1.1需求 数据库300 万条用户数据 ,遍历获取所有用户, 各种组合关联, 获取到一个新的json ,存到redis 上. 1.2 难点 数据库比较多, 不可能单线程查询所有的数据到内存. 1.3解决办法 多线程读取, 生产者 每次获取200 条数据, 消费者去消费.(这里 主要是根据MySQL分页去获取下一个200 条数据) 1.4 代码 1.4.1 调用方法 /** * 线程启动 */ public void update() { //redis操作类 HashRedisUtil redi

引入 有些时候,我们在使用爬虫程序去爬取一些用户相关信息的数据(爬取张三“人人网”个人主页数据)时,如果使用之前requests模块常规操作时,往往达不到我们想要的目的,例如: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import requests if __name__ == "__main__": #张三人人网个人信息页面的url url = 'http://www.renren.com/289676607/profile' #伪装

本文概要 session处理cookie proxies参数设置请求代理ip 基于线程池的数据爬取 引入 有些时候,我们在使用爬虫程序去爬取一些用户相关信息的数据(爬取张三“人人网”个人主页数据)时,如果使用之前requests模块常规操作时,往往达不到我们想要的目的,例如: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import requests if __name__ == "__main__": #张三人人网个人信息页面的url u

*免分资源链接点击打开链接http://download.csdn.net/detail/goldenhawking/4492378 有了TCP.线程池,我们就可以把他们连接起来.使用最简单的 QMainWindow吧,设计个UI,而后,创建我们的线程池.Service,并把TcpService 的数据接收信号与线程池的数据处理信号连接起来. 为了模拟处理任务,我们简单的设计一个转换大小写字符的函数作为处理过程的模拟,这样有利于在超级终端调试.模拟. #ifndef MYTASKITEM_H #

DynamicTp 简介 DynamicTp 是一个基于配置中心实现的轻量级动态线程池管理工具,主要功能可以总结为 动态调参.通知报警.运行监控.三方包线程池管理等几大类. 经过几个版本迭代,目前最新版本v1.0.6具有以下特性 特性 代码零侵入:所有配置都放在配置中心,对业务代码零侵入 轻量简单:基于 springboot 实现,引入 starter,接入只需简单4步就可完成,顺利3分钟搞定 高可扩展:框架核心功能都提供 SPI 接口供用户自定义个性化实现(配置中心.配置文件解析.通知告警.监

引入 有些时候,我们在使用爬虫程序去爬取一些用户相关信息的数据(爬取张三“人人网”个人主页数据)时,如果使用之前requests模块常规操作时,往往达不到我们想要的目的. 一.基于requests模块的cookie操作 - cookie概念:当用户通过浏览器首次访问一个域名时,访问的web服务器会给客户端发送数据,以保持web服务器与客户端之间的状态保持,这些数据就是cookie. 思路: 1.我们需要使用爬虫程序对人人网的登录时的请求进行一次抓取,获取请求中的cookie数据 2.在使用个人信

目录 基于requests模块的cookie,session和线程池爬取 基于requests模块的cookie操作 基于requests模块的代理操作 基于multiprocessing.dummy线程池的数据爬取 基于requests模块的cookie,session和线程池爬取 有些时候,我们在使用爬虫程序去爬取一些用户相关信息的数据(爬取张三"人人网"个人主页数据)时,如果使用之前requests模块常规操作时,往往达不到我们想要的目的,例如: #!/usr/bin/env p

文章首发在公众号(龙台的技术笔记),之后同步到博客园和个人网站:xiaomage.info Hippo4J v1.3.1 正式发布,本次发布增加了 Netty 上传动态线程池监控数据.适配 Hystrix 线程池监控及动态变更等诸多特性,完全兼容历史版本,使用者可安心升级. 什么是 Hippo4J Hippo4J 通过对 JDK 线程池增强,以及扩展三方框架底层线程池等功能,为业务系统提高线上运行保障能力. 全局管控 - 管理应用线程池实例: ️ 动态变更 - 应用运行时动态变更线程池参数,包括

jdk线程池ThreadPoolExecutor工作原理解析(自己动手实现线程池)(一) 线程池介绍 在日常开发中经常会遇到需要使用其它线程将大量任务异步处理的场景(异步化以及提升系统的吞吐量),而在使用线程的过程中却存在着两个痛点. 在java等很多主流语言中每个逻辑上的线程底层都对应着一个系统线程(不考虑虚拟线程的情况).操作系统创建一个新线程是存在一定开销的, 在需要执行大量的异步任务时,如果处理每个任务时都直接向系统申请创建一个线程来执行,并在任务执行完毕后再回收线程,则创建/销毁大量线

一,线程池的介绍 线程池包括一下三种: 线程池名称 创建方法 特点 其他 固定大小线程池 ExecutorService threadpool = Executors.newFixedThreadPool(3) 大小固定   缓存线程池 ExecutorService threadpool = Executors.newCachedThreadPool(); 大小不固定,随线程数量多而多   单一线程池 ExecutorService threadpool = Executors.newSing

一般我们是通过动态创建子进程(或子线程)来实现并发服务器的,但是会存在这样一些缺点: 1.动态创建进程(或线程)比较耗费时间,这将导致较慢的服务器响应.  2.动态创建的子进程通常只用来为一个客户服务,这样导致了系统上产生大量的细微进程(或线程).进程和线程间的切换将消耗大量CPU时间.  3.动态创建的子进程是当前进程的完整映像,当前进程必须谨慎的管理其分配的文件描述符和堆内存等系统资源,否则子进程可能复制这些资源,从而使系统的可用资源急剧下降,进而影响服务器的性能. 所以呢,就引入了进程池与

更好的markDown阅读体验可直接访问我的CSDN博客:https://blog.csdn.net/u012881584/article/details/85221635 前言 线程池想必大家也都用过,JDK的Executors 也自带一些线程池.但是不知道大家有没有想过,如何才是最优雅的方式去使用过线程池吗? 生产环境要怎么去配置自己的线程池才是合理的呢? 今天周末,刚好有时间来总结一下自己所认为的'优雅', 如有问题欢迎大家指正. 线程池使用规则 要使用好线程池,那么一定要遵循几个规则:

关于新疆服务请求未带入来话原因的问题 经核查,该问题是由于立单接口内部没有成功调用接续的 “更新来电原因接口”导致的,接续测更新来电原因接口编码:NGCCT_UPDATESRFLAG_PUT ,立单接口调用代码如下: final Map<String, Object> paramsMap = outputObject.getBean(); paramsMap.put("provCode", provCode); paramsMap.put("tenantId&qu

通过micrometer实时监控线程池的各项指标 前提 最近的一个项目中涉及到文件上传和下载,使用到JUC的线程池ThreadPoolExecutor,在生产环境中出现了某些时刻线程池满负载运作,由于使用了CallerRunsPolicy拒绝策略,导致满负载情况下,应用接口调用无法响应,处于假死状态.考虑到之前用micrometer + prometheus + grafana搭建过监控体系,于是考虑使用micrometer做一次主动的线程池度量数据采集,最终可以相对实时地展示在grafana的

前言 C++11之前我们使用线程需要系统提供API.posix线程库或者使用boost提供的线程库,C++11后就加入了跨平台的线程类std::thread,线程同步相关类std::mutex.std::lock_guard.std::condition_variable.std::atomic以及异步操作相关类std::async.std::future.std::promise等等,这使得我们编写跨平台的多线程程序变得容易,线程的一个高级应用就是线程池,使用线程池可以充分利用多核CPU的并行

自定义ThreadPoolExecutor线程池 自定义线程池需要遵循的规则 [1]线程池大小的设置 1.计算密集型: 顾名思义就是应用需要非常多的CPU计算资源,在多核CPU时代,我们要让每一个CPU核心都参与计算,将CPU的性能充分利用起来,这样才算是没有浪费服务器配置,如果在非常好的服务器配置上还运行着单线程程序那将是多么重大的浪费.对于计算密集型的应用,完全是靠CPU的核数来工作,所以为了让它的优势完全发挥出来,避免过多的线程上下文切换,比较理想方案是: ​ 线程数 = CPU核数+1,

前言 Java中的线程池用过吧?来说说你是怎么使用线程池的?这句话在面试过程中遇到过好几次了.我甚至这次标题都想写成[Java八股文之线程池],但是有点太俗套了.虽然,线程池是一个已经被说烂的知识点了,但是还是要写这一篇用来加深自己的印象,但是想使用一个特殊的方式写出来. 线程池 使用线程池的目的 先说一下我们为什么要使用线程池? 线程是稀缺资源,不能频繁的创建.而且创建和销毁线程也是比较占用系统开销的. 为了做到解耦,线程的创建与执行任务分开,方便对线程进行维护. 为了复用,前面也说了创建和销

大家好,这篇文章我们来介绍下动态线程池框架(DynamicTp)的adapter模块,上篇文章也大概介绍过了,该模块主要是用来适配一些第三方组件的线程池管理,让第三方组件内置的线程池也能享受到动态参数调整,监控告警这些增强功能. DynamicTp项目地址 目前500多star,感谢你的star,欢迎pr,业务之余给开源贡献一份力量 gitee地址:https://gitee.com/yanhom/dynamic-tp github地址:https://github.com/lyh200/dyn

关于 DynamicTp DynamicTp 是一个基于配置中心实现的轻量级动态线程池管理工具,主要功能可以总结为动态调参.通知报警.运行监控.三方包线程池管理等几大类. 经过多个版本迭代,目前最新版本 v1.0.8 具有以下特性 特性 代码零侵入:所有配置都放在配置中心,对业务代码零侵入 轻量简单:基于 springboot 实现,引入 starter,接入只需简单4步就可完成,顺利3分钟搞定 高可扩展:框架核心功能都提供 SPI 接口供用户自定义个性化实现(配置中心.配置文件解析.通知告警.

前言 使用线程池 ThreadPoolExecutor 过程中你是否有以下痛点呢? 代码中创建了一个 ThreadPoolExecutor,但是不知道那几个核心参数设置多少比较合适 凭经验设置参数值,上线后发现需要调整,改代码重新发布服务,非常麻烦 线程池相对开发人员来说是个黑盒,运行情况不能及时感知到,直到出现问题 如果你有以上痛点,这块开源的动态可监控线程池框架(DynamicTp)或许能帮助到你 此项目由Dromara社区开源,基于配置中心的轻量级动态可监控线程池,项目地址:https:/

子进程回收资源两种方式 - 1) join让主进程等待子进程结束,并回收子进程资源,主进程再结束并回收资源. - 2) 主进程 “正常结束” ,子进程与主进程一并被回收资源. from multiprocessing import Process import time # 任务 def task(): print('start....') time.sleep(2) print('end......') if __name__ == '__main__': p = Process(target