以前在分析程序的时候就遇到很多sleep,当时很觉得很奇怪?不直到为什么要调用这个sleep,现在明白了,这种情况一般是应用程序有多个线程,那怎么手动切换线程呢?调用sleep即可.

下边代码是关于C#控制台下测试多线程的的代码,应该是对小伙伴有所用. class Program { static void Main(string[] args) { ThreadStart num = new ThreadStart(PrintNum); Thread ConstrolNum = new Thread(num); ThreadStart str = new ThreadStart(PrintStr); Thread ConstrolStr = new Thread(str);

package threadTest; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.concurrent.Callable; import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import ja

java实现多线程,有两种方法: 1>实现多线程,继承Thread,资源不能共享 2>实现多线程  实现Runnable接口,可以实现资源共享 *wait()方法 在哪个线程中调用 则当前线程处于等待状态[在main方法中调用A.wait(),则是main线程等待,而不是A线程等待] * join()方法 作用类似与wait()方法 理解:如上处调用join()方法 * [注意:在A线程中调用B.join()--------表示A一直等待,直到B运行完成后才继续运行A] * 在A线程中调用B.

一.引言: 上篇文章提起关于HBase插入性能优化设计到的五个参数,从参数配置的角度给大家提供了一个性能测试环境的实验代码.根据网友的反馈,基于单线程的模式实现的数据插入毕竟有限.通过个人实测,在我的虚拟机环境下,单线程插入数据的值约为4w/s.集群指标是:CPU双核1.83,虚拟机512M内存,集群部署单点模式.本文给出了基于多线程并发模式的,测试代码案例和实测结果,希望能给大家一些启示: 二.源程序: import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

多线程和协程都属于IO密集型,我通过以下用例测试多线程和协程的实际速率对比. 实例:通过socket客户端以多线程并发模式请求不同服务器端(这里服务器端分2种写法:第一种服务器通过协程实现,第二种服务器通过多线程实现)的访问速率 第一种服务器端写法:通过gevent实现 import socket import gevent from gevent import socket, monkey monkey.patch_all() def server(port): # socket服务器函数 s

阅读更多 利用JUNIT4,GroboUtils进行多线程测试 多线程编程和测试一直是比较难搞的事情,特别是多线程测试.只用充分的测试,才可以发现多线程编码的潜在BUG.下面就介绍一下我自己在测试多线程并发程序时用的一个比较简单好用的测试工具类库.即JUNIT4和GroboUtils. 废话不多说,把代码贴出来,大家一看就明白了. import java.util.ArrayList; import java.util.HashSet; import java.util.Hashtable; i

一.应用程序多线程     当一个计算机上具有多个CPU核心的时候,每个CPU核心都可以执行代码,此时如果使用单线程,那么这个线程只能在一个 CPU上运行,那么其他的CPU核心就处于空闲状态,浪费了系统资源:引入多线程可以解决这个问题,可以充分利用系统CPU 的资源:  例如可以:线程2在CPU核心0上运行.线程2在CPU核心2上运行.     又或者,当应用程序需要做一件查找很费时的操作,如果使用单线程,那么应用程序在处理这个“费时操作”的时候,就不能 进行其他的操作,使用户等待操作处理过程,

原文 http://www.sqlite.org/testing.html 目录 1. 介绍 1.1. 执行总结 2. 测试套件 3.异常测试 3.1 内存溢出测试 3.2 I/O错误测试 3.3 crash测试 3.4 复合破坏测试 4. 模糊测试(盲测?) 4.1 SQL模糊 4.1.1 使用The American Fuzzy Lop Fuzzer模糊 4.2 残缺数据库文件 4.3 边界值测试 5. 回归测试 6. 资源泄露自动检测 7. 测试覆盖率 7.1. 语句(statement)

PS:莫名其妙的迷茫... 学习内容: 1.使用多线程实现文件下载...   多线程下载是加快下载速度的一种方式..通过开启多个线程去执行一个任务..可以使任务的执行速度变快..多线程的任务下载时常都会使用得到..比如说我们手机内部应用宝的下载机制..一定是通过使用了多线程创建的下载器..并且这个下载器可以实现断点下载..在任务被强行终止之后..下次可以通过触发按钮来完成断点下载...那么如何实现断点下载这就是一个问题了..    首先我们需要明确一点就是多线程下载器通过使用多个线程对同一个任务

http://blog.csdn.net/dingkun520wy/article/details/49181645 (一)多线程的创建 Thread t = new Thread(new ThreadStart(Go)); Thread t1 = new Thread(Go); 两种创建方式没有区别: (二)多线程的状态控制和优先级 多线程有4种状态:Start()开始:Abort()终止:Join()阻塞:Sleep()休眠: 有5种优先级:从高到底依次为:Highest,AboveNorm

一次性执行 有的时候,在程序开发中,有些代码只想从程序启动就只执行一次,典型的应用场景就是"单例" // MARK: 一次性执行 - (void)once { static dispatch_once_t onceToken; NSLog(@"%ld", onceToken); dispatch_once(&onceToken, ^{ [NSThread sleepForTimeInterval:1.0]; NSLog(@"一次性吗?")

http://www.cnblogs.com/springcsc/archive/2009/12/03/1616394.html 12.4 多线程问题及处理          多线程编程为程序开发带来了很多的方便,但是也带来了一些问题,这些问题是在程序开发过程中必须进行处理的问题.          这些问题的核心是,如果多个线程同时访问一个资源,例如变量.文件等,时如何保证访问安全的问题.在多线程编程中,这种会被多个线程同时访问的资源叫做临界资源.          下面通过一个简单的示例,演

Java语言的关键字,当它用来修饰一个方法或者一个代码块的时候,能够保证在同一时刻最多只有一个线程执行该段代码. 当两个并发线程访问同一个对象object中的这个synchronized(this)同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行.另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块. 然而,当一个线程访问object的一个synchronized(this)同步代码块时,另一个线程仍然可以访问该object中的非synchronized(this)同步代码块. 尤其关键

HTML通信 跨文档消息传输 HTML5提供了在网页文档之间相互接收和发送信息的功能,使用这个功能,只要获取到网页所在窗口对象的实例,不仅同源(域+端口)的网页可以相互通信,甚至可以实现跨域通信.涉及到两个window的API,window的message事件 window.addEventListener("message",function(ev){...},false) //或 window.onmessage=function(ev){....} 其中ev是MessageEve

就是为了兴趣才搞的这个,ok 废话不多说 直接开始. 环境: python 2.7 + win10 工具:fiddler postman 安卓模拟器 首先,打开fiddler,fiddler作为http/https 抓包神器,这里就不多介绍. 配置允许https 配置允许远程连接 也就是打开http代理 电脑ip: 192.168.1.110 然后 确保手机和电脑是在一个局域网下,可以通信.由于我这边没有安卓手机,就用了安卓模拟器代替,效果一样的. 打开手机浏览器,输入192.168.1.110

前一篇文章记录了简单的多线程编程的几种方式,但是在实际的项目中,也需要等待多线程执行完成之后再执行的方法,这个就叫做多线程的同步,或者,由于多个线程对同一对象的同时操作造成数据错乱,需要线程安全.这篇文章主要记录多线程的同步异步如何实现线程安全的几种方式的笔记,如有错误,请大神不吝赐教. 因为代码里面有很详细的注释,所以下面直接附上代码,不做过多的解释,如有疑问可以百度相关主题的文章详细了解. 1. Mutex ////1.Mutex测试 ////Mutex互斥锁,用于多线程间的线程同步通过Wa

Python是运行在解释器中的语言,查找资料知道,python中有一个全局锁(GIL),在使用多进程(Thread)的情况下,不能发挥多核的优势.而使用多进程(Multiprocess),则可以发挥多核的优势真正地提高效率. 对比实验 资料显示,如果多线程的进程是CPU密集型的,那多线程并不能有多少效率上的提升,相反还可能会因为线程的频繁切换,导致效率下降,推荐使用多进程:如果是IO密集型,多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程,提升效率.所以我们根据实验对比不同场景的效率 操作

Iperf是一个网络性能测试工具.Iperf可以测试TCP和UDP带宽质量.Iperf可以测量最大TCP带宽,具有多种参数和UDP特性. Iperf可以报告带宽,延迟抖动和数据包丢失.利用Iperf这一特性,可以用来测试一些网络设备如路由器,防火墙,交换机等的性能. Iperf有两种版本,windows版和linux版本. linux版本更新快,最新版本为iperf 3.0,下载地址为http://code.google.com/p/iperf/downloads/list , windows版

多线程编程为程序开发带来了很多的方便,但是也带来了一些问题,这些问题是在程序开发过程中必须进行处理的问题. 这些问题的核心是,如果多个线程同时访问一个资源,例如变量.文件等,时如何保证访问安全的问题.在多线程编程中,这种会被多个线程同时访问的资源叫做临界资源. 下面通过一个简单的示例,演示多个线程访问临界资源时产生的问题.在该示例中,启动了两个线程类DataThread的对象,该线程每隔200毫秒输出一次变量n的值,并将n的值减少1.变量n的值存储在模拟临界资源的Data类中,该示例的核心是两个

GIL机制导致如下结果: Python的多线程程序并不能利用多核CPU的优势 (比如一个使用了多个线程的计算密集型程序只会在一个单CPU上面运行)python多线程适合io操作密集型的任务(如socket server 网络并发这一类的):python多线程不适合cpu密集操作型的任务,主要使用cpu来计算,如大量的数学计算.那么如果有cpu密集型的任务怎么办,可以通过多进程来操作(不是多线程).假如CPU有8核,每核CPU都可以用1个进程,每个进程可以用1个线程来进行计算. 1.线性模式测试