java.util.concurrent 类 LinkedBlockingQueue<E> java.lang.Object java.util.AbstractCollection<E> java.util.AbstractQueue<E> java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue<E> 类型参数: E - the type of elements held in this collection 所有已实现的接口:

一.前言 分析完了ArrayBlockingQueue后,接着分析LinkedBlockingQueue,与ArrayBlockingQueue不相同,LinkedBlockingQueue底层采用的是链表结构,其源码也相对比较简单,下面进行正式的分析. 二.LinkedBlockingQueue数据结构 从LinkedBlockingQueue的命名就大致知道其数据结构采用的是链表结构,通过源码也可以验证我们的猜测,其数据结构如下. 说明:可以看到LinkedBlockingQueue采用的是

原文http://blog.sae.sina.com.cn/archives/4091 1.   概述 很多企业选择 MySQL都会担心它的数据丢失问题,从而选择Oracle,但是其实并不十分清楚什么情况下,各种原因导致MySQL会丢失部分数据.本文不讨论 Oracle和MySQL的优劣,仅仅关注MySQL丢失数据的几种情况.希望能够抛砖引玉,让各位MySQL大牛们梳理出MySQL最安全或者性价比合 适的适合各种应用场景的方案. 2.   问题定义 一般我们希望把一系列的数据作为一个原子操作,这

原文地址:http://hatemysql.com/tag/sync_binlog/ 1.  概述 很多企业选择MySQL都会担心它的数据丢失问题,从而选择Oracle,但是其实并不十分清楚什么情况下,各种原因导致MySQL会丢失部分数据.本文不讨论Oracle和MySQL的优劣,仅仅关注MySQL丢失数据的几种情况.希望能够抛砖引玉,让各位MySQL大牛们梳理出MySQL最安全或者性价比合适的适合各种应用场景的方案. 2.  问题定义 一般我们希望把一系列的数据作为一个原子操作,这样的话,这一

起因 前几天在弄Hubble连接Oracle数据库,然后在mongodb中建立一个镜像数据库; 发现一个问题,原本数据是11W,但是镜像库中只有6w多条; 刚开始以为是没运行好,又rebuild了一下 结果变成了7w多,又rebuild,又变成了6w了............ rebuild了N次,基本上每次结果都是不一样的 准备调试 没办法只能下载源码调试一下; 先把所有的dll都输出到同一个目录 然后把Hubble的服务停止了,再把Hubble的所有文件拷贝到dll的输出目录 然后编译生成一

概要 本章介绍JUC包中的LinkedBlockingQueue.内容包括:LinkedBlockingQueue介绍LinkedBlockingQueue原理和数据结构LinkedBlockingQueue函数列表LinkedBlockingQueue源码分析(JDK1.7.0_40版本)LinkedBlockingQueue示例 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3503458.html LinkedBlockingQueue介绍 L

package com.thread.test.thread; import java.util.Random; import java.util.concurrent.*; /** * Created by windwant on 2016/5/26. */ public class MyBlockingQueue { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { testArrayBlockingQu

reference : http://www.cnblogs.com/linjiqin/archive/2013/05/30/3108188.html 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(先进先出).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

本文来自Spark Streaming项目带头人 Tathagata Das的博客文章,他现在就职于Databricks公司.过去曾在UC Berkeley的AMPLab实验室进行大数据和Spark Streaming的研究工作.本文主要谈及了Spark Streaming容错的改进和零数据丢失. 以下为原文: 实时流处理系统必须要能在24/7时间内工作,因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力.最开始,Spark Streaming就支持从driver和worker故障恢复的能力.然而有些

酷友观点/经验:支付接口返回数据接收地址,session数据丢失(或者说失效)的问题浅析(原创文章)   最近手头在开发一个游戏官网,在支付模块采用神州付技术支持,神州付数据表单中要求提供服务器返回地址和页面返回地址,相信做过这类接口的朋友应该猜到 最近手头在开发一个游戏官网,在支付模块采用神州付技术支持,神州付数据表单中要求提供服务器返回地址和页面返回地址,相信做过这类接口的朋友应该猜到这两个地址的作用.小编解释下,我们在购买物品或者服务完成,通过支付工具(支付宝.财付通.神州付等等)付款成功

LinkedBlockingQueue的put,add和offer的区别 最近在学习<<Java并发编程实践>>,有很多java.util.concurrent包下的新类.LinkedBlockingQueue就是其中之一,顾名思义这是一个阻塞的线程安全的队列,底层应该采用链表实现. 看其API的时候发现,添加元素的方法竟然有三个:add,put,offer. 且这三个元素都是向队列尾部添加元素的意思.于是我产生了兴趣,要仔细探究一下他们之间的差别. 1.首先看一下add方法: I

.队列中的锁的实现不同 ArrayBlockingQueue中的锁是没有分离的,即生产和消费用的是同一个锁: LinkedBlockingQueue中的锁是分离的,即生产用的是putLock,消费是takeLock 2.在生产或消费时操作不同 ArrayBlockingQueue基于数组,在生产和消费的时候,是直接将枚举对象插入或移除的,不会产生或销毁任何额外的对象实例: LinkedBlockingQueue基于链表,在生产和消费的时候,需要把枚举对象转换为Node<E>进行插入或移除,会生

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(先进先出).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.线程安全就是说多线程访问同一代码,不会产生不确定的结果. 并行和并发区别 1.并行是指两者同时执行一件事,比如赛跑,两个人都在不停的

LinkedBlockingQueue: public class LinkedBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E>, Serializable 此队列按 FIFO(先进先出)排序元素.队列的头部 是在队列中时间最长的元素.队列的尾部 是在队列中时间最短的元素.新元素插入到队列的尾部,并且队列检索操作会获得位于队列头部的元素. 链接队列的吞吐量通常要高于基于数组的队列,

本文转载自        Redis持久化-数据丢失及解决  感谢原作者 Redis的数据回写机制 Redis的数据回写机制分同步和异步两种, 同步回写即SAVE命令,主进程直接向磁盘回写数据.在数据大的情况下会导致系统假死很长时间,所以一般不是推荐的. 异步回写即BGSAVE命令,主进程fork后,复制自身并通过这个新的进程回写磁盘,回写结束后新进程自行关闭.由于这样做不需要主进程阻塞,系统不会假死,一般默认会采用这个方法. 个 人感觉方法2采用fork主进程的方式很拙劣,但似乎是唯一的方法.

什么叫线程安全?线程安全就是每次运行结果和单线程运行的结果是一样的,而且其他的变量的值也和预期的是一样的. 线程安全就是说多线程访问同一代码,不会产生不确定的结果. 并行和并发区别1.并行是指两者同时执行一件事,比如赛跑,两个人都在不停的往前跑:2.并发是指资源有限的情况下,两者交替轮流使用资源,比如一段路(单核CPU资源)同时只能过一个人,A走一段后,让给B,B用完继续给A,交替使用,目的是提高效率. LinkedBlockingQueue是一个线程安全的阻塞队列,实现了先进先出等特性,是作为

Redis的数据回写机制 Redis的数据回写机制分同步和异步两种, 同步回写即SAVE命令,主进程直接向磁盘回写数据.在数据大的情况下会导致系统假死很长时间,所以一般不是推荐的. 异步回写即BGSAVE命令,主进程fork后,复制自身并通过这个新的进程回写磁盘,回写结束后新进程自行关闭.由于这样做不需要主进程阻塞,系统不会假死,一般默认会采用这个方法. 个 人感觉方法2采用fork主进程的方式很拙劣,但似乎是唯一的方法.内存中的热数据随时可能修改,要在磁盘上保存某个时间的内存镜像必须要冻结.冻

实现上看,两者都继承于AbstractQueue,但是ConcurrentLinkedQueue实现了Queue,而LinkedBlockingQueue实现了BlockingQueue,BlockingQueue又继承于Queue,增加了几个额外的阻塞方法,而在ConcurrentLinkedQueue中,并没有阻塞方法.所以从功能上ConcurrentLinkedQueue能做的,LinkedBlockingQueue都能做到,反之不然. 就特性而言,ConcurrentLinkedQueu

直入主题,首先声明,这个问题是无法解决的,特此在这说明 一.如何动态添加列,如下: 在页面重写OnInit事件,至于为什么要在这个事件写,根据页面的声明周期和经验可知(不用去别的地方找了,这个我找了之后得到的): TemplateField tf = new TemplateField();tf.HeaderText = obj.Name;tf.ItemStyle.HorizontalAlign = HorizontalAlign.Center;tf.SortExpression = obj.R

1.LinkedBlockingQueue<E>:java.util.concurrent API中的解释: public class LinkedBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E>, Serializable 一个基于已链接节点的.范围任意的 blocking queue.此队列按 FIFO(先进先出)排序元素.队列的头部 是在队列中时间最长的元素.队列

一.存储引擎层面丢失数据                                                       由于在实际项目中,我们往往使用支持事务的InnoDB存储引擎.我们分析InnoDB存储引擎数据丢失: 从上篇的文章<MySQL事务提交过程(一)>和<MySQL事务提交过程(二)>中知道,MySQL默认情况下是开启内部的XA事务和事务的实现方式是基于redo log和undo log.也可以理解为MySQL事务是采用日志现行的策略.前提未开启binl