下面是对hadoop的一些基本测试示例 Hadoop自带测试类简单使用 这个测试类名叫做 hadoop-mapreduce-client-jobclient.jar,位置在 hadoop/share/hadoop/mapreduce/ 目录下 不带任何参数可以获取这个jar的帮助信息 $ yarn jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.8.5.jar 1. TestDFSIO 用于测试hdfs的IO性能,使用一个mapReduce作业来并发的执行读写操作

在这里提供4种高并发读写文件的方案,各有优点,可以根据自己的情况解决php并发读写文件冲突的问题. 对于日IP不高或者说并发数不是很大的应用,一般不用考虑这些!用一般的文件操作方法完全没有问题.但如果并发高,在我们对文件进行读写操作时,很有可能多个进程对进一文件进行操作,如果这时不对文件的访问进行相应的独占,就容易造成数据丢失.例如:一个在线聊天室(这里假定把聊天内容写入文件),在同一时刻,用户A和用户B都要操作数据保存文件,首先是A打开了文件,然后更新里面的数据,但这里B也正好也打开了同一个文

大家都知道ConcurrentHashMap的并发读写速度很快,但为什么它会这么快?这主要归功于其内部数据结构和独特的hash运算以及分离锁的机制.做游戏性能很重要,为了提高数据的读写速度,方法之一就是采用缓存机制.因此缓存的性能直接影响游戏的承载量和运行流畅度,作为核心基础设施,缓存必须具备以下方面的功能:   1.快速定位数据 2.并发变更数据 3.数据的过期控制与异步写入 4.高并发的情况下缓存数据的一致性   接下来,我就就几篇文章从上述几个方面来讲述下单服务器的缓存实现原理,本文的缓存

之前对xml的操作大都是通过XmlDocument对象来进行,但是这样的情况对于没有并发的是非常合适的,最近遇到了并发读写xml文件的情况.通过文件流来操作能解决大部分的并发情况,对于极端的情况会有问题. 测试方法:开两个线程读写同一个文件.主要是FileStream对象里面的三个参数FileMode,FileAccess,FileShared的枚举值选择. class Program { private static string path = AppDomain.CurrentDomain.

PHP(外文名: Hypertext Preprocessor,中文名:“超文本预处理器”)是一种通用开源脚本语言.语法吸收了C语言.Java和Perl的特点,入门门槛较低,易于学习,使用广泛,主要适用于Web开发领域.PHP的文件后缀名为php. 本文为大家讲解的是php中并发读写文件冲突的解决方案(文件锁应用示例),感兴趣的同学参考下. 在这里提供4种高并发读写文件的方案,各有优点,可以根据自己的情况解决php并发读写文件冲突的问题. 对于日IP不高或者说并发数不是很大的应用,一般不用考虑这

最近项目中涉及到sqlite并发读写的问题,参考一些文档并结合自己的实践,对sqlite3并发问题总结了几点: sqlite3的锁及事务类型 sqlite3总共有三种事务类型:BEGIN [DEFERRED /IMMEDIATE / EXCLUSIVE] TRANSCATION,五种锁,按锁的级别依次是:UNLOCKED /SHARED /RESERVERD /PENDING /EXCLUSIVE.当执行select即读操作时,需要获取到SHARED锁(共享锁),当执行insert/update

一.map并发读写问题 如果map由多协程同时读和写就会出现 fatal error:concurrent map read and map write的错误 如下代码很容易就出现map并发读写问题 func main(){ c := make(map[string]int)       go func() {//开一个协程写map            for j := 0; j < 1000000; j++ {              c[fmt.Sprintf("%d",

Qunar机票技术部就有一个全年很关键的一个指标:搜索缓存命中率,当时已经做到了>99.7%.再往后,每提高0.1%,优化难度成指数级增长了.哪怕是千分之一,也直接影响用户体验,影响每天上万张机票的销售额. 在高并发场景下,提供了保证线程安全的对象.方法.比如经典的ConcurrentHashMap,它比起HashMap,有更小粒度的锁,并发读写性能更好.线程安全的StringBuilder取代String.StringBuffer等等(Java在多线程这块实现是非常优秀和成熟的). Java

对于日IP不高或者说并发数不是很大的应用,一般不用考虑这些!用一般的文件操作方法完全没有问题.但如果并发高,在我们对文件进行读写操作时,很有可能多个进程对进一文件进行操作,如果这时不对文件的访问进行相应的独占,就容易造成数据丢失.例 如:一个在线聊天室(这里假定把聊天内容写入文件),在同一时刻,用户A和用户B都要操作数据保存文件,首先是A打开了文件,然后更新里面的数据,但这里 B也正好也打开了同一个文件,也准备更新里面的数据.当A把写好的文件保存时,这里其实B已经打开了文件.但当B再把文件保存回

服务器大小: 单节点部署,磁盘1T,内存128G 并发导入规模: 1,多线程并发导入csv文件 2,csv文件分1万.10万.100万.200万行记录4种大小 3,每个csv对应一个collection 并发查询规模 1,多线程并发查询不同collection 2,分全表查询和局部查询两种场景 性能测试结果: 导入性能 csv文件大小(万行记录) 并发线程数 导入耗时(秒)  累计导入csv文件数量 200 1 60 5000 200 10 105 5000 200 40 330(峰值内存110

#include "stdafx.h" #include "sqlite3.h" #include <iostream> #include <process.h> //sqllite 相关变量 sqlite3 *sql_db; char *sql_ErrMsg; int sql_rc; sqlite3_stmt *sql_statement; //写入重试客克服锁库的问题 ]) { ) { , , &sql_ErrMsg)) { if

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

线程 使用Instruments的CPU strategy view查看代码如何在多核CPU中执行.创建线程可以使用POSIX 线程API,或者NSThread(封装POSIX 线程API).下面是并发4个线程在一百万个数字中找最小值和最大值的pthread例子: #import <pthread.h> struct threadInfo { uint32_t * inputValues; size_t count; }; struct threadResult { uint32_t min;

先来就库存超卖的问题作描述:一般电子商务网站都会遇到如团购.秒杀.特价之类的活动,而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增.上千甚至上万人抢购一个商品.然而,作为活动商品,库存肯定是很有限的,如何控制库存不让出现超买,以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站程序员头疼的问题,这同时也是最基本的问题. 从技术方面剖析,很多人肯定会想到事务,但是事务是控制库存超卖的必要条件,但不是充分必要条件. 举例: 总库存:4个商品 请求人:a.1个商品 b.2个商品 c.3个商品 程序如下: beginTr

1.目录略览      线程的基本概念:介绍线程的优点,代价,并发编程的模型.如何创建运行java 线程.      线程间通讯的机制:竞态条件与临界区,线程安全和共享资源与不可变性.java内存模型,线程间的通信,java ThreadLocal类,线程信号      死锁相关,资源竞争相关:死锁,如何避免死锁,饥饿和公平,嵌套管程锁死,Slipped conditions(从一个线程检查某一特定条件到该线程操作此条件期间,这个条件已经被其它线程改变,导致第一个线程在该条件上执行了错误的操作)

Catena (时序存储引擎)中有一个函数的实现备受争议,它从 map 中根据指定的 name 获取一个 metricSource.每一次插入操作都会至少调用一次这个函数,现实场景中该函数调用更是频繁,并且是跨多个协程的,因此我们必须要考虑同步. 该函数从 map[string]*metricSource 中根据指定的 name 获取一个指向 metricSource 的指针,如果获取不到则创建一个并返回.其中要注意的关键点是我们只会对这个 map 进行插入操作. 简单实现如下:(为节省篇幅,省

  本文主要演示使用TPL 数据流库从数据流块(dataflow block)读写消息. 提供了同步方法和异步方法. 主要使用BufferBlock,其既能作为message source,有能作为message target. Install-Package Microsoft.Tpl.Dataflow   using System.Threading.Tasks.Dataflow;   1.同步方法读写消息   1.1 分别使用Post和Receive方法进行读写. public void

一.介绍 在过去单 CPU 时代,单任务在一个时间点只能执行单一程序.之后发展到多任务阶段,计算机能在同一时间点并行执行多任务或多进程.虽然并不是真正意义上的“同一时间点”,而是多个任务或进程共享一个 CPU,并交由操作系统来完成多任务间对 CPU 的运行切换,以使得每个任务都有机会获得一定的时间片运行. 随着多任务对软件开发者带来的新挑战,程序不在能假设独占所有的 CPU 时间.所有的内存和其他计算机资源.一个好的程序榜样是在其不再使用这些资源时对其进行释放,以使得其他程序能有机会使用这些资源

作者:Jakob Jenkov 译者:Simon-SZ  校对:方腾飞 http://tutorials.jenkov.com/java-concurrency/index.html 在过去单CPU时代,单任务在一个时间点只能执行单一程序.之后发展到多任务阶段,计算机能在同一时间点并行执行多任务或多进程.虽然并不是真正意义上的“同一时间点”,而是多个任务或进程共享一个CPU,并交由操作系统来完成多任务间对CPU的运行切换,以使得每个任务都有机会获得一定的时间片运行. 随着多任务对软件开发者带来的

最新需要给软件做数据库读写方面的优化,之前无论读写,都是用一个 SQLiteOpenHelper.getWriteableDataBase() 来操作数据库,现在需要多线程并发读写,项目用的是2.2的SDK. android 的数据库系统用的是sqlite ,sqlite的每一个数据库其实都是一个.db文件,它的同步锁也就精确到数据库级了,不能跟别的数据库有表锁,行锁. 所以对写实在有要求的,可以使用多个数据库文件. 哎,这数据库在多线程并发读写方面本身就挺操蛋的. 下面分析一下不同情况下,在同

前提: mysql在5.0之前,读写性能相差很大,读性能:myisam 很强 mysql在5.0之后,差距不是很大 http://passover.blog.51cto.com/2431658/507265 http://blog.csdn.net/cchaha/article/details/1782723 http://www.taobaodba.com/ 由于近期有个项目对系统性能要求很高,技术选型上由于种种原因已经确定使用Mysql数据库,接下来就是要确定到底使用哪种存储引擎.我们的应用