什么是队列：简单的说就是数据存储到一个空间里（可以是内存，也可以是物理文件），先存储的数据对象，先被取出来，这与堆栈正好相反，消息队列也是这样，将可能出现高并发的数据进行队列存储，并按着入队的顺序依次处理，实现消息队列的工具有很多，如微软的MSMQ，及一些开源的KV存储工具，今天主要介绍用Redis实现消息队列。
看到这个标题就懵了， 你会有以下几个问题：什么是防抖？ 什么是节流？ 如何使用防抖？ 如何使用节流？ 什么时候需要用到防抖和节流？ 为什么要用防抖和节流？ 那我们就围绕这几个问题来讲一讲防抖与节流的两个概念和简单应用吧~ 我会在正文中给大家逐个解答问题
在日常开发中，我们会使用很多工具类来提升项目开发的速度，而国内用的比较多的 Hutool 框架，就是其中之一。
基本概念 Observable 可观察者, 生产数据 Observer 观察者， 消费数据 Subscription 订阅/可清理对象, 用以清理资源或中断Observeable执行 Subject 多播主体, 向多个订阅者广播数据 Operators 操作符, 处理数据的函数 数据获取方式, 推送/拉取 数据的获取方式，表示了数据生产者和数据消费者之间的通信关系 拉取: 由消费者控制何时获取数据, 例如：请求状态管理器中的状态指 推送: 有生产者控制何时获取数据, 例如：向服务器请求数据 可观察者 Obs
本文对 Xilinx v7中提供的 DDR3 控制器 IP 核模块进行例化，实现基本的 DDR3读写操作。并使用在线逻辑分析仪查看有规律变化的 DDR3 数据读写时序。
PS: 如果我们没有 new一个 Thread 对象出来，而是直接使用 MyThread 的 run 方法（mt.run()），这就是方法调用，而不是启动线程了，结果就是先后打印语句，而不是并行打印语句了。
7.1. 概述 本章介绍了 Boost C++ 库 Asio，它是异步输入输出的核心。 名字本身就说明了一切：Asio 意即异步输入/输出。 该库可以让 C++ 异步地处理数据，且平台独立。 异步数据处理就是指，任务触发后不需要等待它们完成。 相反，Boost.Asio 会在任务完成时触发一个应用。 异步任务的主要优点在于，在等待任务完成时不需要阻塞应用程序，可以去执行其它任务。 异步任务的典型例子是网络应用。 如果数据被发送出去了，比如发送至 Internet，通常需要知道数据是否发送成功。
SpringBoot - 构建监控体系01_使用 Actuator 组件实现及扩展系统监控 我们引入了 Spring Boot Actuator 组件来满足 Spring Boot 应用程序的系统监控功能，并重点介绍了如何扩展常见的 Info 和 Health 监控端点的实现方法。
那一年是2015年。我正在写一堆ML训练脚本以及几个生产脚本。他们都需要金融数据。数据分散在多个表和多个数据存储中。日内市场数据以不同方式存储在cassandra集群中，而每日/每月的数据则在MySQL数据库中。同样地，不同类型的证券（期货、期权、股票等）被存储在不同的位置。
go test命令，相信大家都不陌生，常见的情况会使用这个命令做单测试、基准测试和http测试。go test还是有很多flag 可以帮助我们做更多的分析，比如测试覆盖率，cpu分析，内存分析，也有很多第三方的库支持test，cpu和内存分析输出结果要配合pprof和go-torch来进行可视化显示，可以看一下之前的这篇帖子 golang 使用pprof和go-torch做性能分析，这篇帖子总结一下go test的一些常用方式和推荐一些很棒的第三方库。
在很多业务的系统中，我们常常需要定时的执行一些任务，例如定时发短信、定时变更数据、定时发起促销活动等等。
1.定义：把一个函数名当做实参传给另一个函数 2.返回值中包含函数名 3.下面使用高阶函数虽然可以实现装饰器的一些功能，但是违反了装饰器不能改变调用方式的原则， 以前使用bar()现在将调用方式改编成了test1(bar)就是将bar的函数名当做变量传给了test1()
go test命令，相信大家都不陌生，常见的情况会使用这个命令做单测试、基准测试和http测试。go test还是有很多flag 可以帮助我们做更多的分析，比如测试覆盖率，cpu分析，内存分析，也有很多第三方的库支持test，cpu和内存分析输出结果要配合pprof和go-torch来进行可视化显示。
jdbc提供fetchSize参数来设置每次查询按fetchSize分批获取。不同的数据库的jdbc driver实现不一样。
上一篇博文介绍了Python中线程、进程与协程的基本概念，通过这几天的学习总结，下面来讲讲Python的threading模块。首先来看看threading模块有哪些方法和类吧。
如果提交线程数大小不等于在soa配置中获取的提交线程大小，则修改成配置中的提交线程数大小，
分布式任务调度框架几乎是每个大型应用必备的工具，本文介绍了任务调度框架使用的需求背景和痛点，对业界普遍使用的开源分布式任务调度框架的使用进行了探究实践，并分析了这几种框架的优劣势和对自身业务的思考。
定时器实现原理剖析这篇文章小编主要是结合源码分析了定时器是如何实现的。本篇文章，小编将从应用的角度讲述timer使用不当存在的问题。建议读者两篇文章一起看，收益更大。
Winform控件是Windows Forms中的用户界面元素，它们可以用于创建Windows应用程序的各种视觉和交互组件，例如按钮、标签、文本框、下拉列表框、复选框、单选框、进度条等。开发人员可以使用Winform控件来构建用户界面并响应用户的操作行为，从而创建功能强大的桌面应用程序。
前几篇文章都在讲 React 的 Concurrent 模式, 很多读者都看懵了，这一篇来点轻松的，蹭了一下 Vue 3.0 的热度。讲讲如何在 React 下实现 Vue Composition API(下面简称VCA)，只是个玩具，别当真。
这几天在微信公众号看到有号主推荐一个Java工具类库，当时没有在意，觉得已经有Java的common包了，还有Guava类库，已经够用了。但是今天又来看了一遍，觉得这个类库别有一番风味。
本文是异步编程的延时策略篇章，在Flutter中实现延时操作有两种方式，一种是通过Future，另一种是通过Timer。
DataFrame 数据操作有两种操作数据的方式，一种是使用 DataFrame所支持的 SQL 语法进行数据操作，另一种使用 DataFrame 提供的相关 API 对数据进行操作。
或者我们直接运行一个我们本地的js也是一样的，直接node csdn_demo.js
为了缅怀一下我逝去的童年，这两天我又翻出了《猫和老鼠》、《哆啦A梦》等童年经典。在回顾蓝胖子的过程中，大雄的零分试卷可谓是出镜率最高的东西。对于大雄的零分试卷，老师、妈妈和大雄的不同表现总能让人捧腹大笑，但同时也能勾起自己曾经考砸了的回忆。比如老师怒其不争的表情：
S7-1500 可以使用IEC定时器和SIMATIC定时器，IEC定时器仅占用CPU的工作存储器资源，可使用的数量与工作存储器大小有关；而SIMATIC定时器是CPU特定的资源，数量固定。例如CPU1515-2PN的SIMATIC定时器个数是2048个(CPU技术数据叫S7定时器）。两种定时器相比较，IEC定时器可设定的时间要远远大于SIMATIC定时器，时间精度也高。
Hutool是一个小而全的Java工具类库，通过静态方法封装，降低相关API的学习成本，提高工作效率，使Java拥有函数式语言般的优雅，让Java语言也可以“甜甜的”。
注:代码已经经过线上项目验证, 横向Google统计对比,统计数据无丢失,性能稳定.
这种实现方式下多个定时任务需要开启多个线程，而且线程在做无意义sleep，消耗资源，性能低下。
System.Windows.Forms.Timer System.Threading.Timer
dart是一种单线程语言，异步模型主要是通过事件轮询（event loop）来实现，另外也提供了更高级的Isolate来支持多线程，通常用于计算比较耗时的操作。
PHP 中有没有定时器？还记得我们之前讲过这个东西吧。如果不记得的小伙伴，可以移步之前的文章中再去重温一下 PHP没有定时器？PHP没有定时器 https://mp.weixin.qq.com/s/NIYwhVLRl0drIcRvIoWvJA 。当时我们实现的方法是使用 declare ，今天，我们要学习的，则是 Swoole 提供的一套定时器工具。
事务（Transaction）：在数据库中，可以保持一系列的数据操作要么全部执行成功，要么全部执行失败的机制！
可以看到，4种方法运行时间差别挺大的，列表连接（concat）最慢，List range最快，速度相差近 100 倍。append要比 concat 快得多。另外，我们注意到列表推导式速度大约是 append 两倍的样子。
timer.schedule的第三个参数是间隔多久重复一次，可以不设置，做一次性的任务。
本系列是我在学习《基于Python的数据结构》时候的笔记。本小节主要介绍Python内置的代码执行时间测量模块timeit。
启动界面的线程暂称为UI线程。界面执行命令时都在自己的UI线程中。 如果在UI线程中执行网络连接和数据库操作等耗时的操作，界面会被卡住，Windows下有可能会出现“无响应”的警告。 阻塞UI线程会降低用户体验和应用稳定性。因此我们可以把耗时操作放在线程中去执行。
在 go 中当我们需要延迟一段时间后执行，或者需要间隔固定时间去执行某个行为的时候就需要使用到 timer，那么 timer 到底是如何实现的呢？我们今天就来看看 timer 里面是什么样的。
Timer模块相关的逻辑较为复杂，不仅包含JavaScript层的实现，也包括C++编写的与底层libuv协作的代码，想要完整地看明白是比较困难的，本章仅以setTimeout这个API的实现机制为主线，讲述源码中的JavaScript相关的实现部分，这部分只需要一些数据结构的基本知识就可以理解。
其实就Timer来讲就是一个调度器,而TimerTask呢只是一个实现了run方法的一个类,而具体的TimerTask需要由你自己来实现,例如这样:
Python 中的 timeit 模块可以用来测试一段代码的执行耗时，如一个变量赋值语句的执行时间，一个函数的运行时间等。
在APP开发中，经常会遇到一些没有接触过的布局，这时候我们会选择写一个小Demo，但是Demo中不会用网络数据填充的，而是用静态的虚拟数据，这时候我们就要模仿网络延时，接下来我们来看看Android中常用的延迟执行的方法。
我们将研究如何创建一个作为Windows服务的应用程序。内容包含什么是Windows服务，如何创建、安装和调试它们。会用到System.ServiceProcess.ServiceBase命名空间的类。 什么是Windows服务？ Windows服务应用程序是一种需要长期运行的应用程序，它对于服务器环境特别适合。它没有用户界面，并且也不会产生任何可视输出。任何用户消息都会被写进Windows事件日志。计算机启动时，服务会自动开始运行。它们不要用户一定登录才运行，它们能在包括这个系统内的任何用户环境下运
1.Ios主线程，也称UI线程，在主线程中使用NSTimer，runloop是自动开启的，(如果NSTimer当前所处的线程正在进行大数据处理(假设为一个大循环)，NSTimer本次执行会等到这个大数据处理完毕之后才会继续执行（类似操作列表的滑动过程，定时器不会），所以用NSRunLoopCommonModes模式，而NSDefaultRunLoopMode不可行)。 在主线程中调用 NSTimer *timer = [NSTimer timerWithTimeInterval:2.0 target:sel
本系列是我在学习《基于Python的数据结构》时候的笔记。本小节首先回顾一下timeit代码执行时间测量模块，然后通过此模块测算Python中list列表一些操作的时间效率。
`Timer` 毫秒精度的定时器，底层基于 `epoll_wait` 和 `setitimer` 实现，数据结构使用 ` 最小堆 `，可支持添加大量定时器，使用最小堆数据结构实现的定时器，类似 JavaScript 的 `setInterval`，`Swoole` 定时器的添加和删除，全部为内存操作，因此性能是非常高的。
当服务器端发送文件给客户端时，要先选中一个文件，读取这个文件的大小与名称，以便于客户端可以提前准备好一个同名同大小的储存区域。
定时调度 作为MadPecker的后端开发人员，我们总会遇到这样的业务场景：每周同步一批数据；每半个小时检查一遍服务器运行状况；每天早上八点给用户发送一份包含今日待办事项的邮件，等等。
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