of x 1000 再看: 输出: 照样稳定输出 final value of x 1000,因为信道…

这篇在应用上貌似没有价值,貌似我写了好多实际上都没有价值,这里贴出来就是分享下. 自己写swift好多天了,感觉好多东西还是不太懂,边学边做,互勉! 先上图: 代码:下载…

王家林亲授<DT大数据梦工厂>大数据实战视频 Scala 深入浅出实战经典(1-87讲)完整视频.PPT.代码下载:百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1c0noOt6 腾讯微云:http://url.cn/TnGbdC 360云盘:http://yunpan.cn/cQ4c2UALDjSKy 访问密码 45e2土豆:http://www.tudou.com/programs/view/j_kmot9uBb0/优酷:http://v.youku.com/v_show/id_…

原文地址: haifeiWu和他朋友们的博客 博客地址:www.hchstudio.cn 欢迎转载,转载请注明作者及出处,谢谢! 最近一直在研究队列的一些问题,今天楼主要分享一个高性能的队列 Disruptor . what Disruptor ? 它是英国外汇交易公司 LMAX 开发的一个高性能队列,研发的初衷是解决内存队列的延迟问题.基于 Disruptor 开发的系统单线程能支撑每秒600万订单. 目前,包括 Apache Storm.Log4j2 在内的很多知名项目都应用了Disrupt…

package main import ( "fmt" "sync" "time" ) /* mt.Lock() 抢锁 一次只能被一个协程锁住 其余想要抢到这把锁的协程阻塞等待至前面的协程将锁释放 mt.Lock()的可能性有两种: ①抢到锁,继续向下执行 ②没抢到,阻塞等待至前面的协程将锁释放 ------------------------------------------- mt.Unlock() 解锁 锁一旦释放,其他抢这把锁的协程就会…

node.js 初体验 2011-10-31 22:56 by 聂微东, 174545 阅读, 118 评论, 收藏, 编辑 PS: ~ 此篇文章的进阶内容在为<Nodejs初阶之express> ~ 2014/09/24 更新<Express 4.X 启航指南> 欢迎阅读和评论:) 最近写的文章收到许多朋友的反馈,感谢大家的支持和建议,让我对坚持写博客充满热情,一个月一篇文章确实有点少,所以以后尽力多做分享,做好的分享,希望能对朋友们有用. 到新公司的这段时间学到了很多新东西,有…

AQS初体验 AQS是AbstractQueuedSynchronizer的简称.AQS提供了一种实现阻塞锁和一系列依赖FIFO等待队列的同步器的框架.所谓框架,AQS使用了模板方法的设计模式,为我们屏蔽了诸如内部队列等一系列复杂的操作,让我们专注于对锁相关功能的实现. 获取锁 既然涉及到锁竞争的问题,必然需要一个标志位来表示锁的状态,AQS中提供了state这样一个成员变量,为了安全的操作state,我们需要使用原子操作.将state从0修改为1就代表这个线程已经持有了这把锁.但竞争锁的线程绝…

springboot+支付宝完成秒杀项目的初体验 思考的问题: 首先是秒杀的商品查询,考虑到是热点数据,所以写一个接口读取当日批次的秒杀商品到redis中(那么接下来对商品的操作都放入redis中). 当用户抢购商品时,考虑到的是是否在秒杀时间段内以及商品是抢完的问题.首先需要判断该商品是否在秒杀时间内,然后要查询该商品数量是否足够.当然这些还不够,还要有为了防止高并发的解决方案: 对用户限流:对恶意请求通过ip设置访问次数,超过次数则抛出异常. 利用消息队列的异步请求来削峰. 利用redis做…