关于librdkafka库的介绍,可以参考kafka的c/c++高性能客户端librdkafka简介,本文使用librdkafka库来进行kafka的简单的生产.消费 一.producer librdkafka进行kafka生产操作的大致步骤如下: 1.创建kafka配置 rd_kafka_conf_t *rd_kafka_conf_new (void) 2.配置kafka各项参数 rd_kafka_conf_res_t rd_kafka_conf_set (rd_kafka_conf_t *c

高并发,听起来高大上的一个词汇,在身处于互联网潮的社会大趋势下,高并发赋予了更多的传奇色彩.首先,我们可以看到很多招聘中,会提到有高并发项目者优先.高并发,意味着,你的前雇主,有很大的业务层面的需求,而且也能怎么你在整个项目中的一个处理逻辑的能力体现.那么,你真的知道什么是高并发吗?这不是一个很简单的话题.高并发,往往会牵扯到很多的问题,如何才能快速响应,如何处理各个线程之间的交互,如何完成逻辑之间的高负载运转,甚至,一个系统,如果没有做好前期高并发的合理配置,整个产品会遇到瓶颈,以及不可预期的

Java是最早开始有并发的语言之一,再过去传统多任务的模式下,人们发现很难解决一些更为复杂的问题,这个时候我们就有了并发. 引用 多线程比多任务更加有挑战.多线程是在同一个程序内部并行执行,因此会对相同的内存空间进行并发读写操作.这可能是在单线程程序中从来不会遇到的问题.其中的一些错误也未必会在单CPU机器上出现,因为两个线程从来不会得到真正的并行执行.然而,更现代的计算机伴随着多核CPU的出现,也就意味着不同的线程能被不同的CPU核得到真正意义的并行执行. 那么,要开始Java并发之路,就要开

前言:刚学习了一段机器学习,最近需要重构一个java项目,又赶过来看java.大多是线程代码,没办法,那时候总觉得多线程是个很难的部分很少用到,所以一直没下决定去啃,那些年留下的坑,总是得自己跳进去填一次. 思路:大概看了线程相关的一些知识,对线程的运行机制,同步机制,以及整个系统都做一个全面的了解.在深入每一个部分去看一下线程及其相关包的源码做深入了解. 目标:线程,并发包(线程池,并发的数据结构,锁,原子类). 通过一些资料的查看最终把目标定位在线程和并发包上,线程是核心,并发包是辅助工具,

线程:线程是进程的组成部分,一个进程可以拥有多个线程,而一个线程必须拥有一个父进程.线程可以拥有自己的堆栈,自己的程序计数器和自己的局部变量,但不能拥有系统资源.它与父进程的其他线程共享该进程的所有资源. 线程的特点: 线程可以完成一定任务,可以和其它线程共享父进程的共享变量和部分环境,相互协作来完成任务. 线程是独立运行的,其不知道进程中是否还有其他线程存在. 线程的执行是抢占式的,也就是说,当前执行的线程随时可能被挂起,以便运行另一个线程. 一个线程可以创建或撤销另一个线程,一个进程中的多个

在某些应用环境下面,一个类只允许有一个实例,这就是著名的单例模式.单例模式分为懒汉模式,跟饿汉模式两种. 首先给出饿汉模式的实现 template <class T> class singleton {protected: singleton(){}; private: singleton(const singleton&){};//禁止拷贝 singleton& operator=(const singleton&){};//禁止赋值 static T* m_inst

测试在进行一次性能测试的时候发现并发300个请求时出现了下面的异常: HTTP Status 500 - Handler processing failed; nested exception is java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread 看到这个异常有点发慌,毕竟并发程序写的少,突然来这么一个确实有点找不着背.但不管怎么样还是先搜索一下是啥原因吧. 这个错误是因为无法再创建新线程导致的,原因可能是没有更多的空

前言: 最近在学习总结Android的动画效果,当学到Android属性动画的时候大致看了下源代码,里面的AnimationHandler存取使用了ThreadLocal,激起了我很大的好奇心以及兴趣!查阅了一下资料发现Android最重要的Handler消息机制里面的Looper存储也是采用ThreadLocal,开源框架EventBus存储当前线程下的发送事件队列状态也是采用ThreadLocal,那么为何要使用ThreadLocal呢?ThreadLocal是什么呢?它能解决什么样的问题呢

在上一篇C#多线程之线程池篇2中,我们主要学习了线程池和并行度以及如何实现取消选项的相关知识.在这一篇中,我们主要学习如何使用等待句柄和超时.使用计时器和使用BackgroundWorker组件的相关知识. 五.使用等待句柄和超时 在这一小节中,我们将学习如何在线程池中实现超时和正确地实现等待.具体操作步骤如下: 1.使用Visual Studio 2015创建一个新的控制台应用程序. 2.双击打开"Program.cs"文件,编写代码如下所示: using System; using

在上一篇C#多线程之线程池篇1中,我们主要学习了如何在线程池中调用委托以及如何在线程池中执行异步操作,在这篇中,我们将学习线程池和并行度.实现取消选项的相关知识. 三.线程池和并行度 在这一小节中,我们将学习对于大量的异步操作,使用线程池和分别使用单独的线程在性能上有什么差异性.具体操作步骤如下: 1.使用Visual Studio 2015创建一个新的控制台应用程序. 2.双击打开"Program.cs"文件,编写代码如下所示: using System; using System.

在C#多线程之线程池篇中,我们将学习多线程访问共享资源的一些通用的技术,我们将学习到以下知识点: 在线程池中调用委托 在线程池中执行异步操作 线程池和并行度 实现取消选项 使用等待句柄和超时 使用计时器 使用BackgroundWorker组件 在前面的"C#多线程之基础篇"以及"C#多线程之线程同步篇"中,我们学习了如何创建线程以及如何使用多线程协同工作,在这一篇中,我们将学习另外一种场景,就是我们需要创建许多花费时间非常短的异步操作来完成某些工作.我们知道创建一

在上一篇C#多线程之线程同步篇2中,我们主要学习了AutoResetEvent构造.ManualResetEventSlim构造和CountdownEvent构造,在这一篇中,我们将学习Barrier构造.ReaderWriterLockSlim构造和SpinWait构造. 七.使用Barrier构造 在这一小节中,我们将学习一个比较有意思的同步构造:Barrier.Barrier构造可以帮助我们控制多个等待线程达到指定数量后,才发送通知信号,然后所有等待线程才能继续执行,并且在每次等待线程达到

在上一篇C#多线程之线程同步篇1中,我们主要学习了执行基本的原子操作.使用Mutex构造以及SemaphoreSlim构造,在这一篇中我们主要学习如何使用AutoResetEvent构造.ManualResetEventSlim构造和CountDownEvent构造. 四.使用AutoResetEvent构造 在这一小节中,我们将学习如何使用AutoResetEvent构造从一个线程向另一个线程发送通知.AutoResetEvent通知一个等待线程某个事件已经发生.具体步骤如下所示: 1.使用V

在多线程(线程同步)中,我们将学习多线程中操作共享资源的技术,学习到的知识点如下所示: 执行基本的原子操作 使用Mutex构造 使用SemaphoreSlim构造 使用AutoResetEvent构造 使用ManualResetEventSlim构造 使用CountdownEvent构造 使用Barrier构造 使用ReaderWriterLockSlim构造 使用SpinWait构造  一.执行基本的原子操作 在这一小节中,我们将学习如何在没有阻塞线程(blocking threads)发生的

首先,看看什么是超线程概念 超线程技术就是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核模拟成两个物理芯片,让单个处理器都能使用线程级并行计算,进而兼容多线程操作系统和软件,减少了CPU的闲置时间,提高的CPU的运行效率.超线程技术是在一颗CPU同时执行多个程序而共同分享一颗CPU内的资源,理论上要像两颗CPU一样在同一时间执行两个线程,虽然采用超线程技术能同时执行两个线程,但它并不象两个真正的CPU那样,每个CPU都具有独立的资源.当两个线程都同时需要某一个资源时,其中一个要暂时停止,并让出资源,直到这些

说到多线程编程,那么就不得不提并行和并发,多线程是实现并发(并行)的一种手段.并行是指两个或多个独立的操作同时进行.注意这里是同时进行,区别于并发,在一个时间段内执行多个操作.在单核时代,多个线程是并发的,在一个时间段内轮流执行:在多核时代,多个线程可以实现真正的并行,在多核上真正独立的并行执行.例如现在常见的4核4线程可以并行4个线程:4核8线程则使用了超线程技术,把一个物理核模拟为2个逻辑核心,可以并行8个线程. 并发编程的方法 通常,要实现并发有两种方法:多进程和多线程. 多进程并发 使用

在一次请求中,即一个线程内,若是用到EF数据上下文对象,就创建一个,这也加是很多人的代码中习惯在使用上下文对象时,习惯将对象建立在using中,也是为了尽早释放上下文对象, 但是如果有一个业务逻辑调用了多个dal层的方法,交互数据库多次,这样效率会低一些,而且在使用EF的情况下,我们通常把SaveChange这个方法提到业务逻辑层(下文中会提到),不保证同一个业务逻辑使用的是同一个上下文对象,事务,工作单元模式将无法实现.而且可能造成数据混乱,每次创建的对象执行相应的数据库操作,与此同时,同一次

一.Condition 类 在前面我们学习与synchronized锁配合的线程等待(Object.wait)与线程通知(Object.notify),那么对于JDK1.5 的 java.util.concurrent.locks.ReentrantLock 锁,JDK也为我们提供了与此功能相应的类java.util.concurrent.locks.Condition.Condition与重入锁是通过lock.newCondition()方法产生一个与当前重入锁绑定的Condtion实例,我们

1. 引言 正如我们所知,NGINX采用了异步.事件驱动的方法来处理连接.这种处理方式无需(像使用传统架构的服务器一样)为每个请求创建额外的专用进程或者线程,而是在一个工作进程中处理多个连接和请求.为此,NGINX工作在非阻塞的socket模式下,并使用了epoll 和 kqueue这样有效的方法. 因为满负载进程的数量很少(通常每核CPU只有一个)而且恒定,所以任务切换只消耗很少的内存,而且不会浪费CPU周期.通过NGINX本身的实例,这种方法的优点已经为众人所知.NGINX可以非常好地处理百

线程组 在使用jmeter性能测试时,我们都得先添加个线程组,右键testplan-->添加-->Threads-->线程组.在线程组下执行. 问题:为了能够让jmeter在做性能测试的时候,能够像loadrunner场景设置中逐渐增加并发数,且逐渐减少并发用户数,在不同的并发用户数下,测试系统各个指标的变化.我们使用jmeter插件jp@gc - Stepping Thread Group 使用插件需要下载 JMeterPlugins-0.5.1.zip  下载地址:https://j

一.进程:是程序的一次动态执行,它对应着从代码加载,执行至执行完毕的一个完整的过程,是一个动态的实体,它有自己的生命 周期.它因创建而产生,因调度而运行,因等待资源或事件而被处于等待状态,因完成任务而被撤消.反映了一个程序在 一定的数据 集上运行的全部动态过程.通过进程控制块(PCB)唯一的标识某个进程.同时进程占据着相应的资源(例如包 括cpu的使用 ,轮转时间以及一些其它设备的权限).是系统进行资源分配和调度的一个独立单位. 程序和进程之间的主要区别在于: 状态         是否具有资源