yarn就先不介绍了,这次排坑经历还是有收获的,从日志到堆栈信息再到源码,很有意思,下面听我说 问题描述: 集群一台NodeManager的cpu负载飙高. 进程还在但是看日志已经不再向ResourceManager发送心跳,不断重复下文2的动作. 心跳停止一段时间后会重连上RM但是cpu仍然很高,再过一段时间心跳再停,一直循环. NodeManager的日志解析 1.NM的localizing过程 localizing:container开始从hdfs下载resource,hdfs文件的状态从

Delphi的高效不多说... 俗话说:真正的程序员用C语言,聪明的程序员用Delphi,一点都不假,和C++比它比C++更简单,更容易上手,功能丝毫不逊色C++,比起VB,毫无疑问比VB好多了,重要的是快,高效! 高效的Pascal编译器,强大的数据库支持==.... Delphi在进行计算量相当大的时候会出现程序假死,在线程编程的时候会出现线程堵塞,更重要的是在线程编程时可以大大加快程序的效率..我们可以用这个函数:Application.ProcessMessages; //防止线程堵塞,

http://blog.csdn.net/oyi319/article/details/6851371 一.六种多线程方法 .NET Framework2.0框架提供了至少4种方式实现多线程,它们是"BackgroundWorker"组件.委托的异步调用.线程池ThreadPool以及线程类Thread:.NET Framework 4.0增加了任务并行库TPL和PLINQ技术,可利用Task和并行计算的方法实现.下面列举这6种方法. 1.      BackgroundWorker组

//线程的阻塞 // //线程 class xc1 implements Runnable{ public void run(){ for(int i=1;i<=30;i++){ System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"线程___"+i); } } } public class Index{ public static void main(String[] args){ //线程1 xc1 xc1 = new xc

注:本文以hadoop-2.5.0-cdh5.3.2为例进行说明.   Hadoop Yarn的资源隔离是指为运行着不同任务的“Container”提供可独立使用的计算资源,以避免它们之间相互干扰.目前支持两种类型的资源隔离:CPU和内存,对于这两种类型的资源,Yarn使用了不同的资源隔离方案.   对于CPU而言,它是一种“弹性”资源,使用量大小不会直接影响到应用程序的存亡,因此CPU的资源隔离方案采用了Linux Kernel提供的轻量级资源隔离技术Cgroup:对于内存而言,它是一种“限制

一.堵塞队列 Java定义了堵塞队列的接口java.util.concurrent.BlockingQueue,堵塞队列是一个指定长度的队列,当试图向队列中添加元素而队列已满,或者是想从队列移出元素而队列为空的时候,堵塞队列导致线程堵塞. 在协调多个线程之间的合作时,堵塞队列是一个有用的工具. 堵塞队列的方法分为三类,取决于当队列满或空时它们的相应方式. 1.如果将队列当作线程管理工具使用,用到put()(添加一个元素)和take()(移出并返回头元素)方法. 2.当试图向满的队列中添加或从从空

YARN对内存资源和CPU资源采用了不同的资源隔离方案.对于内存资源,它是一种限制性资源,它的量的大小直接决定应用程序的死活,因为应用程序到达内存限制,会发生OOM,就会被杀死.CPU资源一般用Cgroups进行资源控制,Cgroups控制资源测试可以参见这篇博文Cgroups控制cpu,内存,io示例,内存资源隔离除Cgroups之外提供了另外一个更灵活的方案,就是线程监控方案. 默认情况下YARN采用线程监控的方案控制内存使用,采用这种机制的原因有两点: 1.Java创建子进程采用了“for

相互排斥锁通信机制 基本原理 相互排斥锁以排他方式防止共享数据被并发訪问,相互排斥锁是一个二元变量,状态为开(0)和关(1),将某个共享资源与某个相互排斥锁逻辑上绑定之后,对该资源的訪问操作例如以下: (1)在訪问该资源之前须要首先申请相互排斥锁,假设锁处于开状态,则申请得到锁并马上上锁(关),防止其它进程訪问资源,假设锁处于关,则默认堵塞等待. (2)仅仅有锁定该相互排斥锁的进程才干释放该相互排斥锁. 相互排斥量类型声明为pthread_mutex_t数据类型,在<bits/pthreadty

一.主要使用类 . ExecutorService java线程池类 申明方式:ExecutorService exc = Executors.newFixedThreadPool(requestParameterArray.length()); 参数:requestParameterArray.length()是请求线程的总数量,其中每一个成员存放单个线程所需参数. 代码: .Future Future是一个接口,他提供给了我们方法来检测当前的任务是否已经结束,还可以等待任务结束并且拿到一个结

线程属性 创建线程函数 int pthread_create (pthread_t* restrictthread,  const pthread_attr_t* restrictattr,void* (*start_routine) (void*), void* restrict arg); 的第二个參数即为线程属性,传空指针表示使用缺省属性. 线程属性为一个结构体.详细例如以下 typedef struct { int        detachstate;       //线程的分离状态

POSIX 线程库定义了线程属性对象 pthread_attr_t ,它封装了线程的创建者能够訪问和改动的线程属性.主要包含例如以下属性: 1. 作用域(scope) 2. 栈尺寸(stack size) 3. 栈地址(stack address) 4. 优先级(priority) 5. 分离的状态(detached state) 6. 调度策略和參数(scheduling policy and parameters) 线程属性对象能够与一个线程或多个线程相关联.当使用线程属性对象时.它是对线程

 简析SynchronousQueue.LinkedBlockingQueue(两个locker,更快),ArrayBlockingQueue(一个locker,读写都竞争)     三者都是blockingQueue.     对于blockingQueue的堵塞和非堵塞方法对注记方案:         * oppo(oppo手机)是一对,offer和poll不堵塞         * ppt是一对.put和take都堵塞. 解析源码之前先实战看下SynchronousQueue. publi

转载请注明出处:jiq•钦's technical Blog 引言 JDK1.4中引入了NIO,即New IO,目的在于提高IO速度.特别注意JavaNIO不全然是非堵塞式IO(No-Blocking IO),由于当中部分通道(如FileChannel)仅仅能运行在堵塞模式下,而其它的通道能够在堵塞式和非堵塞式之间进行选择. 虽然这样.我们还是习惯将Java NIO看作是非堵塞式IO,而前面介绍的面向流(字节/字符)的IO类库则是堵塞的,它们在数据从介质->OS内核这个阶段须要应用程序堵塞等待完

ThreadLocal 也可以跟踪一个请求,从接收请求,处理请求,到返回请求,只要线程不销毁,就可以在线程的任何地方,调用这个参数,这是百度二面的题目,参考: Threadlocal 传递参数(百度二面) 总结: JVM利用设置ThreadLocalMap的Key为弱引用,来避免内存泄露. JVM利用调用remove.get.set方法的时候,回收弱引用. 当ThreadLocal存储很多Key为null的Entry的时候,而不再去调用remove.get.set方法,那么将导致内存泄漏. 当使

由来: 在学习工作流的过程中,宿主程序中会出现这么一段代码: staticAutoResetEvent instanceUnloaded = new AutoResetEvent(false); 然后就是在方法中这样使用: instanceUnloaded.Set();//将事件状态设置为终止状态.同意一个或多个等待线程继续 instanceUnloaded.WaitOne();//对于WaitOne方法为阻止当前线程,直到收到信号! 对于这部分内容当时不是非常理解,以下我们先介绍一下AutoR

wait().notify().notifyAll()是三个定义在Object类里的方法,可以用来控制线程的状态. 这三个方法最终调用的都是jvm级的native方法.随着jvm运行平台的不同可能有些许差异. 如果对象调用了wait方法就会使持有该对象的线程把该对象的控制权交出去,然后处于等待状态. 如果对象调用了notify方法就会通知某个正在等待这个对象的控制权的线程可以继续运行. 如果对象调用了notifyAll方法就会通知所有等待这个对象控制权的线程继续运行. 其中wait方法有三个ov

前言:首先简单模拟一个场景,前端有一个输入框,有一个按钮,点击这个按钮可以实现搜索输入框中的相关的文本和图片(类似于百度.谷歌搜索).看似一个简单的功能,后端处理也不难,前端发起一个请求,后端接受到这个请求,获取前端输入的内容,然后用搜索服务查找相关的数据返回给前端.但是问题来了,可能不是一个用户在搜索,假如有一万个用户同时发起请求呢?后端如何处理?如果按照单机的 处理方式,很容易线程堵死,程序崩溃.数据库崩塌.本文来介绍一下如何通过线程池来处理前端的请求. 本篇博客的目录 一:线程池的优点 二

声明:出现这个问题有程序方面.网络方面.weblogic设置方面等等原因,此文章主要讲述由于weblogic设置而导致的解决办法. 因为: 1.程序问题,需要项目自己去解决,weblogic在做优化处理也于事无补. 2.网络中断或者认为关闭交互这种情况也不能用weblogic处理(这点我是这么认为的) 一.说明: ,"weblogic.kernel.Default"是从客户端提交请求后产生的线程所在的队列名.这个队列的线程数默认是15个.如果超过15个线程堵塞,则部署的应用将不能访问.

Python 标准库提供了 thread 和 threading 两个模块来对多线程进行支持.其中, thread 模块以低级.原始的方式来处理和控制线程,而 threading 模块通过对 thread 进行二次封装,提供了更方便的 api 来处理线程. 虽然使用 thread 没有 threading 来的方便,但它更灵活. 先看一段代码: #coding=gbk import thread, time, random count = 0 def threadTest(): global c

    Cgroups可以控制linux 上应用程序的资源(内存.CPU)使用,yarn可以使用Cgroups来CPU使用.Cgroups的配置,在yarn-site.xml中设置: 1)启用Cgroups: Configuration Name Description yarn.nodemanager.container-executor.class This should be set to "org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.LinuxCo

认识Hystrix Hystrix是Netflix开源的一款容错框架,包含常用的容错方法:线程隔离.信号量隔离.降级策略.熔断技术. 在高并发访问下,系统所依赖的服务的稳定性对系统的影响非常大,依赖有很多不可控的因素,比如网络连接变慢,资源突然繁忙,暂时不可用,服务脱机等.我们要构建稳定.可靠的分布式系统,就必须要有这样一套容错方法. 本文主要讨论线程隔离技术. 为什么要做线程隔离 比如我们现在有3个业务调用分别是查询订单.查询商品.查询用户,且这三个业务请求都是依赖第三方服务-订单服务.商品服