需求 我需要做一个人员某几项数据的统计,由于数据量较大,不能一次性加载到内存进行统计.所以采用了遍历每个用户.当然也可以分配处理. 分析需求可得知,每个用户其实互不相关,数据的统计可以同步进行,因此考虑到并发执行.而java8刚好提供了这样的功能,对集合数据的并发执行parallel,所以有了以下测试 为加快统计速度尝试 原代码用时 2018-10-15 15:03:22.863 |-INFO [SimpleAsyncTaskExecutor-1] com.beikbank.settlement

Java8中学并发 本文翻译自:http://jaxenter.com/lean-concurrency-in-java-8-49924.html 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kingviker/article/details/27057473 有人以前说过(非常不幸,我们没有原话了): 0基础程序猿觉得并发非常难. 中级程序猿觉得并发非常easy. 高级程序猿觉得并发非常难. 这说的非常对. 可是从好的方面来看,通过lambda表达式和非常多改进的API使编写并发

Tasks & executors relation Q1. However I'm a bit confused by the concept of "task". Is a task an running instance of the component(spout or bolt) ? An executor having multiple tasks actually is saying the same component is executed for multi

前言: 学了几天storm的基础,发现如果有hadoop基础,再理解起概念来,容易的多.不过,涉及到一些独有的东西,如调度,如并发度,还是很麻烦.那么,从这一篇开始,力争清晰的梳理这些知识. 在正式学习并发之前,有必要先明确几个基本概念的定义,以及具体作用. 一.基础概念 1.1 Topology 原意拓扑.可以把他理解为是hadoop中的job,他是把一系列的任务项组装后的一个结果. 1.2 Spout 是任务的一种,作用是读取数据,然后组装成一定的格式,发射出去. 1.3 Bolt 是另一种

本文导读: 1 Worker.Executor.task详解 2 配置拓扑的并发度 3 拓扑示例 4 动态配置拓扑并发度 Worker.Executor.Task详解: Storm在集群上运行一个Topology时,主要通过以下3个实体来完成Topology的执行工作:1. Worker Process(工作进程)——Spout/Bolt中运行具体处理逻辑的进程2. Executor(线程.执行器)——物理线程3. Task(任务)——具体的处理逻辑对象 下图简要描述了这3者之间的关系: sto

Storm并发度和Grouping方式 .note-content {font-family: "Helvetica Neue",Arial,"Hiragino Sans GB","STHeiti","Microsoft YaHei","WenQuanYi Micro Hei",SimSun,Song,sans-serif;} .note-content h2 {line-height: 1.6; colo

并发度控制着用户级线程可以映射的内核线程或进程的数目.如果操作系统的实现在内核级的线程和用户级的线程之间保持一对一的映射,那么改变并发度并不会有什么效果,因为所有的用户级线程都可能被调度到.但是,如果操作系统的实现让用户级线程到内核级线程或进程之间的映射关系是多对一的话,那么在给定时间内增加可运行的用户级线程数,可能会改善性能. pthread_setconcurrency函数可以用于提示系统,表明希望的并发度. #include <pthread.h> int pthread_getconc

1.Parallel并发执行 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks;using System.Diagnostics;using System.Threading;using System.Configuration;using System.Collections.Concurrent;namespace Con

来自:https://storm.apache.org/documentation/Understanding-the-parallelism-of-a-Storm-topology.html http://blog.csdn.net/derekjiang/article/details/9040243 概念理解 原文中用了一张图来说明在一个storm cluster中,topology运行时的并发机制. 其实说白了,当一个topology在storm cluster中运行时,它的并发主要跟3个

1. 核心原理 一个运行中的拓扑是由什么组成的:worker进程,executors和tasks.Storm是按照下面3种主要的部分来区分Storm集群中一个实际运行的拓扑的:Worker进程.Executors (线程) 以及真正实施计算的Tasks(任务),先简单回顾一下storm几个核心概念: tuple :元组,数据结构,有序的元素列表.通常是任意类型的数据,使用","号分割,交给storm计算. Stream :一系列tuple. Spouts :水龙头.数据源. Bolts

Spouts,流的源头 Spout是Storm里面特有的名词,Stream的源头,通常是从外部数据源读取tuples,并emit到topology Spout可以同时emit多个tupic stream,通过OutputFieldsDeclarer中的declareStream,method来定义 Spout需要实现RichSpout端口,最重要的方法是nextTuple,storm会不断调用接口从spout中取数据,同时需要注意的是Spout分为reliable or unreliable两种

转自:https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/49789373 很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时,在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住,其实是单线程任务过重导致,这时候需要提高读取的并发度. 下文以 mysql 为例进行说明. 在spark中使用jdbc 在 spark-env.sh 文件中加入: export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-java-5.1.34.jar 任

什么是storm的并发度 一个topology(拓扑)在storm集群上最总是以executor和task的形式运行在suppervisor管理的worker节点上.而worker进程都是运行在jvm虚拟机上面的,每个拓扑都会被拆开多个组件分布式的运行在worker节点上. 1.worker 2.executor 3.task 这三个简单关系图: 一个worker工作进程运行一个拓扑的子集(其实就是拓扑的组件),每个组件的都会以executor(线程)在worker进程上执行,一个worker进

ConcurrentHashMap 把实际 map 划分成若干部分来实现它的可扩展性和线程安 全.这种划分是使用并发度获得的,它是 ConcurrentHashMap 类构造函数的一 个可选参数,默认值为 16,这样在多线程情况下就能避免争用. 在 JDK8 后,它摒弃了 Segment(锁段)的概念,而是启用了一种全新的方式实 现,利用 CAS 算法.同时加入了更多的辅助变量来提高并发度,具体内容还是查看源码吧.

ConcurrentHashMap 的并发度就是 segment 的大小,默认为 16,这意味着最多同时可以有 16 条线程操作 ConcurrentHashMap,这也是ConcurrentHashMap 对 Hashtable 的最大优势,任何情况下,Hashtable 能同时有两条线程获取 Hashtable 中的数据吗?

背景 Java8的stream接口极大地减少了for循环写法的复杂性,stream提供了map/reduce/collect等一系列聚合接口,还支持并发操作:parallelStream. 在爬虫开发过程中,经常会遇到遍历一个很大的集合做重复的操作,这时候如果使用串行执行会相当耗时,因此一般会采用多线程来提速.Java8的paralleStream用fork/join框架提供了并发执行能力.但是如果使用不当,很容易陷入误区. Java8的paralleStream是线程安全的吗 一个简单的例子,

在传统的多道程序环境下,要使作业运行,必须为它创建一个或几个进程,并为之分配必要的资源.当进程运行结束时,立即撤销该进程,以便能及时回收该进程所占用的各类资源.进程控制的主要功能是为作业创建进程,撤销已经结束的进程,以及控制进程在运行过程中的状态转换.在现代os中,进程控制还具有为为一个进程创建若干个线程的功能和撤销(终止)已完成任务的线程的功能. 并发:同一时刻 并行:同一时间间隔 单处理机系统:每一时刻仅能有一道程序执行,故微观上这些程序只能是分时地交替执行: 多处理机系统:则这些可以并发执

Catena (时序存储引擎)中有一个函数的实现备受争议,它从 map 中根据指定的 name 获取一个 metricSource.每一次插入操作都会至少调用一次这个函数,现实场景中该函数调用更是频繁,并且是跨多个协程的,因此我们必须要考虑同步. 该函数从 map[string]*metricSource 中根据指定的 name 获取一个指向 metricSource 的指针,如果获取不到则创建一个并返回.其中要注意的关键点是我们只会对这个 map 进行插入操作. 简单实现如下:(为节省篇幅,省

Computer Systems A Programmer's Perspective Second Edition The general phenomenon of multiple flows executing concurrently is known as concurrency . The notion of a process taking turns with other processes is also known as multitasking . Each time p

1.openresty+lua+kafka 1.1 openresty+lua+kafka方案 之前的项目基于nginx反向代理后转发到Tomcat的API接口进行业务处理,然后将json数据打入kafka中,但是随着业务的扩大,访问量越来越大,并发数也很高,导致程序遇到性能问题: 基于nginx的高性能特点,现在考虑使用一种openresty+lua+kafka,直接在nginx阶段将数据打入kafka中,来提高性能. 1.1.1 OpenResty运行原理 Nginx 采用的是 master