同步 两个或两个以上随时间变化的量在变化过程中保持一定的相对关系. 互斥 对一组并发进程,一次只有一个进程能够访问一个给定的资源或执行一个给定的功能. 互斥技术可以用于解决诸如资源争用之类的冲突,还可以用于进程间的同步,使得它们可以合作.典型例子便是生产者/消费者模型. 同步互斥的实现思路主要有两种: 软件方法(这里讲的) 信号量 使用POSIX线程库(pthread_),来创建线程,管理线程,实现同步互斥. POSIX(可移植操作系统)线程是线程的POSIX标准,定义了创建和操作线程的一套AP

一.什么是kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 二.kafka与其他

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

进来Bear正在学习巩固并行的基础知识,所以写下这篇基础的有关并行算法的文章. 在讲述两个算法之前,需要明确一些概念性的问题, Race Condition(竞争条件),Situations  like  this,  where  two  or  more processes  are  reading or writing some shared data and the final result depends on who runs precisely when, are called

转自http://blog.csdn.net/l294265421/article/details/46674847 假设有两个进程需要互斥的访问某一个临界区. Peterson算法的形式如下: enterRegion(process);// process表示进程号 // 临界区 leaveRegion(process); 具体实现如下(Java实现): 有两个全局变量: // 用于表示轮到哪个进程 private int turn; // 用于表示进程进入临界区的意愿,下标对应进程号 pri

最近一个项目中用到了peterson算法来做临界区的保护,简简单单的十几行代码,就能实现两个线程对临界区的无锁访问,确实很精炼.但是在这不是来分析peterson算法的,在实际应用中发现peterson算法并不能对临界区进行互斥访问,也就是说两个线程还是有可能同时进入临界区.但是按照代码的分析,明明可以实现互斥访问的呀,这是怎么回事呢? 首先用一个测试程序来检验一下.临界区是对一个全局变量的自加一运算,两个线程各加一百万次,最后结果应该是两百万.由于自加一运算不是原子的,如果两个线程同时进入临界

  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

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))

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>

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

转自:http://blog.csdn.net/speedme/article/details/17595821 1. 背景 首先,看个例子,进程P1,P2共用一个变量COUNT,初始值为0                                                 因为P1,P2两个进程的执行顺序是随机的,可能顺序执行也可能是并发的,由图可见,不同的执行顺序,COUNT的值会不同,这是不允许的.      像这种情况,及多个进程并发访问和操作同一数据且执行结果与访问发生的特

描述 生产消费问题在java多线程的学习中是经常遇到的问题 ,多个线程共享通一个资源的时候会出现各种多线程中经常出现的各种问题. 实例说明 三个类:售货员Clerk,工厂Factory,消费者Consumer Factory和Consumer共享Clerk对象 1.普通情况 Clerk类: class Clerk{ //商品数量默认是0,volatile关键字保证内存可见性 private volatile int product=0; //进货,synchronized关键字保证原子性,互斥性

1. 背景        首先,看个例子,进程P1,P2共用一个变量COUNT,初始值为0                                                 因为P1,P2两个进程的执行顺序是随机的,可能顺序执行也可能是并发的,由图可见,不同的执行顺序,COUNT的值会不同,这是不允许的.      像这种情况,及多个进程并发访问和操作同一数据且执行结果与访问发生的特定顺序有关,称为竞争条件.   2.临界区域问题      为了避免上述情况的发生于是就引入了临界区

如何更好理解Peterson算法? 1 Peterson算法提出的背景 在我们讲述Peterson算法之间,我们先了解一下Peterson算法提出前的背景(即:在这个算法提出之前,前人们都做了哪些工作)这对于我们之后理解Peterson算法有很大的裨益. Peterson 算法是基于双线程互斥访问的LockOne与LockTwo算法而来.LockOne算法使用一个 flag 布尔数组,LockTwo 使用一个 turn的整型量,都实现了互斥,但是都存在死锁的可能.Peterson 算法把这两种算

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

一  Kafka HA设计解析 1.1 为何需要Replication 在Kafka在0.8以前的版本中,是没有Replication的,一旦某一个Broker宕机,则其上所有的Partition数据都不可被消费,这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖.同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中. 如果Producer使用同步模式则Producer会在尝试重新发送message.send.max.retries(默认值为3)次后抛出Exc

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

顺序.广播.定时任务 前插 ​ 在进行常用的三种消息类型例子展示的时候,我们先来说一说RocketMQ的几个重要概念: PullConsumer与PushConsumer:主要区别在于Pull与Push的区别.对于PullConsumer,消费者会主动从broker中拉取消息进行消费.而对于PushConsumer,会封装包含消息获取.消息处理以及其他相关操作的接口给程序调用 Tag: Tag可以看做是一个子主题(sub-topic),可以进一步细化主题下的相关子业务.提高程序的灵活性和可扩展性

LinkedBlockQueue自JDK1.5以后提供的一种阻塞队列,遵循生产者消费者模式,实现了BlockQueue接口,如图 从它的名字可以了解到它是采用链表的方式实现了阻塞队列,并且定义了“节点”的内部类,如图 我们看到,每个Node当中除了Node的数据item以外只有一个next节点来指向下一个节点. 另外LinkedBlockQueue在实现里采用了ReentrantLock来控制生产和消费等操作的并发情况,并且采用关联的Condition来做阻塞等待,所以它是线程安全的. DEMO

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