从MSDN的Forum上看到别人提供的解决方案,感觉还是比较靠谱,所以就保存下来. CancellationTokenSource cts = new CancellationTokenSource(); Task t1 = Task.Factory.StartNew(() => { if (!cts.IsCancellationRequested) { try { //task body that may throw Console.WriteLine("Task1"); }

实验01 - GPIO输出控制LED 引脚输出配置:nrf_gpio_cfg_output(LED_1); 引脚输出置高:nrf_gpio_pin_set(LED_1); 引脚电平转换:nrf_gpio_pin_toggle(LED_1); 毫秒延时:nrf_delay_ms(100); int main(void) { nrf_gpio_cfg_output(LED_1);//配置P0.21为输出 nrf_gpio_pin_set(LED_1); //指示灯D1初始状态为熄灭 while (t

如果Gradle构建的项目是一个web项目的话,里面可能包含一些集成测试和功能性测试.这些测试和单元测试不同之处是在运行之前要先在本地将web服务启动起来,并且跑完测试后能够自动的关闭web服务. 在本地启动web服务我们可以使用Gradle内置的jetty插件.jetty是一个轻量级的web容器,其执行速度快,配置简单,远程调试方便.启用jetty只需在build.gradle中加入对这个插件的引用. build.gradle 1 apply plugin: 'jetty' 之后可以配置war

前言: 我们都知道Android的四大基本组件:Activity.ContentProvider.Service以及BroadcastReceiver,前面的两个我们在前几篇已经具体讲解了,今天这一天我们就把后两者的使用具体说一下,由于Service和BroadcastReceiver常常一起使用,所以我们一起来学习. 一．Service的使用 Service是Android系统的后台服务组件,没有用户界面,但可以长时间的运行,比Activity的优先级高,可以用于进程间的通信. Service

开篇前,我们先来看看不使用线程池的情况: new Thread的弊端 执行一个异步任务你还只是如下new Thread吗? new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { // TODO Auto-generated method stub } }).start(); 那你就太out了,new Thread的弊端如下:a. 每次new Thread新建对象性能差.b. 线程缺乏统一管理,可能无限制新建线程,相互之间竞争,及可能占

kafka-connect-hive sink插件实现了以ORC和Parquet两种方式向Hive表中写入数据.Connector定期从Kafka轮询数据并将其写入HDFS,来自每个Kafka主题的数据由提供的分区字段进行分区并划分为块,每个数据块都表示为一个HDFS文件,文件名由topic名称+分区编号+offset构成.如果配置中没有指定分区,则使用默认分区方式,每个数据块的大小由已写入HDFS的文件长度.写入HDFS的时间和未写入HDFS的记录数决定. 在阅读该插件的源码过程中,觉得有很多

Kafaka connect 是一种用于在Kafka和其他系统之间可扩展的.可靠的流式传输数据的工具.它使得能够快速定义将大量数据集合移入和移出Kafka的连接器变得简单.Kafka Connect可以从数据库或应用程序服务器收集数据到Kafka topic,使数据可用于低延迟的流处理.导出作业可以将数据从Kafka topic传输到二次存储和查询系统,或者传递到批处理系统以进行离线分析. Kafaka connect的核心组件:Source:负责将外部数据写入到kafka的topic中.Sin

Extjs封装了一个定时器类叫TaskRunner,该类在Ext.util下,先看看其公共方法: TaskRunner( Number interval )   interval : Number (可选)此TaskRunner实例支持的最低精度(以毫秒为单位)(默认为10) start( Object task ) : Object  task : Object 支持以下属性的配置对象: run : Function 每次运行任务时执行的功能. 该函数将在每个时间间隔调用,并在指定的情况下传递

1.Kafka Connect Connect是Kafka的一部分,它为在Kafka和外部存储系统之间移动数据提供了一种可靠且伸缩的方式,它为连接器插件提供了一组API和一个运行时-Connect负责运行这些插件,它们负责移动数据.Connect以worker进程集群的方式运行,基于work进程安装连接器插件,然后使用REST API管理和配置connector,这些work进程都是长时间运行的作业.connector启动额外的task,利用work节点的资源以并行的方式移动大量的数据.Sour

带着问题阅读 1.什么是池化,池化能带来什么好处 2.如何设计一个资源池 3.Java的线程池如何使用,Java提供了哪些内置线程池 4.线程池使用有哪些注意事项 池化技术 池化思想介绍 池化思想是将重量级资源预先准备好,在使用时可重复使用这些预先准备好的资源. 池化思想的核心概念有: 资源创建/销毁开销大 提前创建,集中管理 重复利用,资源可回收 例如大街上的共享单车,用户扫码开锁,使用完后归还到停放点,下一个用户可以继续使用,共享单车由厂商统一管理,为用户节省了购买单车的开销. 池化技术的应

注意点:需要将每个线程的 MemoryCacheManager 保存,这里我保存在缓存中,需要取消时根据缓存key值取出 MemoryCacheManager //开始Task1 private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { CheckForIllegalCrossThreadCalls = false;//winform运行跨线程 ICacheManager cacheManager = new MemoryCacheMana

前因: 我写了一个小项目,主要功能是用Spring task定时任务每天定时给用户发送邮件.执行了几个月一直没有问题,前几天,莫名其妙的突然不再发送邮件了. 只好花费一些时间来查看到底是什么原因造成的. 定时任务的作业内容: step1: http请求方式调用远程的一个WebService接口,来获取数据,一个任务中需要调用n(n>1)次远程接口. step2: 解析获取的数据,生成数据表和曲线图. step3: 将数据表和曲线图,以邮件的形式发送给用户. 问题出现: 在步骤1中,需要调用10(

Task - 基于线程池的任务(在 System.Threading.Tasks 命名空间下) 多 Task 的并行执行 Parallel - 并行计算(在 System.Threading.Tasks 命名空间下) 示例1.演示 Task(基于线程池的任务)的基本应用Thread/Tasks/TaskDemo.xaml <Page x:Class="XamlDemo.Thread.Tasks.TaskDemo" xmlns="http://schemas.micros

来龙去脉 在用less+gulp开发时,有时候代码还没写完整,不小心保存了一下,然后gulp就开始执行gulp-less的task. 但是代码是有问题的,这时候会输出一个Potentially unhandled rejection,告诉你哪里出问题了,然后, 然后就挂了!!pipe就会停止输入数据,整个task就停止了. 特别是我用Sublime,设置了失去焦点自动保存,很容易出现这个问题. 解决办法 gulp-plumber插件解决了这个问题. 插件作者的想法 Error managemen

我们知道,到我们程序从前台退到后台(安home)键后,将执行程序的委托方法. // 当应用程序掉到后台时,执行该方法 - (void)applicationDidEnterBackground:(UIApplication *)application { } 我们已经知道: 当一个 iOS 应用被送到后台,它的主线程会被暂停.你用 NSThread 的 detachNewThreadSelector:toTar get:withObject:类方法创建的线程也被挂起了. 我们假设有这么一种情况:

using System; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; using System.Windows.Forms; namespace TestApplication1 { public partial class Form2 : Form { delegate void CountEventHandler(object sender, int count); CancellationTokenSource tokenS

Await 返回该系列目录<基于Task的异步模式--全面介绍> 在API级别,实现没有阻塞的等待的方法是提供callback(回调函数).对于Tasks来说,这是通过像ContinueWith的方法实现的.基于语言的异步支持通过允许在正常控制流内部等待异步操作隐藏callbacks,具有和编译器生成的代码相同的API级别的支持. 在.Net 4.5,C#直接异步地支持等待的Task和Task<TResult>,在C#中使用"await"关键字.如果等待一个Ta

[源码下载] 重新想象 Windows 8 Store Apps (43) - 多线程之任务: Task 基础, 多任务并行执行, 并行运算(Parallel) 作者:webabcd 介绍重新想象 Windows 8 Store Apps 之 任务 Task - 基于线程池的任务(在 System.Threading.Tasks 命名空间下) 多 Task 的并行执行 Parallel - 并行计算(在 System.Threading.Tasks 命名空间下) 示例1.演示 Task(基于线程

在java的线程中,没有办法停止一个正在运行中的线程.在Android的AsyncTask中也是一样的.如果必须要停止一个线程,可以采用这个线程中设置一个标志位,然后在线程run方法或AsyncTask的doInBackground方法中的关键步骤判断这个标志位以决定是否继续执行.然后在需要终止此线程的地方改变这个标志位以达到停止线程的目的. 从外部调用AsyncTask的cancel方法并不能停止一个已经启动的AsyncTask.这个cancel方法的作用与线程的interrupt方法相似,调

在监听器初始化Job.JobTracker相应TaskTracker心跳.调度器分配task源码级分析中我们分析的Tasktracker发送心跳的机制,这一节我们分析TaskTracker接受JobTracker的响应信息后的工作内容. TaskTracker中的transmitHeartBeat方法通过调用JobTracker.heartbeat方法获得心跳的响应信息HeartbeatResponse,然后返回给TaskTracker.offerService()方法.HeartbeatRes

Task: Start Apache 2 Server /启动apache服务 # /etc/init.d/apache2 startor$ sudo /etc/init.d/apache2 start Task: Restart Apache 2 Server /重启apache服务 # /etc/init.d/apache2 restartor$ sudo /etc/init.d/apache2 restart Task: Stop Apache 2 Server /停止apache服务 #