转载 https://blog.csdn.net/asd5629626/article/details/82776450  https://blog.csdn.net/asd5629626/article/details/82746771 spring-boot 版本 1.5.12 依赖使用spring-kafka1.3.3(对应kafka-clients版本0.11.0.0,请使用于kafka版本对应版本的依赖) <parent> <groupId>org.springframe

简介 Kafka目前主要作为一个分布式的发布订阅式的消息系统使用,也是目前最流行的消息队列系统之一.因此,也越来越多的框架对kafka做了集成,比如本文将要说到的spring-kafka. Kafka既然作为一个消息发布订阅系统,就包括消息生成者和消息消费者.本文主要讲述的spring-kafka框架的kafkaListener注解的深入解读和使用案例. 解读 源码解读 @Target({ ElementType.TYPE, ElementType.METHOD, ElementType.ANN

实际开发中,我们经常会接触到生产消费者模型,如:Android的Looper相应handler处理UI操作,Socket通信的响应过程.数据缓冲区在文件读写应用等.强大的模型框架,鉴于本人水平有限目前水平只能膜拜,本次只能算学习笔记,为了巩固自己对Java多线程常规知识点的理解,路过大神还望能指导指导.下面一段代码是最常规的生产者消费者的例子: package com.zhanglei.demo; import java.util.ArrayList; import java.util.List

org.springframework.context.annotation.ConfigurationClassParser.getConfigurationClasses()读所有@Configuration类,传入org.springframework.context.annotation.ConfigurationClassBeanDefinitionReader.loadBeanDefinitions()进行@Configuration对象定义加载,加载@Configuration类定

pom <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0

一.什么是生产者消费者模式 生产者生产数据存放在缓冲区,消费者从缓冲区拿出数据处理. 可能大家会问这样有何好处? 1.解耦 由于有了缓冲区,生产者和消费者之间不直接依赖,耦合度降低,便于程序拓展和维护. 如果没有缓冲区消费者与生产者是直连的,改动生产者可能对消费者造成影响. 2.并发处理,提升效率 消费者和生产者分离后,两者不形成依赖可以独立运行,提高了效率. 如果是消费者和生产者是直接接触没有缓冲区,假如消费者消费太慢,生产者也只能等待消费者消费完.这样浪费资源. 中间多个缓冲区后,消费者消费

队列 ipc机制:进程通讯 管道:pipe 基于共享的内存空间 队列:pipe+锁 queue from multiprocessing import Process,Queue ### 案例一 q = Queue() q.put('hyc') q.put([1,2,4]) q.put(2) print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) # q.put(5) # q.put(5) print(q.get()) # 默认就会一直等着拿值 此时程序运行到这

RabbitMq消费者在初始配置之后进行数据消费 问题背景 在写一个消费rabbitmq消息的程序是,发现了一个问题,消费者的业务逻辑里面依赖这一些配置信息,但是当项目启动时,如果队列里面有积压数据的时候,就会出现配置信息还没有加载完成就开始进行数据消费了,这样就会出现业务逻辑混乱的情况,所以现在想要做的就是在项目启动时,等待项目的一些配置信息加载完成之后,再进行消息消费的逻辑. 解决方案 方案一 定义一个全局标示变量(用来表示配置加载是否完成),在消费者的消费逻辑开始时判断配置是否加载完成.代

1.前言 消息队列除了kafka 外,还有许多种,比如RabbitMQ .ActiveMQ.ZeroMQ.JMQ等. 老牌的ActiveMQ ,底层使用Java写的,资源消耗大,速度也慢,但是适合 JMS [java message service]的使用 ,事实上,性能差,现在用的人很少了. 现在流行使用kafka,那是因为支持很大的吞吐量,处理数据速度很快,但是,对数据的处理安全性不高,而且,需要处理那么大吞吐量的应用实际上不多, kafka更多的是使用在大数据方面,底层是 使用 zooke

“线程同步”的含义   当一个进程启动了多个线程时,如果需要控制这些线程的推进顺序(比如A线程必须等待B和C线程执行完毕之后才能继续执行),则称这些线程需要进行“线程同步(thread synchronization)”. 线程同步的道理虽然简单,但却是给多线程开发带来复杂性的根源之一.当线程同步不好时,有可能会出现一种特殊的情形——死锁(Dead Lock). “死锁”的含义   死锁表示系统进入了一个僵化状态,所有线程都没有执行完毕,但却谁也没法继续执行.究其根源,是因为“进程推进顺序不当”

本文介绍了Python对于线程的支持,包括“学会”多线程编程需要掌握的基础以及Python两个线程标准库的完整介绍及使用示例. 注意:本文基于Python2.4完成,:如果看到不明白的词汇请记得百度谷歌或维基,whatever. 尊重作者的劳动,本文属于转载,转载来自AstralWind 博主的,链接地址:http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/06/26/1765808.html#undefined 1. 线程基础 1.1. 线程状态 线程有5种状态,

原文出处: AstralWind 1. 线程基础 1.1. 线程状态 线程有5种状态,状态转换的过程如下图所示: 1.2. 线程同步(锁) 多线程的优势在于可以同时运行多个任务(至少感觉起来是这样).但是当线程需要共享数据时,可能存在数据不同步的问题.考虑这样一种情况:一个列表里所有元素都是0,线程”set”从后向前把所有元素改成1,而线程”print”负责从前往后读取列表并打印.那么,可能线程”set”开始改的时候,线程”print”便来打印列表了,输出就成了一半0一半1,这就是数据的不同步.

来源:伯乐在线 - 夏天然后 链接:http://ios.jobbole.com/89474/ 点击 → 申请加入伯乐在线专栏作者 摘要 本文的目的不是介绍 iOS 中各种锁如何使用,一方面笔者没有大量的实战经验,另一方面这样的文章相当多,比如 iOS中保证线程安全的几种方式与性能对比.iOS 常见知识点(三):Lock.本文也不会详细介绍锁的具体实现原理,这会涉及到太多相关知识,笔者不敢误人子弟. 本文要做的就是简单的分析 iOS 开发中常见的几种锁如何实现,以及优缺点是什么,为什么会有性能上

一:三个问题 进程间通信简单的说有三个问题.第一个问题是一个进程如何把信息传递给另一个.第二个要处理的问题是是,要确保两个或更多的的进程在关键互动中不会出现交叉(即是进程互斥的问题),第三个问题是与正确的顺序有关(即是进程之间的同步问题). 二:信号量及PV操作 解决互斥进入临界区分为两种解决方案,软件解决方案和硬件解决方案,软件解决方案有Peterson解法,硬件解决方案有TSL指令, XCHG指令等.上述的解决方案都有忙等待的缺点,并且主要是用来解决互斥问题. 信号量是一种解决进程同步的解决

threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元.python当前版本的多线程库没有实现优先级.线程组,线程也不能被停止.暂停.恢复.中断. threading模块提供的类:   Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local. threading 模块提供的常用方法:  threading.currentThread(): 返回当前的线程变量.  threading.enum

内容目录: rabbitMQ python操作mysql,pymysql模块 Python ORM框架,SQLAchemy模块 Paramiko 其他with上下文切换 rabbitMQ RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统.他遵循Mozilla Public License开源协议. MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法.应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链接它们.消

本文介绍了Python对于线程的支持,包括“学会”多线程编程需要掌握的基础以及Python两个线程标准库的完整介绍及使用示例. 1. 线程基础 1.1. 线程状态 线程有5种状态,状态转换的过程如下图所示: 1.2. 线程同步(锁) 多线程的优势在于可以同时运行多个任务(至少感觉起来是这样).但是当线程需要共享数据时,可能存在数据不同步的问题.考虑这样一种情况:一个列表里所有元素都是0,线程"set"从后向前把所有元素改成1,而线程"print"负责从前往后读取列表

线程和进程简介 应用程序和进程以及线程的关系? 一个应用程序里可以有多个进程,一个进程里可以有多个线程 最原始的计算机是如何运行的? CPU是什么?为什么要使用多个CPU? 为什么要使用多线程? 为什么要使用多进程? java和C#中的多线程和python多线程的区别? python多线程和傻缺的GIL python 如何让程序真正的实现同时运行? 线程和进程的选择:计算密集型和IO密集型程序.(IO操作不占用CPU) 进程的开销通常比线程昂贵, 因为线程自动共享内存地址空间和文件描述符. 意味

threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元.python当前版本的多线程库没有实现优先级.线程组,线程也不能被停止.暂停.恢复.中断. threading模块提供的类:   Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local. threading 模块提供的常用方法:  threading.currentThread(): 返回当前的线程变量.  threading.enum

前言 很多同学想对CAP的机制以及用法等想有一个详细的了解,所以花了将近两周时间写了这份中文的CAP文档,对 CAP 还不知道的同学可以先看一下这篇文章. 本文档为 CAP 文献(Wiki),本文献同时提供中文和英文版本,英文版本目前还在翻译中,会放到Github Wiki 中. 目录 前言 1.Getting Started 1.1 介绍 1.2 应用场景 1.3 Quick Start 2.API接口 2.1 发布/发送 2.1.1 事务 2.2 订阅/消费 2.2.1 例外情况 3.配置

http://docs.scala-lang.org/tour/lower-type-bounds.html中有一段代码 trait Node[+B] { def prepend(elem: B): Unit } case class ListNode[+B](h: B, t: Node[B]) extends Node[B] { def prepend(elem: B) = ListNode[B](elem, this) def head: B = h def tail = t } case