主要观点:使用pabot并行运行robotframework,可以解决:robotframework执行案例时间长的问题 解决执行案例时间长的方案: 目的: 缩短案例的运行时间 两种方法: 将大的项目分成几个子模块,测试案例也是分为几个子模块,这样进行分布式测试 在一台机子上开启多个进程进行测试 解决方案: 使用pabot类库: pabot 通过开启多个进程以Suite为单位并行运行robotframework测试案例,并且对于进程之间资源共享的问题也有锁机制. 安装: pip install

Java多线程--并行模式与算法 单例模式 虽然单例模式和并行没有直接关系,但是我们经常会在多线程中使用到单例.单例的好处有: 对于频繁使用的对象可以省去new操作花费的时间: new操作的减少,随之带来的好处就是缩短了GC停顿时间,减轻了GC压力. public class Singleton { private static Singleton ourInstance = new Singleton(); public static Singleton getInstance() { ret

转:http://blog.csdn.net/sunjin9418/article/details/53143588 将一个顺序执行的流转变成一个并发的流只要调用 parallel()方法 public static long parallelSum(long n){    return Stream.iterate(1L, i -> i +1).limit(n).parallel().reduce(0L,Long::sum); } 并行流就是一个把内容分成多个数据块,并用不不同的线程分别处理每

MySQL 5.7主从复制从零开始设置及全面详解——实现多线程并行同步,解决主从复制延迟问题!2017年06月15日 19:59:44 蓝色-鸢尾 阅读数:2062版权声明:本文为博主原创文章,如需转载,请注明出处! https://blog.csdn.net/xzsfg6825/article/details/73302066 使用数据库同步的方法解决数据传输的问题,但因为使用mysql 5.5版本时,设置的主从复制在数据量较大或者网络拥塞的时候延迟会更高,而且经过查资料,老版本是无法从根本上

在python上开启多个线程,由于GIL的存在,每个单独线程都会在竞争到GIL后才运行,这样就干预OS内部的进程(线程)调度,结果在多核CPU上: python的多线程实际是串行执行的,并不会同一时间多个线程分布在多个CPU上运行. 但是这里有个有趣的现象: python开启两个死循环的线程,在我的2核机器上会有如下CPU使用情况,每个CPU都维持在50%左右的使用率(见下图). 难道python的多线程可以在多核上并行?当然不是,在GIL存在的python上,多线程应该是不可能并行的.这里其实

原文:http://www.albahari.com/threading/part5.aspx 专题:C#中的多线程 1并行编程Permalink 在这一部分,我们讨论 Framework 4.0 加入的多线程 API,它们可以充分利用多核处理器. 并行 LINQ(Parallel LINQ)或称为 PLINQ Parallel类 任务并行(task parallelism)构造 SpinLock 和 SpinWait 这些 API 可以统称为 PFX(Parallel Framework,并行

nologging AS SELECT /*+parallel(4) leading(s a) use_hash(A) index(s IDX_CS_SERVICE_RECORD_MD2_04) */S.SMAINT_ID, S.SMAINT_DESC FROM T_CS_SERVICE_RECORD S JOIN T_CD_MAINT A ON A.SMAINT_ID = S.SMAINT_ID AND S.SORG_ID = 'MDKT' AND A.SORG_ID = S.SORG_ID

Optaplanner 7.9.0.Final之前,启动引擎开始对一个Problem进行规划的时候,只能是单线程进行的.也就是说,当引擎对每一个possible solution进行分数计算的过程中,细化到每个步骤(Caculation),都只能排队在同一个线程中依次计算,不管你的问题是否存在并行计算的可能.很显示这种运算方式应用于一些可并行计划的场景下,是相当不利的.就算是一些在业务逻辑上无法实现并行运算的情况,若在引擎自行调用指定的算法进行寻优时,若可以将每个Step,甚至每个Move的运行

一.引言: 上篇文章提起关于HBase插入性能优化设计到的五个参数,从参数配置的角度给大家提供了一个性能测试环境的实验代码.根据网友的反馈,基于单线程的模式实现的数据插入毕竟有限.通过个人实测,在我的虚拟机环境下,单线程插入数据的值约为4w/s.集群指标是:CPU双核1.83,虚拟机512M内存,集群部署单点模式.本文给出了基于多线程并发模式的,测试代码案例和实测结果,希望能给大家一些启示: 二.源程序: import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

为了让共享的数组,集合能够被多线程更新,我们现在(.net4.0之后)可以使用并发集合来实现这个功能. 而System.Collections和System.Collections.Generic命名空间中所提供的经典列表,集合和数组都不是线程安全的,如果要使用,还需要添加代码来同步. http://www.cnblogs.com/stoneniqiu/p/4931513.html

GIL 与 Python 线程的纠葛 GIL 是什么东西?它对我们的 python 程序会产生什么样的影响?我们先来看一个问题.运行下面这段 python 程序,CPU 占用率是多少? # 请勿在工作中模仿,危险:) def dead_loop(): while True: pass dead_loop() 答案是什么呢,占用 100% CPU?那是单核!还得是没有超线程的古董 CPU.在我的双核 CPU 上,这个死循环只会吃掉我一个核的工作负荷,也就是只占用 50% CPU.那如何能让它在双核

多线程计算整型数组数据总和: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <Windows.h> #include<process.h> #include <time.h> #define N 1024 struct Myinfo { int *pstart;//开始地址 int length;//长度 int id;//线程编号 int sum;//存储数据的和 }; void add(voi

前言 最近在做项目里的自动化测试工作,使用的是TestNG测试框架,主要涉及的测试类型有接口测试以及基于业务实际场景的场景化测试.由于涉及的场景大多都是大数据的作业开发及执行(如MapReduce.Spark.Hql等任务的执行),而这些任务的执行都需要耗费较多的时间.举一个普遍的例子,其中一条场景测试用例是: 执行一个MapReduce作业,校验作业的执行结果和执行日志. 对于一个最简单的MR任务,如果YARN集群资源充足,它的执行时间也要花上将近一分钟的时间.更不用说当YARN集群计算资源饱

1. 问题描述(一): 现有3个线程thread1, thread2, thread3.这3个线程是并发执行的,当着3个线程都执行完成以后,需要执行一个finish()事件. 1.1 实现方法: /** 定义一个静态标记 **/ private static byte nbTemp = 0; private void aa(){ // 线程1 Thread thread1 = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { //

Task是一个很好用的多任务处理类,并且通过Task可以对任务进行很好的控制. 下面将通过代码实现Redis集群在使用IServer.keys时通过多任务对多个服务器示例进行并行计算,并对返回key做汇总计算. 对于主从双服务器的redis使用keys可以很方便的取到所提供的正则匹配KEY集合,但在redis集群中每次只能获取一个redis实例匹配keys,如果先去遍历所有服务器则会十分慢,并且容易出现超时计算,这时我们就用Task为每台Reids服务器做一个异步的Task等待最后一个处理完汇总

原文发布时间为:2011-12-10 -- 来源于本人的百度文章 [由搬家工具导入] namespace ForEachDemo{    using System;    using System.IO;    using System.Threading;    using System.Threading.Tasks;    using System.Linq;    using System.Diagnostics;    class SimpleForEach    {        s

/** * 首次启动加载数据至缓存 */ public class ApplicationStartTask { private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ApplicationStartTask.class); private AtomicInteger loadNum = new AtomicInteger(0); @Autowired private FaceProducer cacheSynchronizationPro

Index : (1)类型语法.内存管理和垃圾回收基础 (2)面向对象的实现和异常的处理基础 (3)字符串.集合与流 (4)委托.事件.反射与特性 (5)多线程开发基础 (6)ADO.NET与数据库开发基础 (7)WebService的开发与应用基础 一.多线程编程的基本概念 下面的一些基本概念可能和.NET的联系并不大,但对于掌握.NET中的多线程开发来说却十分重要.我们在开始尝试多线程开发前,应该对这些基础知识有所掌握,并且能够在操作系统层面理解多线程的运行方式. 1.1 操作系统层面的进程

线程间通信 1> 线程间通信分为两种 主线程进入子线程(前面的方法都可以) 子线程回到主线程 2> 返回主线程 3> 代码 这个案例的思路是:当我触摸屏幕时,会在子线程加载图片,然后在主线程刷新UI界面 视图布局我就不写了,大家自己来吧,线程间通信代码如下: #pragma mark - 添加响应方法触发创建子线程并加载数据 - (void)touchesBegan:(NSSet<UITouch *> *)touches withEvent:(UIEvent *)event

原文:http://www.albahari.com/threading/ 文章来源:http://blog.gkarch.com/threading/part1.html 1简介及概念 C# 支持通过多线程并行执行代码,线程有其独立的执行路径,能够与其它线程同时执行. 一个 C# 客户端程序(Console 命令行.WPF 以及 Windows Forms)开始于一个单线程,这个线程(也称为“主线程”)是由 CLR 和操作系统自动创建的,并且也可以再创建其它线程.以下是一个简单的使用多线程的例

以前一直主要做C++和C方面的项目,对C#不太了解熟悉,但听说不难,也就一直没有在意学习C#方面的知识.今天有个C#项目,需要做些应用的扩展,同时修改一些bug.但看了C#代码,顿时觉得有些不适应了...其中印象很深刻的是几部分内容:IEnumerable类型和Parallel并行计算的foreach知识,我觉得C#在这个问题上做的还是很有意思的. 1. IEnumerable: IEnumerable<T>泛型接口支持在制定数据集合上进行迭代操作, 可以理解为一种序列或者集合,里面是某一类型