BlockingQueue BlockingQueue.解决了多线程中,如何高效安全"传输"数据的问题.程序员无需关心什么时候阻塞线程,什么时候唤醒线程,该唤醒哪个线程. 方法介绍 BlockingQueue是Queue的子类 void put(E e) 插入指定元素,当BlockingQueue为满,则线程阻塞,进入Waiting状态,直到BlockingQueue有空闲空间再继续. 这里以ArrayBlockingQueue为例进行分析 void take() 队首出队,当Bloc

1. 信号量 对于多进程来说,多个进程同时修改数据,就可能出现安全隐患,所以引入了锁,这一机制,但锁只能有一把来控制一个的开关,当你需要几把锁的时候,就可能用到信号量的概念.他是用了锁的原理,内置了一个计数器,在同一时内,只能有指定数量的进程来执行某一段被控制的代码. import time,random from multiprocessing import Process,Semaphore def singing(i,sem): ''' :param i: 随机生成20个数的值 :para

生产消费模型初步 #产生两个子进程,Queue可以在子进程之间传递消息 from multiprocessing import Queue,Process import random import time #队列是进程安全的,队列里的数据只能被一个进程获取,所有q.put(None)只对应一个进程,所以要放两个q.put(None) def producer(name, food, q): for i in range(10): time.sleep(random.randint(1,3))

Dyno-queues 分布式延迟队列 之 生产消费 目录 Dyno-queues 分布式延迟队列 之 生产消费 0x00 摘要 0x01 前情回顾 1.1 设计目标 1.2 选型思路 0x02 产生消息 2.1 设置超时 2.2 设定优先级 0x03 消费消息 3.1 预取 3.2 实际操作 0x4 即时消费 4.1 阻塞式弹出 4.2 超时处理 0xFF 参考 0x00 摘要 本系列我们会以设计分布式延迟队列时重点考虑的模块为主线,穿插灌输一些消息队列的特性实现方法,通过分析Dyno-que

1.守护进程 什么是守护进程? 进程是一个正在运行的程序 守护进程也是一个普通进程,意思是一个进程可以守护另一个进程,比如如果b是a的守护进程,a是被守护的进程,如果a进程结束,b进程也会随之结束. 使用场景: 父进程交给了子进程一个任务,子进程在执行过程中并没有执行完毕,但是父进程结束了,那么子进程就没又继续执行的意义了 使用方法:在start 前面加 deamon = Ture 案例: from multiprocessing import Process import time def t

一.生产者消费者模型1 二.生产者消费者模型2 三.守护线程 四.常用方法 五.启动线程的另一种方式 六.锁 七.锁死 八.死锁 九.单个锁能不能死锁 十.信号旗 一.生产者消费者模型1 import time,random from multiprocessing import Process,Queue # 制作热狗 def make_hotdog(queue,name): for i in range(3): time.sleep(random.randint(1,2)) print("%

进程同步锁: 当运行程序的时候,有可能你的程序同时开多个进程,开进程的时候会将多个执行结果打印出来,这样的话打印的信息都是错乱的,怎么保证打印信息是有序的呢? 其实也就是相当于让进程独享资源. from multiprocessing import Process,Lock #引用函数 import time def work(name,mutex): mutex.acquire() #在这里加入锁 print('task <%s> is runing' %name) time.sleep(2

前几天用多线程实现了创建小球并移动,想到大鱼吃小鱼,便突发奇想要写一个大球吃小球.首先第一步自然是先把界面弄好啦 public class BallUI extends JPanel { private ArrayList<Ball> li = new ArrayList<Ball>(); public static void main(String[] args) { BallUI bu = new BallUI(); bu.UI(); } public void UI() {

当前使用的事件总线采用的是Kafka分布式消息队列来完成的,近来项目需要接入到事件总线中,故开启了kafka的学习之旅(之前一直在听说kafka这玩意儿,但是学习计划中还没有将它安排进去,借着这个机会学习kafka也算是弥补了这方面的一些遗憾~) 关于kafka是神马东西这里就不在累述了,网上的资料一大堆 下面分享一些自己对kafka的理解,如有不妥之处还望指出~ (1)何为分布式消息队列?有何特点? 1.一旦涉及到分布式这个概念,其就必须解决两个问题:可靠性和可扩展性. kafka通过事件回溯

/*JDK1.4版本:生产者,消费者.多生产者,多消费者的问题.if判断标记,只有一次,会导致不该运行的线程运行了.出现了数据错误的情况.while判断标记,解决了线程获取执行权后,是否要运行! notify:只能唤醒一个线程,如果本方唤醒了本方,没有意义.而且while判断标记+notify会导致死锁.notifyAll解决了本方线程一定会唤醒对方线程的问题. 该方法虽然可行,但是效率并非最好,JDK1.4版本已经无法解决效率问题,需要JDK1.5版本才能解决*/ class Resource

一. 生产者,根据某个标识将消息放到同一个队列中 在发送消息时,使用SelectMessageQueueByHash,该类根据传入进去的arg,进行hash计算,将消息分配到相应的队列中. public class Producer { public static void main(String[] args) throws MQClientException { DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ProducerGroup

一.守护进程 二.互斥锁 三.抢票 四.进程间通讯 五.进程间通讯2 一.守护进程 """ 进程间通讯的另一种方式 使用queue queue 队列 队列的特点: 先进的先出 后进后出 就像扶梯 """ from multiprocessing import Process,Queue # 基础操作 必须要掌握的 # 创建一个队列 # q = Queue() # # 存入数据 # q.put("hello") # q.put(

public class A { private Deque<Integer> list = new LinkedList<>(); private int max = 10; private int size = 0; public synchronized int consumer() { System.out.println(Thread.currentThread().getName()); // 不要用if while (size == 0) { try { System

上个星期总结了一下synchronized相关的知识,这次将Queue相关的知识总结一下,和朋友们分享. 在Java多线程应用中,队列的使用率很高,多数生产消费模型的首选数据结构就是队列.Java提供的线程安全的Queue可以分为阻塞队列和非阻塞队列,其中阻塞队列的典型例子是BlockingQueue,非阻塞队列的典型例子是ConcurrentLinkedQueue,在实际应用中要根据实际需要选用阻塞队列或者非阻塞队列. 注:什么叫线程安全?这个首先要明确.线程安全的类 ,指的是类内共享的全局变

我们学习了操作系统,想必对生产消费者问题都不陌生.作为同步互斥问题的一个经典案例,生产消费者模型其实是解决实际问题的基础模型,解决很多的实际问题都会依赖于它.而此模型要解决最大的问题便是同步与互斥.而通常呢,在多进程的环境下我们一般是是用信号量来解决(可以戳这里看看):在多线程的情况,则会用到两个东西:  互斥量和条件变量.通常用它们两个来实现线程间通信,以此来解决多线程下的同步和互斥问题.不过在具体实现生产消费模型前,为了更好理解当中的处理原理,还是先来回顾一下一些线程间通信的相关知识. 互斥

需求如下: 有一个生产者和一个消费者,生产者不断的生产产品,消费这不断的消费产品.产品总数为N. 1.生产顺序按队列的方式,先进先出. 2.生产者和消费这可以同时进行. 3.当生产者生产了N个产品后不能继续生产,消费者消费完后不能继续消费. 4.当生产完成,或者消费完成时,要节约CPU开支(不能使用Sleep); 5.尽量少定义变量,高效率实现. 说明:花了一个小时实现的,如果有不同的意见,希望大家能够指出,共同学习共同进步. 下面说一下我分析的过程: 题目上说: 1.有一个生产者和消费者,这个

前言 最近面试比较多,发现生产消费者模型在各公司面试的过程中问的还是比较多的,记录一下常见JAVA实现生产者消费模型的代码 思路 我们通过三种模式来实现 通过wait和notify 通过Lock和Condition 通过JAVA内部的阻塞队列ArrayBlockingQueue 代码 wait和notify 通过synchronized来保证线程安全,在消息满或者不足的时候wait进行阻塞,然后notifyAll来通知其他监听 static class Storage { private Que

队列:先进先出 # from multiprocessing import Queue # Q = Queue(4) # Q.put('a') # Q.put('b') # Q.put('b') # Q.put('c') # print(Q.get()) # print(Q.get()) # print(Q.get()) # print(Q.get()) 生产者消费模型 from multiprocessing import Process,Queue import random,time de

一.协调生产/消费的需求 本文内容主要想向大家介绍一下Lock结合Condition的使用方法,为了更好的理解Lock锁与Condition锁信号,我们来手写一个ArrayBlockingQueue. JDK实际上已经有这个类,基于Lock锁与Condition锁信号实现的,当然JDK实现代码很复杂包含了更严谨的逻辑校验,以及从性能优化的角度做了更多的工作.本文中我们只是来简单实现一下其核心逻辑: ArrayBlockingQueue初始化构造时指定容量上限最大值 提供put方法,当达到Queu

  Kafka学习8_kafka java 生产消费程序demo示例 kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.11

kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <version>