前言:最近在做分布式海量数据处理项目,使用到了java的线程池,所以搜集了一些资料对它的使用做了一下总结和探究, 前面介绍的东西大多都是从网上搜集整理而来.文中最核心的东西在于后面两节无界队列线程池和有界队列线程池的实例 使用以及线上问题处理方案. 1.  为什么要用线程池? 在Java中,如果每当一个请求到达就创建一个新线程,开销是相当大的.在实际使用中,每个请求创建新线程的服务器 在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源,甚至可能要比花在实际处理实际的用户请求的时间和资源要多的多.除 了

c#中@标志的作用   参考微软官方文档-特殊字符@,地址 https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/language-reference/tokens/verbatim 1.在变量名前加@,可以告诉编译器,@后的就是变量名.主要用于变量名和C#关键字重复时使用. string[] @for = { "John", "James", "Joan", "Jamie" }; fo

从总体上来看,对于大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问.高并发请求方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:1.首先需要解决网络带宽和Web请求的高并发,需要合理的加大服务器和带宽的投入,并且需要充分的利用系统中软件.硬件的缓存机制,将能缓存的内容都进行缓存存储,减少计算层和存储层的压力. 2.其次需要对业务服务器和业务支撑服务器进行合理的分层,并且采用并行计算和分布式算法对大量计算进行处理,并且在开发的过程中需要采用Java SDK中并发包(Concurrency)进行编码实现. 3.存储

首先说明使用的环境是:java和Sqlserver. 最近公司需要进行大数据量的导入操作.原来使用的是Apache POI,虽然可以实现功能,但是因为逻辑处理中需要进行许多校验,处理速度太慢,使用多线程之后也不尽如人意.在网上搜索之后,找到了OPENROWSET和OPENDATASOURCE,发现使用OPENROWSET,可以非常快速的把Excel导入到数据库中.之后的各种校验,我可以通过编写sql来实现.最终结果是6w条数据可以在10秒内完成.当然数据量增加之后,完成时间并不会明显增加.这需要

以下内容大部分来自: http://blog.csdn.net/tjvictor/article/details/4360030 部分内容出自互联网,实验结果为亲测. 最近自己开发一个向数据库中插入大量历史数据的函数库,需要解决一个大数据量插入的效率问题.不用分析,我知道如果采取逐条数据插入的方式,那么效率肯定很低,光是那么多循环就知道很慢了.于是乎,我找到了上篇博客,知道了BulkCopy和TVPs方式.为了更好的了解其效率,我自己动手亲测了一下效果,测试的数据库位于本机. (1)方式1:循环

在实际的任何一个系统中,查询都是必不可少的一个功能,而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个要害指标,尤其是当数据量变得越来越大时,于是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题.本文将从数据及数据查询的特点分析出发,结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围,来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设计. Value List Handler模式及其局限性 在J2EE应用中,对于大数据量查询的处理有许多好的成功经验,比如Value List Handler设计模式就

sql server 2005大数据量的插入操作 第一,写个存储过程,传入参数,存储过程里面是insert操作, 第二,用System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy实例方法, 数据库表Passport CREATE TABLE [dbo].[Passport]( [Id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL, [PassportKey] [nchar](50) NOT NULL, [addtime] [datetime] NOT NULL, CONS

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

转自:http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2011/09/01/2161929.html http://www.geminikwok.com/2011/04/02/hadoop-job解决大数据量关联时数据倾斜的一种办法/ 数据倾斜是指,map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为

PGIS大数据量点位显示方案 问题描述 PGIS在地图上显示点位信息时,随点位数量的增加浏览器响应速度会逐渐变慢,当同时显示上千个点时浏览器会变得非常缓慢,以下是进行的测试: 测试环境: 服务器: CPU:Intel(R) Xeon(R) 2.00GHz ,4核 内存:2G 客户端: CPU: E5200@ 2.59GHz, 2核 内存:2G 下面是测试结果: 点位数量 IE内存占用 平均响应时间 放大缩小 点击响应时间 100 44.22M 基本无延时 1 S 基本无延时 400 49.09M

开发windows客户端接收RTP视频流,当h264视频达到1080P 60fps的时候,按包来调用recvfrom的函数压力比较大,存在丢包的问题,windows的完成端口的性能效果当然可以解决这个问题,而boost的asio在windows上是基于完成端口来开发的,所以采用boost的asio和环形缓冲区的方法,可以解决接收单路大数据量udp包中丢包的问题. 需要引入的头文件为: #include "CircledBuffer.h" #include <iostream>

转载自:http://www.jb51.net/article/71041.htm 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c0541d50102wxen.html 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性

一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以在考虑整个系统的流程的时候,我们必须

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他

网上教程: 先删除旧的主键 再新建主键 :数据量少时没问题,不会出现主键自增空缺间隔的情况(如:1,2,3,5):但是大数据量时会出现如上所述问题(可能是内部mysql多进程或多线程同时操作引起问题). 解决办法: 表结构如下: 执行mysql 脚本如下: # 创建表备份 create table user_account_copy like user_account; # 插入数据 INSERT INTO user_account_copy (mobile,passwd,role,create

项目需求 ​ 导出生成大批量数据的文件,一个Excel中最多存有五十万条数据,查询多余五十万的数据写多个Excel中.导出完成是生成的多个Excel文件打包压缩成zip,而后更新导出记录中的压缩文件路径. ​ 大数据量文件一般采用异步生成文件,导出时首先授权生成一个流水号,而后将数据携带流水号请求导出接口. 抛开实际业务,做成一个比较公共的导出功能. 参数说明 { "className": "ValideData", //导出的数据的实体类,类中有别名和顺序相关的注

大数据量文本文件高效解析方案代码实现 测试环境 Python 3.6.2 Win 10 内存 8G,CPU I5 1.6 GHz 背景描述 这个作品来源于一个日志解析工具的开发,这个开发过程中遇到的一个痛点,就是日志文件多,日志数据量大,解析耗时长.在这种情况下,寻思一种高效解析数据解析方案. 解决方案描述 1.采用多线程读取文件 2.采用按块读取文件替代按行读取文件 由于日志文件都是文本文件,需要读取其中每一行进行解析,所以一开始会很自然想到采用按行读取,后面发现合理配置下,按块读取,会比按行

背景 mqtt的服务端ActiveMQ在windows上,多台PC机客户端不停地向MQ发送消息. 现象 观察MQ自己的日志data/activemq.log里显示,TCP链接皆异常断开.此时尝试从服务端ping其他客户端,发现皆无法ping通.可知服务端网卡必定故障无法正常运作. 定位思路 原有的组网采用多PC通过hub互联,工作方式上讲hub是广播模式,多PC大数据量发送必然引发广播风暴,使网卡超载运行直至异常. 改为百兆交换机后,交换机能够隔离冲突域,数据交互情况明显有所好转.但仍偶现网卡故

POI3.8的SXSSF包是XSSF的一个扩展版本,支持流处理,在生成大数据量的电子表格且堆空间有限时使用.SXSSF通过限制内存中可访问的记录行数来实现其低内存利用,当达到限定值时,新一行数据的加入会引起老一行的数据刷新到硬盘. 比如内存中限制行数为100,当行号到达101时,行号为0的记录刷新到硬盘并从内存中删除,当行号到达102时,行号为1的记录刷新到硬盘,并从内存中删除,以此类推. rowAccessWindowSize代表指定的内存中缓存记录数,默认为100,此值可以通过 new SX

http://blog.csdn.net/kingsix7/article/details/38928685 1.CI 控制器添加方法 $this->show_fields_array=array(            "truename"=>"列1",            "item_goods"=>"列2",            "item_store"=>"列3