1.Queue定义 System.Collections.Queue类表示对象的先进先出集合,存储在 Queue(队列) 中的对象在一端插入,从另一端移除. 2.优点 1.能对集合进行顺序处理(先进先出). 2.能接受null值,并且允许重复的元素. 3. Queue的构造器 构造器函数 注释 Queue () 初始化 Queue 类的新实例,该实例为空,具有默认初始容量(32)并使用默认增长因子(2.0). Queue (ICollection) 初始化 Queue 类的新实例,该实例包含从指

通过ReentrantLock与Condition的设计,以数组为基础,可以实现简单的队列和栈的数据结构,临界阻塞的效果. ReentrantLock相对于synchronized比较大的一个区别是有条件变量:Condition,很大一个程度上是为了解决Object.wait/notify/notifyAll难以使用的问题.Condition(也称为条件队列 或条件变量)为线程提供了一个含义,以便在某个状态条件现在可能为 true 的另一个线程通知它之前,一直挂起该线程(即让其"等待"

"双缓存队列"是我在一次开发任务中针对特殊场景设计出来的结构.使用场景为:发送端持续向接收端发送数据包--并且不理会接收端是否完成业务逻辑.由于接收端在任何情况下停止响应即可能产生数据丢失,因此无法简单的设计一条线程安全队列来对数据写入或读取(读取数据时将队列上锁视为对写入的停止响应). 鉴于此,我的设计思路如下: 接收端首先向A队列中写入数据,然后当数据处理请求到来的时候切换到B队列继续写入,之后将A队列中的数据交给数据处理模块,处理完成以后A队列数据清空.当下一次数据处理请求到来时

前言:刚上线elk一个月左右,使用的kafka作为缓存队列,但是不知道为何,中间发生过好几次,elk突然没数据了,长达好几天都没有,      折腾了好久,好了,过几天又发生同样的状况.经查找,数据是有到达kafka,但是logstash读取不了.无奈之下,只能把kafka      更换为redis.      filebeat配置-------------filebeat:  prospectors:    -      document_type: "web-hkgf-proxy-ngin

原文出处: 崔小拽 需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高

通常使用一个list来实现队列操作,这样有一个小限制,所以的任务统一都是先进先出,如果想优先处理某个任务就不太好处理了,这就需要让队列有优先级的概念,我们就可以优先处理高级别的任务,实现方式有以下几种方式: 1)单一列表实现:队列正常的操作是 左进右出(lpush,rpop)为了先处理高优先级任务,在遇到高级别任务时,可以直接插队,直接放入队列头部(rpush),这样,从队列头部(右侧)获取任务时,取到的就是高优先级的任务(rpop) 2)使用两个队列,一个普通队列,一个高级队列,针对任务的级别

Redis Redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性

那么引入本篇的主角,Condition,Condition 将 Object 监视器方法(wait.notify 和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set).其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用. 代码如下: public class ThreadTest2 { public static void m

生产者-消费者(producer-consumer)问题,也称作有界缓冲区(bounded-buffer)问题,两个进程共享一个公共的固定大小的缓冲区.其中一个是生产者,用于将消息放入缓冲区:另外一个是消费者,用于从缓冲区中取出消息.问题出现在当缓冲区已经满了,而此时生产者还想向其中放入一个新的数据项的情形,其解决方法是让生产者此时进行休眠,等待消费者从缓冲区中取走了一个或者多个数据后再去唤醒它.同样地,当缓冲区已经空了,而消费者还想去取消息,此时也可以让消费者进行休眠,等待生产者放入一个或者多

传统网页实现用户登陆一般采用session或cookie记录用户基本信息又或者两者结合起来使用.android也可以采用session实现用户登陆验证并记录用户登陆状态时的基本信息,session是在服务器端的;而类似cookie的记录方式,则可以在客户端采用xml文件记录用户基本信息,重要数据则可以加密存放客户端.android实现的session登陆功能与网页请求不同的是,网页形式的一次成功的登陆请求后,再点击其他页面时,session一直是存在的,在一定时间内是有效的:而采用android

接近一周没更新<Java线程>专栏了,主要是这周工作上比较忙,生活上也比较忙,呵呵,进入正题,上一篇讲述了并发包下的Lock,Lock可以更好的解决线程同步问题,使之更面向对象,并且ReadWriteLock在处理同步时更强大,那么同样,线程间仅仅互斥是不够的,还需要通信,本篇的内容是基于上篇之上,使用Lock如何处理线程通信. 那么引入本篇的主角,Condition,Condition 将 Object 监视器方法(wait.notify 和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通

上一篇讲述了并发包下的Lock,Lock可以更好的解决线程同步问题,使之更面向对象,并且ReadWriteLock在处理同步时更强大,那么同样,线程间仅仅互斥是不够的,还需要通信,本篇的内容是基于上篇之上,使用Lock如何处理线程通信. 那么引入本篇的主角,Condition,Condition 将 Object 监视器方法(wait.notify 和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)

前面两篇讲解了线程池中线程创建后的运行情况,其中有一系列的策略来保证线程正常运行.但是我们知道线程池是可以设置容量的,而且这容量的设置也是至关重要的,如果容量设置的太小,那么将会影响系统的运行效率,如果设置的过大,也可能造成无止尽的线程堆积,最终造成系统内存溢出.对于此,线程池也提供了一些设置来防止这些现象.下面我们将会介绍. 线程初始化 当我们创建线程池后,如果没有新任务进来的话,默认是没有线程的,提交任务后线程池才会创建新的线程.如果你想创建线程池时就初始化corePoolSize数量的线程

C++队列缓存的实现 为什么使用队列缓存 c++的队列缓存主要用于解决大数据量并发时的数据存储问题,可以将并发时的数据缓存到队列中,当数据量变小时再匀速写入硬盘中. 引用queue队列 在头文件中引用queue队列 #include <queue> using namespace std; 定义缓存结构体 struct DataInfo { char* pBuf;//缓存内容 int iSize;//缓存大小 DataInfo() { pBuf = NULL; iSize = 0; } };

https://tech.meituan.com/cache_about.html 前言 一般而言,现在互联网应用(网站或App)的整体流程,可以概括如图1所示,用户请求从界面(浏览器或App界面)到网络转发.应用服务再到存储(数据库或文件系统),然后返回到界面呈现内容. 随着互联网的普及,内容信息越来越复杂,用户数和访问量越来越大,我们的应用需要支撑更多的并发量,同时我们的应用服务器和数据库服务器所做的计算也越来越多.但是往往我们的应用服务器资源是有限的,且技术变革是缓慢的,数据库每秒能接受的

s12-20160312-day09 *:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin

本文从源码层面分析了 redis 的缓存淘汰机制,并在文章末尾描述使用 Java 实现的思路,以供参考. 相关配置 为了适配用作缓存的场景,redis 支持缓存淘汰(eviction)并提供相应的了配置项: maxmemory 设置内存使用上限,该值不能设置为小于 1M 的容量. 选项的默认值为 0,此时系统会自行计算一个内存上限. maxmemory-policy 熟悉 redis 的朋友都知道,每个数据库维护了两个字典: db.dict:数据库中所有键值对,也被称作数据库的 keyspace

1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是"如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高". 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的

1.阻塞队列:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3932906.html 2.Condition 生产者消费者实现 :http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3920385.html 3. Condition 优点 :http://blog.csdn.net/ghsau/article/details/7481142 3.Lock :http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3923167.

在新增的Concurrent包中,BlockingQueue很好的解决了多线程中,如何高效安全“传输”数据的问题.通过这些高效并且线程安全的队列类,为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利.本文详细介绍了BlockingQueue家庭中的所有成员,包括他们各自的功能以及常见使用场景. [@more@] 认识BlockingQueue阻塞队列,顾名思义,首先它是一个队列,而一个队列在数据结构中所起的作用大致如下图所示: 从上图我们可以很清楚看到,通过一个共享的队列,可以使得数据由队列的一端输

LRU LRU是Least Recently Used 的缩写,翻译过来就是“最近最少使用”,也就是说,LRU缓存把最近最少使用的数据移除,让给最新读取的数据.而往往最常读取的,也是读取次数最多的,所以,利用LRU缓存,我们能够提高系统的performance. LRU实现 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. LRU分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的.周期性的批量